რატომ არის მონაცემთა გაწმენდა კრიტიკული და როგორ შეგიძლიათ განახორციელოთ მონაცემთა სისუფთავის პროცესები და გადაწყვეტილებები

მონაცემთა გაწმენდა: როგორ გავასუფთაოთ თქვენი მონაცემები

მონაცემთა ცუდი ხარისხი არის მზარდი შეშფოთება მრავალი ბიზნეს ლიდერისთვის, რადგან ისინი ვერ ასრულებენ თავიანთ მიზნებს. მონაცემთა ანალიტიკოსთა გუნდი - რომელიც უნდა აწარმოოს სანდო მონაცემები - დროის 80% ატარებს მონაცემთა გაწმენდას და მომზადებას, და შემთხვევების მხოლოდ 20%. რჩება რეალური ანალიზის გაკეთება. ეს დიდ გავლენას ახდენს გუნდის პროდუქტიულობაზე, რადგან მათ ხელით უნდა დაადასტურონ მონაცემთა მრავალრიცხოვანი მონაცემთა ხარისხი.

აღმასრულებელი დირექტორიების 84% შეშფოთებულია იმ მონაცემების ხარისხით, რომლებზეც ისინი ეფუძნება გადაწყვეტილებებს.

გლობალური აღმასრულებელი დირექტორი Outlook, Forbes Insight და KPMG

ასეთი პრობლემების გადაჭრის შემდეგ, ორგანიზაციები ეძებენ მონაცემთა გაწმენდისა და სტანდარტიზაციის ავტომატიზირებულ, მარტივ და ზუსტ გზას. ამ ბლოგში ჩვენ განვიხილავთ მონაცემთა გაწმენდის რამდენიმე ძირითად აქტივობას და როგორ შეგიძლიათ მათი განხორციელება.

რა არის მონაცემთა გაწმენდა?

მონაცემთა გაწმენდა არის ფართო ტერმინი, რომელიც ეხება მონაცემთა ნებისმიერი დანიშნულებისამებრ გამოსაყენებლად გამოყენების პროცესს. ეს არის მონაცემთა ხარისხის დაფიქსირების პროცესი, რომელიც აღმოფხვრის არასწორ და არასწორ ინფორმაციას მონაცემთა ნაკრებიდან და სტანდარტიზებული მნიშვნელობებიდან, რათა მივაღწიოთ თანმიმდევრულ ხედვას ყველა სხვადასხვა წყაროზე. პროცესი ჩვეულებრივ მოიცავს შემდეგ აქტივობებს:

  1. ამოიღეთ და შეცვალეთ – მონაცემთა ნაკრების ველები ხშირად შეიცავს წამყვან ან მიდევნილ სიმბოლოებს ან პუნქტუაციას, რომლებიც არაფერ შუაშია და საჭიროებს შეცვლას ან ამოღებას უკეთესი ანალიზისთვის (როგორიცაა სივრცეები, ნულები, დახრილები და ა.შ.). 
  2. გაანალიზება და შერწყმა – ზოგჯერ ველები შეიცავს მონაცემთა გაერთიანებულ ელემენტებს, მაგალითად, მისამართი ველი შეიცავს Ქუჩის ნომერიქუჩის სახელიქალაქისახელმწიფოდა ა.შ. ასეთ შემთხვევებში, გაერთიანებული ველები უნდა დაიყოს ცალკეულ სვეტებად, ხოლო ზოგიერთი სვეტი უნდა გაერთიანდეს ერთად, რათა მიიღოთ მონაცემების უკეთესი ხედვა – ან ის, რაც მუშაობს თქვენი გამოყენების შემთხვევაში.
  3. მონაცემთა ტიპების გარდაქმნა – ეს გულისხმობს ველის მონაცემთა ტიპის შეცვლას, როგორიცაა ტრანსფორმაცია ტელეფონი ველი, რომელიც ადრე იყო სიმებიანი to ხმების. ეს უზრუნველყოფს, რომ ველში ყველა მნიშვნელობა ზუსტი და მართებულია. 
  4. შაბლონების დადასტურება – ზოგიერთი ველი უნდა შეესაბამებოდეს მოქმედ შაბლონს ან ფორმატს. ამისთვის, მონაცემთა გაწმენდის პროცესი ცნობს მიმდინარე შაბლონებს და გარდაქმნის მათ სიზუსტის უზრუნველსაყოფად. მაგალითად, აშშ ტელეფონი ხმების ნიმუშის შემდეგ: AAA-BBB-CCCC
  5. ამოიღეთ ხმაური – მონაცემთა ველები ხშირად შეიცავს სიტყვებს, რომლებიც არ მატებენ დიდ მნიშვნელობას და, შესაბამისად, წარმოადგენენ ხმაურს. მაგალითად, განიხილეთ ეს კომპანიის სახელები 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. კომპანიის ყველა სახელწოდება ერთნაირია, მაგრამ თქვენი ანალიზის პროცესებმა შეიძლება ჩაითვალოს ისინი უნიკალურად და ისეთი სიტყვების ამოღება, როგორიცაა Inc., LLC და Incorporated, შეიძლება გააუმჯობესოს თქვენი ანალიზის სიზუსტე.
  6. მონაცემების შესატყვისი დუბლიკატების გამოსავლენად – მონაცემთა ნაკრები ჩვეულებრივ შეიცავს მრავალ ჩანაწერს ერთი და იმავე ორგანიზაციისთვის. მომხმარებელთა სახელების მცირე ცვალებადობამ შეიძლება გამოიწვიოს თქვენი გუნდი, განახორციელოს მრავალჯერადი ჩანაწერი თქვენს კლიენტთა მონაცემთა ბაზაში. სუფთა და სტანდარტიზებული მონაცემთა ნაკრები უნდა შეიცავდეს უნიკალურ ჩანაწერებს - ერთ ჩანაწერს თითო ერთეულზე. 

სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემები

ციფრული მონაცემების ერთ-ერთი თანამედროვე ასპექტი არის ის, რომ ისინი არ შეესაბამება ციფრულ ველს ან ტექსტურ მნიშვნელობას. სტრუქტურირებული მონაცემები არის ის, რომლებთანაც ჩვეულებრივ მუშაობენ კომპანიები – რაოდენობრივი მონაცემები შენახულია კონკრეტულ ფორმატებში, როგორიცაა ცხრილები ან ცხრილები, რომ უფრო ადვილად იმუშაოთ. თუმცა, ბიზნესები უფრო და უფრო ხშირად მუშაობენ არასტრუქტურირებული მონაცემებით… ეს არის ხარისხიანი მონაცემები.

არასტრუქტურირებული მონაცემების მაგალითია ბუნებრივი ენა ტექსტიდან, აუდიო და ვიდეო წყაროებიდან. მარკეტინგის ერთ-ერთი გავრცელებული არის ბრენდის განწყობის შეგროვება ონლაინ მიმოხილვებიდან. ვარსკვლავის ვარიანტი სტრუქტურირებულია (მაგ. ქულა 1-დან 5 ვარსკვლავამდე), მაგრამ კომენტარი არ არის სტრუქტურირებული და ხარისხობრივი მონაცემები უნდა დამუშავდეს ბუნებრივი ენის დამუშავების გზით (NLP) ალგორითმები სენტიმენტის რაოდენობრივი მნიშვნელობის შესაქმნელად.

როგორ დავრწმუნდეთ მონაცემების სისუფთავეზე?

სუფთა მონაცემების უზრუნველსაყოფად ყველაზე ეფექტური საშუალებაა თქვენს პლატფორმებში შესვლის ყველა წერტილის აუდიტი და მათი პროგრამულად განახლება, რათა უზრუნველყოს მონაცემები სწორად შეყვანილი. ეს შეიძლება განხორციელდეს რამდენიმე გზით:

  • მოითხოვს ველებს – იმის უზრუნველყოფა, რომ ფორმამ ან ინტეგრაციამ უნდა გაიაროს კონკრეტული ველები.
  • ველის მონაცემთა ტიპების გამოყენება – შერჩევის შეზღუდული სიების, რეგულარული გამონათქვამების მონაცემების ფორმატირებისთვის და მონაცემების შესანახად მონაცემთა სათანადო ტიპებში, რათა შეზღუდოს მონაცემები სათანადო ფორმატში და შენახულ ტიპზე.
  • მესამე მხარის სერვისის ინტეგრაცია – მესამე მხარის ინსტრუმენტების ინტეგრირება მონაცემთა სწორად შენახვის უზრუნველსაყოფად, როგორიცაა მისამართის ველი, რომელიც ამოწმებს მისამართს, შეუძლია უზრუნველყოს თანმიმდევრული, ხარისხიანი მონაცემები.
  • Validation – თქვენი კლიენტების მიერ მათი ტელეფონის ნომრის ან ელ.ფოსტის მისამართის დადასტურება შეიძლება უზრუნველყოს ზუსტი მონაცემების შენახვა.

შესვლის წერტილი არ უნდა იყოს მხოლოდ ფორმა, ის უნდა იყოს დამაკავშირებელი ყველა სისტემას შორის, რომელიც გადასცემს მონაცემებს ერთი სისტემიდან მეორეზე. კომპანიები ხშირად იყენებენ პლატფორმებს სისტემებს შორის მონაცემების ამოღების, გარდაქმნისა და ჩატვირთვისთვის (ETL), რათა უზრუნველყონ სუფთა მონაცემების შენახვა. კომპანიებს მოუწოდებენ შეასრულონ მონაცემთა აღმოჩენა აუდიტი, რათა დოკუმენტი გაუწიოს ყველა შესვლის პუნქტს, დამუშავებას და უტილიზაციის პუნქტებს მათი კონტროლის ქვეშ მყოფი მონაცემებისთვის. ეს მნიშვნელოვანია უსაფრთხოების სტანდარტებთან და კონფიდენციალურობის რეგულაციებთან შესაბამისობის უზრუნველსაყოფად.

როგორ გავასუფთაოთ თქვენი მონაცემები?

მიუხედავად იმისა, რომ სუფთა მონაცემების არსებობა ოპტიმალური იქნება, ხშირად არსებობს ძველი სისტემები და სუსტი დისციპლინა მონაცემთა იმპორტისა და აღების მიზნით. ეს ხდის მონაცემთა გაწმენდას მარკეტინგული გუნდების უმეტესი საქმიანობის ნაწილად. ჩვენ გადავხედეთ იმ პროცესებს, რომლებსაც მონაცემთა გაწმენდის პროცესები მოიცავს. აქ არის არჩევითი გზები, რომლებიც თქვენს ორგანიზაციას შეუძლია განახორციელოს მონაცემთა გაწმენდა:

ვარიანტი 1: კოდზე დაფუძნებული მიდგომის გამოყენება

Python და R არის ორი ხშირად გამოყენებული პროგრამირების ენა მონაცემთა მანიპულირებისთვის გადაწყვეტილებების კოდირებისთვის. მონაცემების გასასუფთავებლად სკრიპტების დაწერა შეიძლება მომგებიანი ჩანდეს, რადგან ალგორითმებს თქვენი მონაცემების ბუნების მიხედვით აწყობთ, თუმცა დროთა განმავლობაში ამ სკრიპტების შენარჩუნება შეიძლება რთული იყოს. უფრო მეტიც, ამ მიდგომის ყველაზე დიდი გამოწვევა არის განზოგადებული გადაწყვეტის კოდირება, რომელიც კარგად მუშაობს სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრებებთან, ვიდრე მყარი კოდირების სპეციფიკურ სცენარებთან. 

ვარიანტი 2: პლატფორმის ინტეგრაციის ხელსაწყოების გამოყენება

ბევრი პლატფორმა გთავაზობთ პროგრამულ ან უკოდს კონექტორები სისტემებს შორის მონაცემების სათანადო ფორმატით გადატანა. ჩაშენებული ავტომატიზაციის პლატფორმები სულ უფრო პოპულარობას იძენს, რათა პლატფორმებმა უფრო ადვილად შეძლონ ინტეგრირება მათი კომპანიის ხელსაწყოებს შორის. ეს ხელსაწყოები ხშირად აერთიანებს გამოწვეულ ან დაგეგმილ პროცესებს, რომლებიც შეიძლება განხორციელდეს ერთი სისტემიდან მეორეში მონაცემების იმპორტის, მოთხოვნის ან ჩაწერის დროს. ზოგიერთი პლატფორმა, როგორიცაა რობოტული პროცესების ავტომატიზაცია (RPA) პლატფორმებს, შეუძლიათ კიდე შეიყვანონ მონაცემები ეკრანებში, როდესაც მონაცემთა ინტეგრაცია მიუწვდომელია.

ვარიანტი 3: ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება

რეალური სამყაროს მონაცემთა ნაკრები ძალიან მრავალფეროვანია და ველებზე პირდაპირი შეზღუდვების განხორციელებამ შეიძლება გამოიწვიოს არაზუსტი შედეგები. აქ არის ხელოვნური ინტელექტი (AI) შეიძლება იყოს ძალიან სასარგებლო. სწორი, მოქმედი და ზუსტი მონაცემების ტრენინგის მოდელები და შემდეგ შემოსულ ჩანაწერებზე გაწვრთნილი მოდელების გამოყენება დაგეხმარებათ ანომალიების გამოვლენაში, გაწმენდის შესაძლებლობების იდენტიფიცირებაში და ა.შ.

ზოგიერთი პროცესი, რომელიც შეიძლება გაუმჯობესდეს AI-ით მონაცემთა გაწმენდის დროს, მოცემულია ქვემოთ:

  • ანომალიების გამოვლენა სვეტში.
  • არასწორი მიმართებითი დამოკიდებულებების ამოცნობა.
  • დუბლიკატი ჩანაწერების პოვნა კლასტერიზაციის საშუალებით.
  • ძირითადი ჩანაწერების შერჩევა გამოთვლილ ალბათობაზე დაყრდნობით.

ვარიანტი 4: თვითმომსახურების მონაცემთა ხარისხის ინსტრუმენტების გამოყენება

ზოგიერთი გამყიდველი გვთავაზობს მონაცემთა ხარისხის სხვადასხვა ფუნქციებს, რომლებიც შეფუთულია როგორც ინსტრუმენტები, როგორიცაა მონაცემთა გაწმენდის პროგრამული უზრუნველყოფა. ისინი იყენებენ ინდუსტრიის წამყვან და ასევე საკუთრების ალგორითმებს პროფილირებისთვის, გაწმენდისთვის, სტანდარტიზებისთვის, შესატყვისი და შერწყმული მონაცემების სხვადასხვა წყაროებში. ასეთ ხელსაწყოებს შეუძლიათ იმოქმედონ როგორც plug-and-play და მოითხოვონ მინიმალური ოდენობა ბორტთან შედარებით სხვა მიდგომებთან შედარებით. 

მონაცემთა კიბე

მონაცემთა ანალიზის პროცესის შედეგები ისეთივე კარგია, როგორც შეყვანილი მონაცემების ხარისხი. ამ მიზეზით, მონაცემთა ხარისხის გამოწვევების გაგება და ამ შეცდომების გამოსწორების საბოლოო გადაწყვეტის დანერგვა დაგეხმარებათ თქვენი მონაცემების სუფთა, სტანდარტიზებული და ნებისმიერი დანიშნულებისამებრ გამოსაყენებლად შენარჩუნებაში. 

Data Ladder გთავაზობთ ფუნქციებით მდიდარ ინსტრუმენტთა ნაკრების, რომელიც დაგეხმარებათ აღმოფხვრათ არათანმიმდევრული და არასწორი მნიშვნელობები, შექმნათ და დაადასტუროთ შაბლონები და მიაღწიოთ სტანდარტიზებულ ხედს მონაცემთა ყველა წყაროზე, რაც უზრუნველყოფს მონაცემთა მაღალ ხარისხს, სიზუსტეს და გამოყენებადობას.

Data Ladder - მონაცემთა გაწმენდის პროგრამული უზრუნველყოფა

ეწვიეთ მონაცემთა კიბეს დამატებითი ინფორმაციისთვის