Datahygiejne: En hurtig guide til udfletning af data

Datahygiejne - Hvad er en fletning?

En fletteudrensning er en afgørende funktion for forretningsaktiviteter såsom direct mail marketing og opnåelse af en enkelt sandhedskilde. Imidlertid mener mange organisationer stadig, at sammenlægningsprocessen udelukkende er begrænset til Excel-teknikker og -funktioner, der ikke gør meget lidt for at rette op på stadig mere komplekse behov for datakvalitet.

Denne vejledning hjælper forretnings- og it-brugere med at forstå sammenlægningsprocessen og muligvis få dem til at forstå, hvorfor deres teams ikke længere kan fortsætte med at flette og rense gennem Excel.

Lad os begynde!

Hvad er en fusionsudrensningsproces eller -funktion?

Fletudrensning er processen med at bringe flere datakilder på ét sted, samtidig med at dårlige poster og dubletter fjernes fra kilden.

Det kan simpelthen beskrives i følgende eksempel:

Kundedata

Bemærk, at ovenstående billede har tre lignende poster med flere problemer relateret til datakvalitet. Ved anvendelse af en fusionsudrensningsfunktion til denne post vil den blive omdannet til et rent og entydigt output som eksemplet nedenfor:

Kopier data

Efter fletning og rensning af duplikater fra flere datakilder viser resultatet en konsolideret version af den oprindelige post. En anden kolonne [Industri] er tilføjet til pladen, hentet fra endnu en version af pladen.

Outputtet fra en fusionsudrensningsproces skaber poster, der indeholder unikke oplysninger, der tjener forretningsformålet med data. I ovenstående eksempel vil dataene, når de er optimeret, tjene som en post, der er pålidelig for marketingfolk i mailkampagner.

Bedste fremgangsmåder til fletning og udrensning af data

Uanset branche, forretning eller virksomhedsstørrelse tjener sammenlægningsprocesser som basis for datadrevsmål. Selvom øvelsen udelukkende var begrænset til kombination og eliminering, har fletning og udrensning i dag udviklet sig til en vigtig mekanisme, der gør det muligt for brugerne at analysere deres data i detaljer.

På trods af at processen stort set automatiseres nu gennem omfattende flet udrensningssoftware og værktøjer, er brugerne stadig nødt til at opretholde de bedste fremgangsmåder til udfletning af data. Følgende er nogle, jeg anbefaler dig at følge:

  • Holde fokus på datakvalitet: Inden du udfører en fletteudrensning, er det vigtigt at rense og standardisere data, da dette sikrer, at dedukeringsprocessen er lettere. Hvis du fratrækker uden at rense dataene, vil resultaterne kun skuffe dig.
  • Holde sig til en realistisk plan: Dette er i tilfælde af, at en simpel datafletningsproces ikke er en prioritet for dig. Det anbefales, at du opretter en plan, der hjælper med at vurdere den type poster, du ønsker at fusionere og rense.
  • Optimering af din datamodel: Efter en indledende rensningsproces udvikler virksomheder generelt en bedre forståelse af deres datamodel. Når en foreløbig forståelse af din model er udviklet, kan du oprette KPI'er og reducere tiden brugt på den samlede proces.
  • Opretholdelse af en liste over lister: Rensning af en liste handler ikke nødvendigvis om at slette listen helt. Enhver software til udrensning af rensning gør det muligt for dig at gemme poster og vedligeholde en database med hver ændring, der er foretaget på listen.
  • Bevar en enkelt kilde til sandhed: Når brugerdata hentes fra flere poster, står der uoverensstemmelser på grund af forskellige oplysninger. I dette tilfælde hjælper fletning og udrensning med at skabe en enkelt kilde til sandhed. Dette inkluderer alle nødvendige oplysninger om kunden.

Fordelene ved selvbetjeningsfletningssoftware

En effektiv løsning til at skabe en enkelt kilde til sandhed, mens du sørger for at følge de resterende bedste praksis, er at få en fusionsrensningssoftware. Et sådant værktøj overskriver gamle poster ved hjælp af nye oplysninger gennem en dataoverlevelsesproces.

Desuden kan selvbetjeningsfletningsværktøjer sætte forretningsbrugere i stand til nemt at flette og rense deres dataposter uden at gøre det nødvendigt for dem at have dybdegående programmeringsviden eller erfaring.

Det ideelle fletteudrensningsværktøj kan hjælpe forretningsbrugere med:

  • Forberedelse af data gennem vurdering af fejl og konsistens
  • Rengøring og normalisering af data i overensstemmelse med definerede forretningsregler
  • Matchning af flere lister via en kombination af etablerede algoritmer
  • Fjernelse af dubletter med en høj nøjagtighed
  • Oprettelse af gyldne optegnelser og opnåelse af en enkelt kilde til sandhed
  • & meget mere

Det er overflødigt at sige, at i en æra, hvor automatisering er blevet afgørende for forretningssucces, har virksomheder ikke råd til at forsinke optimeringen af ​​deres forretningsdata. Således er moderne datasammenlægnings- / udrensningsværktøjer nu blevet flagskibsløsningen for ældgamle problemer relateret til komplekse processer til sammenfletning og udrensning af data.

Datastige

En virksomheds data er en af ​​deres mest værdifulde aktiver - og ligesom alle andre aktiver skal data plejes. Selvom virksomheder er blevet laserfokuseret på at tilegne sig stigende mængde information og styrke deres dataindsamling, ender de erhvervede data med at forblive i dvale og optage dyre CRM eller lagerplads i lange perioder. I sådanne tilfælde skal data renses, før de kan bruges til erhverv.

Imidlertid kan den komplekse proces til fletning / udrensning forenkles gennem en one-stop merge purge-software, der hjælper dig med at flette datakilder og oprette poster, der faktisk er værdifulde.

Data Ladder er et datakvalitetssoftwarevirksomhed dedikeret til at hjælpe forretningsbrugere med at få mest muligt ud af deres data gennem datatilpasnings-, profilering-, deduplikations- og berigelsesværktøjer. Uanset om det matcher millioner af poster via vores fuzzy matchingsalgoritmer eller transformerer komplekse produktdata gennem semantisk teknologi, leverer Data Ladders datakvalitetsværktøjer et overlegen serviceniveau, der ikke kan matches i branchen.

Download en gratis prøveversion

Hvad mener du?

Dette websted bruger Akismet til at reducere spam. Lær, hvordan dine kommentardata behandles.