Почему это необходимо и как начать

Данные, возможно, являются одним из самых ценных активов, которые может иметь бизнес сегодня. Данные определяют рыночную информацию, которую крупные и мелкие компании могут собирать о своих клиентах и ​​рынке, на котором они работают. Другими словами, они могут создать или разрушить компанию.

Тот факт, что данные имеют тенденцию меняться с течением времени, не должен вызывать удивления. Возрастные адреса людей меняются, а номера телефонов обновляются. Со всеми этими событиями ваши данные устареют и станут бесполезными, если вы не сможете их правильно очистить. Хотя эффективно очищенные данные представляют огромную ценность для вашего бизнеса, нечистые данные могут сигнализировать о многих последствиях и осложнениях.

Проблемы с низким качеством данных

Скудные качественные данные могут не только навредить росту организации, но и могут сигнализировать о многих ложных данных, что приводит к принятию плохих решений. Специалисты по данным признают важность очистки данных, поэтому почти 80 процентов их времени тратятся на попытки очистить и собрать новые данные. Вот несколько примеров негативных последствий устаревших и некачественных данных:

Ошибочное принятие решений

Информация, полученная в результате анализа данных, будет настолько же хороша, насколько хороши данные, которые поступают в машины, какими бы они ни были. Если данные плохого качества и не соответствуют реальности ваших пользователей, то ваша аналитика и информация будут некорректными и в конечном итоге могут привести к принятию ошибочных решений. Например, если данные, полученные в результате исследования для маркетинговой компании, некорректны, организация не сможет связаться со своими пользователями так, как она хочет. Если ваша система анализа данных предоставляет неверные данные относительно географического положения и демографических характеристик ваших целевых пользователей, вы можете тратить деньги впустую, ориентируясь на аудиторию, которая не взаимодействует с вашим сервисом (и игнорируя аудиторию, которая взаимодействует).

Испорченная репутация

В этот век информации необходимо, чтобы организация создала себе надежную репутацию, а затем поддерживала ее. Использование некачественных данных и некачественного понимания данных, собранных с помощью данных, может привести к значительному ущербу для репутации. Организация, которая создала себе репутацию доверия, особенно в банковском секторе, пожалеет об использовании неокончательных данных, как только начнутся последствия. Представьте себе, что вы говорите потенциальному рекламодателю, что число ваших подписчиков составляет одну цифру, когда на самом деле большой процент адресов электронной почты или физических адресов этих подписчиков больше не являются точными. Такая оплошность может навредить не только вашей репутации.

Плохой рост

Неточные данные могут потенциально помешать бизнесу разработать определенный продукт, выйти на новый рынок или понять потребности клиентов. Все это факторы, на которые любой другой конкурент с правильным пониманием и пониманием данных набросился бы, расширяя свой бизнес и свою аудиторию. И если они определили и проникли на этот рынок до того, как у вас появился шанс догнать их, вам может полностью не повезти.

Уменьшение доходов

Как вы можете себе представить, влияние неадекватных ресурсов данных и сокращающегося рынка также будет финансовым бременем. Низкое качество данных в США обходится стране 3,1 триллиона долларов в год.

Инсайты, которые вы получаете из своих данных, настолько хороши, насколько хороши данные, которые собираются и помещаются в систему. Вот почему понимание того, как правильно очищать данные, имеет решающее значение для специалистов по данным, аналитиков и бизнеса в целом.

4 шага по очистке данных

Теперь самое главное: как очистить данные? Существует несколько стратегий, которые вы можете реализовать, чтобы гарантировать, что ваши данные чистые и пригодные для использования.

1. Тщательно планируйте

Выполнение тщательной стратегии очистки данных начинается с этапа сбора данных. Вместо того, чтобы думать о конечной игре с самого начала, попробуйте внедрить лучшие методы сбора данных, такие как онлайн-опросы и использование онлайн-трафика для получения чистых и актуальных данных.

Под планированием мы подразумеваем, что ваши данные должны иметь определенную степень точности. Помимо планирования машин, в которые будут вводиться данные, вам также нужно подготовиться к расширенной рабочей силе. Изучите возможности вашей рабочей силы и спланируйте методы сбора данных на их основе.

Человеческий элемент будет необходим для обработки всего, что не может сделать ваша автоматизация, поэтому вам нужно обучить свою команду для получения качественных результатов с помощью методов анализа данных, которые вы используете в своей организации. Когда дело доходит до очистки данных, вам нужно соответствующим образом спланировать все процессы и аспекты, которые будут включены в систему. Сделайте своих аналитиков данных важной частью системы, чтобы гарантировать, что они тщательно очищают данные для дальнейшего использования.

2. Стандартизируйте и автоматизируйте

Стандартизация — это то, в чем большинство компаний ошибаются или чего не хватает. Вам крайне необходимо стандартизировать то, как вы записываете и отслеживаете данные в своей системе. В большинстве стартапов и предприятий менеджеры знают о методах и инструментах сбора данных, но не знают о том, что живые данные циркулируют по многочисленным отделам.

После того, как организация согласилась с необходимостью стандартизации, она должна достичь консенсуса относительно методов, которые осуществимы для сбора и управления данными для бизнеса. Этот процесс, вероятно, займет несколько месяцев, но как только консенсус будет достигнут, стандартизация процесса и следование тем же методам изо дня в день обеспечивает эффективность, что может вернуть процесс к прежней скорости.

Организация также должна учитывать правила, регулирующие использование данных в рамках бизнеса. Например, Общий регламент по защите данных (GDPR) регулирует использование данных в Европе, и соблюдение правил необходимо для любого бизнеса с партнерами и аудиторией в Европе.

3. Добавление и интеграция систем

Одна система не может отвечать за ежедневные потребности вашего бизнеса в данных. Каждый уровень процесса очистки данных должен быть изучен с целью добавления и интеграции любых новых систем. Если вы в настоящее время работаете с Excel для очистки своих данных, вы обнаружите необходимость добавить еще один интегрированный метод в смесь. После добавления новой системы в процесс вы должны интегрировать ее с остальными данными и создать стек данных, который будет единообразным по всей организации. Затем человеческий персонал в вашей организации может работать над этими интегрированными инструментами очистки и анализа данных, чтобы дать вам наилучшие результаты.

4. Используйте разные инструменты

Помимо зависимости от человеческих усилий по очистке данных и разработке наилучших способов сделать это, сегодняшний рынок предлагает различные решения и инструменты для этой цели. Microsoft Excel стал выбором многих специалистов по данным в этом отношении, поскольку он предлагает множество формул, которые могут очищать наборы данных. Если Excel не может удовлетворить ваши потребности в надежных данных, сегодня существует множество вариантов. Некоторые новые автоматизированные программные инструменты, которые обеспечивают осуществимую очистку данных, включают:

Выберите правильную программу по науке о данных

Чтобы помочь вам принять обоснованное решение и продвинуть вашу карьеру в области науки о данных, мы подготовили комплексное сравнение курсов, которое дает подробные сведения. Это сравнение поможет вам выбрать наиболее подходящую программу из наших предложений, что позволит вам получить конкурентное преимущество и преуспеть в области науки о данных.

Заключение

Все эти инструменты упрощают процесс очистки данных и дают пользователям возможность очищать свои данные без особых хлопот. Для более глубокого понимания последствий беспорядочных данных и того, как использовать соответствующие инструменты для очистки данных и создания стандартизированных планов сбора данных, рассмотрите такой курс, как Data Science с SAS, Python или R. Предпочитаете освоить их все? Simplilearn предлагает курс Data Scientist, который охватывает все вышеперечисленное, а также обучение Excel, Hadoop и Spark, машинное обучение и многое другое.