Usanifu wa Data: Fafanua, Jaribio, na Ubadilishe

Usanifu wa Data

Ingawa mashirika yanahama kuelekea kuanzisha utamaduni wa data katika biashara yote, mengi bado yanatatizika kupata data zao sawa. Kuchota data kutoka kwa vyanzo tofauti na kupata miundo na uwasilishaji tofauti wa kile kinachopaswa kuwa taarifa sawa - husababisha vikwazo vikubwa katika safari yako ya data.

Timu hupitia ucheleweshaji na makosa zinapotekeleza shughuli zao za kawaida au kupata maarifa kutoka kwa mkusanyiko wa data. Matatizo kama haya hulazimisha biashara kuanzisha utaratibu wa kusawazisha data - unaohakikisha kuwa data iko katika mwonekano thabiti na sawa katika shirika lote. 

Hebu tuangalie kwa undani mchakato wa kusawazisha data: maana yake, hatua unazojumuisha, na jinsi unavyoweza kufikia mwonekano wa kawaida wa data katika biashara yako.

Usanifu wa Data ni Nini?

Kwa ufupi, kusawazisha data ni mchakato wa kubadilisha maadili ya data kutoka kwa umbizo lisilo sahihi hadi lililo sahihi. Ili kuwezesha mwonekano wa data sanifu, sawia na thabiti katika shirika lote, thamani za data lazima ziambatane na kiwango kinachohitajika - katika muktadha wa sehemu za data zinazomilikiwa.

Mfano wa makosa ya kusanifisha data

Kwa mfano, rekodi ya mteja yule yule anayeishi katika maeneo mawili tofauti haipaswi kuwa na hitilafu katika jina la kwanza na la mwisho, anwani ya barua pepe, nambari ya simu na anwani ya makazi:

jina Barua pepe Nambari ya simu Tarehe ya kuzaliwa Jinsia Anwani ya Makazi
John Oneel john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W Olimpic BL # 200
Chanzo 1

Jina la kwanza Jina la familia Barua pepe Nambari ya simu Tarehe ya kuzaliwa Jinsia Anwani ya Makazi
John O'neal john.neal_gmail.com + 1 516-465-9494 2 / 14 / 1987 Mwanaume 11400 W Olimpiki 200
Chanzo 2

Katika mfano hapo juu, unaweza kuona aina zifuatazo za kutokwenda:

  1. Miundo: Chanzo cha kwanza kinashughulikia Jina la Mteja kama sehemu moja, huku cha pili kikihifadhi kama sehemu mbili - Jina la Kwanza na la Mwisho.
  2. Sifa: Chanzo cha kwanza kina a muundo halali wa barua pepe kutekelezwa kwenye uga wa anwani ya barua pepe, huku ya pili ikionekana kukosa @ ishara. 
  3. Aina ya data: Chanzo cha kwanza kinaruhusu tarakimu tu katika sehemu ya Nambari ya Simu, wakati cha pili kina uga wa aina ya mfuatano ambao una alama na nafasi pia.
  4. Format: Chanzo cha kwanza kina tarehe ya kuzaliwa katika umbizo MM/DD/YYYY, ilhali cha pili kiko katika umbizo DD/MM/YYYY. 
  5. Thamani ya kikoa: Chanzo cha kwanza kinaruhusu thamani ya Jinsia kuhifadhiwa kama M au F, wakati chanzo cha pili kinahifadhi fomu kamili - Mwanaume au Mwanamke.

Ukiukaji kama huo wa data husababisha kufanya makosa makubwa ambayo yanaweza kusababisha biashara yako kupoteza muda mwingi, gharama na juhudi. Kwa sababu hii, kutekeleza utaratibu wa mwisho hadi mwisho wa kusawazisha data ni muhimu kudumisha usafi wa data yako.

Jinsi ya Kusawazisha Data?

Usanifishaji wa data ni mchakato rahisi wa hatua nne. Lakini kulingana na asili ya kutokwenda kwa data yako na kile unajaribu kufikia, mbinu na mbinu zinazotumiwa kusawazisha zinaweza kutofautiana. Hapa, tunawasilisha kanuni ya jumla ambayo shirika lolote linaweza kutumia ili kushinda hitilafu zake za usanifishaji. 

  1. Bainisha kiwango ni nini

Ili kufikia jimbo lolote, lazima kwanza uelezee hali halisi ni nini. Katika hatua ya kwanza ya mchakato wowote wa kusanifisha data ni kutambua kile kinachohitajika ili kufikiwa. Njia bora ya kujua unachohitaji ni kuelewa mahitaji ya biashara. Unahitaji kuchanganua michakato ya biashara yako ili kuona ni data gani inahitajika na katika umbizo lipi. Hii itakusaidia kuweka msingi wa mahitaji yako ya data.

Ufafanuzi wa kawaida wa data husaidia kutambua:

  • Malipo ya data muhimu kwa mchakato wa biashara yako, 
  • Sehemu za data zinazohitajika za mali hizo,
  • Aina ya data, umbizo, na muundo thamani zao lazima ziambatane na,
  • Aina mbalimbali za thamani zinazokubalika kwa nyanja hizi, na kadhalika.

  1. Jaribu seti za data dhidi ya kiwango kilichobainishwa

Ukishapata ufafanuzi wa kawaida, hatua inayofuata ni kujaribu jinsi hifadhidata zako zinavyofanya kazi dhidi yao. Njia moja ya kutathmini hii ni kutumia profaili ya data zana zinazotoa ripoti za kina na kupata taarifa kama vile asilimia ya thamani zinazolingana na mahitaji ya uga wa data, kama vile:

  • Je, maadili yanafuata aina na umbizo la data linalohitajika?
  • Je, thamani ziko nje ya masafa yanayokubalika?
  • Je, maadili hutumia fomu zilizofupishwa, kama vile vifupisho na lakabu?
  • Ni anwani sanifu kama inahitajika - kama vile Usanifu wa USPS kwa anwani za Marekani?

  1. Badilisha maadili yasiyolingana

Sasa ni wakati wa kubadilisha maadili ambayo hayaambatani na kiwango kilichoainishwa. Hebu tuangalie mbinu za kawaida za kubadilisha data zinazotumiwa.

  • Uchanganuzi wa data - Baadhi ya sehemu za data lazima kwanza zichanganuliwe ili kupata vijenzi muhimu vya data. Kwa mfano, kuchanganua uga wa jina ili kutenganisha jina la kwanza, la kati na la mwisho, pamoja na viambishi awali au viambishi vyovyote vilivyopo katika thamani.
  • Aina ya data na ubadilishaji wa umbizo - Huenda ukahitaji kuondoa herufi zisizolingana wakati wa ubadilishaji, kwa mfano, kuondoa alama na alfabeti kutoka kwa nambari ya simu yenye tarakimu pekee.
  • Ulinganishaji wa muundo na uthibitishaji - Ubadilishaji wa muundo unafanywa kwa kusanidi usemi wa kawaida wa muundo. Kwa thamani za anwani za barua pepe zinazoambatana na usemi wa kawaida, lazima zichanganuliwe na kubadilishwa kuwa muundo uliobainishwa. anwani ya barua pepe inaweza kuthibitishwa kwa kutumia regex:

^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$

  • Upanuzi wa ufupisho - Majina ya kampuni, anwani na majina ya watu mara nyingi huwa na fomu zilizofupishwa ambazo zinaweza kusababisha mkusanyiko wako wa data kuwa na uwasilishaji tofauti wa habari sawa. Kwa mfano, unaweza kulazimika kupanua majimbo ya nchi, kama vile kubadilisha NY hadi New York.
  • Kuondoa kelele na kusahihisha tahajia - Maneno fulani hayaongezi maana yoyote kwa thamani, na badala yake, anzisha kelele nyingi katika mkusanyiko wa data. Thamani kama hizo zinaweza kutambuliwa katika mkusanyiko wa data kwa kuiendesha dhidi ya kamusi iliyo na maneno haya, kuyaalamisha, na kuamua yale ya kuondoa kabisa. Mchakato sawa unaweza kutekelezwa ili kupata makosa ya tahajia na kuandika.

  1. Jaribu upya mkusanyiko wa data dhidi ya kiwango kilichobainishwa

Katika hatua ya mwisho, seti ya data iliyobadilishwa inajaribiwa tena dhidi ya kiwango kilichobainishwa ili kujua asilimia ya makosa ya kusanifisha data ambayo yalirekebishwa. Kwa hitilafu ambazo bado zimesalia katika mkusanyiko wako wa data, unaweza kurekebisha au kusanidi upya mbinu zako na kuendesha data kupitia mchakato huo tena. 

Wrap up

Kiasi cha data inayotolewa leo - na aina mbalimbali za zana na teknolojia zinazotumiwa kunasa data hii - inaongoza makampuni kukabiliwa na fujo mbaya ya data. Wana kila kitu wanachohitaji lakini hawana uhakika kabisa kwa nini data haipo katika umbo na umbo linalokubalika na linaloweza kutumika. Kupitisha zana za kusawazisha data kunaweza kusaidia kurekebisha hitilafu kama hizo na kuwezesha utamaduni wa data unaohitajika sana katika shirika lako lote.

Unafikiri?

Tovuti hii inatumia Akismet kupunguza spam. Jifunze jinsi maoni yako yanasindika.