Zastanawiasz się, jak pozyskać solidne i wiarygodne informacje do analizy? Wprowadź w życie te metody oczyszczania danych już teraz!
Twoje decyzje biznesowe bazują na analizie danych. Podobnie, wnioski wyciągane z dostarczonych zbiorów danych zależą od jakości pierwotnych informacji. Słaba jakość, nieprecyzyjność, nieuporządkowanie i niespójność danych to spore wyzwania dla specjalistów od analizy danych.
Z tego powodu eksperci opracowali rozwiązania. Jednym z nich jest właśnie czyszczenie danych. Pozwala to uniknąć podejmowania decyzji, które mogą zaszkodzić firmie zamiast jej pomóc.
Zachęcamy do lektury, aby dowiedzieć się o najskuteczniejszych strategiach oczyszczania danych, które stosują doświadczeni naukowcy i analitycy. Poznaj również narzędzia, które mogą zapewnić Ci czyste dane do natychmiastowej analizy.
Czym jest czyszczenie danych?
Jakość danych można rozpatrywać w pięciu wymiarach. Proces identyfikacji i naprawiania błędów w danych wejściowych poprzez stosowanie się do zasad jakości danych nazywamy właśnie czyszczeniem danych.
Parametry jakościowe tego pięciowymiarowego standardu obejmują:
# 1. Kompletność
Ten wskaźnik jakości dba o to, aby dane wejściowe zawierały wszystkie niezbędne parametry, nagłówki, wiersze, kolumny, tabele itp. potrzebne do realizacji projektu analizy.
#2. Precyzja
To parametr jakości, który informuje, na ile dane zbliżone są do ich rzeczywistej wartości. Dane uzyskują prawdziwą wartość, gdy przestrzegane są standardy statystyczne podczas prowadzenia ankiet lub zbierania danych.
#3. Ważność
Ten aspekt w nauce o danych odnosi się do zgodności danych z wcześniej ustalonymi regułami biznesowymi.
#4. Jednolitość
Jednolitość potwierdza, czy dane mają spójną treść. Na przykład, dane z ankiety dotyczącej zużycia energii w USA powinny być w całości wyrażone w jednostkach imperialnych. Jeśli w tej samej ankiecie niektóre dane będą w systemie metrycznym, nie można mówić o jednolitości.
#5. Spójność
Spójność oznacza, że wartości danych są zgodne między różnymi tabelami, modelami i zestawami danych. Ten parametr wymaga szczególnej uwagi podczas przenoszenia danych między systemami.
Podsumowując, zastosuj opisane procesy kontroli jakości do nieprzetworzonych zbiorów danych i oczyść dane zanim przekażesz je do narzędzia analizy biznesowej.
Dlaczego czyszczenie danych jest istotne?
Tak jak nie da się prowadzić działalności online przy słabym łączu internetowym, tak nie można podejmować trafnych decyzji, gdy jakość danych jest niezadowalająca. Próby wykorzystania niepoprawnych i nieuporządkowanych danych do podejmowania decyzji biznesowych skutkują stratą dochodów lub niskim zwrotem z inwestycji (ROI).
Według raportu firmy Gartner na temat konsekwencji niskiej jakości danych, przeciętna firma traci 12,9 miliona dolarów z powodu podejmowania decyzji na podstawie błędnych informacji.
Ten sam raport sugeruje, że w Stanach Zjednoczonych straty związane z użyciem złej jakości danych sięgają oszałamiającej kwoty 3 bilionów dolarów rocznie.
Wnioski uzyskane z systemu BI będą bezwartościowe, jeśli system ten zostanie zasilony nieuporządkowanymi danymi.
Właśnie dlatego należy oczyścić dane, aby uniknąć strat finansowych i podejmować skuteczne decyzje biznesowe na podstawie analizy danych.
Korzyści z czyszczenia danych
# 1. Uniknięcie strat finansowych
Oczyszczając dane wejściowe, chronisz firmę przed stratami finansowymi, wynikającymi z kar za niezgodność z regulacjami lub z utraty klientów.
#2. Podejmowanie trafnych decyzji
Wysokiej jakości, gotowe do analizy dane dostarczają cennych spostrzeżeń. Te z kolei pomagają podejmować trafne decyzje biznesowe dotyczące marketingu, sprzedaży, zarządzania zapasami, polityki cenowej itp.
#3. Zyskanie przewagi nad konkurencją
Jeśli rozpoczniesz oczyszczanie danych wcześniej niż Twoi konkurenci, odniesiesz korzyści z szybszego rozwoju w swojej branży.
#4. Zwiększenie efektywności projektu
Usprawniony proces czyszczenia danych zwiększa zaufanie członków zespołu. Świadomość, że dane są wiarygodne, pozwala im bardziej skupić się na analizie.
#5. Oszczędność zasobów
Czyszczenie danych redukuje rozmiar całej bazy danych. W konsekwencji, eliminując niepotrzebne dane, zmniejszasz przestrzeń potrzebną do przechowywania bazy.
Strategie czyszczenia danych
Ujednolicenie danych wizualnych
Zbiór danych będzie zawierał wiele typów znaków, w tym teksty, cyfry, symbole itp. Należy więc zastosować jednolity format, np. wielkie litery, do wszystkich tekstów. Trzeba też zadbać o odpowiednie kodowanie symboli, np. Unicode czy ASCII.
Na przykład, słowo „Bill” pisane wielką literą oznacza imię, natomiast „bill” pisane małą literą oznacza rachunek. Dlatego istotne jest, aby zwracać uwagę na odpowiednie użycie wielkich liter.
Usunięcie powtórzonych danych
Zduplikowane dane wprowadzają chaos w systemie BI, co w rezultacie zaburza wyłanianie się wzorców. Należy zatem usunąć zduplikowane wpisy z pierwotnej bazy.
Duplikaty zazwyczaj pojawiają się w procesach ręcznego wprowadzania danych. Automatyzacja tego procesu może zminimalizować ryzyko powstawania duplikatów.
Usunięcie niepożądanych wartości odstających
Wartości odstające to nietypowe punkty danych, które nie pasują do ogólnego wzorca, co ilustruje powyższy wykres. Prawdziwe wartości odstające mogą być przydatne, gdyż pomagają odkrywać błędy w ankietach. Jeśli jednak wynikają one z pomyłek ludzkich, stanowią problem.
Aby zlokalizować wartości odstające, należy przedstawić dane na wykresach lub diagramach. W przypadku ich znalezienia, trzeba zbadać źródło. Jeśli jest to błąd ludzki, wartości odstające należy usunąć.
Koncentracja na danych strukturalnych
Polega to na wyszukiwaniu i naprawianiu błędów w zbiorach danych.
Przykładowo, jeśli zestaw danych zawiera kolumnę z wartościami w USD i inne kolumny z wartościami w innych walutach, a dane dotyczą użytkowników z USA, należy przeliczyć wszystkie kwoty na równowartość w USD. Następnie można zamienić wszystkie wartości na USD.
Przeskanowanie danych
Ogromna baza danych pobrana z hurtowni danych może zawierać tysiące tabel, ale nie wszystkie będą potrzebne w Twoim projekcie.
Po uzyskaniu dostępu do bazy danych, należy napisać skrypt, który wskaże tabele, które są istotne w kontekście Twojego projektu. Gdy już wiesz, które tabele są potrzebne, możesz usunąć te nieistotne i zminimalizować wielkość zestawu danych.
To w efekcie pozwoli szybciej wykrywać wzorce w danych.
Oczyszczenie danych w chmurze
Jeśli Twoja baza danych stosuje schemat przy zapisie, należy przekształcić go w schemat przy odczycie. Dzięki temu możliwe będzie czyszczenie danych bezpośrednio w chmurze, a na wyjściu otrzymamy dane uporządkowane, sformatowane i gotowe do analizy.
Tłumaczenie języków obcych
Jeśli prowadzisz ankietę o zasięgu globalnym, musisz liczyć się z obecnością języków obcych w surowych danych. W takim przypadku należy przetłumaczyć wiersze i kolumny w obcych językach na język angielski lub inny wybrany język. Do tego celu można wykorzystać narzędzia CAT.
Oczyszczanie danych krok po kroku
# 1. Lokalizacja kluczowych pól danych
Hurtownia danych zawiera terabajty baz danych. Każda baza danych może mieć od kilku do kilku tysięcy kolumn. W tym momencie należy spojrzeć na cel projektu i odpowiednio wyodrębnić z bazy potrzebne informacje.
Jeśli Twój projekt analizuje trendy zakupowe mieszkańców USA w e-commerce, gromadzenie danych o sklepach stacjonarnych w tym samym arkuszu nie przyniesie żadnych korzyści.
#2. Uporządkowanie danych
Po zlokalizowaniu ważnych pól danych, nagłówków kolumn, tabel itp., należy je odpowiednio uporządkować.
#3. Usunięcie duplikatów
Surowe dane pobrane z hurtowni danych zawsze będą zawierały zduplikowane wpisy. Trzeba je znaleźć i usunąć.
#4. Usunięcie pustych wartości i spacji
Niektóre nagłówki kolumn i powiązane z nimi pola danych mogą być puste. Należy usunąć te nagłówki/pola lub zastąpić puste wartości odpowiednimi danymi.
#5. Dokładne sformatowanie
Zestawy danych mogą zawierać niepotrzebne spacje, symbole, znaki itp. Należy je sformatować za pomocą formuł, tak aby cały zestaw danych był jednolity pod względem rozmiaru i układu komórek.
#6. Standaryzacja procesu
Należy opracować procedurę, którą będą mogli śledzić członkowie zespołu analitycznego podczas procesu oczyszczania danych. Powinna ona zawierać informacje o:
- Częstotliwości gromadzenia surowych danych
- Osobie odpowiedzialnej za przechowywanie i konserwację surowych danych
- Częstotliwości czyszczenia danych
- Osobie odpowiedzialnej za przechowywanie i konserwację czystych danych
Oto kilka popularnych narzędzi do oczyszczania danych, które mogą być pomocne w projektach z zakresu data science:
WinPure
WinPure to niezawodne rozwiązanie dla tych, którzy poszukują aplikacji do dokładnego i szybkiego czyszczenia danych. To wiodące na rynku narzędzie oferuje funkcje oczyszczania danych na poziomie przedsiębiorstwa z niezrównaną szybkością i precyzją.
Zostało zaprojektowane tak, aby mogli z niego korzystać zarówno indywidualni użytkownicy, jak i firmy. Oprogramowanie wykorzystuje zaawansowane profilowanie danych do analizowania typów, formatów, integralności i wartości danych w celu kontroli jakości. Jego inteligentny mechanizm dopasowywania danych wybiera idealne dopasowania przy minimalnej ilości błędów.
Dodatkowo, WinPure oferuje wizualizację danych, dopasowań grupowych i niedopasowań.
Działa również jako narzędzie do scalania, które łączy zduplikowane rekordy, tworząc rekord główny zachowujący wszystkie aktualne wartości. Ponadto za pomocą tego narzędzia możesz zdefiniować zasady wyboru rekordu głównego i natychmiastowo usunąć pozostałe rekordy.
OpenRefine
OpenRefine to darmowe narzędzie o otwartym kodzie źródłowym, które pomaga przekształcać nieuporządkowane dane w czysty format, który można wykorzystać w usługach internetowych. Wykorzystuje aspekty do czyszczenia dużych zestawów danych i działa w oparciu o filtrowane widoki zestawów danych.
Za pomocą heurystyk, narzędzie potrafi łączyć podobne wartości, aby pozbyć się wszelkich niespójności. Oferuje usługę uzgadniania, która umożliwia użytkownikom łączenie danych z zewnętrznymi bazami danych. Ponadto, używając tego narzędzia, w razie potrzeby można wrócić do starszej wersji zestawu danych.
Co więcej, użytkownicy mogą odtwarzać historię operacji w zaktualizowanej wersji. Jeśli kwestia bezpieczeństwa danych jest dla Ciebie ważna, OpenRefine to dobra opcja. Narzędzie czyści dane na Twoim komputerze, więc nie ma konieczności migracji danych do chmury.
Trifacta Designer Cloud
Oczyszczanie danych może być skomplikowane, ale Trifacta Designer Cloud sprawia, że jest to łatwiejsze. Wykorzystuje innowacyjne podejście do przygotowania danych do oczyszczania, dzięki czemu organizacje mogą z niego korzystać w pełni.
Intuicyjny interfejs umożliwia nawet użytkownikom bez wiedzy technicznej na czyszczenie danych na potrzeby zaawansowanej analizy. Firmy mogą teraz efektywniej wykorzystywać swoje dane dzięki inteligentnym podpowiedziom Trifacta Designer Cloud opartym na ML.
Co więcej, ten proces zajmuje mniej czasu, a prawdopodobieństwo wystąpienia błędów jest mniejsze. Pozwala to na uzyskanie więcej z analizy, przy wykorzystaniu mniejszej ilości zasobów.
Cloudingo
Jesteś użytkownikiem Salesforce i martwisz się o jakość gromadzonych danych? Cloudingo pomoże Ci oczyścić dane klientów i zachować tylko niezbędne informacje. Ta aplikacja ułatwia zarządzanie danymi klientów dzięki takim funkcjom jak deduplikacja, import i migracja.
Umożliwia kontrolowanie łączenia rekordów za pomocą filtrów i reguł oraz standaryzację danych. Usuń niepotrzebne i nieaktywne dane, uzupełnij brakujące informacje i zadbaj o poprawność adresów pocztowych w USA.
Dodatkowo, firmy mogą zaplanować automatyczną deduplikację danych, aby zawsze mieć dostęp do czystych danych. Synchronizacja danych z Salesforce to kolejna istotna funkcja. Dzięki niej możesz porównywać dane z Salesforce z informacjami przechowywanymi w arkuszu kalkulacyjnym.
ZoomInfo
ZoomInfo to dostawca rozwiązań do czyszczenia danych, które zwiększają produktywność i efektywność pracy zespołu. Dzięki temu oprogramowaniu, które dostarcza dane bez duplikatów do firmowego CRM i MAT, firmy mogą osiągać większą rentowność.
Ułatwia zarządzanie jakością danych, eliminując kosztowne duplikaty. Użytkownicy mogą także zabezpieczyć swój CRM i MAT za pomocą ZoomInfo. Narzędzie to umożliwia oczyszczenie danych w kilka minut dzięki automatycznej deduplikacji, dopasowywaniu i normalizacji.
Użytkownicy tej aplikacji mogą cieszyć się elastycznością i kontrolą nad dopasowywaniem kryteriów i łączonymi wynikami. Narzędzie pomaga w zbudowaniu ekonomicznego systemu przechowywania danych poprzez standaryzację dowolnego typu danych.
Podsumowanie
Jakość danych wejściowych ma fundamentalne znaczenie w projektach data science. Jest to podstawa dla projektów takich jak uczenie maszynowe (ML), sieci neuronowe dla automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji itp. Wadliwe dane wejściowe wpływają na jakość rezultatów.
Dlatego Twoja organizacja musi przyjąć sprawdzoną strategię czyszczenia danych i wdrożyć ją jako standardową procedurę operacyjną (SOP). W efekcie zwiększy się również jakość danych.
Jeśli jesteś zajęty projektami, marketingiem i sprzedażą, być może warto powierzyć proces czyszczenia danych ekspertom. Jednym z nich może być jedno z powyższych narzędzi.
Może zainteresuje Cię również schemat usługi, który ułatwi wdrożenie strategii czyszczenia danych.
newsblog.pl