CRM და მონაცემთა პლატფორმები

როგორ გავაერთიანოთ გაწმენდის დიდი მონაცემთა ბაზები

საშუალო საწარმო იყენებს 464 მორგებული აპლიკაცია თავისი ბიზნეს პროცესების დიგიტალიზაციას. მაგრამ როდესაც საქმე ეხება სასარგებლო შეხედულებების გენერირებას, სხვადასხვა წყაროებში არსებული მონაცემები უნდა გაერთიანდეს და გაერთიანდეს ერთად. ჩართული წყაროების რაოდენობისა და ამ მონაცემთა ბაზებში შენახული მონაცემების სტრუქტურიდან გამომდინარე, ეს შეიძლება საკმაოდ რთული ამოცანა იყოს. ამ მიზეზით, აუცილებელია, რომ კომპანიებმა გაიგონ დიდი მონაცემთა ბაზების გაერთიანების გამოწვევები და პროცესი.  

ამ სტატიაში განვიხილავთ რა არის შერწყმის გაწმენდის პროცესი და ვნახოთ, როგორ შეგიძლიათ გააერთიანოთ დიდი მონაცემთა ბაზები. Მოდით დავიწყოთ. 

რა არის შერწყმის გაწმენდა?

შერწყმის გაწმენდა არის სისტემატური პროცესი, რომელიც ამოწმებს სხვადასხვა წყაროში არსებულ ყველა ჩანაწერს და ახორციელებს მრავალ ალგორითმს, რომელიც ასუფთავებს, სტანდარტიზებს და ასუფთავებს მონაცემებს, რათა შექმნას ერთიანი, ყოვლისმომცველი ხედვა თქვენი ერთეულების შესახებ, როგორიცაა მომხმარებლები, პროდუქტები, თანამშრომლები და ა.შ. ძალიან სასარგებლო პროცესი, განსაკუთრებით მონაცემებიზე ორიენტირებული ორგანიზაციებისთვის.  

მაგალითი: შერწყმა მომხმარებელთა ჩანაწერები 

მოდით განვიხილოთ კომპანიის მომხმარებელთა მონაცემთა ნაკრები. მომხმარებელთა ინფორმაცია აღირიცხება მრავალ ადგილას, მათ შორის ვებ-ფორმები სადესანტო გვერდებზე, მარკეტინგის ავტომატიზაციის ხელსაწყოები, გადახდის არხები, აქტივობის თვალთვალის ხელსაწყოები და ა.შ. თუ გინდოდათ ტყვიის ატრიბუციის შესრულება, რათა გესმოდეთ ზუსტი გზა, რამაც გამოიწვია ტყვიის კონვერტაცია, დაგჭირდებათ ყველა ეს დეტალი ერთ ადგილზე. მომხმარებელთა დიდი მონაცემთა ნაკრების შერწყმა და გასუფთავება თქვენი კლიენტების ბაზის 360 ხედის მისაღებად, შეუძლია დიდი კარი გააღოს თქვენი ბიზნესისთვის, როგორიცაა დასკვნების გაკეთება მომხმარებელთა ქცევის შესახებ, კონკურენტული ფასების სტრატეგიები, ბაზრის ანალიზი და მრავალი სხვა. 

როგორ გავაერთიანოთ დიდი მონაცემთა ბაზები? 

შერწყმის გაწმენდის პროცესი შეიძლება იყოს ცოტა რთული, რადგან არ გსურთ ინფორმაციის დაკარგვა ან არასწორი ინფორმაციის მიღება თქვენს შედეგად მონაცემთა ბაზაში. ამ მიზეზით, ჩვენ ვასრულებთ ზოგიერთ პროცესს შერწყმის გაწმენდის პროცესის დაწყებამდე. მოდით შევხედოთ ამ პროცესის ყველა საფეხურს. 

  1. ყველა მონაცემთა ბაზის ცენტრალურ წყაროსთან დაკავშირება – ამ პროცესში პირველი ნაბიჯი არის მონაცემთა ბაზების ცენტრალურ წყაროსთან დაკავშირება. ეს კეთდება იმისთვის, რომ მონაცემები ერთ ადგილზე გაერთიანდეს, რათა შერწყმის პროცესი უკეთ დაიგეგმოს ყველა ჩართული წყაროსა და მონაცემის გათვალისწინებით. ამისთვის შეიძლება დაგჭირდეთ მონაცემების ამოღება მრავალი ადგილიდან, როგორიცაა ადგილობრივი ფაილები, მონაცემთა ბაზები, ღრუბლოვანი საცავი ან მესამე მხარის სხვა აპლიკაციები. 
  2. მონაცემების პროფილირება სტრუქტურული დეტალების გამოსავლენად - მონაცემთა პროფილირება ნიშნავს აგრეგაციულ და სტატისტიკურ ანალიზს თქვენს იმპორტირებულ მონაცემებზე მისი სტრუქტურული დეტალების გამოსავლენად და პოტენციური წმენდისა და ტრანსფორმაციის შესაძლებლობების გამოსავლენად. მაგალითად, მონაცემთა პროფილი გაჩვენებთ თითოეულ მონაცემთა ბაზაში არსებული ყველა ატრიბუტის ჩამონათვალს, აგრეთვე მათ შევსების სიჩქარეს, მონაცემთა ტიპს, სიმბოლოების მაქსიმალურ სიგრძეს, საერთო შაბლონს, ფორმატს და სხვა ასეთ დეტალებს. ამ ინფორმაციის საშუალებით შეგიძლიათ გაიგოთ დაკავშირებულ მონაცემთა ნაკრებებში არსებული განსხვავებები და რა უნდა გაითვალისწინოთ და გამოასწოროთ მონაცემების გაერთიანებამდე. 
  3. მონაცემთა ჰეტეროგენურობის აღმოფხვრა – სტრუქტურული და ლექსიკური მონაცემთა ჰეტეროგენულობა ეხება სტრუქტურულ და ლექსიკურ განსხვავებებს, რომლებიც არსებობს ორ ან მეტ მონაცემთა ერთობლიობას შორის. სტრუქტურული ჰეტეროგენურობის მაგალითია, როდესაც ერთი მონაცემთა ნაკრები შეიცავს სამ სვეტს სახელისთვის (სახელი, ახლოდა Last Name), ხოლო მეორე შეიცავს მხოლოდ ერთს (სრული სახელი). პირიქით, ლექსიკური ჰეტეროგენულობა დაკავშირებულია სვეტის შიგნით არსებულ შინაარსთან, მაგალითად, სრული სახელი სვეტი ერთ მონაცემთა ბაზაში ინახავს სახელს როგორც Jane Doe, ხოლო სხვა მონაცემთა ნაკრები ინახავს მას როგორც დოე, ჯეინ
  4. მონაცემების გაწმენდა, ანალიზი და გაფილტვრა – მას შემდეგ რაც გექნებათ მონაცემთა პროფილის ანგარიშები და გეცოდინებათ განსხვავებები თქვენს მონაცემთა ნაკრებებს შორის, ახლა შეგიძლიათ დაიწყოთ ისეთი საკითხების გამოსწორება, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს პრობლემები შერწყმის გაწმენდის პროცესში. ეს შეიძლება შეიცავდეს:
    • ცარიელი მნიშვნელობების შევსება, 
    • გარკვეული ატრიბუტების მონაცემთა ტიპების ტრანსფორმაცია, 
    • არასწორი მნიშვნელობების აღმოფხვრა ან შეცვლა, 
    • ატრიბუტის გაანალიზება მცირე ქვეკომპონენტების იდენტიფიცირებისთვის, ან ორი ან მეტი ატრიბუტის შერწყმა ერთი სვეტის შესაქმნელად, 
    • ატრიბუტების გაფილტვრა მიღებული მონაცემთა ნაკრების მოთხოვნების საფუძველზე და ა.შ. 
  5. მონაცემთა შესატყვისი ერთეულების აღმოსაჩენად და დუბლიკატისთვის – ეს არის ალბათ თქვენი მონაცემთა შერწყმის გაწმენდის პროცესის ძირითადი ნაწილი: შესატყვისი ჩანაწერები იმის გასარკვევად, თუ რომელი ჩანაწერები ეკუთვნის იმავე ერთეულს და რომელი არის არსებული ჩანაწერის სრული დუბლიკატი. ჩანაწერები, როგორც წესი, შეიცავს მომხმარებლისთვის უნიკალური იდენტიფიკაციის ატრიბუტებს. მაგრამ ზოგიერთ შემთხვევაში, ეს ატრიბუტები შეიძლება აკლია. სანამ შეძლებთ მონაცემების ეფექტურად გაერთიანებას თქვენი ერთეულების ერთი ხედის მისაღებად, თქვენ უნდა შეასრულოთ მონაცემების შესატყვისი, რათა იპოვოთ დუბლიკატი ჩანაწერები ან ისინი, რომლებიც ეკუთვნის ერთეულს. იდენტიფიკატორების გამოტოვების შემთხვევაში, შეგიძლიათ შეასრულოთ ბუნდოვანი შესატყვისი ალგორითმი, რომელიც ირჩევს ატრიბუტების ერთობლიობას ორივე ჩანაწერიდან და გამოთვლის ალბათობას, რომ ისინი მიეკუთვნებიან იმავე ერთეულს. 
  6. შერწყმის გაწმენდის წესების შემუშავება – როდესაც თქვენ იდენტიფიცირებთ შესატყვისი ჩანაწერები, შეიძლება რთული იყოს ძირითადი ჩანაწერის არჩევა და სხვების დუბლიკატად მონიშვნა. ამისთვის შეგიძლიათ შეიმუშავოთ მონაცემთა შერწყმის გასუფთავების წესების ნაკრები, რომელიც ადარებს ჩანაწერებს განსაზღვრული კრიტერიუმების მიხედვით და პირობითად აირჩიეთ ძირითადი ჩანაწერი, დუბლიკატი ან ზოგიერთ შემთხვევაში, ჩანაწერებში მონაცემების გადაწერა. მაგალითად, შეიძლება დაგჭირდეთ შემდეგის ავტომატიზაცია:
    • შეინახეთ ჩანაწერი ყველაზე გრძელი მისამართი,  
    • წაშალეთ დუბლიკატი ჩანაწერები, რომლებიც მოდის კონკრეტული მონაცემთა წყაროდან და 
    • გადაწერე Phone Number კონკრეტული წყაროდან მთავარ ჩანაწერამდე. 
  7. მონაცემთა შერწყმა და გასუფთავება ოქროს ჩანაწერის მისაღებად – ეს არის პროცესის ბოლო ნაბიჯი, სადაც ხდება შერწყმის გაწმენდის პროცესის შესრულება. გადაიდგა ყველა წინა ნაბიჯი პროცესის წარმატებული განხორციელებისა და საიმედო შედეგის უზრუნველსაყოფად. თუ იყენებთ გაფართოებულს შერწყმა გასუფთავების პროგრამული უზრუნველყოფა, შეგიძლიათ შეასრულოთ წინა პროცესები, ასევე შერწყმის გაწმენდის პროცესი იმავე ხელსაწყოს ფარგლებში რამდენიმე წუთში. 

და აი თქვენ გაქვთ ეს - დიდი მონაცემთა ბაზების შერწყმა თქვენი ერთეულების ერთიანი ხედვის მისაღებად. პროცესი შეიძლება იყოს მარტივი, მაგრამ მისი განხორციელებისას მრავალი გამოწვევა ჩნდება, როგორიცაა ინტეგრაციის, ჰეტეროგენურობისა და მასშტაბურობის საკითხების დაძლევა, ასევე ჩართული სხვა მხარეების არარეალურ მოლოდინებთან გამკლავება. პროგრამული ხელსაწყოს გამოყენება, რომელიც აადვილებს გარკვეული პროცესების ავტომატიზაციას და განმეორებადობას, ნამდვილად დაეხმარება თქვენს გუნდებს დიდი მონაცემთა ბაზების სწრაფად, ეფექტურად და ზუსტად გაერთიანებაში. 

სცადეთ Data Ladder Merge Purge დღეს

ზარა ზიადი

ზარა ზიადი არის პროდუქტის მარკეტინგის ანალიტიკოსი მონაცემთა კიბე IT-ის ფონზე. იგი გატაცებულია კრეატიული შინაარსის სტრატეგიის შემუშავებით, რომელიც ხაზს უსვამს მონაცემთა რეალურ სამყაროში არსებული ჰიგიენის საკითხებს, რომლებსაც დღეს მრავალი ორგანიზაცია აწყდება. ის აწარმოებს შინაარსს გადაწყვეტილებების, რჩევებისა და პრაქტიკის კომუნიკაციისთვის, რაც შეიძლება დაეხმაროს ბიზნესს დანერგონ და მიაღწიონ მონაცემთა თანდაყოლილი ხარისხის მათ ბიზნეს დაზვერვის პროცესებში. ის ცდილობს შექმნას კონტენტი, რომელიც გამიზნულია აუდიტორიის ფართო სპექტრისთვის, ტექნიკური პერსონალიდან საბოლოო მომხმარებლამდე და ასევე მის მარკეტინგს სხვადასხვა ციფრულ პლატფორმაზე.

დაკავშირებული სტატიები

დაბრუნება ღილაკზე
დახურვა

Adblock აღმოჩენილია

Martech Zone შეუძლია მოგაწოდოთ ეს კონტენტი უფასოდ, რადგან ჩვენ ვაკეთებთ ჩვენი საიტის მონეტიზაციას რეკლამის შემოსავლების, შვილობილი ბმულების და სპონსორების მეშვეობით. ჩვენ მადლობელი ვიქნებით, თუ ჩვენს საიტს ნახულობთ თქვენს რეკლამის ბლოკერს.