Руководство для начинающих по правильной очистке данных

Неудивительно, что данные не идеальны. 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 сейчас сосредоточена в базах данных, как никогда важно убедиться, что данные максимально близки к совершенству.

Пришло время узнать о практике очистки данных, включая лучшие инструменты для этой работы, а также о том, чем очистка данных отличается от очистки данных. И то, и другое — огромная часть анализа данных.

Что такое очистка данных?

Если во время домашних дел кто-то сказал вам помыть пол, вы, скорее всего, схватили веник, подмести пол, а затем, возможно, пробежали по нему влажной шваброй. Но если тот же самый человек скажет вам помыть пол, то вам придется стоять на четвереньках с щеткой и ведром с горячей мыльной водой и прилагать большие усилия для уборки. Слово «скраб» подразумевает более интенсивный уровень очистки и идеально вписывается в мир обслуживания данных.

Techopedia определяет очистку данных как «…процедуру изменения или удаления неполных, неправильных, неточно отформатированных или повторяющихся данных в базе данных». Эта процедура повышает согласованность, точность и надежность данных.

Что такое очистка данных и это одно и то же?

Хотя во многих источниках термины «очистка данных» и «очистка данных» используются как синонимы, это неверно.

В Data Analytics очистка данных, также называемая очисткой данных, — это менее сложный процесс очистки ваших данных, в основном включающий исправление или удаление устаревших, избыточных, поврежденных, плохо отформатированных или противоречивых данных. Специалисты по данным выполняют фактическую очистку, проверяют базу данных и вносят исправления и изменения по мере необходимости, а также практикуют хорошие привычки ввода данных.

Рассматривайте очистку данных как разновидность очистки данных. При очистке данных используются реальные инструменты, позволяющие выполнить гораздо «более глубокую очистку», а не просто заставлять пользователя изучать электронные таблицы базы данных и вносить исправления. Вот краткий обзор того, как следует очищать данные и как очистка вписывается в временную шкалу.

• Мониторинг и запись ошибок базы данных

  Определите и каталогизируйте области, которые совершают больше всего ошибок.

• Придумайте 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 не актуальны и не действуют.

• Проверьте свои данные

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

• Удаление дубликатов из вашей базы данных

  Используйте инструменты очистки данных для поиска и удаления избыточной информации — состояние, которое обычно возникает, когда пользователям приходится объединять две разные базы данных.

• Проанализируйте данные

  После очистки и очистки ваших данных убедитесь, что они соответствуют всем правилам и стандартам. Если возможно, используйте сторонний инструмент для проверки данных.

• Информируйте свою команду

  Когда данные будут очищены и будут соответствовать новым стандартам, сообщите об этом своей команде и всем остальным сотрудникам организации, которые должны знать. Информируя людей о новой методологии, вы сводите к минимуму необходимость выполнять масштабную очистку данных в будущем. Кроме того, назначьте кого-нибудь в вашей организации евангелистом по качеству данных, который будет отвечать за распространение информации и содействие общению по всем аспектам качества данных.

Кому следует использовать очистку данных и почему?

У каждого должны быть чистые данные; это несложно. Тем не менее, существуют конкретные сектора и отрасли, которые в силу важной роли, которую они играют в обществе, должны сделать очистку данных очень важным приоритетом.

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

Вот разбивка основных источников ошибок базы данных:

• Человеческая ошибка при вводе данных
• Объединение баз данных
• Отсутствие общеотраслевых или специфичных для компании стандартов данных.
• Старые системы, которые хранят устаревшие данные

Этот в статье представлена ​​отрезвляющая статистика о качестве данных. Среди пунктов, которых оно касается:

• Предприятия 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 поменяют свои адреса, почти дюжина поменяют название и откроются более 40 новых предприятий.

Сегодняшним 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, а также 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. Возможности Winpure включают расширенную очистку данных, высокоскоростную очистку данных и многоязычные версии.

• ОткрытьУточнить

  Этот инструмент с открытым исходным кодом, ранее называвшийся Google Refine, 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, не ищите дальше.

• Клаудинго

  Если ваша организация использует Salesforce, то этот инструмент для вас. Эта служба выполняет любую задачу по очистке данных, которую вы можете придумать, включая миграцию данных, дедупликацию и многое другое. Система подходит для предприятий любого размера и достаточно умна, чтобы выявлять человеческие ошибки и проблемы с вашими данными. Доступна даже дополнительная поддержка интерфейсов прикладного программирования (API) с платформами REST и SOAP.

• Лестница данных

  Согласно 15 независимым исследованиям Data Ladder — популярный инструмент, имеющий репутацию быстрого и точного инструмента. Программное обеспечение имеет простой в использовании визуальный интерфейс и предоставляет вам все необходимое для сопоставления, очистки и дедупликации ваших данных. Он также использует впечатляющую коллекцию алгоритмов для выявления проблем с нечеткими, фонетическими и сокращенными данными.

• ТИБКО Ясность

  Это быстрое и интерактивное приложение идеально подходит для обнаружения, очистки и преобразования данных, уделяя особое внимание предоставлению корпоративным клиентам инструментов, необходимых для одновременного анализа и очистки больших объемов данных. TIBCO Clarity включает инструменты для профилирования, стандартизации, проверки и преобразования наиболее популярных источников данных и типов файлов.

• Трифакта Рэнглер

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

Существует множество других утилит очистки данных, некоторые из которых подчеркивают определенные аспекты очистки данных по сравнению с другими. Каждый бизнес имеет уникальные требования, поэтому обязательно выбирайте наиболее подходящий вариант.

Хотите узнать больше об управлении данными?

Согласно этой статьетолько 30% компаний имеют стратегию обеспечения качества данных, а остальные просто ждут, пока не возникнет проблема. Такая практика представляет собой недальновидный подход, который в конечном итоге обречен на провал и является дорогостоящим. По мере того, как все больше организаций осознают важность внедрения стратегии качества данных, соответственно будет расти спрос на профессионалов, знакомых со всеми аспектами управления данными.

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

Например, хороший менеджер данных знает о статистическом анализе и интеллектуальном анализе данных. Кроме того, все больше организаций хотят, чтобы специалисты по данным знали Python для работы в области анализа данных. Говоря о карьере в области анализа данных, возможно, вам захочется освежить в памяти некоторые вопросы собеседования по Data Science, прежде чем отправиться на это 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, предоставляя вам необходимые навыки и знания, чтобы преуспеть в динамичной области науки о данных.

Вы хотите стать специалистом по данным?

Данные — это источник жизненной силы нашей личной и коммерческой жизни. Ученые, работающие с данными, растут. Если вы готовитесь стать специалистом по данным, вам необходимо изучить курс Simplilearn Data Science.

Этот эксклюзивный курс по науке о данных, разработанный совместно с IBM. Вы получите обучение мирового уровня от лидера отрасли по самым востребованным навыкам науки о данных и машинного обучения. Программа из шести курсов дает вам практическое знакомство 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 в рамках более чем 15 реальных проектов. По окончании курса вы получаете сертификат магистра и готовы сделать себе имя в мире науки о данных.

По данным Glassdoor, ученые, работающие с данными, зарабатывают в среднем 113 309 долларов США в год, и спрос на профессионалов не показывает никаких признаков снижения. Попробуйте Simplilearn сегодня и начните свою карьеру с максимальной скоростью!