Hvorfor datarensning er kritisk, og hvordan du kan implementere datarensningsprocesser og -løsninger

Datarensning: Sådan renser du dine data

Dårlig datakvalitet er et stigende problem for mange virksomhedsledere, da de ikke når deres målrettede mål. Teamet af dataanalytikere – der formodes at producere pålidelig dataindsigt – bruger 80 % af deres tid på at rense og forberede data, og kun 20% af tiden er overladt til at lave selve analysen. Dette har en enorm indflydelse på teamets produktivitet, da de manuelt skal validere datakvaliteten af ​​flere datasæt.

84 % af administrerende direktører er bekymrede over kvaliteten af ​​de data, de baserer deres beslutninger på.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Efter at have stået over for sådanne problemer, leder organisationer efter en automatiseret, enklere og mere præcis måde at rense og standardisere data på. I denne blog vil vi se på nogle af de grundlæggende aktiviteter involveret i datarensning, og hvordan du kan implementere dem.

Hvad er datarensning?

Datarensning er et bredt begreb, der refererer til processen med at gøre data anvendelige til ethvert tilsigtet formål. Det er en proces til fixering af datakvalitet, der eliminerer ukorrekte og ugyldige oplysninger fra datasæt og standardiserede værdier for at opnå en ensartet visning på tværs af alle forskellige kilder. Processen omfatter normalt følgende aktiviteter:

  1. Fjern og udskift – Felter i et datasæt indeholder ofte indledende eller sporende tegn eller tegnsætninger, der ikke er til nogen nytte og skal erstattes eller fjernes for bedre analyse (såsom mellemrum, nuller, skråstreger osv.). 
  2. Parse og flet – Nogle gange indeholder felter aggregerede dataelementer, f.eks Adresse felt indeholder GadenummerGadenavnCityTilstandosv. I sådanne tilfælde skal aggregerede felter parses i separate kolonner, mens nogle kolonner skal flettes sammen for at få et bedre overblik over data – eller noget, der fungerer for din use case.
  3. Transformer datatyper – Dette involverer ændring af datatypen for et felt, såsom en transformation Telefonnummer felt, der var tidligere String til nummer. Dette sikrer, at alle værdier i feltet er nøjagtige og gyldige. 
  4. Validere mønstre – Nogle felter formodes at følge et gyldigt mønster eller format. Til det, genkender processen med datarensning aktuelle mønstre og transformerer dem for at sikre nøjagtighed. For eksempel amerikansk telefon nummer efter mønsteret: AAA-BBB-CCCC
  5. Fjern støj – Datafelter indeholder ofte ord, der ikke tilføjer meget værdi og derfor introducerer støj. Overvej f.eks. disse firmanavne 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Alle virksomhedsnavne er de samme, men dine analyseprocesser kan betragte dem som unikke, og fjernelse af ord som Inc., LLC og Incorporated kan forbedre nøjagtigheden af ​​din analyse.
  6. Match data for at opdage dubletter – Datasæt indeholder normalt flere poster for den samme enhed. Små variationer i kundenavne kan få dit team til at foretage flere indtastninger i din kundedatabase. Et rent og standardiseret datasæt bør indeholde unikke poster – én post pr. enhed. 

Strukturerede versus ustrukturerede data

Et moderne aspekt af digitale data er, at det ikke passer ind i et numerisk felt eller en tekstværdi. Strukturerede data er, hvad virksomheder typisk arbejder med – kvantitativ data, der er gemt i bestemte formater som regneark eller tabeller, så det er nemmere at arbejde med. Men virksomheder arbejder også mere og mere med ustrukturerede data... dette er kvalitative data.

Et eksempel på ustrukturerede data er naturligt sprog fra tekst-, lyd- og videokilder. En almindelig inden for marketing er at hente mærkestemning fra online anmeldelser. Stjerneindstillingen er struktureret (f.eks. score på 1 til 5 stjerner), men kommentaren er ustruktureret, og de kvalitative data skal behandles gennem naturlig sprogbehandling (NLP) algoritmer til at danne en kvantitativ følelsesværdi.

Hvordan sikrer man rene data?

Det mest effektive middel til at sikre rene data er at revidere hvert indgangspunkt til dine platforme og programmatisk opdatere dem for at sikre, at data indtastes korrekt. Dette kan opnås på en række måder:

  • Kræver felter – at sikre, at en formular eller integration skal bestå bestemte felter.
  • Brug af feltdatatyper – tilvejebringelse af begrænsede lister til udvælgelse, regulære udtryk for at formatere data og lagring af data i de korrekte datatyper for at begrænse data til det korrekte format og den gemte type.
  • Tredjeparts tjenesteintegration – integration af tredjepartsværktøjer for at sikre, at data opbevares korrekt, som et adressefelt, der validerer adressen, kan give ensartede kvalitetsdata.
  • Validering – at få dine kunder til at validere deres telefonnummer eller e-mailadresse kan sikre, at nøjagtige data gemmes.

Et indgangspunkt behøver ikke kun at være en formular, det skal være forbindelsen mellem hvert system, der overfører data fra et system til et andet. Virksomheder bruger ofte platforme til at udtrække, transformere og indlæse (ETL) data mellem systemer for at sikre, at rene data lagres. Virksomheder opfordres til at præstere dataopdagelse revisioner for at dokumentere alle indgangspunkter, behandlings- og udnyttelsespunkter for de data, de har kontrol over. Dette er afgørende for også at sikre overholdelse af sikkerhedsstandarder og fortrolighedsbestemmelser.

Hvordan renser du dine data?

Selvom det ville være optimalt at have rene data, eksisterer der ofte ældre systemer og slap disciplin til import og indsamling af data. Dette gør datarensning til en del af de fleste marketingteams aktiviteter. Vi undersøgte de processer, som datarensningsprocesser involverer. Her er de valgfrie måder, hvorpå din organisation kan implementere datarensning:

Mulighed 1: Brug af en kodebaseret tilgang

Python og R er to almindeligt anvendte programmeringssprog til kodningsløsninger til at manipulere data. At skrive scripts for at rense data kan virke fordelagtigt, da du får justeret algoritmerne i henhold til arten af ​​dine data, men det kan alligevel være svært at vedligeholde disse scripts over tid. Desuden er den største udfordring med denne tilgang at kode en generaliseret løsning, der fungerer godt med forskellige datasæt, snarere end hårdkodning af specifikke scenarier. 

Mulighed 2: Brug af platformsintegrationsværktøjer

Mange platforme tilbyder programmatisk eller kodeløs stik at flytte data mellem systemer i det rigtige format. Indbyggede automatiseringsplatforme vinder popularitet, så platforme lettere kan integreres mellem deres virksomheds værktøjssæt. Disse værktøjer inkorporerer ofte udløste eller planlagte processer, der kan køres ved import, forespørgsel eller skrivning af data fra et system til et andet. Nogle platforme, f.eks Robot procesautomation (RPA) platforme, kan endda indtaste data på skærme, når dataintegrationer ikke er tilgængelige.

Mulighed 3: Brug af kunstig intelligens

Datasæt fra den virkelige verden er meget forskellige, og implementering af direkte begrænsninger på felterne kan give unøjagtige resultater. Det er her kunstig intelligens (AI) kan være meget nyttigt. Træningsmodeller på korrekte, gyldige og nøjagtige data og derefter brug af de trænede modeller på indgående poster kan hjælpe med at markere uregelmæssigheder, identificere udrensningsmuligheder osv.

Nogle af de processer, der kan forbedres med AI under datarensning, er nævnt nedenfor:

  • Registrering af anomalier i en kolonne.
  • Identifikation af ukorrekte relationelle afhængigheder.
  • Find duplikerede poster gennem klyngedannelse.
  • Valg af master records baseret på den beregnede sandsynlighed.

Mulighed 4: Brug af selvbetjeningsværktøjer til datakvalitet

Visse leverandører tilbyder forskellige datakvalitetsfunktioner pakket som værktøjer, som f.eks software til datarensning. De bruger brancheførende såvel som proprietære algoritmer til profilering, rensning, standardisering, matchning og sammenlægning af data på tværs af forskellige kilder. Sådanne værktøjer kan fungere som plug-and-play og kræver den mindste mængde onboarding-tid sammenlignet med andre tilgange. 

Datastige

Resultaterne af en dataanalyseproces er lige så gode som kvaliteten af ​​inputdataene. Af denne grund kan forståelse af udfordringerne med datakvalitet og implementering af en ende-til-ende-løsning til at rette disse fejl hjælpe med at holde dine data rene, standardiserede og brugbare til ethvert tilsigtet formål. 

Data Ladder tilbyder et funktionsrigt værktøjssæt, der hjælper dig med at eliminere inkonsistente og ugyldige værdier, skabe og validere mønstre og opnå en standardiseret visning på tværs af alle datakilder, hvilket sikrer høj datakvalitet, nøjagtighed og brugervenlighed.

Data Ladder - Software til datarensning

Besøg Data Ladder for mere information