చాలా మంది వ్యాపార నాయకులు తమ లక్ష్య లక్ష్యాలను చేరుకోవడంలో విఫలమవుతున్నందున పేలవమైన డేటా నాణ్యత ఆందోళన కలిగిస్తుంది. డేటా విశ్లేషకుల బృందం – నమ్మదగిన డేటా అంతర్దృష్టులను రూపొందించాలి – తమ సమయాన్ని 80% క్లీన్ చేయడానికి మరియు డేటాను సిద్ధం చేయడానికి వెచ్చిస్తారు, మరియు 20% సమయం మాత్రమే అసలు విశ్లేషణ చేయడమే మిగిలి ఉంది. బహుళ డేటాసెట్‌ల డేటా నాణ్యతను వారు మాన్యువల్‌గా ధృవీకరించాల్సి ఉన్నందున ఇది జట్టు ఉత్పాదకతపై భారీ ప్రభావాన్ని చూపుతుంది.
84% CEOలు తమ నిర్ణయాలపై ఆధారపడిన డేటా నాణ్యత గురించి ఆందోళన చెందుతున్నారు.
అటువంటి సమస్యలను ఎదుర్కొన్న తర్వాత, సంస్థలు స్వయంచాలక, సరళమైన మరియు మరింత ఖచ్చితమైన డేటాను శుభ్రపరిచే మరియు ప్రామాణీకరించే మార్గం కోసం చూస్తాయి. ఈ బ్లాగ్‌లో, డేటా ప్రక్షాళనలో పాల్గొన్న కొన్ని ప్రాథమిక కార్యకలాపాలను మరియు మీరు వాటిని ఎలా అమలు చేయవచ్చో మేము పరిశీలిస్తాము.
డేటా క్లీన్సింగ్ అంటే ఏమిటి?
డేటా ప్రక్షాళన అనేది విస్తృత పదం, ఇది ఏదైనా ఉద్దేశించిన ప్రయోజనం కోసం డేటాను ఉపయోగించుకునే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. ఇది డేటా నాణ్యత ఫిక్సింగ్ ప్రక్రియ, ఇది డేటాసెట్‌ల నుండి తప్పు మరియు చెల్లని సమాచారాన్ని తొలగిస్తుంది మరియు అన్ని విభిన్న మూలాధారాలలో స్థిరమైన వీక్షణను సాధించడానికి ప్రామాణిక విలువలు. ప్రక్రియ సాధారణంగా క్రింది కార్యకలాపాలను కలిగి ఉంటుంది:
- తీసివేసి భర్తీ చేయండి – డేటాసెట్‌లోని ఫీల్డ్‌లు తరచుగా లీడింగ్ లేదా ట్రేసింగ్ క్యారెక్టర్‌లు లేదా విరామచిహ్నాలను కలిగి ఉంటాయి, అవి ఎటువంటి ఉపయోగం లేనివి మరియు మెరుగైన విశ్లేషణ కోసం భర్తీ చేయడం లేదా తీసివేయడం అవసరం (ఖాళీలు, సున్నాలు, స్లాష్‌లు మొదలైనవి).
- అన్వయించండి మరియు విలీనం చేయండి – కొన్నిసార్లు ఫీల్డ్‌లు సమగ్ర డేటా మూలకాలను కలిగి ఉంటాయి, ఉదాహరణకు, ది చిరునామా ఫీల్డ్ కలిగి ఉంటుంది వీధి సంఖ్య, వీధీ పేరు, సిటీ, రాష్ట్రం, మొదలైనవి. అటువంటి సందర్భాలలో, సమగ్రమైన ఫీల్డ్‌లు తప్పనిసరిగా ప్రత్యేక నిలువు వరుసలుగా అన్వయించబడాలి, అయితే కొన్ని నిలువు వరుసలు తప్పనిసరిగా డేటా యొక్క మెరుగైన వీక్షణను పొందడానికి ఒకదానితో ఒకటి విలీనం చేయబడాలి - లేదా మీ వినియోగ సందర్భంలో పని చేసేవి.
- డేటా రకాలను మార్చండి – ఇది పరివర్తన వంటి ఫీల్డ్ యొక్క డేటా రకాన్ని మార్చడాన్ని కలిగి ఉంటుంది ఫోన్ సంఖ్య గతంలో ఉన్న ఫీల్డ్ స్ట్రింగ్ కు సంఖ్య. ఇది ఫీల్డ్‌లోని అన్ని విలువలు ఖచ్చితమైనవి మరియు చెల్లుబాటు అయ్యేలా నిర్ధారిస్తుంది.
- నమూనాలను ధృవీకరించండి – కొన్ని ఫీల్డ్‌లు చెల్లుబాటు అయ్యే నమూనా లేదా ఆకృతిని అనుసరించాలి. దాని కోసం, డేటా ప్రక్షాళన ప్రక్రియ ప్రస్తుత నమూనాలను గుర్తిస్తుంది మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి వాటిని మారుస్తుంది. ఉదాహరణకు, ది US ఫోన్ సంఖ్య నమూనాను అనుసరించడం: AAA-BBB-CCCC
- శబ్దాన్ని తీసివేయండి – డేటా ఫీల్డ్‌లు తరచుగా ఎక్కువ విలువను జోడించని పదాలను కలిగి ఉంటాయి మరియు అందువల్ల, శబ్దాన్ని పరిచయం చేస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఈ కంపెనీ పేర్లను పరిగణించండి 'XYZ Inc.', 'XYZ ఇన్కార్పొరేటెడ్', 'XYZ LLC'. అన్ని కంపెనీ పేర్లు ఒకేలా ఉంటాయి కానీ మీ విశ్లేషణ ప్రక్రియలు వాటిని ప్రత్యేకమైనవిగా పరిగణించవచ్చు మరియు Inc., LLC మరియు Incorporated వంటి పదాలను తీసివేయడం వలన మీ విశ్లేషణ యొక్క ఖచ్చితత్వం మెరుగుపడుతుంది.
- నకిలీలను గుర్తించడానికి డేటాను సరిపోల్చండి – డేటాసెట్‌లు సాధారణంగా ఒకే ఎంటిటీ కోసం బహుళ రికార్డులను కలిగి ఉంటాయి. కస్టమర్ పేర్లలో స్వల్ప వ్యత్యాసాలు మీ కస్టమర్ డేటాబేస్‌లో బహుళ ఎంట్రీలను చేయడానికి మీ బృందానికి దారితీయవచ్చు. క్లీన్ మరియు స్టాండర్డ్ డేటాసెట్‌లో ప్రత్యేకమైన రికార్డ్‌లు ఉండాలి - ఒక్కో ఎంటిటీకి ఒక రికార్డ్.
స్ట్రక్చర్డ్ వర్సెస్ అన్ స్ట్రక్చర్డ్ డేటా
డిజిటల్ డేటా యొక్క ఒక ఆధునిక అంశం ఏమిటంటే, ఇది సంఖ్యా ఫీల్డ్ లేదా టెక్స్ట్‌వల్ విలువకు అమర్చడంలో స్థిరంగా ఉండదు. నిర్మాణాత్మక డేటా అంటే కంపెనీలు సాధారణంగా పని చేస్తున్నాయి - పరిమాణ సులభంగా పని చేయడానికి స్ప్రెడ్‌షీట్‌లు లేదా పట్టికలు వంటి నిర్దిష్ట ఫార్మాట్‌లలో నిల్వ చేయబడిన డేటా. అయినప్పటికీ, వ్యాపారాలు నిర్మాణాత్మక డేటాతో మరింత ఎక్కువగా పని చేస్తున్నాయి... ఇది గుణాత్మక సమాచారం.
నిర్మాణాత్మక డేటాకు ఉదాహరణ టెక్స్ట్, ఆడియో మరియు వీడియో మూలాల నుండి సహజ భాష. ఆన్‌లైన్ సమీక్షల నుండి బ్రాండ్ సెంటిమెంట్‌ను సేకరించడం అనేది మార్కెటింగ్‌లో ఒక సాధారణమైనది. స్టార్ ఎంపిక నిర్మాణాత్మకమైనది (ఉదా. 1 నుండి 5 నక్షత్రాల స్కోర్), కానీ వ్యాఖ్య నిర్మాణాత్మకమైనది మరియు గుణాత్మక డేటా సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ ద్వారా ప్రాసెస్ చేయబడాలి (NLP) సెంటిమెంట్ యొక్క పరిమాణాత్మక విలువను రూపొందించడానికి అల్గారిథమ్‌లు.
క్లీన్ డేటాను ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
మీ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలోకి ప్రవేశించే ప్రతి పాయింట్‌ను ఆడిట్ చేయడం మరియు డేటా సరిగ్గా నమోదు చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవడానికి వాటిని ప్రోగ్రామ్‌పరంగా అప్‌డేట్ చేయడం అనేది క్లీన్ డేటాను నిర్ధారించడానికి అత్యంత ప్రభావవంతమైన మార్గం. ఇది అనేక విధాలుగా సాధించవచ్చు:
- ఫీల్డ్‌లు అవసరం - ఫారమ్ లేదా ఇంటిగ్రేషన్ తప్పనిసరిగా నిర్దిష్ట ఫీల్డ్‌లను తప్పక పాస్ చేయాలి.
- ఫీల్డ్ డేటా రకాలను ఉపయోగించడం - ఎంపిక కోసం పరిమిత జాబితాలను అందించడం, డేటాను ఫార్మాట్ చేయడానికి రెగ్యులర్ ఎక్స్‌ప్రెషన్‌లు మరియు డేటాను సరైన ఫార్మాట్‌కు పరిమితం చేయడానికి మరియు నిల్వ చేసిన రకానికి సరైన డేటా రకాల్లో డేటాను నిల్వ చేయడం.
- థర్డ్-పార్టీ సర్వీస్ ఇంటిగ్రేషన్ - చిరునామాను ధృవీకరించే చిరునామా ఫీల్డ్ వంటి డేటా సరిగ్గా నిల్వ చేయబడిందని నిర్ధారించడానికి థర్డ్-పార్టీ సాధనాలను సమగ్రపరచడం, స్థిరమైన, నాణ్యమైన డేటాను అందించగలదు.
- క్రమబద్దీకరణకు – మీ కస్టమర్‌లు వారి ఫోన్ నంబర్ లేదా ఇమెయిల్ చిరునామాను ధృవీకరించడం ద్వారా ఖచ్చితమైన డేటా నిల్వ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవచ్చు.
ఎంట్రీ పాయింట్ అనేది ఒక ఫారమ్ మాత్రమే కాదు, అది ఒక సిస్టమ్ నుండి మరొక సిస్టమ్‌కు డేటాను పంపే ప్రతి సిస్టమ్ మధ్య కనెక్టర్ అయి ఉండాలి. క్లీన్ డేటా నిల్వ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవడానికి సిస్టమ్‌ల మధ్య డేటాను సంగ్రహించడానికి, రూపాంతరం చేయడానికి మరియు లోడ్ చేయడానికి (ETL) కంపెనీలు తరచుగా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. కంపెనీలు పనితీరును ప్రోత్సహించాయి డేటా ఆవిష్కరణ వారి నియంత్రణలో ఉన్న డేటా కోసం అన్ని ఎంట్రీ పాయింట్లు, ప్రాసెసింగ్ మరియు యుటిలైజేషన్ పాయింట్‌లను డాక్యుమెంట్ చేయడానికి ఆడిట్‌లు. భద్రతా ప్రమాణాలు మరియు గోప్యతా నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండేలా ఇది కీలకం.
మీ డేటాను ఎలా క్లీన్ చేయాలి?
క్లీన్ డేటాను కలిగి ఉండటం సరైనది అయితే, లెగసీ సిస్టమ్‌లు మరియు డేటాను దిగుమతి చేసుకోవడం మరియు సంగ్రహించడం కోసం సడలించిన క్రమశిక్షణ తరచుగా ఉంటాయి. ఇది డేటా ప్రక్షాళనను చాలా మార్కెటింగ్ బృందాల కార్యకలాపాలలో భాగంగా చేస్తుంది. మేము డేటా ప్రక్షాళన ప్రక్రియలను కలిగి ఉన్న ప్రక్రియలను పరిశీలించాము. మీ సంస్థ డేటా ప్రక్షాళనను అమలు చేయగల ఐచ్ఛిక మార్గాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
ఎంపిక 1: కోడ్-ఆధారిత విధానాన్ని ఉపయోగించడం
పైథాన్ మరియు R డేటాను మార్చడానికి కోడింగ్ సొల్యూషన్స్ కోసం సాధారణంగా ఉపయోగించే రెండు ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్‌లు. మీరు మీ డేటా యొక్క స్వభావానికి అనుగుణంగా అల్గారిథమ్‌లను ట్యూన్ చేయడం వలన డేటాను క్లీన్ చేయడానికి స్క్రిప్ట్‌లను వ్రాయడం ప్రయోజనకరంగా అనిపించవచ్చు, అయినప్పటికీ, కాలక్రమేణా ఈ స్క్రిప్ట్‌లను నిర్వహించడం కష్టంగా ఉంటుంది. అంతేకాకుండా, నిర్దిష్ట దృశ్యాలను హార్డ్-కోడింగ్ చేయకుండా, వివిధ డేటాసెట్‌లతో బాగా పనిచేసే సాధారణీకరించిన పరిష్కారాన్ని కోడ్ చేయడం ఈ విధానంలో అతిపెద్ద సవాలు.
ఎంపిక 2: ప్లాట్‌ఫారమ్ ఇంటిగ్రేషన్ సాధనాలను ఉపయోగించడం
అనేక ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ప్రోగ్రామాటిక్ లేదా కోడ్‌లెస్‌ను అందిస్తాయి కనెక్టర్లకు సిస్టమ్‌ల మధ్య డేటాను సరైన ఫార్మాట్‌లో తరలించడానికి. అంతర్నిర్మిత ఆటోమేషన్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు జనాదరణ పొందుతున్నాయి, తద్వారా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు తమ కంపెనీ టూల్‌సెట్‌ల మధ్య సులభంగా కలిసిపోతాయి. ఈ సాధనాలు తరచుగా ట్రిగ్గర్ చేయబడిన లేదా షెడ్యూల్ చేయబడిన ప్రక్రియలను కలిగి ఉంటాయి, ఇవి ఒక సిస్టమ్ నుండి మరొక సిస్టమ్‌కు డేటాను దిగుమతి చేయడం, ప్రశ్నించడం లేదా వ్రాయడం ద్వారా అమలు చేయబడతాయి. కొన్ని ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు వంటివి రోబోటిక్ ప్రాసెస్ ఆటోమేషన్ (ప్రజాప్రాతినిధ్య) ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు, డేటా ఇంటిగ్రేషన్‌లు అందుబాటులో లేనప్పుడు స్క్రీన్‌లలో కూడా డేటాను నమోదు చేయగలవు.
ఎంపిక 3: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఉపయోగించడం
వాస్తవ-ప్రపంచ డేటాసెట్‌లు చాలా వైవిధ్యంగా ఉంటాయి మరియు ఫీల్డ్‌లపై ప్రత్యక్ష పరిమితులను అమలు చేయడం సరికాని ఫలితాలను ఇస్తుంది. ఇక్కడే కృత్రిమ మేధస్సు (AI) చాలా సహాయకారిగా ఉంటుంది. సరైన, చెల్లుబాటు అయ్యే మరియు ఖచ్చితమైన డేటాపై శిక్షణ నమూనాలు మరియు ఇన్‌కమింగ్ రికార్డ్‌లలో శిక్షణ పొందిన మోడల్‌లను ఉపయోగించడం ఫ్లాగ్ క్రమరాహిత్యాలు, ప్రక్షాళన అవకాశాలను గుర్తించడం మొదలైన వాటికి సహాయపడతాయి.
డేటా ప్రక్షాళన సమయంలో AIతో మెరుగుపరచబడే కొన్ని ప్రక్రియలు క్రింద పేర్కొనబడ్డాయి:
- నిలువు వరుసలో క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడం.
- సరికాని రిలేషనల్ డిపెండెన్సీలను గుర్తించడం.
- క్లస్టరింగ్ ద్వారా నకిలీ రికార్డులను కనుగొనడం.
- కంప్యూటెడ్ సంభావ్యత ఆధారంగా మాస్టర్ రికార్డ్‌లను ఎంచుకోవడం.
ఎంపిక 4: స్వీయ-సేవ డేటా నాణ్యత సాధనాలను ఉపయోగించడం
నిర్దిష్ట విక్రేతలు వివిధ డేటా నాణ్యత ఫంక్షన్‌లను టూల్స్‌గా ప్యాక్ చేస్తారు, ఉదాహరణకు డేటా ప్రక్షాళన సాఫ్ట్‌వేర్. వారు విభిన్న మూలాధారాల్లో డేటాను ప్రొఫైలింగ్ చేయడానికి, శుభ్రపరచడానికి, ప్రామాణీకరించడానికి, సరిపోల్చడానికి మరియు విలీనం చేయడానికి పరిశ్రమ-ప్రముఖ అలాగే యాజమాన్య అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తారు. ఇటువంటి సాధనాలు ప్లగ్-అండ్-ప్లే వలె పని చేస్తాయి మరియు ఇతర విధానాలతో పోల్చితే తక్కువ మొత్తంలో ఆన్‌బోర్డింగ్ సమయం అవసరం.
డేటా నిచ్చెన
డేటా విశ్లేషణ ప్రక్రియ యొక్క ఫలితాలు ఇన్‌పుట్ డేటా నాణ్యతతో సమానంగా ఉంటాయి. ఈ కారణంగా, డేటా నాణ్యత యొక్క సవాళ్లను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఈ లోపాలను సరిదిద్దడానికి ఎండ్-టు-ఎండ్ పరిష్కారాన్ని అమలు చేయడం ద్వారా మీ డేటాను శుభ్రంగా, ప్రామాణికంగా మరియు ఏదైనా ఉద్దేశించిన ప్రయోజనం కోసం ఉపయోగించగలిగేలా ఉంచడంలో సహాయపడుతుంది.
డేటా ల్యాడర్ ఫీచర్-రిచ్ టూల్‌కిట్‌ను అందిస్తుంది, ఇది అస్థిరమైన మరియు చెల్లని విలువలను తొలగించడానికి, నమూనాలను రూపొందించడానికి మరియు ధృవీకరించడానికి మరియు అధిక డేటా నాణ్యత, ఖచ్చితత్వం మరియు వినియోగానికి భరోసానిస్తూ అన్ని డేటా మూలాధారాల్లో ప్రామాణిక వీక్షణను సాధించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.
