Por que a limpeza de datos é fundamental e como se poden implementar procesos e solucións de limpeza de datos

Limpeza de datos: como limpar os seus datos

A mala calidade dos datos é unha preocupación crecente para moitos líderes empresariais, xa que non alcanzan os seus obxectivos. O equipo de analistas de datos, que se supón que produce información fiable sobre os datos, dedica o 80 % do seu tempo a limpar e preparar os datos e só o 20% das veces déixase facer a análise real. Isto ten un gran impacto na produtividade do equipo xa que teñen que validar manualmente a calidade dos datos de varios conxuntos de datos.

O 84% dos CEOs están preocupados pola calidade dos datos nos que basean as súas decisións.

Global CEO Outlook, Forbes Insight e KPMG

Despois de enfrontarse a estes problemas, as organizacións buscan unha forma automatizada, máis sinxela e precisa de limpar e estandarizar os datos. Neste blog, imos ver algunhas das actividades básicas implicadas na limpeza de datos e como podes implementalas.

Que é a limpeza de datos?

A limpeza de datos é un termo amplo que se refire ao proceso de facer que os datos sexan utilizables para calquera propósito previsto. É un proceso de corrección da calidade dos datos que elimina a información incorrecta e non válida dos conxuntos de datos e dos valores estandarizados para conseguir unha visión coherente de todas as fontes dispares. O proceso adoita incluír as seguintes actividades:

  1. Eliminar e substituír – Os campos dun conxunto de datos a miúdo conteñen caracteres ou signos de puntuación inicial ou de trazo que non serven de nada e que deben ser substituídos ou eliminados para unha mellor análise (como espazos, ceros, barras inclinadas, etc.). 
  2. Analizar e fusionar – Ás veces os campos conteñen elementos de datos agregados, por exemplo, o dirección campo contén Número de rúaRúa Nomecidadeestado, etc. Nestes casos, os campos agregados deben analizarse en columnas separadas, mentres que algunhas columnas deben combinarse para ter unha mellor visión dos datos, ou algo que funcione para o seu caso de uso.
  3. Transformar tipos de datos – Isto implica cambiar o tipo de datos dun campo, como unha transformación Número de teléfono campo que era anteriormente Corda Número. Isto garante que todos os valores do campo sexan precisos e válidos. 
  4. Validar patróns – Suponse que algúns campos seguen un patrón ou formato válido. Para iso, o proceso de limpeza de datos recoñece os patróns actuais e transfórmaos para garantir a precisión. Por exemplo, o Teléfono dos EUA Número seguindo o patrón: AAA-BBB-CCCC
  5. Elimina o ruído – Os campos de datos a miúdo conteñen palabras que non engaden moito valor e, polo tanto, introducen ruído. Por exemplo, considere estes nomes de empresas "XYZ Inc.", "XYZ Incorporated", "XYZ LLC". Todos os nomes de empresas son iguais, pero os teus procesos de análise poden consideralos únicos e eliminar palabras como Inc., LLC e Incorporated pode mellorar a precisión da túa análise.
  6. Relaciona datos para detectar duplicados – Os conxuntos de datos adoitan conter varios rexistros para a mesma entidade. Lixeiras variacións nos nomes dos clientes poden levar ao teu equipo a facer varias entradas na túa base de datos de clientes. Un conxunto de datos limpo e estandarizado debe conter rexistros únicos: un rexistro por entidade. 

Datos estruturados versus datos non estruturados

Un aspecto moderno dos datos dixitais é que non son consistentes ao encaixar nun campo numérico ou nun valor textual. Os datos estruturados son os que normalmente traballan as empresas. cuantitativo datos almacenados en formatos específicos como follas de cálculo ou táboas para traballar con máis facilidade. Non obstante, as empresas tamén traballan con datos non estruturados cada vez máis... isto é cualitativo datos.

Un exemplo de datos non estruturados é a linguaxe natural de fontes de texto, audio e vídeo. Unha cousa común no marketing é recoller o sentimento da marca a partir das críticas en liña. A opción estrela está estruturada (por exemplo, puntuación de 1 a 5 estrelas), pero o comentario non está estruturado e os datos cualitativos deben procesarse mediante o procesamento da linguaxe natural (PNL) algoritmos para formar un valor cuantitativo do sentimento.

Como garantir os datos limpos?

O medio máis eficaz para garantir os datos limpos é auditar cada punto de entrada das túas plataformas e actualizalos mediante programación para garantir que os datos se introducen correctamente. Isto pódese conseguir de varias maneiras:

  • Campos obrigatorios – Garantir que un formulario ou integración debe pasar campos específicos.
  • Utilizar tipos de datos de campo – proporcionar listas limitadas para a selección, expresións regulares para dar formato aos datos e almacenar os datos nos tipos de datos axeitados para limitar os datos ao formato e tipo almacenados adecuados.
  • Integración de servizos de terceiros – A integración de ferramentas de terceiros para garantir que os datos se almacenan correctamente, como un campo de enderezo que valida o enderezo, pode proporcionar datos consistentes e de calidade.
  • validación – Que os seus clientes validen o seu número de teléfono ou enderezo de correo electrónico pode garantir que se almacenen datos precisos.

Un punto de entrada non debe ser só un formulario, debe ser o conector entre cada sistema que pasa datos dun sistema a outro. As empresas adoitan utilizar plataformas para extraer, transformar e cargar datos (ETL) entre sistemas para garantir que se almacenen datos limpos. Anímase ás empresas a actuar descubrimento de datos auditorías para documentar todos os puntos de entrada, procesamento e utilización dos datos baixo o seu control. Isto tamén é fundamental para garantir o cumprimento dos estándares de seguridade e as normas de privacidade.

Como limpar os teus datos?

Aínda que ter datos limpos sería óptimo, adoitan existir sistemas legados e unha disciplina laxa para importar e capturar datos. Isto fai que a limpeza de datos sexa parte das actividades da maioría dos equipos de marketing. Analizamos os procesos que implican os procesos de limpeza de datos. Estas son as formas opcionais nas que a súa organización pode implementar a limpeza de datos:

Opción 1: Usar un enfoque baseado en códigos

Pitão  R son dúas linguaxes de programación de uso habitual para codificar solucións para manipular datos. Escribir scripts para limpar datos pode parecer beneficioso xa que podes axustar os algoritmos segundo a natureza dos teus datos, aínda que pode ser difícil manter estes scripts ao longo do tempo. Ademais, o maior desafío con este enfoque é codificar unha solución xeneralizada que funcione ben con varios conxuntos de datos, en lugar de codificar escenarios específicos. 

Opción 2: Usando ferramentas de integración da plataforma

Moitas plataformas ofrecen programas ou sen código conectores mover datos entre sistemas no formato adecuado. As plataformas de automatización integradas están gañando popularidade para que as plataformas poidan integrarse máis facilmente entre os conxuntos de ferramentas da súa empresa. Estas ferramentas adoitan incorporar procesos desencadeados ou programados que se poden executar ao importar, consultar ou escribir datos dun sistema a outro. Algunhas plataformas, como Automatización de procesos robotizados (RPA), poden incluso introducir datos nas pantallas cando as integracións de datos non están dispoñibles.

Opción 3: Usar a Intelixencia Artificial

Os conxuntos de datos do mundo real son moi diversos e a implementación de restricións directas nos campos pode dar resultados imprecisos. Aquí é onde a intelixencia artificial (AI) pode ser moi útil. Os modelos de adestramento sobre datos correctos, válidos e precisos e, a continuación, o uso dos modelos adestrados nos rexistros entrantes poden axudar a marcar anomalías, identificar oportunidades de limpeza, etc.

Algúns dos procesos que se poden mellorar coa IA durante a limpeza de datos menciónanse a continuación:

  • Detección de anomalías nunha columna.
  • Identificación de dependencias relacionais incorrectas.
  • Buscar rexistros duplicados mediante a agrupación.
  • Selección de rexistros mestres en función da probabilidade calculada.

Opción 4: Usar ferramentas de autoservizo de calidade de datos

Algúns provedores ofrecen varias funcións de calidade de datos empaquetadas como ferramentas, como software de limpeza de datos. Usan algoritmos líderes no sector e propietarios para elaborar, depurar, estandarizar, combinar e combinar datos entre fontes dispares. Tales ferramentas poden actuar como plug-and-play e requiren a menor cantidade de tempo de incorporación en comparación con outros enfoques. 

Escaleira de datos

Os resultados dun proceso de análise de datos son tan bos como a calidade dos datos de entrada. Por este motivo, comprender os retos da calidade dos datos e implementar unha solución de extremo a extremo para corrixir estes erros pode axudar a manter os seus datos limpos, estandarizados e utilizables para calquera propósito previsto. 

Data Ladder ofrece un conxunto de ferramentas rico en funcións que che axuda a eliminar valores incoherentes e non válidos, crear e validar patróns e conseguir unha visión estandarizada de todas as fontes de datos, garantindo unha alta calidade, precisión e usabilidade dos datos.

Data Ladder - Software de limpeza de datos

Visita Data Ladder para obter máis información