Vraagt u zich af hoe u betrouwbare en consistente gegevens kunt krijgen voor gegevensanalyse? Implementeer deze strategieën voor het opschonen van gegevens nu!
Uw zakelijke beslissing is gebaseerd op inzichten in data-analyse. Evenzo zijn de inzichten die zijn afgeleid van invoerdatasets afhankelijk van de kwaliteit van de brongegevens. Lage kwaliteit, onnauwkeurige, onzin en inconsistente gegevensbronnen zijn de grote uitdagingen voor de datawetenschap en data-analyse-industrie.
Daarom hebben experts oplossingen bedacht. Deze tijdelijke oplossing is het opschonen van gegevens. Het voorkomt dat u op gegevens gebaseerde beslissingen neemt die het bedrijf schade berokkenen in plaats van verbeteren.
Lees verder om meer te weten te komen over de beste strategieën voor het opschonen van gegevens die succesvolle datawetenschappers en -analisten gebruiken. Ontdek ook tools die schone gegevens kunnen bieden voor directe datawetenschapsprojecten.
Wat is gegevensopschoning?
Datakwaliteit heeft vijf dimensies. Het identificeren en corrigeren van fouten in uw invoergegevens door het beleid voor gegevenskwaliteit te volgen, staat bekend als gegevensopschoning.
De kwaliteitsparameters van deze vijfdimensionale standaard zijn:
#1. Volledigheid
Deze kwaliteitscontroleparameter zorgt ervoor dat de invoergegevens alle vereiste parameters, kopteksten, rijen, kolommen, tabellen, enz. hebben voor een data science-project.
#2. Nauwkeurigheid
Een gegevenskwaliteitsindicator die aangeeft dat de gegevens dicht bij de werkelijke waarde van de ingevoerde gegevens liggen. Gegevens kunnen van echte waarde zijn als u alle statistische normen volgt voor enquêtes of sloop voor gegevensverzameling.
#3. Geldigheid
Deze parameter datawetenschap dat de gegevens voldoen aan de bedrijfsregels die u heeft opgesteld.
#4. Uniformiteit
Uniformiteit bevestigt of de gegevens uniforme inhoud bevatten of niet. Zo zouden enquêtegegevens over het energieverbruik in de VS alle eenheden moeten bevatten als het imperiale meetsysteem. Als u het metrieke stelsel gebruikt voor bepaalde inhoud in dezelfde enquête, zijn de gegevens niet uniform.
#5. Samenhang
Consistentie zorgt ervoor dat de gegevenswaarden consistent zijn tussen tabellen, gegevensmodellen en gegevenssets. U moet deze parameter ook nauwlettend in de gaten houden wanneer u gegevens tussen systemen verplaatst.
In een notendop: pas de bovenstaande kwaliteitscontroleprocessen toe op onbewerkte datasets en reinig de gegevens voordat u ze invoert in een business intelligence-tool.
Belang van gegevensopschoning
Zomaar, u kunt uw digitale bedrijf niet runnen op een slecht internetbandbreedteplan; u kunt geen geweldige beslissingen nemen als de gegevenskwaliteit onaanvaardbaar is. Als u rommel en foutieve gegevens probeert te gebruiken om zakelijke beslissingen te nemen, zult u inkomstenderving of een slecht rendement op uw investering (ROI) zien.
Volgens een Gartner-rapport over slechte datakwaliteit en de gevolgen daarvan, heeft de denktank vastgesteld dat het gemiddelde verlies waarmee een bedrijf te maken krijgt $ 12,9 miljoen is. Dit is alleen voor het nemen van beslissingen op basis van onjuiste, vervalste en onzingegevens.
Hetzelfde rapport suggereert dat het gebruik van slechte gegevens in de VS het land een duizelingwekkend jaarlijks verlies van $ 3 biljoen kost.
Het uiteindelijke inzicht zal zeker rommel zijn als je het BI-systeem voedt met rommeldata.
Daarom moet u de onbewerkte gegevens opschonen om geldverliezen te voorkomen en effectieve zakelijke beslissingen te nemen op basis van gegevensanalyseprojecten.
Voordelen van gegevensopschoning
#1. Vermijd financiële verliezen
Door de invoergegevens op te schonen, kunt u uw bedrijf behoeden voor geldverliezen die kunnen worden opgelegd als boete voor niet-naleving of verlies van klanten.
#2. Neem geweldige beslissingen
Hoogwaardige en bruikbare gegevens leveren geweldige inzichten op. Dergelijke inzichten helpen u bij het nemen van uitstekende zakelijke beslissingen over productmarketing, verkoop, voorraadbeheer, prijzen, enz.
#3. Krijg een voorsprong op de concurrent
Als u eerder kiest voor gegevensopschoning dan uw concurrenten, profiteert u van de voordelen om een snelle speler in uw branche te worden.
#4. Maak het project efficiënt
Een gestroomlijnd proces voor het opschonen van gegevens verhoogt het vertrouwensniveau van de teamleden. Omdat ze weten dat de gegevens betrouwbaar zijn, kunnen ze zich meer richten op gegevensanalyse.
#5. Bewaar bronnen
Door gegevens op te schonen en bij te snijden, wordt de totale database kleiner. Daarom ruimt u de opslagruimte van de database op door overbodige gegevens te verwijderen.
Strategieën om gegevens op te schonen
Standaardiseer de visuele gegevens
Een dataset zal talloze soorten tekens bevatten, zoals teksten, cijfers, symbolen, enz. U moet een uniform formaat voor teksthoofdlettergebruik toepassen op alle teksten. Zorg ervoor dat symbolen de juiste codering hebben, zoals Unicode, ASCII, enz.
De met een hoofdletter geschreven term Bill betekent bijvoorbeeld de naam van een persoon. Integendeel, een rekening of de rekening betekent een ontvangstbewijs van een transactie; daarom is de juiste opmaak van hoofdletters cruciaal.
Verwijder gerepliceerde gegevens
Dubbele gegevens verwarren het BI-systeem. Bijgevolg zal het patroon scheef worden. Daarom moet u dubbele vermeldingen uit de invoerdatabase verwijderen.
Duplicaten zijn meestal afkomstig van menselijke gegevensinvoerprocessen. Als u het invoerproces voor onbewerkte gegevens kunt automatiseren, kunt u gegevensreplicaties vanaf de root uitroeien.
Los ongewenste uitschieters op
Uitschieters zijn ongebruikelijke gegevenspunten die niet binnen het gegevenspatroon vallen, zoals weergegeven in de bovenstaande grafiek. Echte uitschieters zijn oké, omdat ze de datawetenschappers helpen om enquêtefouten te ontdekken. Als uitschieters echter het gevolg zijn van menselijke fouten, dan is dat een probleem.
U moet de datasets in diagrammen of grafieken plaatsen om te zoeken naar uitschieters. Als je er een vindt, onderzoek dan de bron. Als de bron een menselijke fout is, verwijder dan de uitbijtergegevens.
Focus op structurele gegevens
Het is vooral het vinden en oplossen van fouten in de datasets.
Een dataset bevat bijvoorbeeld één kolom met USD en veel kolommen met andere valuta’s. Als uw gegevens voor het Amerikaanse publiek zijn bedoeld, converteert u andere valuta’s naar equivalente USD. Vervang vervolgens alle andere valuta in USD.
Scan uw gegevens
Een enorme database die uit een datawarehouse is gedownload, kan duizenden tabellen bevatten. Mogelijk hebt u niet alle tabellen nodig voor uw data science-project.
Daarom moet u, nadat u de database hebt verkregen, een script schrijven om de gegevenstabellen te lokaliseren die u nodig hebt. Zodra u dit weet, kunt u irrelevante tabellen verwijderen en de omvang van de dataset minimaliseren.
Dit zal uiteindelijk resulteren in een snellere ontdekking van gegevenspatronen.
Gegevens in de cloud opschonen
Als uw database de schema-bij-schrijven-benadering gebruikt, moet u deze converteren naar schema-bij-lezen. Dit maakt gegevensopschoning rechtstreeks in de cloud mogelijk, opslag en extractie van geformatteerde, georganiseerde en analyseklare gegevens.
Vreemde talen vertalen
Als u wereldwijd een onderzoek uitvoert, kunt u vreemde talen verwachten in de onbewerkte gegevens. U moet rijen en kolommen met vreemde talen vertalen naar het Engels of een andere taal van uw voorkeur. U kunt hiervoor computerondersteunde vertaaltools (CAT) gebruiken.
Stapsgewijze gegevensopschoning
#1. Zoek kritieke gegevensvelden
Een datawarehouse bevat terabytes aan databases. Elke database kan enkele tot duizenden kolommen met gegevens bevatten. Nu moet u naar de projectdoelstelling kijken en dienovereenkomstig gegevens uit dergelijke databases extraheren.
Als uw project e-commerce winkeltrends van inwoners van de VS bestudeert, heeft het geen zin om gegevens over offline winkels in dezelfde werkmap te verzamelen.
#2. Organiseer gegevens
Zodra u de belangrijke gegevensvelden, kolomkoppen, tabellen, enz. uit een database hebt gevonden, verzamelt u ze op een georganiseerde manier.
#3. Verwijder duplicaten
Ruwe gegevens die zijn verzameld uit datawarehouses bevatten altijd dubbele vermeldingen. U moet die replica’s lokaliseren en verwijderen.
#4. Elimineer lege waarden en spaties
Sommige kolomkoppen en het bijbehorende gegevensveld kunnen geen waarden bevatten. U moet die kolomkoppen/velden verwijderen of blanco waarden vervangen door de juiste alfanumerieke waarden.
#5. Voer fijne opmaak uit
Datasets kunnen onnodige spaties, symbolen, tekens enz. bevatten. U moet deze opmaken met formules zodat de algehele dataset er uniform uitziet wat betreft celgrootte en bereik.
#6. Standaardiseer het proces
U moet een SOP maken die de leden van het data science-team kunnen volgen en hun plicht kunnen doen tijdens het data-opschoningsproces. Het moet het volgende bevatten:
- Frequentie van verzameling van ruwe gegevens
- Supervisor opslag en onderhoud van ruwe data
- Reinigingsfrequentie
- Schone gegevensopslag en onderhoudstoezichthouder
Hier zijn enkele populaire tools voor het opschonen van gegevens die u kunnen helpen bij uw datawetenschapsprojecten:
WinPuur
Als u op zoek bent naar een applicatie waarmee u de gegevens nauwkeurig en snel kunt opschonen en scrubben, dan is WinPure een betrouwbare oplossing. Deze toonaangevende tool biedt een gegevensopschoningsfaciliteit op bedrijfsniveau met ongeëvenaarde snelheid en precisie.
Omdat het is ontworpen om individuele gebruikers en bedrijven te dienen, kan iedereen het zonder problemen gebruiken. De software gebruikt de functie Advanced Data Profiling om typen, formaten, integriteit en waarde van gegevens te analyseren voor kwaliteitscontrole. De krachtige en intelligente engine voor het matchen van gegevens kiest perfecte matches met een minimum aan valse matches.
Afgezien van de bovenstaande functies, biedt WinPure ook verbluffende beelden voor alle gegevens, groepswedstrijden en niet-overeenkomsten.
Het functioneert ook als een samenvoegingstool die dubbele records samenvoegt om een hoofdrecord te genereren dat alle huidige waarden kan behouden. Bovendien kunt u deze tool gebruiken om regels voor de selectie van stamrecords te definiëren en alle records direct te verwijderen.
OpenVerfijnen
OpenRefine is een gratis en open-source tool waarmee u uw rommelige gegevens kunt omzetten in een schoon formaat dat kan worden gebruikt voor webservices. Het gebruikt facetten om grote datasets op te schonen en werkt op gefilterde datasetweergaven.
Met behulp van krachtige heuristieken kan de tool vergelijkbare waarden samenvoegen om alle inconsistenties weg te werken. Het biedt afstemmingsservices zodat gebruikers hun datasets kunnen matchen met externe databases. Bovendien betekent het gebruik van deze tool dat u indien nodig kunt terugkeren naar de oudere versie van de dataset.
Gebruikers kunnen ook de bewerkingsgeschiedenis opnieuw afspelen op een bijgewerkte versie. Als u zich zorgen maakt over gegevensbeveiliging, is OpenRefine de juiste optie voor u. Het schoont uw gegevens op uw machine op, dus er is geen gegevensmigratie naar de cloud voor dit doel.
Trifacta Designer Cloud
Hoewel het opschonen van gegevens complex kan zijn, maakt Trifacta Designer Cloud het u gemakkelijker. Het maakt gebruik van een nieuwe aanpak voor gegevensvoorbereiding voor het opschonen van gegevens, zodat organisaties er de meeste waarde uit kunnen halen.
Dankzij de gebruiksvriendelijke interface kunnen niet-technische gebruikers gegevens opschonen en scrubben voor geavanceerde analyse. Nu kunnen bedrijven meer doen met hun gegevens door gebruik te maken van de ML-aangedreven intelligente suggesties van Trifacta Designer Cloud.
Bovendien hoeven ze minder tijd in dit proces te investeren en hoeven ze minder fouten te maken. Het vereist dat u minder middelen gebruikt om meer uit de analyse te halen.
Cloudingo
Maakt u zich als Salesforce-gebruiker zorgen over de kwaliteit van de verzamelde gegevens? Gebruik Cloudingo om klantgegevens op te schonen en alleen de noodzakelijke gegevens te hebben. Deze applicatie maakt het beheer van klantgegevens eenvoudig met functies zoals deduplicatie, import en migratie.
Hier kunt u het samenvoegen van records beheren met aanpasbare filters en regels en gegevens standaardiseren. Verwijder nutteloze en inactieve gegevens, werk ontbrekende gegevenspunten bij en zorg voor nauwkeurigheid in Amerikaanse postadressen.
Bedrijven kunnen Cloudingo ook plannen om gegevens automatisch te ontdubbelen, zodat u altijd toegang hebt tot schone gegevens. Het gesynchroniseerd houden van de gegevens met Salesforce is een ander cruciaal kenmerk van deze tool. Hiermee kunt u zelfs Salesforce-gegevens vergelijken met informatie die is opgeslagen in een spreadsheet.
ZoomInfo
ZoomInfo is een leverancier van oplossingen voor het opschonen van gegevens die bijdraagt aan de productiviteit en effectiviteit van uw team. Bedrijven kunnen meer winstgevendheid ervaren omdat deze software duplicatievrije gegevens levert aan bedrijfs-CRM en MAT’s.
Het vereenvoudigt datakwaliteitsbeheer door alle kostbare dubbele data te verwijderen. Gebruikers kunnen ook hun CRM- en MAT-perimeter beveiligen met behulp van ZoomInfo. Het kan gegevens binnen enkele minuten opschonen met geautomatiseerde deduplicatie, matching en normalisatie.
Gebruikers van deze applicatie kunnen genieten van flexibiliteit en controle over overeenkomende criteria en samengevoegde resultaten. Het helpt u bij het bouwen van een kosteneffectief gegevensopslagsysteem door elk type gegevens te standaardiseren.
laatste woorden
U moet zich zorgen maken over de kwaliteit van de invoergegevens in uw data science-projecten. Het is de basisfeed voor grote projecten zoals machine learning (ML), neurale netwerken voor op AI gebaseerde automatisering, enz. Als de feed defect is, bedenk dan wat het resultaat van dergelijke projecten zou zijn.
Daarom moet uw organisatie een beproefde strategie voor het opschonen van gegevens toepassen en deze implementeren als een standaardwerkwijze (SOP). Hierdoor zal ook de kwaliteit van de invoergegevens verbeteren.
Als je het druk genoeg hebt met projecten, marketing en sales, kun je het opschonen van data beter aan de experts overlaten. De expert kan een van de bovenstaande tools voor het opschonen van gegevens zijn.
Mogelijk bent u ook geïnteresseerd in een serviceblauwdrukdiagram om moeiteloos strategieën voor het opschonen van gegevens te implementeren.
