Per què la neteja de dades és crítica i com podeu implementar processos i solucions de neteja de dades

Neteja de dades: com netejar les vostres dades

La mala qualitat de les dades és una preocupació creixent per a molts líders empresarials, ja que no aconsegueixen els seus objectius. L'equip d'analistes de dades, que se suposa que ha de produir informació fiable sobre les dades, dediquen el 80% del seu temps a netejar i preparar dades, i només el 20% del temps queda per fer l'anàlisi real. Això té un gran impacte en la productivitat de l'equip, ja que han de validar manualment la qualitat de les dades de diversos conjunts de dades.

El 84% dels CEO estan preocupats per la qualitat de les dades en què es basen les seves decisions.

Global CEO Outlook, Forbes Insight i KPMG

Després d'afrontar aquests problemes, les organitzacions busquen una manera automatitzada, més senzilla i més precisa de netejar i estandarditzar les dades. En aquest bloc, veurem algunes de les activitats bàsiques implicades en la neteja de dades i com les podeu implementar.

Què és la neteja de dades?

La neteja de dades és un terme ampli que fa referència al procés de fer que les dades es puguin utilitzar per a qualsevol propòsit previst. És un procés de correcció de la qualitat de les dades que elimina la informació incorrecta i no vàlida dels conjunts de dades i dels valors estandarditzats per aconseguir una visió coherent de totes les fonts diferents. El procés sol incloure les activitats següents:

  1. Traieu i substituïu – Els camps d'un conjunt de dades sovint contenen caràcters inicials o de traça o signes de puntuació que no serveixen de res i s'han de substituir o eliminar per a una millor anàlisi (com ara espais, zeros, barres inclinades, etc.). 
  2. Analitzar i combinar – De vegades, els camps contenen elements de dades agregades, per exemple, el adreça camp conté Número de carrerNom del carrerciutatEstat, etc. En aquests casos, els camps agregats s'han d'analitzar en columnes separades, mentre que algunes columnes s'han de combinar per obtenir una millor visió de les dades, o alguna cosa que funcioni per al vostre cas d'ús.
  3. Transformar tipus de dades – Això implica canviar el tipus de dades d'un camp, com ara una transformació Número de telèfon camp que era anteriorment Cadena Nombre. Això garanteix que tots els valors del camp siguin precisos i vàlids. 
  4. Validació de patrons – Se suposa que alguns camps segueixen un patró o format vàlid. Per això, el procés de neteja de dades reconeix els patrons actuals i els transforma per garantir la precisió. Per exemple, el Telèfon dels EUA Nombre seguint el patró: AAA-BBB-CCCC
  5. Elimina el soroll – Els camps de dades sovint contenen paraules que no aporten gaire valor i, per tant, introdueixen soroll. Per exemple, considereu aquests noms d'empresa "XYZ Inc.", "XYZ Incorporated", "XYZ LLC". Tots els noms d'empreses són els mateixos, però els vostres processos d'anàlisi poden considerar-los únics, i eliminar paraules com Inc., LLC i Incorporated pot millorar la precisió de la vostra anàlisi.
  6. Relaciona les dades per detectar duplicats – Els conjunts de dades solen contenir diversos registres per a la mateixa entitat. Les petites variacions en els noms dels clients poden portar el vostre equip a fer diverses entrades a la vostra base de dades de clients. Un conjunt de dades net i estandarditzat hauria de contenir registres únics: un registre per entitat. 

Dades estructurades versus no estructurades

Un aspecte modern de les dades digitals és que no s'ajusten a un camp numèric o valor textual. Les dades estructurades són amb les quals les empreses solen treballar: quantitatiu dades emmagatzemades en formats específics com ara fulls de càlcul o taules per treballar-hi més fàcilment. Tanmateix, les empreses també treballen amb dades no estructurades cada cop més... això és qualitativa dades.

Un exemple de dades no estructurades és el llenguatge natural de fonts de text, àudio i vídeo. Un comú en màrqueting és recollir el sentiment de la marca a partir de les ressenyes en línia. L'opció estrella està estructurada (p. ex., puntuació d'1 a 5 estrelles), però el comentari no està estructurat i les dades qualitatives s'han de processar mitjançant el processament del llenguatge natural (PNL) algorismes per formar un valor quantitatiu del sentiment.

Com garantir dades netes?

El mitjà més eficaç per garantir la neteja de les dades és auditar tots els punts d'entrada a les vostres plataformes i actualitzar-los amb programació per assegurar-vos que les dades s'introdueixen correctament. Això es pot aconseguir de diverses maneres:

  • Camps obligatoris – Assegurar que un formulari o integració ha de passar camps específics.
  • Utilització de tipus de dades de camp – proporcionar llistes limitades per a la selecció, expressions regulars per donar format a les dades i emmagatzemar dades en els tipus de dades adequats per restringir les dades al format i tipus emmagatzemats adequats.
  • Integració de serveis de tercers – La integració d'eines de tercers per garantir que les dades s'emmagatzemen correctament, com ara un camp d'adreça que valida l'adreça, pot proporcionar dades coherents i de qualitat.
  • Validació – fer que els vostres clients validin el seu número de telèfon o adreça de correu electrònic pot garantir que s'emmagatzemen dades precises.

Un punt d'entrada no ha de ser només un formulari, ha de ser el connector entre tots els sistemes que passa les dades d'un sistema a un altre. Les empreses sovint utilitzen plataformes per extreure, transformar i carregar dades (ETL) entre sistemes per garantir que s'emmagatzemen dades netes. S'anima a les empreses a actuar descobriment de dades auditories per documentar tots els punts d'entrada, processament i utilització de les dades sota el seu control. Això també és fonamental per garantir el compliment dels estàndards de seguretat i les regulacions de privadesa.

Com netejar les vostres dades?

Tot i que tenir dades netes seria òptim, sovint existeixen sistemes heretats i una disciplina laxa per importar i capturar dades. Això fa que la neteja de dades sigui part de les activitats de la majoria dels equips de màrqueting. Hem analitzat els processos que impliquen els processos de neteja de dades. Aquestes són les maneres opcionals en què la vostra organització pot implementar la neteja de dades:

Opció 1: Ús d'un enfocament basat en codi

Pitó  R són dos llenguatges de programació utilitzats habitualment per a solucions de codificació per manipular dades. Escriure scripts per netejar dades pot semblar beneficiós, ja que podeu ajustar els algorismes segons la naturalesa de les vostres dades, però pot ser difícil mantenir aquests scripts amb el pas del temps. A més, el repte més gran amb aquest enfocament és codificar una solució generalitzada que funcioni bé amb diversos conjunts de dades, en lloc de codificar escenaris específics. 

Opció 2: Ús de les eines d'integració de la plataforma

Moltes plataformes ofereixen programes o sense codi connectors per moure dades entre sistemes en el format adequat. Les plataformes d'automatització integrades estan guanyant popularitat perquè les plataformes es puguin integrar més fàcilment entre els conjunts d'eines de la seva empresa. Aquestes eines sovint incorporen processos activats o programats que es poden executar en importar, consultar o escriure dades d'un sistema a un altre. Algunes plataformes, com Automatització de processos robotitzats (RPA), fins i tot poden introduir dades a les pantalles quan les integracions de dades no estan disponibles.

Opció 3: Ús de la intel·ligència artificial

Els conjunts de dades del món real són molt diversos i la implementació de restriccions directes als camps pot donar resultats inexactes. Aquí és on la intel·ligència artificial (AI) pot ser molt útil. Els models d'entrenament sobre dades correctes, vàlides i precises i després utilitzar els models entrenats en els registres entrants poden ajudar a marcar anomalies, identificar oportunitats de neteja, etc.

A continuació s'esmenten alguns dels processos que es poden millorar amb IA durant la neteja de dades:

  • Detecció d'anomalies en una columna.
  • Identificació de dependències relacionals incorrectes.
  • Trobar registres duplicats mitjançant l'agrupació.
  • Selecció de registres mestres en funció de la probabilitat calculada.

Opció 4: Ús d'eines d'autoservei de qualitat de dades

Alguns proveïdors ofereixen diverses funcions de qualitat de dades empaquetades com a eines, com ara programari de neteja de dades. Utilitzen algorismes líders en el sector i propietaris per crear perfils, netejar, estandarditzar, combinar i combinar dades entre fonts dispars. Aquestes eines poden actuar com a plug-and-play i requereixen la menor quantitat de temps d'incorporació en comparació amb altres enfocaments. 

Escala de dades

Els resultats d'un procés d'anàlisi de dades són tan bons com la qualitat de les dades d'entrada. Per aquest motiu, entendre els reptes de la qualitat de les dades i implementar una solució d'extrem a extrem per rectificar aquests errors pot ajudar a mantenir les vostres dades netes, estandarditzades i utilitzables per a qualsevol propòsit previst. 

Data Ladder ofereix un conjunt d'eines ric en funcions que us ajuda a eliminar valors inconsistents i no vàlids, crear i validar patrons i aconseguir una visió estandarditzada de totes les fonts de dades, garantint una gran qualitat, precisió i usabilitat de les dades.

Data Ladder - Programari de neteja de dades

Visiteu Data Ladder per obtenir més informació