Почему это необходимо и с чего начать

Данные, пожалуй, являются одним из самых ценных активов, которые может иметь бизнес сегодня. Данные определяют рыночную информацию, которую большие и малые предприятия могут собрать о своих клиентах и ​​рынке, на котором они работают. Другими словами, они могут создать или разрушить компанию.

Тот факт, что данные имеют тенденцию меняться со временем, не должен вызывать удивления. Возрастные адреса людей меняются, а номера телефонов обновляются. В результате всех этих событий ваши данные устареют и станут бесполезными, если вы не сможете их должным образом очистить. Хотя эффективно очищенные данные имеют 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 нанести вред развитию организации, но также могут сигнализировать о множестве ложных данных, что приводит к неправильному принятию решений. Ученые, работающие с данными, осознают важность очистки данных, поэтому почти 80 процентов своего времени они тратят на то, чтобы очистить и собрать новые данные. Вот несколько примеров негативного воздействия устаревших и некачественных данных:

Неверное принятие решений

Информация, полученная в результате анализа данных, будет настолько же хороша, насколько хороши данные, которые подаются в машины, какими бы они ни были. Если данные плохого качества и не соответствуют реальности ваших пользователей, ваша аналитика и идеи будут ошибочными и в конечном итоге могут привести к ошибочному принятию решений. Например, если данные, полученные в ходе исследования для маркетинговой компании, ошибочны, организация не сможет обращаться к своим пользователям так, как ей хочется. Если ваша система анализа данных предоставляет неправильные данные относительно географического местоположения и демографии ваших целевых пользователей, вы можете тратить деньги зря, ориентируясь на аудиторию, которая не заинтересована в вашем сервисе (и игнорируя аудиторию, которая заинтересована в вашем сервисе).

Испорченная репутация

В наш век информации необходимо, чтобы организация создала прочную репутацию и затем укрепляла ее. Использование некачественных данных и недостаточное понимание данных, собранных с их помощью, могут привести к серьезному ущербу репутации. Организация, заслужившая репутацию доверия, особенно в банковском секторе, будет сожалеть об использовании неполных данных, как только начнутся последствия. большой процент адресов электронной почты или физических адресов этих подписчиков больше не являются точными. Подобная оплошность может нанести ущерб не только вашей репутации.

Плохой рост

Неточные данные потенциально могут помешать компании разработать конкретный продукт, выйти на новый рынок или понять потребности клиентов. Это все факторы, которыми воспользуется любой другой конкурент, обладающий правильным пониманием и пониманием данных, расширяя свой бизнес и свою аудиторию. И если они определили и проникли на этот рынок до того, как у вас появится возможность наверстать упущенное, вам может совершенно не повезти.

Снижение доходов

Как вы можете себе представить, последствия нехватки ресурсов данных и сокращения рынка также станут финансовым бременем. Плохое качество данных в США дорого обходится стране 3,1 триллиона долларов каждый год.

Информация, которую вы получаете из своих данных, настолько хороша, насколько хороши данные, которые собираются и помещаются в систему. Вот почему понимание того, как правильно очищать данные, имеет решающее значение для ученых, аналитиков и бизнеса в целом.

4 шага по очистке данных

Теперь самое важное: как очистить данные? Существует несколько стратегий, которые вы можете реализовать, чтобы обеспечить чистоту и пригодность ваших данных для использования.

1. Тщательно планируйте

Выполнение тщательной стратегии очистки данных начинается со стадии сбора данных. Вместо того, чтобы с самого начала думать о конечном результате, постарайтесь использовать более эффективные 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 передаваться данные, вам также необходимо подготовиться к расширению рабочей силы. Изучите возможности вашей рабочей силы и на основе этого спланируйте методы сбора данных.

Человеческий фактор будет необходим для того, чтобы справиться со всем, с чем не справляется ваша автоматизация, поэтому вам необходимо обучить свою команду получать качественные результаты с помощью методов анализа данных, которые есть в вашей организации. Когда дело доходит до очистки данных, вам необходимо соответствующим образом спланировать все процессы и аспекты, которые будут включены в систему. Сделайте своих аналитиков данных важной частью системы, чтобы они тщательно очищали данные для дальнейшего использования.

2. Стандартизируйте и автоматизируйте

Стандартизация — это то, в чем большинство предприятий ошибаются или терпят неудачу. Вам крайне необходимо стандартизировать способы записи и отслеживания данных в вашей системе. В большинстве стартапов и предприятий менеджеры знают о методах и инструментах сбора данных, но не знают о том, что данные в реальном времени распространяются по многочисленным отделам.

Как только организация согласилась с необходимостью стандартизации, она должна достичь консенсуса относительно методов, которые возможны для сбора и управления данными для бизнеса. Этот процесс, скорее всего, займет несколько месяцев, но как только будет достигнут консенсус, стандартизация процесса и изо дня в день использование одних и тех же методов обеспечит эффективность, которая может вернуть процесс на прежнюю скорость.

Организации также необходимо принимать во внимание правила, регулирующие использование данных в рамках бизнеса. Например, Общий регламент по защите данных (GDPR) регулирует использование данных в Европе, и соблюдение этих правил необходимо для любого бизнеса с партнерами и аудиторией в Европе.

3. Добавляйте и интегрируйте системы

Одна-единственная система не может отвечать за повседневные потребности вашего бизнеса в данных. Каждый уровень процесса очистки данных должен быть проверен на предмет добавления и интеграции любых новых систем. Если вы в настоящее время работаете с Excel для очистки своих данных, вам понадобится добавить к этому еще один интегрированный метод. Добавив новую систему в процесс, вы должны интегрировать ее с остальными данными и создать стек данных, единый для всей организации. Затем сотрудники вашей организации смогут работать над этими интегрированными инструментами очистки и анализа данных, чтобы дать вам наилучшие результаты.

4. Используйте разные инструменты

Помимо того, что в зависимости от человеческих усилий по очистке данных и выработке лучших способов сделать это, сегодняшний рынок предлагает различные решения и инструменты для этой цели. В этом отношении Microsoft Excel стал предпочтительным вариантом для многих ученых, занимающихся данными, 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, обеспечивающие реальную очистку данных, включают:

Выберите правильную программу по науке о данных

Чтобы помочь вам принять обоснованное решение и продвинуться вперед в вашей карьере в области науки о данных, мы подготовили комплексное сравнение курсов, которое дает подробную информацию. 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 очистить свои данные без особых хлопот. Для более глубокого понимания последствий беспорядочных данных и того, как использовать подходящие инструменты для очистки данных и создания стандартизированных планов сбора данных, рассмотрите такой курс, как «Наука о данных 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, машинному обучению и многому другому.