Tại sao làm sạch dữ liệu là quan trọng và cách bạn có thể thực hiện các quy trình và giải pháp làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu: Cách làm sạch dữ liệu của bạn

Chất lượng dữ liệu kém đang là mối quan tâm ngày càng tăng của nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp khi họ không đạt được các mục tiêu đã định. Nhóm các nhà phân tích dữ liệu - được cho là tạo ra thông tin chi tiết về dữ liệu đáng tin cậy - dành 80% thời gian của họ để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, và chỉ 20% thời gian còn lại để làm phân tích thực tế. Điều này có tác động rất lớn đến năng suất của nhóm vì họ phải xác thực thủ công chất lượng dữ liệu của nhiều bộ dữ liệu.

84% CEO lo lắng về chất lượng dữ liệu mà họ dựa trên các quyết định của mình.

Triển vọng CEO toàn cầu, Forbes Insight & KPMG

Sau khi đối mặt với những vấn đề như vậy, các tổ chức tìm kiếm một cách tự động hóa, đơn giản và chính xác hơn để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu. Trong blog này, chúng ta sẽ xem xét một số hoạt động cơ bản liên quan đến việc làm sạch dữ liệu và cách bạn có thể triển khai chúng.

Làm sạch dữ liệu là gì?

Làm sạch dữ liệu là một thuật ngữ rộng đề cập đến quá trình làm cho dữ liệu có thể sử dụng được cho bất kỳ mục đích dự định nào. Đây là một quy trình khắc phục chất lượng dữ liệu nhằm loại bỏ thông tin không chính xác và không hợp lệ khỏi tập dữ liệu và các giá trị được tiêu chuẩn hóa để đạt được chế độ xem nhất quán trên tất cả các nguồn khác nhau. Quá trình này thường bao gồm các hoạt động sau:

  1. Loại bỏ và thay thế - Các trường trong tập dữ liệu thường chứa các ký tự đầu hoặc dấu hoặc dấu chấm câu không được sử dụng và cần được thay thế hoặc loại bỏ để phân tích tốt hơn (chẳng hạn như dấu cách, số không, dấu gạch chéo, v.v.). 
  2. Phân tích cú pháp và hợp nhất - Đôi khi các trường chứa các phần tử dữ liệu tổng hợp, ví dụ: Địa Chỉ trường chứa Số đườngTên đườngCityTiểu bang, v.v. Trong những trường hợp như vậy, các trường tổng hợp phải được phân tích cú pháp thành các cột riêng biệt, trong khi một số cột phải được hợp nhất với nhau để có được cái nhìn tốt hơn về dữ liệu - hoặc thứ gì đó phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.
  3. Chuyển đổi kiểu dữ liệu - Điều này liên quan đến việc thay đổi kiểu dữ liệu của một trường, chẳng hạn như chuyển đổi Số điện thoại trường mà trước đây là Chuỗi đến Con số. Điều này đảm bảo tất cả các giá trị trong trường là chính xác và hợp lệ. 
  4. Xác thực các mẫu - Một số trường phải tuân theo một mẫu hoặc định dạng hợp lệ. Vì vậy, quá trình làm sạch dữ liệu nhận ra các mẫu hiện tại và chuyển đổi chúng để đảm bảo độ chính xác. Ví dụ, Điện thoại Hoa Kỳ Con số theo mẫu: AAA-BBB-CCCC
  5. Loại bỏ tiếng ồn - Các trường dữ liệu thường chứa các từ không mang lại nhiều giá trị và do đó gây nhiễu. Ví dụ: hãy xem xét các tên công ty này 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Tất cả các tên công ty đều giống nhau nhưng quy trình phân tích của bạn có thể coi chúng là duy nhất và việc loại bỏ các từ như Inc., LLC và Incorporated có thể cải thiện độ chính xác của phân tích của bạn.
  6. Khớp dữ liệu để phát hiện trùng lặp - Tập dữ liệu thường chứa nhiều bản ghi cho cùng một thực thể. Các biến thể nhỏ trong tên khách hàng có thể khiến nhóm của bạn thực hiện nhiều mục nhập trong cơ sở dữ liệu khách hàng của bạn. Một tập dữ liệu sạch và được tiêu chuẩn hóa phải chứa các bản ghi duy nhất - một bản ghi cho mỗi thực thể. 

Dữ liệu có cấu trúc so với Dữ liệu không có cấu trúc

Một khía cạnh hiện đại của dữ liệu kỹ thuật số là nó không phù hợp với trường số hoặc giá trị văn bản. Dữ liệu có cấu trúc là thứ mà các công ty thường làm việc - định lượng dữ liệu được lưu trữ ở các định dạng cụ thể như bảng tính hoặc bảng để làm việc dễ dàng hơn. Tuy nhiên, các doanh nghiệp cũng đang làm việc với dữ liệu phi cấu trúc ngày càng nhiều… đây là định tính dữ liệu.

Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc là ngôn ngữ tự nhiên từ các nguồn văn bản, âm thanh và video. Một điều phổ biến trong tiếp thị là thu thập tình cảm thương hiệu từ các bài đánh giá trực tuyến. Tùy chọn dấu sao có cấu trúc (ví dụ: điểm từ 1 đến 5 sao), nhưng nhận xét không có cấu trúc và dữ liệu định tính phải được xử lý thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) các thuật toán để hình thành một giá trị định lượng của tình cảm.

Làm thế nào để đảm bảo dữ liệu sạch?

Phương tiện hiệu quả nhất để đảm bảo dữ liệu sạch là kiểm tra mọi điểm nhập vào nền tảng của bạn và cập nhật chúng theo chương trình để đảm bảo dữ liệu được nhập đúng cách. Điều này có thể được thực hiện theo một số cách:

  • Các trường yêu cầu - đảm bảo một biểu mẫu hoặc tích hợp phải thông qua các trường cụ thể.
  • Sử dụng các kiểu dữ liệu trường - cung cấp danh sách giới hạn để lựa chọn, biểu thức chính quy để định dạng dữ liệu và lưu trữ dữ liệu ở các kiểu dữ liệu thích hợp để hạn chế dữ liệu ở định dạng và kiểu thích hợp được lưu trữ.
  • Tích hợp dịch vụ của bên thứ ba - tích hợp các công cụ của bên thứ ba để đảm bảo dữ liệu được lưu trữ đúng cách, giống như trường địa chỉ xác nhận địa chỉ, có thể cung cấp dữ liệu chất lượng, nhất quán.
  • THẨM ĐỊNH - việc khách hàng của bạn xác thực số điện thoại hoặc địa chỉ email của họ có thể đảm bảo rằng dữ liệu chính xác được lưu trữ.

Một điểm nhập không chỉ cần là một biểu mẫu, nó phải là đầu nối giữa mọi hệ thống truyền dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác. Các công ty thường sử dụng các nền tảng để trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) dữ liệu giữa các hệ thống để đảm bảo dữ liệu sạch được lưu trữ. Các công ty được khuyến khích thực hiện khám phá dữ liệu kiểm toán để ghi lại tất cả các điểm nhập, điểm xử lý và sử dụng dữ liệu trong tầm kiểm soát của họ. Điều này rất quan trọng để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật và các quy định về quyền riêng tư.

Làm thế nào để làm sạch dữ liệu của bạn?

Mặc dù có dữ liệu sạch sẽ là tối ưu, nhưng các hệ thống kế thừa và kỷ luật lỏng lẻo để nhập và thu thập dữ liệu thường tồn tại. Điều này làm cho việc làm sạch dữ liệu trở thành một phần trong hầu hết các hoạt động của nhóm tiếp thị. Chúng tôi đã xem xét các quy trình liên quan đến quy trình làm sạch dữ liệu. Dưới đây là các cách tùy chọn mà tổ chức của bạn có thể triển khai làm sạch dữ liệu:

Tùy chọn 1: Sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên mã

Python và R là hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến cho các giải pháp mã hóa để thao tác dữ liệu. Việc viết các tập lệnh để làm sạch dữ liệu có vẻ có lợi vì bạn có thể điều chỉnh các thuật toán theo bản chất dữ liệu của mình, tuy nhiên, có thể khó khăn để duy trì các tập lệnh này theo thời gian. Hơn nữa, thách thức lớn nhất với cách tiếp cận này là viết mã một giải pháp tổng quát hoạt động tốt với các bộ dữ liệu khác nhau, thay vì mã hóa các kịch bản cụ thể. 

Tùy chọn 2: Sử dụng các công cụ tích hợp nền tảng

Nhiều nền tảng cung cấp kết nối để di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống theo định dạng thích hợp. Các nền tảng tự động hóa tích hợp đang trở nên phổ biến để các nền tảng có thể tích hợp dễ dàng hơn giữa các bộ công cụ của công ty họ. Các công cụ này thường kết hợp các quy trình được kích hoạt hoặc được lập lịch có thể chạy khi nhập, truy vấn hoặc ghi dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác. Một số nền tảng, như Tự động hóa quá trình robot (RPA), thậm chí có thể nhập dữ liệu vào màn hình khi không có tích hợp dữ liệu.

Tùy chọn 3: Sử dụng Trí tuệ nhân tạo

Bộ dữ liệu trong thế giới thực rất đa dạng và việc thực hiện các ràng buộc trực tiếp trên các trường có thể cho kết quả không chính xác. Đây là nơi trí tuệ nhân tạo (AI) có thể rất hữu ích. Các mô hình đào tạo về dữ liệu đúng, hợp lệ và chính xác, sau đó sử dụng các mô hình được đào tạo trên các bản ghi đến có thể giúp gắn cờ các điểm bất thường, xác định các cơ hội làm sạch, v.v.

Một số quy trình có thể được tăng cường với AI trong quá trình làm sạch dữ liệu được đề cập dưới đây:

  • Phát hiện điểm bất thường trong một cột.
  • Xác định các phụ thuộc quan hệ không chính xác.
  • Tìm các bản ghi trùng lặp thông qua phân cụm.
  • Chọn bản ghi chính dựa trên khả năng được tính toán.

Tùy chọn 4: Sử dụng các công cụ chất lượng dữ liệu tự phục vụ

Một số nhà cung cấp cung cấp các chức năng chất lượng dữ liệu khác nhau được đóng gói dưới dạng công cụ, chẳng hạn như phần mềm làm sạch dữ liệu. Họ sử dụng các thuật toán đầu ngành cũng như các thuật toán độc quyền để lập hồ sơ, làm sạch, chuẩn hóa, đối sánh và hợp nhất dữ liệu trên các nguồn khác nhau. Các công cụ như vậy có thể hoạt động như plug-and-play và yêu cầu ít thời gian giới thiệu nhất so với các phương pháp tiếp cận khác. 

Thang dữ liệu

Kết quả của một quá trình phân tích dữ liệu cũng tốt như chất lượng của dữ liệu đầu vào. Vì lý do này, việc hiểu những thách thức về chất lượng dữ liệu và triển khai giải pháp đầu cuối để khắc phục những lỗi này có thể giúp giữ cho dữ liệu của bạn sạch sẽ, chuẩn hóa và có thể sử dụng được cho bất kỳ mục đích nào. 

Data Ladder cung cấp bộ công cụ giàu tính năng giúp bạn loại bỏ các giá trị không nhất quán và không hợp lệ, tạo và xác thực các mẫu cũng như đạt được chế độ xem chuẩn hóa trên tất cả các nguồn dữ liệu, đảm bảo chất lượng dữ liệu cao, độ chính xác và khả năng sử dụng.

Thang dữ liệu - Phần mềm làm sạch dữ liệu

Truy cập Thang dữ liệu để biết thêm thông tin