Perché la pulizia dei dati è fondamentale e come è possibile implementare processi e soluzioni per la pulizia dei dati

Pulizia dei dati: come pulire i tuoi dati

La scarsa qualità dei dati è una preoccupazione crescente per molti leader aziendali poiché non riescono a raggiungere gli obiettivi prefissati. Il team di analisti di dati, che dovrebbe produrre informazioni dettagliate sui dati affidabili, trascorre l'80% del tempo a pulire e preparare i dati e solo il 20% delle volte resta a fare l'analisi vera e propria. Ciò ha un enorme impatto sulla produttività del team poiché deve convalidare manualmente la qualità dei dati di più set di dati.

L'84% dei CEO è preoccupato per la qualità dei dati su cui basano le proprie decisioni.

Global CEO Outlook, Forbes Insight e KPMG

Dopo aver affrontato tali problemi, le organizzazioni cercano un modo automatizzato, più semplice e più accurato per pulire e standardizzare i dati. In questo blog, esamineremo alcune delle attività di base coinvolte nella pulizia dei dati e come implementarle.

Che cos'è la pulizia dei dati?

La pulizia dei dati è un termine ampio che si riferisce al processo di rendere i dati utilizzabili per qualsiasi scopo previsto. È un processo di correzione della qualità dei dati che elimina le informazioni errate e non valide dai set di dati e dai valori standardizzati per ottenere una visione coerente su tutte le fonti disparate. Il processo di solito comprende le seguenti attività:

  1. Rimuovi e sostituisci – I campi in un set di dati spesso contengono caratteri iniziali o di traccia o segni di punteggiatura che non sono utili e devono essere sostituiti o rimossi per un'analisi migliore (come spazi, zeri, barre e così via). 
  2. Analizza e unisci – A volte i campi contengono elementi di dati aggregati, ad esempio il Indirizzo campo contiene Numero civicoNome della stradaCittàRegione / Stato, ecc. In questi casi, i campi aggregati devono essere analizzati in colonne separate, mentre alcune colonne devono essere unite per ottenere una visione migliore dei dati o qualcosa che funzioni per il tuo caso d'uso.
  3. Trasforma i tipi di dati – Ciò comporta la modifica del tipo di dati di un campo, ad esempio una trasformazione Numero di telefono campo che era in precedenza Corda Numero. Ciò garantisce che tutti i valori nel campo siano accurati e validi. 
  4. Convalida i modelli – Alcuni campi dovrebbero seguire uno schema o un formato valido. Per questo, il processo di pulizia dei dati riconosce i modelli attuali e li trasforma per garantire l'accuratezza. Ad esempio, il Telefono USA Numero seguendo lo schema: AAA-BBB-CCCC
  5. Elimina il rumore – I campi dati spesso contengono parole che non aggiungono molto valore e quindi introducono rumore. Ad esempio, considera questi nomi di società "XYZ Inc.", "XYZ Incorporated", "XYZ LLC". Tutti i nomi di società sono gli stessi, ma i processi di analisi possono considerarli univoci e la rimozione di parole come Inc., LLC e Incorporated può migliorare l'accuratezza dell'analisi.
  6. Abbina i dati per rilevare i duplicati – I set di dati di solito contengono più record per la stessa entità. Lievi variazioni nei nomi dei clienti possono portare il tuo team a inserire più voci nel database dei clienti. Un set di dati pulito e standardizzato dovrebbe contenere record univoci, un record per entità. 

Dati strutturati e dati non strutturati

Un aspetto moderno dei dati digitali è che non sono coerenti nell'adattarsi a un campo numerico oa un valore testuale. I dati strutturati sono ciò con cui le aziende lavorano in genere: quantitativo dati archiviati in formati specifici come fogli di calcolo o tabelle con cui lavorare più facilmente. Tuttavia, anche le aziende lavorano sempre di più con dati non strutturati... questo è qualitativo dati.

Un esempio di dati non strutturati è il linguaggio naturale proveniente da sorgenti di testo, audio e video. Uno di quelli comuni nel marketing è raccogliere il sentimento del marchio dalle recensioni online. L'opzione stella è strutturata (es. punteggio da 1 a 5 stelle), ma il commento non è strutturato e i dati qualitativi devono essere elaborati attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) algoritmi per formare un valore quantitativo del sentimento.

Come garantire dati puliti?

Il mezzo più efficace per garantire la pulizia dei dati è controllare ogni punto di ingresso nelle tue piattaforme e aggiornarli in modo programmatico per garantire che i dati siano inseriti correttamente. Questo può essere ottenuto in diversi modi:

  • Campi obbligatori – garantire un modulo o un'integrazione deve superare campi specifici.
  • Utilizzo dei tipi di dati sul campo – fornire elenchi limitati per la selezione, espressioni regolari per formattare i dati e memorizzare i dati nei tipi di dati appropriati per vincolare i dati al formato e al tipo archiviati appropriati.
  • Integrazione di servizi di terze parti – l'integrazione di strumenti di terze parti per garantire che i dati siano archiviati correttamente, come un campo dell'indirizzo che convalida l'indirizzo, può fornire dati coerenti e di qualità.
  • Convalida – la convalida del numero di telefono o dell'indirizzo e-mail dei clienti può garantire che vengano archiviati dati accurati.

Un punto di ingresso non deve essere solo un modulo, dovrebbe essere il connettore tra ogni sistema che passa i dati da un sistema all'altro. Le aziende utilizzano spesso piattaforme per estrarre, trasformare e caricare dati (ETL) tra i sistemi per garantire l'archiviazione di dati puliti. Le aziende sono incoraggiate a esibirsi scoperta dei dati audit per documentare tutti i punti di ingresso, di elaborazione e di utilizzo per i dati sotto il loro controllo. Questo è fondamentale anche per garantire la conformità agli standard di sicurezza e alle normative sulla privacy.

Come pulire i tuoi dati?

Sebbene disporre di dati puliti sarebbe ottimale, spesso esistono sistemi legacy e una disciplina lassista per l'importazione e l'acquisizione dei dati. Ciò rende la pulizia dei dati una parte delle attività della maggior parte dei team di marketing. Abbiamo esaminato i processi implicati dai processi di pulizia dei dati. Di seguito sono riportati i modi opzionali in cui la tua organizzazione può implementare la pulizia dei dati:

Opzione 1: utilizzo di un approccio basato sul codice

PythonR sono due linguaggi di programmazione comunemente usati per la codifica di soluzioni per manipolare i dati. Scrivere script per pulire i dati può sembrare utile poiché puoi ottimizzare gli algoritmi in base alla natura dei tuoi dati, tuttavia, può essere difficile mantenere questi script nel tempo. Inoltre, la sfida più grande con questo approccio è codificare una soluzione generalizzata che funzioni bene con vari set di dati, piuttosto che scenari specifici di hardcoding. 

Opzione 2: utilizzo degli strumenti di integrazione della piattaforma

Molte piattaforme offrono programmatic o codeless connettori per spostare i dati tra i sistemi nel formato corretto. Le piattaforme di automazione integrate stanno guadagnando popolarità in modo che le piattaforme possano integrarsi più facilmente tra i set di strumenti della loro azienda. Questi strumenti spesso incorporano processi attivati ​​o pianificati che possono essere eseguiti durante l'importazione, l'esecuzione di query o la scrittura di dati da un sistema all'altro. Alcune piattaforme, come Automazione di processo robotizzata (RPA) piattaforme, possono anche inserire i dati nelle schermate quando non sono disponibili integrazioni dei dati.

Opzione 3: utilizzo dell'intelligenza artificiale

I set di dati del mondo reale sono molto diversi e l'implementazione di vincoli diretti sui campi può fornire risultati imprecisi. È qui che l'intelligenza artificiale (AI) può essere molto utile. I modelli di formazione su dati corretti, validi e accurati e quindi l'utilizzo dei modelli addestrati sui record in entrata possono aiutare a segnalare anomalie, identificare opportunità di pulizia, ecc.

Alcuni dei processi che possono essere migliorati con l'IA durante la pulizia dei dati sono menzionati di seguito:

  • Rilevamento di anomalie in una colonna.
  • Identificazione delle dipendenze relazionali errate.
  • Trovare record duplicati tramite il clustering.
  • Selezione dei record principali in base alla probabilità calcolata.

Opzione 4: utilizzo di strumenti per la qualità dei dati self-service

Alcuni fornitori offrono varie funzioni di qualità dei dati confezionate come strumenti, ad esempio software di pulizia dei dati. Utilizzano algoritmi proprietari e leader del settore per la profilazione, la pulizia, la standardizzazione, la corrispondenza e l'unione di dati tra fonti disparate. Tali strumenti possono fungere da plug-and-play e richiedono il minor tempo di onboarding rispetto ad altri approcci. 

Scala dati

I risultati di un processo di analisi dei dati sono buoni quanto la qualità dei dati di input. Per questo motivo, comprendere le sfide della qualità dei dati e implementare una soluzione end-to-end per correggere questi errori può aiutare a mantenere i dati puliti, standardizzati e utilizzabili per qualsiasi scopo previsto. 

Data Ladder offre un toolkit ricco di funzionalità che consente di eliminare valori incoerenti e non validi, creare e convalidare modelli e ottenere una visualizzazione standardizzata di tutte le origini dati, garantendo un'elevata qualità, accuratezza e usabilità dei dati.

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