მონაცემთა სტანდარტიზაცია: განსაზღვრა, ტესტირება და ტრანსფორმაცია

მონაცემთა სტანდარტიზაცია

მიუხედავად იმისა, რომ ორგანიზაციები გადადიან საწარმოში მონაცემთა კულტურის დამკვიდრებისკენ, ბევრი ჯერ კიდევ ცდილობს საკუთარი მონაცემების სწორად მიღებას. განსხვავებული წყაროებიდან მონაცემების ამოღება და სხვადასხვა ფორმატებისა და წარმოდგენების მიღება იმის შესახებ, თუ რა უნდა იყოს იგივე ინფორმაცია - იწვევს სერიოზულ საკონტროლო დაბრკოლებებს თქვენს მონაცემთა მოგზაურობაში.

გუნდები განიცდიან შეფერხებებს და შეცდომებს რუტინული ოპერაციების განხორციელებისას ან მონაცემთა ნაკრებიდან ინფორმაციის ამოღებისას. ასეთი პრობლემები აიძულებს ბიზნესს დანერგონ მონაცემთა სტანდარტიზაციის მექანიზმი - რაც უზრუნველყოფს მონაცემების თანმიმდევრულ და ერთგვაროვან ხედვას ორგანიზაციის მასშტაბით. 

მოდით უფრო ღრმად შევხედოთ მონაცემთა სტანდარტიზაციის პროცესს: რას ნიშნავს ეს, რა ნაბიჯებს მოიცავს და როგორ შეგიძლიათ მიაღწიოთ სტანდარტულ მონაცემთა ხედს თქვენს საწარმოში.

რა არის მონაცემთა სტანდარტიზაცია?

მარტივად რომ ვთქვათ, მონაცემთა სტანდარტიზაცია არის მონაცემთა მნიშვნელობების არასწორი ფორმატიდან სწორ ფორმატში გადაქცევის პროცესი. ორგანიზაციის მასშტაბით მონაცემთა სტანდარტიზებული, ერთიანი და თანმიმდევრული ხედვის გასააქტიურებლად, მონაცემთა მნიშვნელობები უნდა შეესაბამებოდეს საჭირო სტანდარტს - იმ მონაცემთა ველების კონტექსტში, რომლებსაც ისინი ეკუთვნის.

მონაცემთა სტანდარტიზაციის შეცდომების მაგალითი

მაგალითად, ერთი და იმავე მომხმარებლის ჩანაწერი, რომელიც ცხოვრობს ორ განსხვავებულ ადგილას, არ უნდა შეიცავდეს შეუსაბამობას სახელსა და გვარში, ელფოსტის მისამართში, ტელეფონის ნომერსა და საცხოვრებელ მისამართში:

სახელი ელექტრონული მისამართი ტელეფონი დაბადების თარიღი სქესი საცხოვრებელი მისამართი
ჯონ ონელი john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W Olimpic BL # 200
წყარო 1

სახელი გვარი ელექტრონული მისამართი ტელეფონი დაბადების თარიღი სქესი საცხოვრებელი მისამართი
ჯონ ო'ნილ john.neal_gmail.com + 1 516-465-9494 2 / 14 / 1987 კაცი 11400 W Olimpic 200
წყარო 2

ზემოთ მოცემულ მაგალითში შეგიძლიათ იხილოთ შემდეგი სახის შეუსაბამობები:

  1. სტრუქტურული: პირველი წყარო მოიცავს კლიენტის სახელს, როგორც ერთ ველს, ხოლო მეორე ინახავს მას ორ ველად - სახელი და გვარი.
  2. ნიმუში: პირველ წყაროს აქვს ა ელ.ფოსტის სწორი ნიმუში შესრულებულია ელექტრონული ფოსტის მისამართის ველზე, ხოლო მეორეს აშკარად აკლია @ სიმბოლო. 
  3. Მონაცემთა ტიპი: პირველი წყარო ნებას რთავს მხოლოდ ციფრებს ტელეფონის ნომრის ველში, ხოლო მეორეს აქვს სტრიქონის ტიპის ველი, რომელიც ასევე შეიცავს სიმბოლოებს და სივრცეებს.
  4. ფორმატი: პირველ წყაროს აქვს დაბადების თარიღი ფორმატით MM/DD/YYYY, ხოლო მეორეს აქვს ის ფორმატით DD/MM/YYYY. 
  5. დომენის ღირებულება: პირველი წყარო იძლევა გენდერული მნიშვნელობის შენახვას M ან F სახით, ხოლო მეორე წყარო ინახავს სრულ ფორმას - მამრობითი ან მდედრობითი სქესის.

მონაცემთა ასეთი შეუსაბამობა იწვევს სერიოზულ შეცდომებს, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს თქვენი ბიზნესის დაკარგვის დიდი დრო, ღირებულება და ძალისხმევა. ამ მიზეზით, დანერგვა ბოლომდე-ის ბოლომდე მექანიზმი მონაცემთა სტანდარტიზაცია გადამწყვეტია თქვენი მონაცემების ჰიგიენის შესანარჩუნებლად.

როგორ მოვახდინოთ მონაცემთა სტანდარტიზაცია?

მონაცემთა სტანდარტიზაცია მარტივი ოთხსაფეხურიანი პროცესია. მაგრამ თქვენს მონაცემებში არსებული შეუსაბამობების ბუნებიდან და რის მიღწევას ცდილობთ, სტანდარტიზაციისთვის გამოყენებული მეთოდები და ტექნიკა შეიძლება განსხვავდებოდეს. აქ წარმოგიდგენთ ზოგად წესს, რომელიც ნებისმიერ ორგანიზაციას შეუძლია გამოიყენოს თავისი სტანდარტიზაციის შეცდომების დასაძლევად. 

  1. განსაზღვრეთ რა არის სტანდარტი

ნებისმიერი მდგომარეობის მისაღწევად, ჯერ უნდა განისაზღვროს, რა არის რეალურად სახელმწიფო. ნებისმიერი მონაცემთა სტანდარტიზაციის პროცესის პირველ საფეხურში არის იმის დადგენა, თუ რა არის საჭირო მისაღწევად. საუკეთესო გზა იმის გასაგებად, რაც გჭირდებათ, არის ბიზნესის მოთხოვნების გაგება. თქვენ უნდა დაასკანიროთ თქვენი ბიზნეს პროცესები, რომ ნახოთ რა მონაცემებია საჭირო და რა ფორმატში. ეს დაგეხმარებათ დააყენოთ საბაზისო თქვენი მონაცემების მოთხოვნები.

მონაცემთა სტანდარტული განმარტება ეხმარება იდენტიფიცირება:

  • მონაცემთა აქტივები, რომლებიც გადამწყვეტია თქვენი ბიზნეს პროცესისთვის, 
  • ამ აქტივების საჭირო მონაცემთა ველები,
  • მონაცემთა ტიპი, ფორმატი და ნიმუში მათი მნიშვნელობები უნდა შეესაბამებოდეს,
  • ამ ველებისთვის მისაღები მნიშვნელობების დიაპაზონი და ა.შ.

  1. ტესტის მონაცემთა ნაკრები განსაზღვრული სტანდარტის მიხედვით

როდესაც თქვენ გაქვთ სტანდარტული განმარტება, შემდეგი ნაბიჯი არის შეამოწმოთ რამდენად კარგად მუშაობს თქვენი მონაცემთა ნაკრები მათ წინააღმდეგ. ამის შეფასების ერთ-ერთი გზა გამოყენებაა მონაცემთა პროფილირება ინსტრუმენტები, რომლებიც ქმნიან ყოვლისმომცველ ანგარიშებს და პოულობენ ინფორმაციას, როგორიცაა მნიშვნელობების პროცენტი, რომელიც შეესაბამება მონაცემთა ველის მოთხოვნებს, როგორიცაა:

  • შეესაბამება თუ არა მნიშვნელობები მონაცემთა საჭირო ტიპს და ფორმატს?
  • არის თუ არა მნიშვნელობები მისაღები დიაპაზონის მიღმა?
  • იყენებენ თუ არა მნიშვნელობები შემოკლებულ ფორმებს, როგორიცაა აბრევიატურები და მეტსახელები?
  • არიან მისამართები სტანდარტიზებულია საჭიროებისამებრ – როგორიცაა USPS სტანდარტიზაცია აშშ მისამართებისთვის?

  1. შეუსაბამო მნიშვნელობების გარდაქმნა

ახლა საბოლოოდ დროა გადავიტანოთ მნიშვნელობები, რომლებიც არ შეესაბამება განსაზღვრულ სტანდარტს. მოდით გადავხედოთ გამოყენებული მონაცემთა ტრანსფორმაციის საერთო ტექნიკას.

  • მონაცემთა ანალიზი – მონაცემთა ზოგიერთი ველი ჯერ უნდა იყოს გაანალიზებული, რათა მიიღოთ მონაცემთა საჭირო კომპონენტები. მაგალითად, სახელის ველის გაანალიზება პირველი, შუა და გვარების, აგრეთვე მნიშვნელობაში არსებული ნებისმიერი პრეფიქსის ან სუფიქსის გამოსაყოფად.
  • მონაცემთა ტიპისა და ფორმატის კონვერტაცია – შეიძლება დაგჭირდეთ კონვერტაციის დროს შეუსაბამო სიმბოლოების ამოღება, მაგალითად, სიმბოლოების და ანბანების ამოღება მხოლოდ ციფრული ტელეფონის ნომრიდან.
  • შაბლონის შესაბამისობა და დადასტურება – შაბლონის კონვერტაცია ხდება ნიმუშის რეგულარული გამოხატვის კონფიგურაციით. ელ.ფოსტის მისამართის მნიშვნელობებისთვის, რომლებიც შეესაბამება რეგულარულ გამონათქვამს, ისინი უნდა გაანალიზდეს და გარდაიქმნას განსაზღვრულ ნიმუშად. ელექტრონული ფოსტის მისამართის დადასტურება შესაძლებელია რეგექსის გამოყენებით:

^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$

  • აბრევიატურის გაფართოება – კომპანიის სახელები, მისამართები და პირთა სახელები ხშირად შეიცავენ შემოკლებულ ფორმებს, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს თქვენი მონაცემთა ბაზა ერთი და იგივე ინფორმაციის განსხვავებულ წარმოდგენამდე. მაგალითად, შეიძლება მოგიწიოთ ქვეყნების შტატების გაფართოება, როგორიცაა ნიუ-იორკში გადაქცევა.
  • ხმაურის მოცილება და მართლწერის კორექტირება – ზოგიერთი სიტყვა რეალურად არ მატებს მნიშვნელობას მნიშვნელობას და ამის ნაცვლად, მონაცემთა ნაკრებში დიდი ხმაური შემოაქვს. ასეთი მნიშვნელობების იდენტიფიცირება შესაძლებელია მონაცემთა ნაკრებში მისი გაშვებით ლექსიკონთან, რომელიც შეიცავს ამ სიტყვებს, მათი დროშით მონიშვნას და მათი სამუდამოდ წაშლის გადაწყვეტით. იგივე პროცესი შეიძლება შესრულდეს მართლწერის და აკრეფის შეცდომების საპოვნელად.

  1. მონაცემთა ნაკრების ხელახლა ტესტირება განსაზღვრული სტანდარტის მიხედვით

საბოლოო ეტაპზე, ტრანსფორმირებული მონაცემთა ნაკრები ხელახლა შემოწმდება განსაზღვრულ სტანდარტთან მიმართებაში, რათა გაირკვეს მონაცემთა სტანდარტიზაციის შეცდომების პროცენტი, რომელიც დაფიქსირდა. იმ შეცდომებისთვის, რომლებიც ჯერ კიდევ რჩება თქვენს მონაცემთა ბაზაში, შეგიძლიათ დააკონფიგურიროთ ან ხელახლა დააკონფიგურიროთ თქვენი მეთოდები და ხელახლა გაუშვათ მონაცემები პროცესის განმავლობაში. 

გახვევა

მონაცემთა ოდენობა, რომელიც დღეს გენერირებულია - და სხვადასხვა ინსტრუმენტები და ტექნოლოგიები, რომლებიც გამოიყენება ამ მონაცემების დასაჭერად - იწვევს კომპანიებს მონაცემთა საშინელი არეულობის წინაშე. მათ აქვთ ყველაფერი რაც მათ სჭირდებათ, მაგრამ არ არიან ბოლომდე დარწმუნებულები, რატომ არ არის მოცემული მონაცემები მისაღები და გამოსაყენებელი ფორმით და ფორმით. მონაცემთა სტანდარტიზაციის ინსტრუმენტების გამოყენება დაგეხმარებათ ამგვარი შეუსაბამობების გამოსწორებაში და თქვენს ორგანიზაციაში მონაცემთა ძალიან საჭირო კულტურის გააქტიურებას.

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.