Làm sạch dữ liệu là xương sống của phân tích dữ liệu lành mạnh. Khi nói đến dữ liệu, hầu hết mọi người đều tin rằng chất lượng thông tin chi tiết và phân tích của bạn chỉ tốt bằng chất lượng dữ liệu của bạn. Dữ liệu rác tương đương với phân tích rác trong trường hợp này.
Nếu bạn muốn thiết lập văn hóa xung quanh việc ra quyết định dữ liệu tốt, một trong những giai đoạn quan trọng nhất là làm sạch dữ liệu, còn được gọi là lọc dữ liệu.
Làm sạch, làm sạch và lọc dữ liệu là gì?
Dữ liệu sạch là rất quan trọng cho phân tích thực tế. Giai đoạn đầu tiên trong quá trình chuẩn bị dữ liệu là làm sạch, làm sạch hoặc lọc dữ liệu. Đó là quá trình phân tích, nhận biết và sửa chữa dữ liệu thô, vô tổ chức.
Làm sạch dữ liệu đòi hỏi phải thay thế các giá trị bị thiếu, phát hiện và sửa lỗi cũng như xác định xem tất cả dữ liệu có ở đúng hàng và cột hay không. Cần có quy trình làm sạch dữ liệu kỹ lưỡng khi xem xét dữ liệu của tổ chức để đưa ra quyết định chiến lược.
Dữ liệu sạch là rất quan trọng để phân tích dữ liệu. Làm sạch dữ liệu đặt nền tảng cho việc phân tích dữ liệu thành công, chính xác và hiệu quả. Vì thông tin trong tập dữ liệu sẽ bị vô tổ chức và phân tán nếu không làm sạch trước nên quá trình phân tích sẽ không rõ ràng hoặc chính xác. Dữ liệu sạch là cần thiết để phân tích hiệu quả; Nó đơn giản như vậy.
Làm sạch dữ liệu nhằm mục đích tạo ra các bộ dữ liệu tiêu chuẩn và thống nhất cho phép các công cụ phân tích dữ liệu và trí tuệ kinh doanh truy cập và tìm dữ liệu liên quan cho mỗi truy vấn.
Lợi ích của việc làm sạch dữ liệu là gì?
Làm sạch dữ liệu có lợi cho sự nghiệp chuyên gia dữ liệu của bạn. Việc dọn dẹp dữ liệu giúp ích cho các doanh nghiệp khác, giúp bạn trở thành chuyên gia dữ liệu dễ dàng hơn.
Bạn lưu trữ không đủ dữ liệu càng lâu thì công ty của bạn sẽ càng tốn kém cả về tiền bạc và thời gian. Điều này cũng áp dụng cho dữ liệu định lượng (có cấu trúc) và định tính (phi cấu trúc).
Đó là 1Nguyên tắc -10-100:
Tốt hơn là đầu tư $1 để phòng ngừa hơn là chi 10 đô la để sửa chữa hoặc 100 đô la để khắc phục sự cố sau khi thất bại.
Đây chỉ là một số cách nó sẽ hỗ trợ bạn trong công việc:
Hiệu quả
Dữ liệu sạch cho phép bạn tiến hành nghiên cứu của mình nhanh hơn. Bởi vì có dữ liệu sạch sẽ tránh được nhiều sai sót và kết quả của bạn sẽ chính xác hơn, bạn sẽ không phải lặp lại toàn bộ thao tác vì kết quả không chính xác.
Ký quỹ lỗi
Ngay cả khi bạn rất mong đợi kết quả, kết quả sẽ không chính xác nếu dữ liệu không rõ ràng. Do đó, kết quả có thể chính xác hoặc không khi bạn trình bày tác phẩm của mình. Kết quả của việc áp dụng phương pháp này là bạn phải làm quen với việc làm chậm lại và sửa dữ liệu trước khi trình bày nó. Kết quả là có ít chỗ cho lỗi hơn.
Sự chính xác
Bạn sẽ sớm học được cách chính xác hơn với dữ liệu bạn nhập lúc đầu vì việc dọn dẹp dữ liệu chiếm rất nhiều thời gian. Việc dọn dẹp dữ liệu vẫn sẽ được yêu cầu vì nhiều lý do, nhưng việc làm đó sẽ giúp bạn làm quen với việc chính xác hơn ngay từ đầu.
Thử thách làm sạch dữ liệu
Các nhà phân tích có thể gặp khó khăn với quá trình làm sạch dữ liệu vì việc phân tích tốt đòi hỏi phải làm sạch dữ liệu nhiều. Các tổ chức thường thiếu sự quan tâm và nguồn lực để tác động đến kết luận của nghiên cứu do thiếu hiệu quả trong việc lọc dữ liệu. Việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu không đầy đủ thường là nguyên nhân dẫn đến những sai sót, thiếu chính xác.
Việc thiếu quá trình sàng lọc dữ liệu dẫn đến sai sót không phải là lỗi của nhà phân tích dữ liệu. Đó là triệu chứng của một vấn đề quan trọng hơn: việc chuẩn bị và làm sạch dữ liệu thủ công và lưu trữ. Việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu truyền thống cũng mất quá nhiều thời gian ngoài việc phân tích kém chất lượng và bị lỗi.
Forrester Research tuyên bố rằng có tới 80% thời gian của nhà phân tích được dành cho việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu. Quá nhiều thời gian được dành để làm sạch dữ liệu nên bạn dễ dàng bỏ qua các quy trình làm sạch dữ liệu. Hầu hết các doanh nghiệp đều yêu cầu một công cụ làm sạch dữ liệu để giúp họ phân tích dữ liệu hiệu quả hơn đồng thời tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho việc chuẩn bị.
Theo 57% số người được hỏi, hoạt động kém thú vị nhất đối với các nhà khoa học dữ liệu là dọn dẹp và sắp xếp dữ liệu của họ.
So sánh: Làm sạch dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu
Việc xóa dữ liệu không thuộc tập dữ liệu của bạn được gọi là làm sạch dữ liệu. Chuyển đổi dữ liệu từ dạng hoặc cấu trúc này sang dạng hoặc cấu trúc khác được gọi là chuyển đổi dữ liệu.
Làm sạch dữ liệu là một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất đối với mọi nhóm kinh doanh thông minh (BI). Quá trình làm sạch dữ liệu đôi khi được gọi là sắp xếp dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, chuyển đổi và ánh xạ dữ liệu thô từ dạng này sang dạng khác trước khi lưu trữ. Bài đăng này tập trung vào các kỹ thuật làm sạch thông tin của bạn.
Cách làm sạch dữ liệu trong 6 bước?
Bước đầu tiên trong bất kỳ dự án làm sạch dữ liệu nào là lùi lại một bước và đánh giá bức tranh tổng thể. Hãy xem xét, mục tiêu và mong đợi của bạn là gì?
Tiếp theo, bạn sẽ cần phát triển chiến lược dọn dẹp dữ liệu để đạt được các mục tiêu đó. Tập trung vào các số liệu hàng đầu của bạn là điểm khởi đầu tuyệt vời, nhưng bạn nên đặt câu hỏi gì?
- Phép đo quan trọng nhất bạn muốn đạt được là gì?
- Mục tiêu của công ty bạn là gì và mỗi nhân viên của bạn hy vọng đạt được điều gì từ mục tiêu đó?
Bước đầu tiên là tập hợp các bên liên quan chính và yêu cầu họ động não.
Dưới đây là một số phương pháp hay nhất để phát triển quy trình làm sạch dữ liệu:
Giám sát lỗi
Theo dõi các xu hướng mà hầu hết các sai lầm của bạn đều bắt nguồn từ đó. Điều này sẽ giúp việc phát hiện và sửa dữ liệu không chính xác hoặc bị lỗi dễ dàng hơn. Hồ sơ đặc biệt quan trọng nếu bạn kết hợp nhiều giải pháp vào hệ thống quản lý đội xe của mình để các nhóm khác không bị sa lầy.
Chuẩn hóa quy trình của bạn
Đảm bảo rằng điểm đầu vào được chuẩn hóa để giúp giảm thiểu sự trùng lặp.
Xác thực độ chính xác của dữ liệu
Khi bạn hoàn tất việc dọn dẹp cơ sở dữ liệu hiện tại, hãy kiểm tra kỹ tính nhất quán của dữ liệu. Đầu tư vào công nghệ quản lý dữ liệu theo thời gian thực để bạn có thể làm sạch dữ liệu của mình thường xuyên. Một số công cụ thậm chí còn sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc học máy để cải thiện độ chính xác của việc kiểm tra.
Xóa dữ liệu trùng lặp
Để giúp tiết kiệm thời gian khi kiểm tra dữ liệu, hãy tìm những dữ liệu trùng lặp. Có thể tránh dữ liệu lặp lại bằng cách nghiên cứu và mua các công cụ làm sạch dữ liệu khác nhau có thể xử lý dữ liệu thô hàng loạt và tự động hóa quy trình.
Phân tích dữ liệu của bạn
Sử dụng các nguồn của bên thứ ba để tích hợp nó sau khi làm sạch, xác thực và xóa dữ liệu của bạn để tìm các bản sao. Các nhà cung cấp bên thứ ba có thể lấy thông tin trực tiếp từ các trang web của bên thứ nhất, sau đó làm sạch và kết hợp dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết về phân tích và thông tin kinh doanh kỹ lưỡng hơn.
Giao tiếp với nhóm của bạn
Chia sẻ quy trình mới để làm sạch dữ liệu của bạn với nhóm của bạn để giúp thúc đẩy việc sử dụng dữ liệu đó. Điều quan trọng là giữ cho dữ liệu của bạn luôn sạch sẽ sau khi bạn đã làm sạch nó. Việc cập nhật thông tin cho đồng đội của bạn sẽ hỗ trợ bạn trong việc tạo và củng cố phân khúc khách hàng đồng thời gửi thông tin phù hợp hơn đến người tiêu dùng và khách hàng tiềm năng.
Cuối cùng, hãy kiểm tra và xem xét dữ liệu thường xuyên để phát hiện bất kỳ điểm bất thường nào.
Khi bạn hoàn tất dữ liệu của mình, hãy đảm bảo dữ liệu đó sạch sẽ. Cho dù bạn đang sử dụng phân tích số đơn giản hay công nghệ máy học phức tạp trên các tài liệu khổng lồ, phản hồi khảo sát mở hay nhận xét của người tiêu dùng trên toàn thế giới thì việc làm sạch dữ liệu của bạn là điều quan trọng trong bất kỳ nghiên cứu nào được thực hiện tốt.
7 công cụ dọn dẹp dữ liệu tốt nhất
Ngày nay không có tranh luận nào về giá trị của dữ liệu lớn. Tuy nhiên, nếu bạn muốn dữ liệu tốt nhất có thể thì nó phải chính xác nhất có thể. Điều này ngụ ý rằng dữ liệu của bạn phải cập nhật, chính xác và sạch sẽ. Sử dụng một trong những công cụ dọn dẹp dữ liệu hàng đầu này có thể giúp đảm bảo điều này cho bạn.
Một số biến xác định chi tiết cụ thể của chương trình bạn chọn. Điều này bao gồm nguồn dữ liệu của bạn, quy trình quản trị, chương trình bạn sử dụng và hơn thế nữa. Hãy nhớ rằng dữ liệu chất lượng thấp có thể gây ra hàng loạt vấn đề trong công ty của bạn. Bạn có thể lãng phí tiền vào các hồ sơ trùng lặp đồng thời bỏ lỡ cơ hội bán hàng. Địa chỉ không chính xác có thể dẫn đến khách hàng không hài lòng hoặc mất thu nhập.
Công cụ làm sạch dữ liệu giúp bạn duy trì chất lượng dữ liệu cao. Đây là một số trong những cái tốt nhất:
Máy chủ thông tin Infosphere của IBM
Máy chủ thông tin Infosphere của IBM là một nền tảng tích hợp dữ liệu. Nó có nhiều công cụ làm sạch dữ liệu tốt nhất hiện có. Thỏa thuận của IBM có thể sử dụng các giải pháp đầu cuối cho nhiều loại dịch vụ. Thỏa thuận trọn gói này bao gồm tiêu chuẩn hóa thông tin, phân loại và xác thực dữ liệu, loại bỏ các bản ghi trùng lặp và nghiên cứu dữ liệu nguồn. Việc giám sát liên tục đảm bảo rằng dữ liệu của bạn luôn sạch sẽ bằng cách thu thập thông tin không đầy đủ trước khi tiếp cận các ứng dụng và dịch vụ của bạn. Bạn có thể sử dụng USAC và AVI để xóa địa chỉ gửi thư của mình.
Nền tảng này cung cấp một số tính năng bổ sung, bao gồm giám sát dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, quản trị dữ liệu, tích hợp gần thời gian thực, chuyển đổi kỹ thuật số và các hoạt động chất lượng dữ liệu có thể mở rộng.
Những lợi ích chính của Máy chủ thông tin Infosphere của IBM
- Mục tiêu của dự án là xây dựng một nền tảng tích hợp dữ liệu toàn diện từ đầu đến cuối.
- Nó bảo vệ dữ liệu chất lượng kém khỏi bị xuất sang các hệ thống khác.
Chất lượng dữ liệu doanh nghiệp của Oracle
Chất lượng dữ liệu doanh nghiệp của Oracle là một giải pháp quản lý chất lượng dữ liệu tuyệt vời. Nó được tạo ra để cung cấp dữ liệu chính đáng tin cậy để tích hợp với các ứng dụng của công ty bạn. Xác minh địa chỉ, tiêu chuẩn hóa, so sánh theo lô và theo thời gian thực cũng như lập hồ sơ là các công cụ làm sạch dữ liệu có sẵn.
Phần mềm sau đây được thiết kế cho người dùng kỹ thuật có kinh nghiệm hơn. Tuy nhiên, nó cung cấp một số khả năng mà ngay cả những người không rành về kỹ thuật cũng có thể sử dụng ngay lập tức. Quản trị, tích hợp, di chuyển, quản lý dữ liệu chủ và thông tin kinh doanh đều được hỗ trợ bởi Chất lượng Dữ liệu Doanh nghiệp của Oracle.
Những lợi ích chính của Chất lượng Dữ liệu Doanh nghiệp của Oracle
- Phần mềm quản lý chất lượng dữ liệu với bộ tính năng hoàn chỉnh.
- Đối với các ứng dụng thương mại, nó cung cấp dữ liệu chính đáng tin cậy.
Chất lượng dữ liệu SAS
Phần mềm làm sạch dữ liệu từ SAS, được gọi là Công cụ chất lượng dữ liệu SAS, là một giải pháp chất lượng dữ liệu có tác dụng làm sạch dữ liệu thay vì di chuyển dữ liệu khỏi nguồn gốc. Các doanh nghiệp có thể sử dụng nền tảng này cho các giải pháp tại chỗ và kết hợp. Công cụ chất lượng dữ liệu SAS cũng có thể sử dụng nó với dữ liệu dựa trên đám mây, cơ sở dữ liệu quan hệ và hồ dữ liệu. Loại bỏ, chỉnh sửa, nhận dạng thực thể và dọn dẹp dữ liệu chỉ là một số công cụ làm sạch dữ liệu có sẵn.
Với nhiều tính năng đa dạng này, Chất lượng dữ liệu SAS là một trong những giải pháp dọn dẹp dữ liệu hiệu quả nhất. Tuy nhiên, đó không phải là tất cả. Giám sát chất lượng dữ liệu, quản lý dữ liệu chủ, trực quan hóa dữ liệu, bảng thuật ngữ kinh doanh và tích hợp đều được bao gồm trong Chất lượng dữ liệu SAS.
Lợi ích chính của Chất lượng dữ liệu SAS
- Công cụ này hoạt động với rất nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
- Làm sạch dữ liệu tại nguồn
Tích hợp.io
Tích hợp.io là một nền tảng đường ống dữ liệu bao gồm chức năng ETL, ELT và sao chép. Với giao diện người dùng đồ họa không có mã, bạn có thể thiết lập các tính năng này trong vài phút. Trước khi chuyển nó sang hồ dữ liệu, kho dữ liệu hoặc Salesforce, lớp chuyển đổi có thể làm sạch dữ liệu của bạn và thay đổi dữ liệu đó thành một dữ liệu khác. Integrate.io là một trong những giải pháp làm sạch dữ liệu tốt nhất nhờ có nhiều dịch vụ.
Bạn cũng có quyền truy cập vào một số tính năng tích hợp dữ liệu hữu ích khác ngoài những tính năng do ETL cung cấp. Thiết kế dễ sử dụng cho phép bất kỳ ai trong công ty của bạn thiết lập đường dẫn dữ liệu. Do đó, bạn có thể giải phóng thời gian của nhóm CNTT và dữ liệu cho các hoạt động khác. Nền tảng dựa trên đám mây cũng giúp bạn giảm bớt các nhiệm vụ quản lý và bảo trì định kỳ, cho phép bạn tích hợp nhiều hay ít tùy theo nhu cầu. Điều này đảm bảo rằng bạn không thêm công nghệ mới vào bên cạnh những gì bạn đã có. Với phần mềm ETL có khả năng thích ứng này, bạn có thể nhanh chóng tăng hoặc giảm mức sử dụng của mình.
Lợi ích chính của Integrate.io
- Giao diện thân thiện với người dùng, không cần lập trình.
- Dữ liệu được gửi đến kho dữ liệu sẽ được làm sạch và che giấu trước khi đến được chúng.
- Dựa trên đám mây
Chất lượng dữ liệu đám mây Informatica
TRONG Chất lượng dữ liệu đám mây Informatica, chất lượng dữ liệu và quản trị dữ liệu được giải quyết. Nó thực hiện được điều đó thông qua phương pháp tự phục vụ khiến nó trở thành một trong những giải pháp làm sạch dữ liệu hàng đầu. Do đó, nó cung cấp cho mọi người trong công ty của bạn những công cụ họ cần để truy cập thông tin chất lượng cao cho ứng dụng của họ.
Các quy tắc chất lượng dữ liệu dựng sẵn có thể được sử dụng để nhanh chóng triển khai nhiều dịch vụ, bao gồm các quy trình chống trùng lặp, làm giàu dữ liệu và tiêu chuẩn hóa. Gói phần mềm này bao gồm khám phá dữ liệu, chuyển đổi, xác minh địa chỉ, quy tắc có thể sử dụng lại, bộ tăng tốc và AI. Trí tuệ nhân tạo rất cần thiết vì nó sẽ cho phép bạn tự động hóa nhiều khía cạnh của quy trình làm sạch dữ liệu.
Lợi ích chính của Chất lượng dữ liệu đám mây Informatica
- Nền tảng làm sạch, chuyển đổi, khám phá và quản trị dữ liệu để tự phục vụ
- Quy tắc chất lượng dữ liệu tích hợp
Tibco rõ ràng
Tibco rõ ràng là một điểm dừng duy nhất để làm sạch dữ liệu sử dụng giao diện trực quan để đơn giản hóa việc cải tiến, khám phá và chuyển đổi chất lượng dữ liệu. Các doanh nghiệp có thể sử dụng công cụ này để chuyển đổi bất kỳ dữ liệu thô nào thành thông tin có thể sử dụng được cho ứng dụng của họ.
Bạn có thể sử dụng kỹ thuật chống trùng lặp và kiểm tra địa chỉ trước khi gửi dữ liệu đến mục tiêu. Trong khi dữ liệu đang được xử lý, Tibco Clarity cung cấp một số cách trình bày bằng đồ họa mà bạn có thể sử dụng. Điều này cho phép bạn hiểu sâu hơn về tập dữ liệu. Đối với một lớp kiểm soát chất lượng dữ liệu khác, hãy xác định xác thực dựa trên quy tắc. Sau khi thiết lập, bạn có thể sử dụng lại cấu hình quy trình làm sạch cho dữ liệu thô trong tương lai. Nhờ cấu hình độc đáo này, Tibco đã giành được một vị trí trong danh sách các công cụ làm sạch dữ liệu hàng đầu của chúng tôi.
Lợi ích chính của Tibco Clarity
- Giao diện làm sạch dữ liệu trực quan
- Trực quan hóa dữ liệu
- Xác thực dựa trên quy tắc
Suite Sạch Melissa
Suite Sạch Melissa là phần mềm dọn dẹp dữ liệu giúp cải thiện chất lượng dữ liệu trong nhiều hệ thống CRM và ERP lớn. Nó hoạt động với Salesforce, Oracle CRM, Oracle ERP và Microsoft Dynamics CRM. Quả thực, một trong những chương trình dọn dẹp dữ liệu nổi bật nhất vì khả năng tích hợp rộng rãi với các ứng dụng khác.
Melissa Clean Suite có rất nhiều chức năng. Chúng bao gồm giảm dữ liệu, tự động hoàn thành liên hệ, xác minh dữ liệu, làm giàu dữ liệu, thông tin liên hệ cập nhật, xử lý hàng loạt và theo thời gian thực cũng như phần phụ dữ liệu chỉ là một vài ví dụ. Bằng cách sử dụng các plugin được cung cấp, bạn có thể tích hợp giải pháp này với CRM của mình sau vài phút.
Lợi ích chính của Melissa Clean Suite
- Nó hoạt động với nhiều giải pháp CRM và ERP.
- Ứng dụng dọn dẹp dành riêng cho dữ liệu
Bất kể bạn điều hành loại công ty nào, chắc chắn bạn phải xử lý rất nhiều dữ liệu. Đó là lý do tại sao bạn phải làm mọi cách có thể để cải thiện chất lượng dữ liệu của mình. Điều này ngụ ý việc sử dụng một trong những công cụ làm sạch dữ liệu hàng đầu trên thị trường. Các dịch vụ được cung cấp ở đây mang lại những lợi thế độc đáo và có các gói giá khác nhau dựa trên nhu cầu của bạn.
Bạn cũng có thể điều chỉnh chương trình của mình cho phù hợp với nhu cầu của các doanh nghiệp cụ thể. Tùy thuộc vào phần mềm bạn yêu cầu, bạn có thể chọn từ nhiều cài đặt quyền, lựa chọn tích hợp và khả năng quản trị khác nhau.
Mục tiêu của bạn trong kinh doanh là tạo ra tiền chứ không phải thời gian. Điều này có nghĩa là bạn sẽ cần tốn ít thời gian và nguồn lực hơn để xử lý các bản ghi trùng lặp, quản lý số lượng bản ghi không thể quản lý được và sửa thông tin sai lệch.
