Sådan flettes Rens store databaser

Hvad er en Merge Purge, og hvordan udføres en

En gennemsnitlig virksomhed bruger 464 brugerdefinerede applikationer at digitalisere sine forretningsprocesser. Men når det kommer til at generere nyttig indsigt, skal de data, der ligger på forskellige kilder, kombineres og flettes sammen. Afhængigt af antallet af involverede kilder og strukturen af ​​data, der er lagret i disse databaser, kan dette være en ret kompleks opgave. Af denne grund er det bydende nødvendigt, at virksomheder forstår udfordringerne og processen med at fusionere store databaser.  

I denne artikel vil vi diskutere, hvad fletrensningsprocessen er, og se, hvordan du kan flette store databaser. Lad os begynde. 

Hvad er en fletrensning?

Merge purge er en systematisk proces, der screener alle registreringer fra forskellige kilder og implementerer flere algoritmer, der renser, standardiserer og deduplikerer data for at skabe en enkelt, omfattende visning af dine enheder, såsom kunder, produkter, medarbejdere osv. Det er en meget nyttig proces, især for datadrevne organisationer.  

Eksempel: Flet rensning af kunderegistreringer 

Lad os overveje en virksomheds kundedatasæt. Kundeoplysninger fanges flere steder, herunder webformularer på landingssider, marketingautomatiseringsværktøjer, betalingskanaler, aktivitetssporingsværktøjer og så videre. Hvis du ville udføre kundeemnetilskrivning for at forstå den nøjagtige sti, der førte til kundeemnekonvertering, ville du have brug for alle disse detaljer ét sted. Sammenlægning og udrensning af store kundedatasæt for at få et 360°-billede af din kundebase kan åbne store døre for din virksomhed, såsom at drage slutninger om kundeadfærd, konkurrencedygtige prisstrategier, markedsanalyser og meget mere. 

Hvordan flettes rense store databaser? 

Sammenfletningsrensningsprocessen kan være lidt kompleks, da du ikke ønsker at miste information eller ende med forkerte oplysninger i dit resulterende datasæt. Af denne grund udfører vi nogle processer før selve fletterensningsprocessen. Lad os tage et kig på alle de involverede trin under denne proces. 

  1. Tilslutning af alle databaser til en central kilde – Det første trin i denne proces er at forbinde databaserne med en central kilde. Dette gøres for at samle data ét sted, således at fusionsprocessen bedre kan planlægges ved at tage alle kilder og data i betragtning. Dette kan kræve, at du trækker data fra en række steder, såsom lokale filer, databaser, cloud storage eller andre tredjepartsapplikationer. 

  1. Profileringsdata for at afdække strukturelle detaljer - Dataprofilering betyder at køre aggregerede og statistiske analyser på dine importerede data for at afdække dens strukturelle detaljer og identificere potentielle udrensnings- og transformationsmuligheder. For eksempel vil en dataprofil vise dig en liste over alle attributter, der er til stede i hver database, såvel som deres fyldhastighed, datatype, maksimale tegnlængde, fælles mønster, format og andre sådanne detaljer. Med disse oplysninger kan du forstå forskellene i de tilsluttede datasæt, og hvad du skal overveje og rette, før du flette data. 

  1. Eliminering af data heterogenitet - strukturel og leksikalsk Dataheterogenitet refererer til de strukturelle og leksikalske forskelle, der findes mellem to eller flere datasæt. Et eksempel på strukturel heterogenitet er, når et datasæt indeholder tre kolonner for et navn (Fornavn, Mellemøstenog Efternavn), mens den anden kun indeholder en (Fulde navn). Tværtimod har leksikalsk heterogenitet at gøre med indholdet i en kolonne, f.eks. Fulde navn kolonne i én database gemmer navnet som Jane Doe, mens det andet datasæt gemmer det som Doe, Jane

  1. Rensning, parsing og filtrering af data – Når du har dataprofilrapporterne og er klar over forskellene mellem dine datasæt, kan du nu begynde at rette ting, der kan forårsage problemer under fletterensningsprocessen. Dette kan omfatte: 
    • Udfyldning af tomme værdier, 
    • Transformation af datatyper for visse attributter, 
    • Eliminering eller erstatning af forkerte værdier, 
    • Parsing af en attribut for at identificere mindre underkomponenter eller flette to eller flere attributter sammen for at danne en kolonne, 
    • Filtrering af attributter baseret på kravene til det resulterende datasæt og så videre. 

  1. Matchende data for at afdække enheder og deduplikere – Dette er sandsynligvis hoveddelen af ​​din datafletningsrensningsproces: matchende poster for at finde ud af, hvilke poster der tilhører den samme enhed, og hvilke der er en komplet duplikat af en eksisterende post. Poster indeholder normalt entydigt identificerende attributter, såsom SSN for kunder. Men i nogle tilfælde kan disse attributter mangle. Før du effektivt kan flette data for at få en enkelt visning af dine enheder, skal du udføre datamatchning for at finde dublerede poster eller dem, der tilhører en enhed. I tilfælde af manglende identifikatorer kan du udføre fuzzy matching-algoritme, der vælger en kombination af attributter fra begge poster og beregner sandsynligheden for, at de tilhører den samme enhed. 

  1. Udformning af regler for fletrensning – Når du har identificeret de matchende poster, kan det være svært at vælge masterposten og mærke andre som dublet. Til dette kan du designe et sæt datafletningsregler, der sammenligner poster i henhold til de definerede kriterier og betinget vælge masterpost, deduplikere eller i nogle tilfælde overskrive data i poster. For eksempel vil du måske automatisere følgende: 
    • Behold rekorden med den længste Adresse,  
    • Slet duplikerede poster, der kommer fra en bestemt datakilde, og 
    • Overskriv Telefonnummer fra en bestemt kilde til master record. 

  1. Sammenfletning og rensning af data for at få den gyldne rekord – Dette er det sidste trin i processen, hvor udførelsen af ​​fletterensningsprocessen finder sted. Alle de forudgående trin blev taget for at sikre succesfuld procesimplementering og pålidelig resultatproduktion. Hvis du bruger avanceret flet udrensningssoftware, kan du udføre de tidligere processer samt fletterensningsprocessen i det samme værktøj på få minutter. 

Og der har du det – sammenlægning af store databaser for at få en enkelt visning af dine enheder. Processen kan være ligetil, men der opstår en række udfordringer under udførelsen, såsom at overvinde integrations-, heterogenitets- og skalerbarhedsproblemer, samt at håndtere urealistiske forventninger fra andre involverede parter. Brug af et softwareværktøj, der gør automatisering og repeterbarhed af visse processer lettere, kan helt sikkert hjælpe dine teams med at flette store databaser hurtigt, effektivt og præcist. 

Prøv Data Ladder Merge Purge i dag

Hvad mener du?

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