为什么数据清理至关重要以及如何实施数据清理流程和解决方案

数据清理:如何清理您的数据

数据质量差是许多企业领导者日益关注的问题,因为他们未能实现目标。 数据分析师团队——应该产生可靠的数据洞察力——花费 80% 的时间清理和准备数据,以及 只有 20% 的时间 留待实际分析。 这对团队的生产力产生了巨大影响,因为他们必须手动验证多个数据集的数据质量。

84% 的 CEO 担心他们决策所依据的数据质量。

全球首席执行官展望、福布斯洞察和毕马威

面对此类问题后,组织寻求一种自动化、更简单、更准确的数据清理和标准化方法。 在本博客中,我们将介绍数据清理中涉及的一些基本活动,以及如何实施它们。

什么是数据清洗?

数据清洗是一个广义的术语,指的是使数据可用于任何预期目的的过程。 这是一个数据质量修复过程,可从数据集和标准化值中消除不正确和无效的信息,以在所有不同来源中实现一致的视图。 该过程通常包括以下活动:

  1. 移除并更换 – 数据集中的字段通常包含无用的前导或跟踪字符或标点符号,需要替换或删除以进行更好的分析(例如空格、零、斜杠等)。 
  2. 解析和合并 – 有时字段包含聚合的数据元素,例如, 地址 字段包含 街道号码街道名称City州/领地等。在这种情况下,必须将聚合字段解析为单独的列,而必须将某些列合并在一起以获得更好的数据视图 - 或者适合您的用例的东西。
  3. 转换数据类型 – 这涉及更改字段的数据类型,例如转换 电话号码 以前的字段 串 至 . 这可确保字段中的所有值都是准确有效的。 
  4. 验证模式 – 某些字段应该遵循有效的模式或格式。 为此,数据清理过程会识别当前模式并对其进行转换以确保准确性。 例如, 美国电话 数 遵循模式:AAA-BBB-CCCC
  5. 消除噪音 – 数据字段通常包含不会增加太多价值的词,因此会引入噪音。 例如,考虑这些公司名称“XYZ Inc.”、“XYZ Incorporated”、“XYZ LLC”。 所有公司名称都是相同的,但您的分析过程可以认为它们是唯一的,并且删除诸如 Inc.、LLC 和 Incorporated 之类的词可以提高分析的准确性。
  6. 匹配数据以检测重复项 – 数据集通常包含同一实体的多条记录。 客户名称的细微变化可能会导致您的团队在您的客户数据库中输入多个条目。 一个干净且标准化的数据集应该包含唯一的记录——每个实体一条记录。 

结构化数据与非结构化数据

数字数据的一个现代方面是它在适合数字字段或文本值时不一致。 结构化数据是公司通常使用的 - 以特定格式(如电子表格或表格)存储的数据,以便更轻松地使用。 然而,企业也越来越多地使用非结构化数据……这是 定性 数据。

非结构化数据的一个例子是来自文本、音频和视频源的自然语言。 营销中常见的一种方法是从在线评论中收集品牌情绪。 星级选项是结构化的(例如,1 到 5 星的分数),但评论是非结构化的,并且必须通过自然语言处理来处理定性数据(NLP) 算法来形成情绪的定量值。

如何确保数据干净?

确保数据干净的最有效方法是审核平台的每个入口点并以编程方式更新它们以确保正确输入数据。 这可以通过多种方式实现:

  • 要求字段 – 确保表单或集成必须通过特定字段。
  • 使用字段数据类型 – 提供有限的选择列表、用于格式化数据的正则表达式以及以适当的数据类型存储数据以将数据限制为存储的适当格式和类型。
  • 第三方服务集成 – 集成第三方工具以确保正确存储数据,例如验证地址的地址字段,可以提供一致的高质量数据。
  • 验证 – 让您的客户验证他们的电话号码或电子邮件地址可以确保存储准确的数据。

入口点不仅仅是一个表单,它应该是每个系统之间的连接器,将数据从一个系统传递到另一个系统。 公司经常利用平台在系统之间提取、转换和加载 (ETL) 数据,以确保存储干净的数据。 鼓励公司执行 数据发现 审计以记录其控制范围内数据的所有入口点、处理和利用点。 这对于确保遵守安全标准和隐私法规也至关重要。

如何清理您的数据?

虽然拥有干净的数据将是最佳选择,但通常存在用于导入和捕获数据的遗留系统和松散的纪律。 这使得数据清理成为大多数营销团队活动的一部分。 我们研究了数据清理过程所涉及的过程。 以下是您的组织可以实施数据清理的可选方式:

选项 1:使用基于代码的方法

蟒蛇 和 R 是两种常用的编程语言,用于编码处理数据的解决方案。 编写脚本来清理数据似乎是有益的,因为您可以根据数据的性质调整算法,但随着时间的推移,维护这些脚本可能很困难。 此外,这种方法的最大挑战是编写一个适用于各种数据集的通用解决方案,而不是对特定场景进行硬编码。 

选项 2:使用平台集成工具

许多平台提供程序化或无代码 连接器 以正确的格式在系统之间移动数据。 内置自动化平台越来越受欢迎,因此平台可以更轻松地在公司的工具集之间集成。 这些工具通常包含触发或计划的流程,这些流程可以在从一个系统向另一个系统导入、查询或写入数据时运行。 一些平台,如 机器人过程自动化 (南非) 平台,甚至可以在数据集成不可用时在屏幕中输入数据。

选项 3:使用人工智能

现实世界的数据集非常多样化,对字段实施直接约束可能会产生不准确的结果。 这就是人工智能(AI) 会很有帮助。 在正确、有效和准确的数据上训练模型,然后在传入记录上使用经过训练的模型可以帮助标记异常、识别清理机会等。

下面提到了在数据清理过程中可以通过 AI 增强的一些流程:

  • 检测列中的异常。
  • 识别不正确的关系依赖项。
  • 通过聚类查找重复记录。
  • 根据计算的可能性选择主记录。

选项 4:使用自助数据质量工具

某些供应商提供打包为工具的各种数据质量功能,例如 数据清理软件. 他们使用行业领先的专有算法来分析、清理、标准化、匹配和合并不同来源的数据。 与其他方法相比,此类工具可以作为即插即用的工具,并且需要最少的引导时间。 

数据阶梯

数据分析过程的结果与输入数据的质量一样好。 出于这个原因,了解数据质量的挑战并实施纠正这些错误的端到端解决方案有助于保持数据的清洁、标准化和可用于任何预期目的。 

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