Kwa Nini Usafishaji wa Data Ni Muhimu na Jinsi Unavyoweza Kutekeleza Taratibu na Suluhu za Usafi wa Data

Kusafisha Data: Jinsi ya Kusafisha Data yako

Ubora duni wa data ni wasiwasi unaoongezeka kwa viongozi wengi wa biashara wanaposhindwa kufikia malengo yao yaliyolengwa. Timu ya wachambuzi wa data - ambayo inapaswa kutoa maarifa ya kuaminika ya data - hutumia 80% ya wakati wao kusafisha na kuandaa data, na 20% tu ya wakati imebaki kufanya uchambuzi halisi. Hili lina athari kubwa kwa tija ya timu kwani inawabidi kuthibitisha wenyewe ubora wa data wa seti nyingi za data.

84% ya Wakurugenzi Wakuu wana wasiwasi kuhusu ubora wa data wanayotegemea maamuzi yao.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Baada ya kukumbana na masuala kama haya, mashirika hutafuta njia ya kiotomatiki, rahisi na sahihi zaidi ya kusafisha na kusawazisha data. Katika blogu hii, tutaangalia baadhi ya shughuli za kimsingi zinazohusika katika utakaso wa data, na jinsi unavyoweza kuzitekeleza.

Kusafisha Data ni Nini?

Usafishaji wa data ni neno pana linalorejelea mchakato wa kufanya data itumike kwa madhumuni yoyote yaliyokusudiwa. Ni mchakato wa kurekebisha ubora wa data ambao huondoa taarifa zisizo sahihi na batili kutoka kwa mkusanyiko wa data na thamani zilizosanifiwa ili kufikia mwonekano thabiti katika vyanzo vyote tofauti. Mchakato kawaida ni pamoja na shughuli zifuatazo:

  1. Ondoa na ubadilishe - Sehemu katika mkusanyiko wa data mara nyingi huwa na herufi zinazoongoza au kufuatilia au alama za uakifishaji ambazo hazina matumizi na zinahitaji kubadilishwa au kuondolewa kwa uchanganuzi bora (kama vile nafasi, sufuri, mikwaruzo n.k.). 
  2. Changanua na unganisha - Wakati mwingine uga huwa na vipengele vya data vilivyojumlishwa, kwa mfano, the Anwani shamba ina Nambari ya MtaaJina la mtaaMji/JijiHali, n.k. Katika hali kama hizi, sehemu zilizojumlishwa lazima zichanganuliwe katika safu wima tofauti, huku baadhi ya safu wima ziunganishwe ili kupata mwonekano bora wa data - au kitu ambacho kinafanya kazi kwa kesi yako ya utumiaji.
  3. Badilisha aina za data - Hii inahusisha kubadilisha aina ya data ya uga, kama vile kubadilisha Nambari ya simu uwanja ambao ulikuwa hapo awali Kamba kwa Idadi. Hii inahakikisha kwamba thamani zote katika uga ni sahihi na halali. 
  4. Thibitisha mifumo - Sehemu zingine zinapaswa kufuata muundo au umbizo halali. Kwa hilo, mchakato wa utakaso wa data unatambua mifumo ya sasa na kuibadilisha ili kuhakikisha usahihi. Kwa mfano, Simu ya Marekani Idadi kufuata muundo: AAA-BBB-CCCC
  5. Ondoa kelele - Sehemu za data mara nyingi huwa na maneno ambayo hayaongezi thamani kubwa na kwa hivyo, anzisha kelele. Kwa mfano, zingatia majina haya ya kampuni 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Majina yote ya kampuni ni sawa lakini michakato yako ya uchanganuzi inaweza kuyachukulia kuwa ya kipekee, na kuondoa maneno kama Inc., LLC, na Incorporated kunaweza kuboresha usahihi wa uchanganuzi wako.
  6. Linganisha data ili kugundua nakala - Seti za data kawaida huwa na rekodi nyingi za chombo kimoja. Tofauti kidogo katika majina ya wateja inaweza kusababisha timu yako kufanya maingizo mengi katika hifadhidata yako ya wateja. Seti safi ya data na sanifu inapaswa kuwa na rekodi za kipekee - rekodi moja kwa kila chombo. 

Data Iliyoundwa dhidi ya Isiyo na Muundo

Kipengele kimoja cha kisasa cha data ya dijiti ni kwamba hailingani katika uga wa nambari au thamani ya maandishi. Data iliyopangwa ni kile ambacho makampuni hufanya kazi nayo - upimaji data iliyohifadhiwa katika miundo maalum kama lahajedwali au jedwali ili kufanya kazi nayo kwa urahisi. Hata hivyo, biashara zinafanya kazi na data isiyo na muundo zaidi na zaidi pia… hii ni ubora data.

Mfano wa data ambayo haijaundwa ni lugha asilia kutoka kwa maandishi, sauti na vyanzo vya video. Moja ya kawaida katika uuzaji ni kupata maoni ya chapa kutoka kwa hakiki za mtandaoni. Chaguo la nyota limeundwa (km alama ya nyota 1 hadi 5), lakini maoni hayana muundo na data ya ubora lazima ichaguliwe kupitia usindikaji wa lugha asilia (NLP) algoriti kuunda thamani ya kiasi ya maoni.

Jinsi ya Kuhakikisha Data Safi?

Njia bora zaidi ya kuhakikisha data safi ni kukagua kila mahali unapoingia kwenye mifumo yako na kusasisha kiprogramu ili kuhakikisha kuwa data imeingizwa ipasavyo. Hii inaweza kukamilishwa kwa njia kadhaa:

  • Inahitaji mashamba - kuhakikisha fomu au muunganisho lazima upitishe nyanja maalum.
  • Kutumia aina za data za uwanja - kutoa orodha chache za uteuzi, usemi wa kawaida wa umbizo la data, na kuhifadhi data katika aina sahihi za data ili kubana data kwa umbizo na aina sahihi iliyohifadhiwa.
  • Ujumuishaji wa huduma ya mtu wa tatu - kuunganisha zana za wahusika wengine ili kuhakikisha data inahifadhiwa ipasavyo, kama vile sehemu ya anwani inayoidhinisha anwani, inaweza kutoa data thabiti na ya ubora.
  • Uthibitishaji - wateja wako wakithibitisha nambari zao za simu au barua pepe kunaweza kuhakikisha kuwa data sahihi imehifadhiwa.

Sehemu ya kuingilia sio lazima iwe fomu tu, inapaswa kuwa kiunganishi kati ya kila mfumo ambao hupitisha data kutoka kwa mfumo mmoja hadi mwingine. Kampuni mara nyingi hutumia majukwaa kutoa, kubadilisha, na kupakia data (ETL) kati ya mifumo ili kuhakikisha kuwa data safi inahifadhiwa. Makampuni yanahimizwa kufanya kazi ugunduzi wa data ukaguzi wa kuweka kumbukumbu maeneo yote ya kuingilia, uchakataji na matumizi ya data iliyo chini ya udhibiti wao. Hii ni muhimu ili kuhakikisha kufuata viwango vya usalama na kanuni za faragha pia.

Jinsi ya Kusafisha Data yako?

Ingawa kuwa na data safi kunaweza kuwa bora, mifumo ya urithi na nidhamu iliyolegea ya kuagiza na kunasa data mara nyingi huwepo. Hii inafanya utakaso wa data kuwa sehemu ya shughuli za timu nyingi za uuzaji. Tuliangalia michakato ambayo michakato ya utakaso wa data inahusisha. Hizi ndizo njia za hiari ambazo shirika lako linaweza kutekeleza usafishaji wa data:

Chaguo 1: Kutumia Mbinu inayotegemea Msimbo

Chatu na R ni lugha mbili za programu zinazotumiwa sana kwa suluhu za usimbaji ili kudhibiti data. Kuandika hati ili kusafisha data kunaweza kuonekana kuwa na manufaa kwa kuwa unapata kurekebisha algoriti kulingana na asili ya data yako, bado, inaweza kuwa vigumu kudumisha hati hizi kwa wakati. Kwa kuongezea, changamoto kubwa na mbinu hii ni kuweka suluhu ya jumla ambayo inafanya kazi vizuri na hifadhidata mbalimbali, badala ya hali maalum za kuweka rekodi ngumu. 

Chaguo 2: Kutumia Zana za Uunganishaji wa Jukwaa

Majukwaa mengi hutoa programu au bila kificho viungio kuhamisha data kati ya mifumo katika umbizo sahihi. Majukwaa ya kiotomatiki yaliyojengwa ndani yanapata umaarufu ili majukwaa yaweze kuunganishwa kwa urahisi kati ya zana za kampuni zao. Zana hizi mara nyingi hujumuisha michakato iliyoanzishwa au iliyoratibiwa ambayo inaweza kuendeshwa wakati wa kuagiza, kuuliza, au kuandika data kutoka kwa mfumo mmoja hadi mwingine. Baadhi ya majukwaa, kama Mchakato wa Robotic Automation (RPA) majukwaa, yanaweza hata kuingiza data kwenye skrini wakati miunganisho ya data haipatikani.

Chaguo la 3: Kutumia Akili Bandia

Seti za data za ulimwengu halisi ni tofauti sana na kutekeleza vizuizi vya moja kwa moja kwenye sehemu kunaweza kutoa matokeo yasiyo sahihi. Hapa ndipo akili ya bandia (AI) inaweza kusaidia sana. Miundo ya mafunzo kuhusu data sahihi, halali na sahihi kisha kutumia miundo iliyofunzwa kwenye rekodi zinazoingia inaweza kusaidia kuripoti hitilafu, kutambua fursa za kusafisha, n.k.

Baadhi ya michakato ambayo inaweza kuimarishwa na AI wakati wa utakaso wa data imetajwa hapa chini:

  • Inagundua hitilafu kwenye safu.
  • Kutambua tegemezi zisizo sahihi za uhusiano.
  • Kupata rekodi rudufu kwa njia ya kuunganisha.
  • Kuchagua rekodi kuu kulingana na uwezekano uliohesabiwa.

Chaguo la 4: Kutumia Zana za Ubora wa Data ya Kujihudumia

Wachuuzi fulani hutoa vipengele mbalimbali vya ubora wa data vilivyowekwa kama zana, kama vile programu ya kusafisha data. Wanatumia algoriti zinazoongoza katika tasnia na pia wamiliki kwa kuorodhesha, kusafisha, kusawazisha, kulinganisha na kuunganisha data kwenye vyanzo tofauti. Zana kama hizo zinaweza kufanya kazi kama programu-jalizi na kuhitaji muda mdogo zaidi wa kuabiri ikilinganishwa na mbinu zingine. 

Ngazi ya Takwimu

Matokeo ya mchakato wa uchanganuzi wa data ni sawa na ubora wa data ya ingizo. Kwa sababu hii, kuelewa changamoto za ubora wa data na kutekeleza suluhu la mwisho hadi mwisho la kurekebisha hitilafu hizi kunaweza kusaidia kuweka data yako ikiwa safi, iliyosanifiwa na itumike kwa madhumuni yoyote yanayokusudiwa. 

Data Ladder inatoa zana yenye vipengele vingi ambayo hukusaidia kuondoa thamani zisizolingana na batili, kuunda na kuthibitisha ruwaza, na kufikia mwonekano uliosanifiwa kwenye vyanzo vyote vya data, kuhakikisha ubora wa juu wa data, usahihi na utumiaji.

Ngazi ya Data - Programu ya Kusafisha Data

Tembelea Ngazi ya Data kwa Taarifa Zaidi