Руководство для начинающих по правильной очистке данных

Неудивительно, что данные неидеальны. Как и все остальное в жизни, цифровые данные подвержены человеческим ошибкам, несоответствиям, избыточности, орфографическим ошибкам и неполной информации. Поскольку большая часть нашей жизни и работы теперь находится в базах данных, сейчас важнее, чем когда-либо, убедиться, что данные максимально приближены к совершенству.

Пришло время узнать о практике очистки данных, включая лучшие инструменты для этой работы, и чем очистка данных отличается от очистки данных. Оба эти процесса являются важной частью аналитики данных.

Что такое очистка данных?

Если в ходе выполнения домашних дел кто-то сказал вам вымыть пол, вы, скорее всего, схватили метлу, подмели пол, а затем, возможно, провели по нему влажной шваброй. Но если тот же человек сказал вам вымыть пол, то вы будете стоять на четвереньках с щеткой и ведром горячей мыльной воды и прилагать большие усилия для уборки. Слово «вычищать» подразумевает более интенсивный уровень уборки, и оно идеально подходит для мира обслуживания данных.

Techopedia определяет очистку данных как «…процедуру изменения или удаления неполных, неверных, неточно отформатированных или повторяющихся данных в базе данных». Процедура улучшает согласованность, точность и надежность данных.

Что такое очистка данных и одно и то же ли это?

Хотя во многих источниках термины «очистка данных» и «очистка данных» используются как взаимозаменяемые, это не совсем так.

В аналитике данных очистка данных, также называемая очисткой данных, представляет собой менее сложный процесс приведения ваших данных в порядок, в основном включающий исправление или удаление устаревших, избыточных, поврежденных, плохо отформатированных или непоследовательных данных. Специалисты по данным выполняют фактическую очистку, проверяя базу данных и внося исправления и правки по мере необходимости, а также практикуя хорошие привычки ввода данных.

Рассматривайте очистку данных как подмножество очистки данных. Очистка данных использует реальные инструменты для выполнения гораздо более «глубокой очистки», чем простое изучение пользователем таблиц базы данных и внесение исправлений. Вот краткий обзор того, как следует очищать данные, и как очистка вписывается в временную шкалу.

• Мониторинг и регистрация ошибок базы данных

  Определите и каталогизируйте области, в которых возникает больше всего ошибок

• Разработайте набор стандартов

  Прежде чем очищать какие-либо данные, убедитесь, что существует согласованный набор правил и протоколов, с которыми вы можете сравнивать данные. Бессмысленно искать несоответствия в вашей информации, если стандарты неактуальны и не действуют

• Проверьте свои данные

  Проверьте точность, приобретя инструменты обработки данных, которые позволяют вам очищать данные в режиме реального времени. Эта проверка сигнализирует о начале очистки данных

• Удалить дубликаты из базы данных

  Используйте инструменты очистки данных для поиска и удаления избыточной информации, что обычно происходит, когда пользователям необходимо объединить две разные базы данных.

• Проанализируйте данные

  После того, как ваши данные будут очищены и вычищены, убедитесь, что они соответствуют всем правилам и стандартам. Если возможно, используйте сторонний инструмент для проверки данных

• Проинформируйте свою команду

  Когда данные будут очищены и будут соответствовать новым стандартам, сообщите об этом своей команде и всем остальным в организации, кто должен знать. Информируя людей о новой методологии, вы минимизируете необходимость проведения обширной очистки данных в будущем. Кроме того, назначьте кого-то в своей организации евангелистом качества данных, который будет отвечать за распространение информации и содействие общению по всем аспектам качества данных.

Кому следует применять очистку данных и почему?

Чистые данные должны быть у всех, это очевидно. Однако есть определенные секторы и отрасли, которые, в силу своей важной роли в обществе, должны сделать очистку данных очень приоритетной.

Неудивительно, что очистка данных является приоритетной задачей в отраслях с интенсивным использованием данных, таких как банковское дело/финансы, страхование, розничная торговля и телекоммуникации.

Вот список основных источников ошибок баз данных:

• Человеческая ошибка, допущенная при вводе данных
• Объединение баз данных
• Отсутствие общеотраслевых или корпоративных стандартов данных
• Старые системы, хранящие устаревшие данные

Этот статья содержит отрезвляющую статистику о качестве данных. Среди затронутых тем:

• Компании теряют до 20% своих доходов из-за плохого качества данных
• Сотрудники тратят до половины своего производственного времени на рутинные задачи по обеспечению качества данных
• В любой час дня почти пять десятков компаний изменят свои адреса, около дюжины изменят свое название и откроется более 40 новых предприятий.

Современным предприятиям и организациям необходимо сделать качество данных более приоритетным, внедряя более эффективные методы обеспечения качества данных и приобретая полезные инструменты очистки данных.

Как гласит старая поговорка, «используйте правильный инструмент для правильной работы». В духе этих мудрых слов, вот шесть лучших инструментов очистки данных, доступных сегодня, представленных в произвольном порядке.

• Винпур

  Winpure — один из самых популярных и недорогих инструментов очистки данных, доступных сегодня, он очищает большие объемы данных, устраняет дубликаты и быстро исправляет и стандартизирует вашу информацию. Он работает с данными, найденными в базах данных, электронных таблицах, CRM и т. д., и хорошо работает с базами данных, включая Access, Dbase и SQL Server. Функции Winpure включают расширенную очистку данных, высокоскоростную очистку данных и многоязычные версии.

• ОткрытьУточнить

  Ранее называвшийся Google Refine, этот инструмент с открытым исходным кодом очищает, управляет и манипулирует данными. Он может обрабатывать несколько сотен тысяч строк данных — неплохо для бесплатного инструмента. Помимо очистки данных, OpenRefine предлагает набор инструментов редактирования, которые позволяют переименовывать данные, фильтровать их и добавлять определенные элементы. Если у вас ограниченный бюджет, но вам нужно бесплатное, но мощное приложение, то дальше искать не нужно.

• Клаудинго

  Если ваша организация использует Salesforce, то это инструмент для вас. Эта служба обрабатывает любые задачи по очистке данных, которые вы можете себе представить, включая миграцию данных, дедупликацию и многое другое. Система подходит для предприятий любого размера и достаточно умна, чтобы обнаруживать человеческие ошибки и проблемы с вашими данными. Есть даже дополнительная поддержка для интерфейсов прикладного программирования (API) с фреймворками REST и SOAP.

• Лестница данных

  Data Ladder — популярный инструмент, известный своей скоростью и точностью, согласно 15 независимым исследованиям. Программное обеспечение имеет простой в использовании визуальный интерфейс и предоставляет все необходимое для сопоставления, очистки и дедупликации данных. Оно также использует впечатляющую коллекцию алгоритмов для выявления проблем с нечеткими, фонетическими и сокращенными данными.

• TIBCO Ясность

  Это быстрое и интерактивное приложение идеально подходит для обнаружения, очистки и преобразования данных, фокусируясь в основном на предоставлении корпоративным клиентам инструментов, необходимых для анализа и очистки огромных объемов данных одновременно. TIBCO Clarity включает инструменты для профилирования, стандартизации, проверки и преобразования самых популярных источников данных и типов файлов.

• Trifacta Вранглер

  Wrangler — это бесплатный интерактивный инструмент, идеально подходящий для очистки и преобразования данных, с меньшим временем форматирования и большим акцентом на анализ данных. Аналитики данных могут очищать и подготавливать неорганизованные и разнородные данные быстрее и точнее. Trifacta использует алгоритмы машинного обучения для подготовки данных к очистке, предлагая общие преобразования и агрегации.

Существует множество других утилит для очистки данных, некоторые из которых делают акцент на определенных аспектах очистки данных. У каждого бизнеса свои уникальные требования, поэтому обязательно изучите все варианты в поисках наилучшего варианта.

Хотите узнать больше об управлении данными?

Согласно этой статьетолько 30% предприятий имеют стратегию качества данных — остальные просто ждут, пока возникнет проблема. Такая практика является недальновидным подходом, который в конечном итоге обречен на провал и требует больших затрат. По мере того, как все больше организаций осознают важность внедрения стратегии качества данных, соответственно будет расти спрос на специалистов, знакомых со всеми аспектами управления данными.

Однако перед специалистами по управлению данными стоит непростая задача — попытаться изучить все многочисленные аспекты управления данными. Эта задача особенно актуальна для специалистов, которые уже работают в области науки о данных, но хотят повысить свою квалификацию. К счастью, Simplilearn — это ваш универсальный источник, где можно узнать все, что вам нужно знать о современном управлении данными.

Например, хороший менеджер по данным знает о статистическом анализе и добыче данных. Кроме того, все больше организаций хотят, чтобы специалисты по данным знали Python для должностей в сфере анализа данных. Говоря о карьере в сфере анализа данных, вам, возможно, захочется освежить в памяти некоторые вопросы собеседования по Data Science, прежде чем отправляться на важное собеседование!

Выберите правильную программу

Чтобы помочь вам принять обоснованное решение о продвижении вашей карьеры в области науки о данных, мы подготовили для вас обширное сравнение курсов. Этот всеобъемлющий обзор позволяет вам оценить и выбрать программу, которая лучше всего соответствует вашим целям, снабжая вас необходимыми навыками и знаниями для достижения успеха в динамичной области науки о данных.

Хотите стать специалистом по анализу данных?

Данные — это жизненная сила нашей личной и коммерческой жизни, и потребность в них Ученые по данным растутЕсли вы готовитесь стать специалистом по анализу данных, вам следует обратить внимание на курс Simplilearn «Наука о данных».

Этот эксклюзивный курс по науке о данных, разработанный совместно с IBM. Вы пройдете обучение мирового класса у лидера отрасли по самым востребованным навыкам в области науки о данных и машинного обучения. Программа из шести курсов дает вам практический опыт работы с ключевыми технологиями, включая R, SAS, Python, Tableau, Hadoop и Spark. Вы получите инструкции по более чем 30 востребованным инструментам и навыкам, а также практическое обучение на основе более чем 15 реальных проектов. По завершении курса вы получите сертификат магистра и будете готовы сделать себе имя в мире науки о данных.

По данным Glassdoor, специалисты по данным зарабатывают в среднем 113 309 долларов США в год, и спрос на профессионалов не показывает никаких признаков снижения. Проверьте Simplilearn сегодня и выведите свою карьеру на новый уровень!