Andmete puhastamine – määratlus, automatiseerimine ja andmete tõhus puhastamine

Selles pidevalt arenevas tehnoloogiamaailmas peavad ettevõtted konkurentsis püsima. Sellegipoolest peavad neil olema kindlad äriprotsessid ja igal ajal 100% täpsed andmed. Kuid iroonia on see, et enamik organisatsioonidele erinevatest allikatest saadavaid andmeid on vastuolulised ja sisaldavad mõningaid vigu.

Ettevõtete puhul, mille eesmärk on andmepõhiseid otsuseid võimendada, on kogu ettevõttes hädavajalik juurdepääs täpsetele ja õigetele andmetele. Andmed võivad sisaldada mitmeid ebakõlasid – vormindusprobleeme, süntaksivigu, kirjavigu, ebaolulisi väärtusi, puuduvaid kirjeid jne. Kõike neid tuleb asjakohaselt lahendada "puhaste" andmete saamiseks. See viib meid andmete puhastamise kontseptsioonini.

Noh, see artikkel süveneb mis on andmete puhastamine, kuidas andmete puhastamine toimib, miks andmete puhastamist kasutada, andmete puhastamise kasutusjuhtumid/näited, andmete puhastamine ettevõtetele, andmete puhastamise automatiseerimine, ja rohkem.

Alustame siis.

---

Mis on andmete puhastamine?

Andmete puhastamine tähendab andmebaasi läbimist ja vigade parandamist andmekogumites ebatäpsete, duplikaatide või muude vigaste väärtuste parandamise teel. Andmete puhastamine hõlmab valesti vormindatud väärtuste, ebaõigete väärtuste, ebaoluliste või duplikaatide jms eemaldamist ja värskendamist.

Sisuliselt on andmete puhastamise eesmärk muuta andmed ebakõladest vabaks ja seeläbi tagada kõrgeim kvaliteet, muutes need sobivaks informatiivsete otsuste tegemiseks.

Milliseid vigu saate andmete puhastamisega parandada?

Mõned andmete puhastusprotsessi osana parandatud veatüübid on järgmised:

Kirjavead, vigased või puuduvad andmed: Andmete puhastamine parandab mitmesuguseid vigu, nagu kirjavead, valed numbrilised sisestused, tühjad väljad, mis peavad sisaldama andmeid jne.

Vastuoluline teave: Andmete puhastamine kontrollib antud andmekogumis ebakõlasid. Oletagem näiteks, et teil on arvutustabelis andmed, kuhu teatud töötajate aadresside sihtnumber on sisestatud, teiste jaoks aga mitte. Lisaks võivad mõned terminid või identifikaatorid andmestiku lõikes erineda. Andmete puhastamine välistab sellised ebaühtlused, et tagada andmete korrektne analüüsimine.

Duplikaatide ühendamine või eemaldamine: Mõnikord võivad teie andmelehed sisaldada dubleerivaid väärtusi. Veelgi enam, kui ühendate kaks andmesüsteemi, võib uus süsteem sisaldada koopiaid. Andmete puhastamine lahendab need probleemid, eemaldades või ühendades duplikaadid ja luues üksikud kirjed.

Ebaolulised andmed: Andmete puhastamine aitab eemaldada mitteseotud andmeid, mis ei pruugi olla analüüside jaoks asjakohased. Näiteks mõned aegunud kirjed ei ole protsessi jaoks olulised. Seega vähendab andmete puhastamine andmete liiasust, muudab andmed sujuvamaks ning tagab optimaalse salvestamise ja töötlemise ressursside kasutamise.

---

Kuidas andmete puhastamine töötab?

Andmete puhastamine tegeleb peamiselt teie vastuoluliste andmete puhastamisega. See hõlmab vigade, nagu kirja- ja süntaksivigade eemaldamist ja värskendamist, andmete standardimist, soovimatute kõrvalekallete eemaldamist, puuduvate kirjetega tegelemist ja lõpuks andmete valideerimist.

Andmekogumite mahu põhjal saate kasutada käsitsi või automatiseeritud andmete puhastamise tehnikaid. Kuigi käsitsi töötlemine võib olla väga aeganõudev, võib andmete puhastamise automatiseerimine oluliselt parandada kvaliteeti ja tõhusust, vähendades kulutatud aega ja kaotades inimtegevuse.

---

Miks peaksite kasutama andmete puhastamist?

Kuigi professionaalsel areenil kuuleme sageli andmete puhastamisest, on see termin üksikisikute ja ettevõtete jaoks asjakohane ja oluline.

Andmete puhastamine üksikisikutele

Sageli salvestavad inimesed oma süsteemidesse palju teavet erinevate failidena. Nende hulka kuuluvad pangaandmed, krediitkaardi andmed ja isikuandmed. Aja jooksul failide arv suureneb ja süsteemid lähevad segamini.

See ei aitaks pikemas perspektiivis, kuna see võib põhjustada probleeme, näiteks failide valesse asukohta sattumist või teabe kadumist. No siin tuleb pildile andmete puhastamine. See aitab tagada, et teie failid sisaldavad ainult asjakohast teavet, mis on ajakohane ja täpne.

Andmete puhastamine välistab vajaduse oma süsteemis sadade failide või dokumentide vahel läbi tuhnida, enne kui otsitava leiate. Lisaks takistab see vajalike andmete hõlpsaks leidmiseks soovimatute või suurte teabekoguste talletamist.

Andmete puhastamine organisatsioonidele

Ettevõtted peavad salvestama palju teavet. Maksud, kviitungid, töötajate andmed, pangaväljavõtted, lepingud jne.

See omakorda loob nõude hoida andmeid turvaliselt ja hästi organiseeritult. Andmete puhastamine on samm täieliku ja struktureeritud andmebaasi saamiseks.

Andmete puhastamisega saate tagada, et kõik äriandmed on õiged, korras ja turvaliselt salvestatud. Iga kord, kui viitate andmetele, on need täpsed ja usaldusväärsed.

Andmete puhastamine suurendab andmete kvaliteeti ja suurendab tootlikkust. Lisaks väldib see ootamatute kulude tekkimist. Näiteks võidakse mõnda teie salvestatud andmeid kasutada oluliste äridokumentide jaoks. Kui see sisaldab vigu, võib teie maine olla ohus.

Andmete puhastamine väldib selliseid olukordi, tagades salvestatud ja hooldatavate andmete ülima kvaliteediga.

---

Kas soovite korduvat andmete puhastamist automatiseerida?

---

Kuidas andmeid puhastada?

Andmete puhastamine hõlmab põhiliselt alltoodud samme.

1. samm. Eemaldage soovimatud tähelepanekud

Andmete puhastamise esimene etapp hõlmab ebaoluliste andmepunktide eemaldamist fookusest. Kuigi teil võib olla tohutult palju andmeid, ei pruugi kõik olla asjakohased, arvestades praegust probleemi, mida proovite lahendada. Oletame, et uurite eakate elustiili omadusi teatud asukohas, nii et lastega seotud andmete omamine ei pruugi olla mõttekas.

Esmalt eemaldage kõik sellised andmed. See samm hõlmab ka andmete duplikaatkirjete eemaldamist, mis võisid kahe süsteemi kombineerimisel või kolmanda osapoole allikatest andmete toomisel avaneda.

2. samm. Parandage struktuurivead

Järgmises etapis parandatakse sellised vead nagu sobimatu sildistamine, kirjavead, sõnade ebaühtlane suurtähtede kasutamine ja muu selline. Olenevalt teie poolt käsitletavatest andmetest võivad need ulatuda käputäiest mitmesajani. Lisaks peate võib-olla otsima kasutatavate nimetamisviiside hulgast allkriipse, sidekriipse või muid sarnaseid vastuolusid, kui neid on.

3. samm. Standardiseerige oma andmed

Kuigi suurtähtede kasutamise vigade eemaldamine on ülioluline, peate nägema muid aspekte, mis teie andmeid standardiseerivad.

Näiteks on kõik andmestiku väärtused väike- või suurtähtedega. Numbrilise mõõtmise korral tähistavad kõik väärtused andmeid samades ühikutes – näiteks kõik vahemaad kilomeetrites.

Samamoodi on kuupäevade puhul kas igal pool vormingus kuu eelneb päevadele või vastupidi.

4. samm. Eemaldage sobimatud kõrvalekalded

Kõrvalekalded on spetsiaalsed andmepunktid, mis erinevad andmekogumi teistest. Kõrvalväärtuste roll ja olulisus sõltuvad analüüsist või lähenemisviisist, mida te kasutate.

Mõnel juhul, nagu masinõppes kasutatavate otsustuspuude puhul, on kõrvalekalded olulised, samas kui lineaarse regressiooni korral võivad need tulemusi negatiivselt mõjutada. Veenduge, et eemaldate kõrvalekalde ainult siis, kui olete kindel, et see on ekslik või teie praeguse stsenaariumi jaoks ebaoluline.

5. samm. Lahendage vastuolulised andmevead

Vastuolulised andmevead on vead, mis hõlmavad vastuoluliste andmete täielikku kirjet.

Näiteks kui õpilase kogutud hinded on ebavõrdsed üksikutes õppeainetes saadud hinnete summaga, siis loetakse see vastuoluliseks andmeveaks. Muudel juhtudel võivad töötajate maksud olla suuremad kui brutopalk.

Samm 6. Kontrollige tüübi teisendust

Ülaltoodud sammude täitmine võib panna teid arvama, et kõik on lõppenud; samas võid sa kahe silma vahele jätta ühe olulise aspekti.

Andmekogus peate tagama tüübi teisenduse – see tähendab, et tekstiandmed sisestatakse tekstina, arvandmed numbritena, kuupäevad objektidena jne. See võib juhtida teie tähelepanu ka süntaksivigade (nt täiendavad tühikud jne) parandamisele, kui neid on.

7. toiming. Käsitlege puuduvaid andmeid

Nüüd on võimalik, et mõned andmestiku väljad võivad olla tühjad, nagu väärtuste puhul, mis puuduvad. Kuigi saate eemaldada kõik puuduvad kirjed või sisestada mõned väärtused juhuslikult, ei pruugi see olla soovitatav soovitus.

Teise võimalusena võite selle andmetüübi põhjal, mida väärtus peab sisaldama, näiteks kui see on arv, panna väärtuse 0. See muudaks teie analüüsi loogilisemaks ja annaks informatiivsed tulemused.

Samm 8. Kinnitage oma andmestik

Viimane etapp on andmestiku põhjalik valideerimine. See hõlmab kontrollimist, kas kõik standardimisprotsessid, kirjavigade, süntaksivigade jms kontrollimine on lõpule viidud.

Tavaliselt on valideerimiseks skripte, mida käitatakse läbi andmekogumite. Kui see tagastab vead, peate need enne jätkamist parandama.

---

Kas soovite kasutada robotiprotsesside automatiseerimist? Tutvuge Nanonetsi töövoopõhise dokumenditöötlustarkvaraga. Kood puudub. Ei mingit probleemiplatvormi.

---

Kuidas automatiseerida andmete puhastamist?

Kõiki andmete puhastamise etappe saab koodita töövoogude abil hõlpsasti automatiseerida. Sellised platvormid nagu Nanonets aitavad teil lihtsate töövoogude abil automatiseerida andmete puhastamise kõiki aspekte.

Seadistage automaatne andmete kogumine

Enamik andmeautomaatikaplatvorme suudab andmeid, dokumente või muud automaatselt koguda.

Andmete hõlpsaks puhastamiseks seadistage reeglid

Otsustage kõik ülesanded, mida soovite täita, ja seadistage kõik töövoo reeglid.

Valige vajalikud andmete teisendamise valikud

Andmete puhastamiseks ilma koodi kirjutamata on palju võimalusi. Valige vajalikud valikud.

Eksportige oma valitud tarkvarasse

Kui andmed on puhastatud, sünkroonige andmed mitme võimaliku andmevalikuga.

---

Millised on andmete puhastamise parimad tavad?

Mõned andmete puhastamiseks soovitatud parimad tavad on järgmised:

Andmekvaliteedi strateegia koostamine

Hästi struktureeritud andmekvaliteedi strateegia olemasolu võib aidata lahendada mitmeid probleeme. Need sammud hõlmavad andmetele ootuste seadmist, andmekvaliteedi KPI-sid, ebaõigete andmete leidmist, probleemi algpõhjuse mõistmist ning tegevuskava koostamist, et tagada andmete täpsus ja usaldusväärsus.

Veenduge, et sisestatakse õiged andmed

Looge töötajatele sobivad standardsed tööprotseduurid, mida ettevõtte erinevatesse süsteemidesse andmete sisestamisel järgida. Veenduge, et nad sisestaksid alati õiged andmed õiges vormingus.

Kontrollige andmete täpsust

Selles etapis kinnitate oma andmekogumite täpsust. Kuigi seda saab teha käsitsi, on keerukate ja suurte andmekogumite jaoks soovitatav kasutada automatiseeritud protsessi, kuna see säästab aega ja vaeva. Saate andmekogumid väiksemateks jagada ja igaüks eraldi valideerida. Lõpuks saate ebakõlade kontrollimiseks kontrollida kogu andmestikku.

Täitke puuduvad andmed

Mõnikord peate andmestikule lisama puuduoleva teabe, nagu e-posti aadress, perekonnanimi, sünniaeg, aadress jne. Nende väärtuste leidmine võib aga olla mõnevõrra keeruline. Ettevõtetel on soovitatav selle ülesande täitmiseks kasutada usaldusväärseid kolmandate osapoolte allikaid.

Jõudke oma ettevõttes puhaste andmete kasutamine

Rõhutage oma töötajate seas puhaste andmete kasutamise ideoloogiat. Suhtlege regulaarselt erinevate kanalite kaudu puhaste andmete tähtsusest. Veenduge, et teie töötajad järgiksid puhaste andmete kasutamist, olenemata nende funktsioonist, osakonnast või domeenist.

---

Kui töötate arvete ja kviitungitega või muretsete ID-kontrolli pärast, vaadake Nanonetsit võrgus OCR or PDF-teksti ekstraktor PDF-dokumentidest teksti eraldamiseks tasuta. Selle kohta lisateabe saamiseks klõpsake allpool Nanonetsi ettevõtte automatiseerimislahendus.

---

Millised on andmete puhastamise erinevad kasutusjuhud?

Andmete puhastamine pakub mitmeid kasulikke rakendusi erinevates tööstusvaldkondades, muutes selle äriprotsesside peamiseks komponendiks. Vaatame mõnda olulisemat andmete puhastamise kasutusjuhtumid/näited erinevatest domeenidest.

Turundus

Vaatame turunduse näidet. Näiteks soovib ettevõtte turundusosakond korraldada kampaaniaid, mis nõuavad teavet demograafiliste andmete kohta, nagu vanus, asukoht, sugu jne. Kampaania tulemuste põhjal koostab divisjon oma reklaamieelarve.

Oletame, et demograafiliste andmete kohta saadud andmed on valed; õppuse eesmärk oleks kehtetu. Siin tuleb pildile andmete puhastamine. Osakond peab andmed puhastama, eemaldama kõik ebakõlad ja vead ning seejärel tegema täpsete tulemuste saamiseks uue analüüsi.

Operations

Võtkem näiteks töötlev tööstus, kus operatsioonidel on suur roll. Tänapäeval on enamik operatiivseid tegevusi programmeeritud Robotic Process Automation (RPA) jaoks ja neid teostatakse automatiseerimistarkvara alusel.

Automatiseerimine ei anna soovitud tulemusi, kui süsteemi sisestatakse valeandmed. Seetõttu on hädavajalik kasutada puhtaid andmeid, mis ei sisalda vigu, kirjavigu ja muud sellist.

Turundus

Kuna andmed on finantsvaldkonnas võtmeroll, pakuvad need väärtuslikku andmete puhastamise võimaluste. Andmed omavad jõudu neid luua või murda. Kõik tugineb andmetele alates kliendikontode haldamisest ja finantsanalüüsist kuni vastavuste loomise ja eelarveplaanide koostamiseni.

Ebatäpsete andmete kasutamine kõikjal võib põhjustada katastroofilisi asjaolusid, mis võivad kahjustada ettevõtte mainet ja põhjustada ka suuri rahalisi kaotusi. See muudab andmete puhastamise finantsvaldkonna jaoks veelgi olulisemaks.

Müük

Kui turundus keskendub klientide meelitamisele, siis müük hõlmab ka olemasolevate klientide hoidmist. Kujutage ette, kui salvestatakse valed kontaktandmed või olemasolevate klientide ostuajalugu; võite kaotada hinnatud kliendi. Ja kui see kordub, võib tekkida doominoefekt, mille tulemusena kaotate mitu väärtuslikku klienti.

Pangandus

Pangandusruum hõlmab igapäevaselt tohutute tehingumahtude käsitlemist ja töötlemist. Kõik need keerlevad ümber keskse elemendi – andmete. Sellegipoolest on täielike, täpsete ja usaldusväärsete andmete omamine väga oluline. Pangad teostavad erinevaid tegevusi, nagu laenu töötlemine, üksikisikute krediidivõime hindamine ja palju muud. Kui säilitatavad andmed on vastuolulised, võivad sellel olla tõsised tagajärjed. Andmete puhastamine aitab tagada, et kasutatavad andmed on järjepidevad ja õiged.

Vastavus

Seoses ettevõtete käideldavate andmete suurenemisega on mitmesugused vastavuseeskirjad märkimisväärselt hoo sisse saanud. Andmete turvalisus ja andmete privaatsus on olulisemad kui kunagi varem.

Valede andmete säilitamine ja nende regulaarne värskendamata jätmine võib põhjustada andmete lekkeid ja häkkimisi. See kujutab endast suuremat ohtu ettevõtetele, kuna nad võivad kanda rahalist ja mainekahju. See omakorda annab ettevõtetele ülesandeks võtta omaks andmete puhastamine ja praktiseerida seda usuliselt kõigis osakondades ja osakondades.

---

Kas soovite korduvaid käsitsi tehtavaid ülesandeid automatiseerida? Säästke aega, jõupingutusi ja raha, suurendades samal ajal tõhusust!

---

Andmete puhastamine ettevõtetele

Kuna andmed muutuvad kriitilisemaks, on andmete puhastamisest saanud ettevõtete ülesanne. Enamik andmeid, mida ettevõtted erinevatest allikatest saavad, on ebatäpsed ja ebajärjekindlad. Lisaks kasutavad ettevõtted andmeid sellistel eesmärkidel nagu ennustav modelleerimine, mis hõlmab ajalooliste andmete põhjal tulevikusuundumuste prognoosimist. Kui varasemad andmed on valed, mõjutab see kindlasti tulemusi. Sellegipoolest peavad organisatsioonide eksperdid andmeid puhastama ja tagama, et andmed on 100% täpsed ja järjepidevad, muutes need prognooside tegemiseks sobivaks.

Lisaks teevad ettevõtted tehinguid teistega ja paljuski tulevad need andmed pildile. Klientidele või sidusrühmadele ebatäpse või eksliku teabega vastamine võib ettevõtte mainet drastiliselt kahjustada, usaldust lahjendada ja mõjutada pikaajaliste töösuhete loomise võimalusi.

Järeldus

Andmete puhastamine tagab, et vajalikes andmetes pole üksikasjaliku analüüsi läbiviimiseks vigu ega ebakõlasid. Ettevõtted peavad kasutusele võtma andmete puhastamise, kui nad seda veel pole teinud, ja kasutama selle võimalusi tähenduslike tulemuste saamiseks.

Andmete puhastamise erinevad aspektid, sealhulgas mis on andmete puhastamine, kuidas see töötab, andmete puhastamise automatiseerimine, andmete puhastamise kasutusjuhtumid/näited, ja palju muud, arutatakse artiklis.

---

Nanonetid võrgus OCR ja OCR API on palju huvitavaid kasutage juhtumeid tmüts võib teie ettevõtte toimivust optimeerida, kulusid kokku hoida ja kasvu kiirendada. Uuri välja kuidas saab Nanonetsi kasutusjuhtumeid teie tootele rakendada.

---

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://nanonets.com/blog/data-cleaning/