Funderar du på hur man skapar tillförlitlig och konsekvent information för dina analyser? Använd dessa strategier för datarensning direkt!
Dina affärsbeslut grundas på insikter från dataanalys. På samma sätt beror dessa insikter, som kommer från datamängder, på kvaliteten på den underliggande informationen. Otillräcklig kvalitet, felaktigheter, skräpdata och inkonsekvenser utgör stora utmaningar för datavetenskaps- och analysbranschen.
Som svar på detta har experter utvecklat lösningar, bland annat datarensning. Denna process hindrar dig från att fatta datadrivna beslut som skadar, istället för att gynna, din verksamhet.
Läs vidare för att upptäcka de bästa metoderna för datarensning som används av erfarna datavetare och analytiker. Utforska även verktyg som kan ge dig ren data för dina kommande datavetenskapsprojekt.
Vad innebär datarensning?
Datakvalitet definieras av fem aspekter. Datarensning innebär att identifiera och åtgärda brister i dina data, i enlighet med riktlinjer för datakvalitet.
De kvalitetsmått som ingår i denna femdimensionella standard är:
#1. Fullständighet
Detta kvalitetsmått ser till att data innehåller alla nödvändiga element, som rubriker, rader, kolumner, tabeller etc., som krävs för ett datavetenskapligt projekt.
#2. Noggrannhet
Detta mäter hur nära dina data ligger det sanna värdet. Datans noggrannhet ökar när du följer statistiska standarder vid insamling av data.
#3. Giltighet
Denna aspekt av datakvalitet handlar om huruvida informationen överensstämmer med dina etablerade affärsregler.
#4. Enhetlighet
Enhetlighet kontrollerar om informationen har ett konsistent format. Till exempel, energiförbrukningsdata från USA bör mäta alla enheter i det imperialistiska systemet. Om du använder det metriska systemet för vissa data i samma undersökning, är datan inte enhetlig.
#5. Konsistens
Konsistens säkerställer att datavärdena är enhetliga mellan tabeller, datamodeller och datamängder. Denna parameter är särskilt viktig att övervaka vid dataöverföring mellan olika system.
Sammanfattningsvis, använd ovanstående kvalitetskontroller på dina rådata och rensa dem innan du matar in dem i ett business intelligence-verktyg.
Betydelsen av datarensning
Precis som du inte kan driva ditt företag med dålig internetuppkoppling, kan du inte fatta bra beslut om datakvaliteten är undermålig. Försök att använda felaktig data för att ta affärsbeslut kommer att leda till förluster och dålig avkastning på investeringen.
Enligt en rapport från Gartner uppgår genomsnittsförlusten som ett företag drabbas av på grund av dålig datakvalitet till 12,9 miljoner dollar. Denna förlust uppstår enbart för att man fattar beslut baserade på bristfällig information.
Samma rapport indikerar att användningen av undermålig data kostar USA den häpnadsväckande summan av 3 biljoner dollar per år.
Om du matar in skräpdata i ett BI-system är det givet att resultatet också kommer att bli värdelöst.
Därför är det nödvändigt att rensa rådata för att undvika ekonomiska förluster och ta effektiva affärsbeslut utifrån dataanalys.
Fördelar med datarensning
#1. Undvik ekonomiska förluster
Genom att rensa dina data kan du skydda din verksamhet från ekonomiska förluster som kan uppstå på grund av bristande efterlevnad eller kundförluster.
#2. Fatta välgrundade beslut
Högkvalitativ och tillförlitlig information ger värdefulla insikter. Dessa hjälper dig att ta bättre affärsbeslut gällande produktmarknadsföring, försäljning, lagerhantering och prissättning.
#3. Överträffa konkurrensen
Om du prioriterar datarensning framför dina konkurrenter får du fördelen av att vara snabbare i din bransch.
#4. Effektivisera projekt
En välordnad datarensningsprocess ökar förtroendet hos dina teammedlemmar. När alla vet att informationen är pålitlig kan de lägga mer energi på dataanalysen.
#5. Spara resurser
Rensning av data minskar den totala databasstorleken. Genom att ta bort skräpdata får du mer lagringsutrymme.
Strategier för datarensning
Standardisera visuell data
En datamängd kommer att innehålla olika typer av tecken som text, siffror och symboler. Det är viktigt att använda ett konsekvent format, till exempel versaler, för alla texter och säkerställa att symboler är i rätt kodning, som Unicode eller ASCII.
Till exempel, ”Bill” med versaler syftar på ett personnamn. Däremot betyder ”bill” en transaktionsbekräftelse. Därför är korrekt versalisering mycket viktigt.
Ta bort dubbletter
Duplicerad information skapar förvirring i BI-systemet och snedvrider mönster. Därför bör du rensa bort dubbletter från databasen.
Dubbletter uppstår vanligtvis genom mänsklig felhantering vid inmatning av data. Genom att automatisera inmatningen av data kan du undvika replikering.
Hantera oväntade extremvärden
Extremvärden är unika punkter som inte följer det generella datamönstret. Vissa extremvärden är legitima, och hjälper till att identifiera eventuella brister i undersökningen. Andra, som uppstår på grund av fel, måste åtgärdas.
Genom att visualisera dina data i diagram kan du lättare upptäcka extremvärden. Undersök varifrån dessa värden kommer och om de beror på fel, bör de tas bort.
Fokusera på strukturell data
Detta innebär att söka efter och åtgärda fel i datamängdernas struktur.
Till exempel, om du har en datamängd med en kolumn i USD och flera kolumner i andra valutor, och din målgrupp befinner sig i USA, bör du konvertera de andra valutorna till USD. Se sedan till att alla valutor är angivna i USD.
Granska dina data
En omfattande databas kan innehålla tusentals tabeller. Du kanske inte behöver alla dessa tabeller för ditt datavetenskapsprojekt.
Efter att ha hämtat databasen, skapa ett skript för att hitta de tabeller du behöver. Sedan kan du ta bort tabeller som är irrelevanta och minska datamängdens storlek.
Detta kommer i slutändan att leda till snabbare upptäckt av datamönster.
Rensa data i molnet
Om din databas använder en schema-on-write-metod, bör du konvertera den till schema-on-read. Detta möjliggör datarensning direkt i molnlagringen och extrahering av formaterad data som är redo att analyseras.
Översätt främmande språk
Om du genomför en global undersökning kan du förvänta dig att rådata innehåller olika språk. Du måste då översätta rader och kolumner med främmande språk till svenska eller det språk du föredrar. Datorstödda översättningsverktyg kan vara till hjälp i detta.
Steg-för-steg datarensning
#1. Identifiera viktiga datafält
Ett datalager kan omfatta terabyte av data. Varje databas kan ha allt från några få till tusentals datakolumner. Du behöver ta hänsyn till projektets mål när du plockar data ur dessa databaser.
Om ditt projekt undersöker e-handelstrender i USA, är det onödigt att samla in information om fysiska butiker i samma arbetsbok.
#2. Organisera data
När du har identifierat de viktiga datafälten, kolumnrubrikerna och tabellerna, samla dem på ett strukturerat sätt.
#3. Ta bort dubbletter
Rådata från datalager kommer ofta att innehålla dubbla poster. Dessa måste du identifiera och ta bort.
#4. Eliminera tomma värden och utrymmen
Vissa kolumnrubriker och deras tillhörande datafält kan sakna värden. Ta bort dessa kolumner eller fyll i tomma värden med lämpliga alfanumeriska tecken.
#5. Finjustera formatering
Datamängder kan innehålla onödiga mellanslag, symboler eller tecken. Du måste formatera dessa för att uppnå ett enhetligt utseende, både i cellstorlek och utrymme.
#6. Standardisera processen
Skapa en rutin som alla inom datavetenskapsteamet kan följa under datarensningen. Denna rutin bör inkludera följande:
- Frekvens för insamling av rådata
- Ansvar för rådatalagring och underhåll
- Frekvens för rensning av data
- Ansvar för lagring och underhåll av rensad data
Här följer några populära datarensningsverktyg som kan hjälpa dig i dina datavetenskapliga projekt:
WinPure
Om du vill ha ett program som snabbt och korrekt rensar data, är WinPure ett pålitligt alternativ. Detta branschledande verktyg erbjuder datarensning i företagsklass med stor hastighet och precision.
Programvaran är utformad för att vara användbar för enskilda användare och företag och är lätt att använda. Dess funktion för avancerad dataprofilering analyserar datatyper, format och integritet för kvalitetskontroll. Den smarta datamatchningsmotorn identifierar korrekta matchningar med minimala fel.
WinPure erbjuder även visuella diagram för all data, inklusive gruppmatchningar och icke-matchningar.
Verktyget kan också samla ihop dubbla poster och skapa en huvudpost som innehåller alla aktuella värden. Dessutom kan du använda verktyget för att definiera regler för att välja huvudposter och direkt ta bort oönskade poster.
OpenRefine
OpenRefine är ett kostnadsfritt verktyg med öppen källkod som hjälper dig att omvandla rörig data till ett rent format som kan användas för webbtjänster. Med hjälp av aspekter rensar det stora datamängder och hanterar filtrerade vyer av dina data.
Med hjälp av sofistikerad heuristik kan verktyget slå samman liknande värden för att ta bort inkonsekvenser. Det erbjuder även synkroniseringstjänster för att matcha data med externa databaser. Du kan också återställa tidigare versioner av dina data om det behövs.
Användare kan dessutom återanvända åtgärder på en uppdaterad version. OpenRefine är ett bra val om du är orolig för datasäkerhet, eftersom det rensar din data lokalt på din maskin och ingen data flyttas till molnet.
Trifacta Designer Cloud
Datarensning kan vara komplext, men Trifacta Designer Cloud gör det enklare. Det använder en innovativ metod för dataförberedelse, som hjälper organisationer att maximera datans värde.
Det användarvänliga gränssnittet gör det möjligt för icke-tekniska användare att rensa data för avancerad analys. Företag kan nu få ut mer av sin information genom att använda intelligenta, maskininlärningsbaserade förslag från Trifacta Designer Cloud.
Detta verktyg gör att företag kan spendera mindre tid på processen och samtidigt göra färre fel. Det kräver även att du använder färre resurser för att få ut mer av din analys.
Cloudingo
Är du en Salesforce-användare som är orolig över kvaliteten på insamlad data? Använd Cloudingo för att rensa kunddata och endast behålla det som är relevant. Denna applikation gör det enkelt att hantera kunddata med hjälp av funktioner för dubblettborttagning, import och migrering.
Här kan du kontrollera sammanslagningen av poster med anpassningsbara filter och regler, samt standardisera data. Ta bort värdelös information, uppdatera saknade datapunkter och se till att postadresser i USA är korrekta.
Företag kan även schemalägga Cloudingo att automatiskt ta bort dubbletter, så att de alltid har tillgång till ren data. Att hålla data synkroniserad med Salesforce är en annan viktig egenskap. Du kan även jämföra Salesforce-data med information som lagras i kalkylblad.
ZoomInfo
ZoomInfo levererar datarensningslösningar som ökar ditt teams produktivitet och effektivitet. Företag kan uppleva ökad lönsamhet då denna programvara levererar dubblettfri information till företagets CRM och MAT.
Verktyget gör datakvalitetshanteringen enklare genom att ta bort onödiga dubbletter av data. Användare kan även skydda sin CRM och MAT med ZoomInfo. Data rensas inom några minuter genom automatisk dubblettborttagning, matchning och normalisering.
Användare kan anpassa matchningskriterier och sammanslagningsresultat. Detta hjälper dig att bygga ett kostnadseffektivt datalagringssystem genom att standardisera alla typer av data.
Avslutande tankar
Du bör vara uppmärksam på kvaliteten på dina data i datavetenskapliga projekt. Det är grunden för stora projekt som maskininlärning och AI-baserad automatisering. Om datan är felaktig, är det enkelt att föreställa sig vad som kommer att hända med resultatet av projektet.
Därför bör din organisation använda sig av en beprövad strategi för datarensning som en standardprocedur. Detta kommer att förbättra kvaliteten på dina data.
Om du har fullt upp med projekt, marknadsföring och försäljning kan det vara en bra idé att överlåta datarensningen till experterna. Det kan vara genom att använda något av de datarensningsverktyg som nämnts ovan.
Du kanske även är intresserad av ett serviceavtal för att implementera datarensningsstrategier.