پاك سازي داده

طبق مطالعات قبلی، "کمترین لذت بخش" شغل دانشمندان داده، پاکسازی داده ها بود که حدود 60 درصد از زمان آنها را می گرفت. دانشمندان داده حتی چند سال بعد همچنان بخش قابل توجهی از ساعات کاری خود را به ابتکارات پاکسازی داده ها اختصاص می دهند. علیرغم این واقعیت که یک نظرسنجی انجام شده در سال 2020 نشان داد که دانشمندان داده اکنون تنها حدود 45٪ از زمان خود را به کارهای آماده سازی داده ها مانند پاکسازی داده ها اختصاص می دهند، این هنوز نشان می دهد که پاکسازی داده ها به زمان و تلاش زیادی از دانشمندان داده نیاز دارد.
  اکثر مردم موافق هستند که کیفیت بینش و تجزیه و تحلیل شما در هنگام استفاده از داده ها به طور مستقیم با کیفیت داده هایی که استفاده می کنید مرتبط است. در اصل، تحلیل تولید شده از داده های بد نیز بد است. اگر می‌خواهید در شرکت خود فرهنگی ایجاد کنید که حول محور استفاده از داده‌های با کیفیت بالا برای تصمیم‌گیری باشد، یکی از مهم‌ترین گام‌های اولیه، پاک‌سازی داده‌ها است که به‌عنوان پاکسازی داده‌ها و پاک‌سازی داده‌ها نیز شناخته می‌شود.

پاکسازی داده ها فرآیند تعمیر یا از بین بردن داده های نادرست، خراب، فرمت نامناسب، تکراری یا ناکافی از یک مجموعه داده است. خطاهای تکراری یا برچسب گذاری داده ها هنگام ادغام چندین منبع داده رایج است. حتی اگر ممکن است به نظر مناسب باشند، داده های اشتباه ممکن است منجر به نتایج و الگوریتم های اشتباه شود.
رویه‌های خاص در فرآیند پاک‌سازی داده‌ها را نمی‌توان به صورت یکپارچه و جهانی تجویز کرد، زیرا آنها از مجموعه داده‌های مختلف متفاوت هستند. با این حال، ایجاد یک الگو برای روش تمیز کردن داده‌ها ضروری است تا مطمئن شوید که هر بار آن را به درستی دنبال می‌کنید.
پاکسازی داده ها نقش مهمی در فرآیند ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) ایفا می کند و به تضمین سازگاری، صحت و کیفیت بالای اطلاعات کمک می کند. با وجود این واقعیت که بسیاری از دانشمندان داده آن را به عنوان یکی از کم لذت ترین وظایف در کار خود رتبه بندی می کنند، پاکسازی داده ها ضروری است. علاوه بر این، با رعایت چند روش ساده، تمیز کردن داده ها ممکن است به میزان قابل توجهی دشوارتر شود. به خواندن ادامه دهید تا بدانید پاکسازی داده چیست، چرا مهم است و چگونه آن را به درستی انجام دهید.

تمیز کردن داده ها چیست؟
 تمیز کردن داده ها فرایند سازماندهی و رفع داده های نادرست ، ساختاری نادرست یا بی نظم است. به عنوان مثال ، اگر در یک نظرسنجی از آنها بخواهید ، می توانند شماره تلفن خود را در قالب های مختلف ارائه دهند. این شماره تلفن ها باید به گونه ای استاندارد شوند که همه آنها قبل از استفاده از آنها یکسان باشند.
 دلایل مختلفی وجود دارد که چرا داده ها ممکن است مانند این سازماندهی شوند. آدرس ها می توانند متناقض باشند ، سوابق می توانند تکثیر شوند و نیاز به یافتن و آشتی داشته باشند ، برخی از سوابق ممکن است از عبارات مختلفی مانند "برنده بسته" و "برنده بسته" استفاده کنند تا آنچه را که باید همان مقادیر باشد ، ارزشهای تهی را بیان کنند. به طور مناسب اداره شود و غیره.
برای پاکسازی داده ها ممکن است از تکنیک های بی شماری استفاده شود. بعضی اوقات این کار به صورت دستی در نمایش داده های اکسل ، پایتون یا SQL انجام می شود. افراد گهگاه از نرم افزاری در نظر گرفته شده برای تمیز کردن رویه داده ها ، مانند Trifacta استفاده می کنند. علاوه بر این ، گاهی اوقات در روشهای ETL استفاده می شود که داده های تمیز را از منابع استخراج می کند و در انبارها بارگذاری می شود.
بعضی اوقات ، به ویژه هنگامی که داده ها به صورت دستی توسط افراد ارسال می شوند ، اطلاعات فقط نادرست است.. تاریخ ها و اعداد اغلب به طور نادرست وارد می شوند ، و گاهی اوقات کپی ها ساخته می شوند. داده های تولید شده توسط ماشین به طور بالقوه می توانند حاوی خطاها باشند ، به ویژه اگر داده های تولید با داده های منابع داده آزمون ترکیب شوند.
بسیاری از داده های تولید شده توسط ماشین آلات به روشی تولید می شوند که برای ماشین ها مفید است اما برای انسان نیست. به عنوان یک تصویر ، در حالی که مقادیر زیادی از داده های رویداد را وارد می کنید ، برخی از زمینه ها اغلب در داخل یکدیگر قرار می گیرند تا داده ها را آسانتر کنند. اگرچه این ساختار غالباً برای روبات ها سودمند است ، اما تجزیه و تحلیل برای انسان چالش برانگیز است.

چگونه داده ها را پاک می کنید؟
 
روش‌هایی که برای حذف داده‌های نادرست از هر مجموعه داده استفاده می‌شود ممکن است متفاوت باشد، اما شما باید به‌طور روشمند به این مشکلات برخورد کنید. شما باید تا آنجا که می توانید اطلاعات خود را حفظ کنید و همچنین مطمئن شوید که مجموعه داده نهایی شما عاری از خطا باشد.
از آنجایی که شناسایی اشتباهات پس از به دست آوردن داده ها دشوار است، پاکسازی داده ها یک روش چالش برانگیز است. اغلب، هیچ راهی برای تشخیص درست و دقیق یک نقطه داده وجود ندارد.
در واقع، ممکن است بر روی شناسایی و حل و فصل نقاط داده ای تمرکز کنید که به روش های آشکارتر، با بقیه اطلاعات شما مخالف هستند یا مطابقت ندارند. این داده‌ها ممکن است بی‌فایده باشند، از جمله موارد پرت، ضعیف ارائه شوند یا مقادیر گمشده داشته باشند.
بر اساس آنچه قابل قبول است، می توانید از چند راه برای پاکسازی داده ها انتخاب کنید. جمع‌آوری داده‌ها تا جایی که می‌توانید کامل باشد، باید نتیجه باشد. باید مشروع، سازگار، منحصر به فرد و یکنواخت باشد.

اعمال محدودیت ها برای اطمینان از دقیق بودن داده های شما به عنوان اعتبار سنجی داده شناخته می شود. این معمولاً هنگام توسعه نظرسنجی ها یا سایر ابزارهای ارزیابی که خواستار ورود اطلاعات انسانی هستند ، قبل از شروع جمع آوری داده ها استفاده می شود.
  پس از جمع آوری داده های شما ، توصیه می شود از مجموعه داده های اصلی خود نسخه پشتیبان تهیه کرده و آن را ایمن نگه دارید. کپی کردن نسخه پشتیبان و کار از نسخه جدید مجموعه داده های خود به شما امکان می دهد در صورت بروز هرگونه اشتباه ، گردش کار خود را مجدداً راه اندازی کنید. بررسی مجموعه داده های خود برای داده های متناقض ، نادرست ، حذف شده یا دورتر به عنوان غربالگری داده ها شناخته می شود. این کار می تواند به صورت دستی یا با تکنیک های آماری انجام شود.

چرا داده های پاک مهم هستند؟
 
از آنجایی که کسب‌وکارها تلاش می‌کنند تا از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای بهبود عملکرد شرکت و کسب مزیت‌های رقابتی نسبت به رقبا استفاده کنند، عملیات‌های تجاری و تصمیم‌گیری بیشتر و بیشتر مبتنی بر داده‌ها می‌شوند. بنابراین، داده های پاک برای رهبران شرکت، مدیران بازاریابی، نمایندگان فروش و کارکنان عملیاتی و همچنین تیم های BI و علم داده ضروری است. این برای همه مشاغل، بزرگ و کوچک صادق است، اما به ویژه برای آنهایی که در خرده فروشی، خدمات مالی، و سایر بخش های داده فشرده هستند صادق است.
 سوابق مشتری و سایر داده‌های شرکت ممکن است قابل اعتماد نباشند، اگر داده‌ها به اندازه کافی پاک نشده باشند، و ابزارهای تجزیه و تحلیل ممکن است اطلاعات نادرستی تولید کنند. در نتیجه، ممکن است مسائل عملیاتی، فرصت های از دست رفته، تصمیمات تجاری ضعیف و برنامه های نادرست وجود داشته باشد که در نهایت ممکن است باعث افزایش هزینه ها و کاهش درآمد و سود شود. بر اساس برآوردی که هنوز از IBM استفاده می شود، نگرانی های مربوط به کیفیت داده ها به طور کلی 3.1 تریلیون دلار در سال 2016 برای کسب و کارهای آمریکایی هزینه داشت.

مجموعه داده ها با یافتن و از بین بردن اشتباهات ، که جوهر تمیز کردن داده ها است ، تمیز می شود. برای تضمین اینکه داده هایی که با آنها سر و کار دارید همیشه دقیق و با بیشترین کیفیت است ، تمیز کردن داده ها به عنوان هدف نهایی آن عمل می کند. شستشوی داده ها ، تمیز کردن داده ها و سایر اصطلاحات مشابه نیز برای توصیف پاکسازی داده ها استفاده می شود.
 استفاده از نرم افزار تخصصی برای رفع نادرستی داده ها به عنوان تمیز کردن "به کمک رایانه" گفته می شود. مقایسه داده های نادرست در یک پایگاه داده با داده های تمیز نحوه عملکرد برنامه است. علاوه بر این ، ورود اطلاعات دستی با هنجارهای استاندارد مقایسه می شود. به عنوان مثال ، هنگام سرمایه گذاری نام ایالت ها ، "کالیفرنیا" را به "کالیفرنیا" تبدیل می کند.
 Experian دریافت که 29 ٪ از مشاغل احساس می کنند که داده های آنها در یکی از نظرسنجی های خود نادرست است. مجموعه داده های سازمانی همچنین می تواند از نرخ حیرت انگیز وخیم شدن کیفیت رنج ببرد. به عنوان مثال ، براساس اکثر تحلیلگران ، داده های مشتری B2B با نرخ حداقل 30 درصد سالانه بدتر می شود و در برخی از مشاغل با گردش بالا ، حتی می تواند به 70 درصد سالانه برسد.

خواص داده های تمیز:
  اقدامات پاکیزگی و کیفیت کلی مجموعه داده ها شامل خصوصیات و ویژگی های زیر از داده ها است:
دقت
کامل بودن
ثبات
تمامیت
به موقع
یک لباس
اعتبار
معیارهای کیفیت داده ها توسط تیم های مدیریت داده برای نظارت بر این صفات و همچنین عناصری مانند نرخ خطا و میزان کلی اشتباهات در مجموعه داده ها تهیه شده اند. بسیاری از افراد همچنین تلاش می کنند تا تأثیر تجاری مسائل مربوط به کیفیت داده ها و ارزش مالی بالقوه پرداختن به آنها را تعیین کنند ، تا حدودی از طریق نظرسنجی ها و مکالمات با رهبران شرکت.

مراحل فرآیند پاکسازی داده ها:
 
بسته به اهداف جمع آوری داده و تجزیه و تحلیل، میزان وظیفه پاکسازی داده ها متفاوت است. به عنوان مثال، در حین انجام یک مطالعه کشف تقلب بر روی داده های تراکنش کارت اعتباری، یک دانشمند داده ممکن است بخواهد اعداد پرت را پیگیری کند زیرا ممکن است نشانه ای از تراکنش های مشکوک باشد. با این حال، رویه های زیر اغلب در فرآیند پاکسازی داده ها استفاده می شود:

پروفایل و بازرسی:
 
برای تعیین سطح کیفی داده ها و مشخص کردن هر گونه مشکلی که نیاز به اصلاح دارد، ابتدا مورد بررسی و ممیزی قرار می گیرد. به منظور شناسایی اشتباهات، ناسازگاری ها و سایر مسائل، این مرحله معمولاً شامل پروفایل داده می شود که روابط بین قطعات داده را ثبت می کند، کیفیت داده ها را ارزیابی می کند و آمار مجموعه داده ها را جمع آوری می کند.

تمیز کردن:
 
این هسته فرآیند پاکسازی داده ها است که در آن به داده های متناقض، تکراری و اضافی پرداخته می شود.
تایید:
 
پس از مرحله تمیز کردن، فرد یا گروهی که مسئول این کار است باید یک بار دیگر داده ها را بررسی کند تا پاکی آن را تأیید کند و اطمینان حاصل کند که با دستورالعمل ها و استانداردهای کیفیت داده های داخلی مطابقت دارد.

گزارش نویسی:
 
نتایج حاصل از فعالیت پاکسازی داده‌ها باید متعاقباً به مدیریت فناوری اطلاعات و کسب‌وکار اطلاع داده شود تا روندها و پیشرفت‌ها در کیفیت داده‌ها برجسته شود. این گزارش می‌تواند شامل اطلاعات به‌روز در مورد سطوح کیفیت داده‌ها و همچنین تعداد کل مشکلات کشف و رفع شده باشد.

روش های تمیز کردن داده ها
 
از طریق تمیز کردن داده ها ، روش های بی شماری برای ایجاد داده های قابل اعتماد و بهداشتی وجود دارد. موارد زیر تعدادی از تکنیک های تمیز کردن داده ها است:
 خلاص شدن از شر مشاهدات غیر ضروری اولین و اساسی ترین گام در تمیز کردن داده ها است. این روش شامل از بین بردن مشاهدات اضافی یا نامربوط است. مشاهداتی که مربوط به موضوع مورد نظر نیست ، به مشاهدات بی ربط گفته می شود. یک مکان مناسب برای شروع این است که اطمینان حاصل کنید که داده ها بی ربط هستند و دیگر نیازی به پاک کردن آن نخواهید داشت.
 استراتژی دیگر خلاص شدن از شر افراد ناخواسته است زیرا ممکن است در برخی از مدل ها دخالت کنند. نه تنها از بین بردن خارج از کشور به مدل بهتر عمل می کند ، بلکه دقت آن را نیز افزایش می دهد. با این حال ، باید یقین داشت که حذف آنها توجیه شده است.
 هنگام ورود به اعداد ، خطاهای کمی مکرر هستند. در صورت بروز هرگونه خطایی ، شماره های ورودی باید به داده های قابل خواندن واقعی تبدیل شوند. برای اینکه اعداد توسط سیستم قابل خواندن باشد ، تمام داده های ارائه شده باید تبدیل شوند. همه انواع داده های مجموعه داده باید یکسان باشد. عددی را نمی توان برای یک رشته اعمال کرد ، و عددی نمی تواند یک مقدار بولی باشد.
 علائم ناشی از اشتباهات انسانی باید برطرف شود و این ممکن است با استفاده از انواع الگوریتم ها و رویه ها انجام شود. نقشه برداری از داده ها و تغییر آنها در املای راست آنها ممکن است یکی از رویکردها باشد. مدل ها مقادیر مختلفی را متفاوت درمان می کنند ، بنابراین باید تایپ ها اصلاح شوند. املا و مورد رشته های موجود در داده ها بسیار مهم است.

تصمیم گیری موثرتر:
 
برنامه های تجزیه و تحلیل می توانند با داده های دقیق تر نتایج بهتری ارائه دهند. به همین دلیل، شرکت ها برای تصمیم گیری در مورد موضوعاتی مانند مراقبت های بهداشتی و ابتکارات دولتی و همچنین استراتژی تجاری و عملیات مجهزتر هستند.
 بهبود فروش و بازاریابی:
 
داده های مشتری اغلب ناقص، نادرست یا قدیمی هستند. کارایی کمپین های بازاریابی و فعالیت های فروش ممکن است با پاکسازی داده ها در مدیریت ارتباط با مشتری و سیستم های فروش افزایش یابد.

بهبود عملکرد در عملیات:
 
سازمان‌ها ممکن است با استفاده از داده‌های تمیز و باکیفیت از کمبود موجودی، مشکلات تحویل و سایر مسائلی که می‌تواند منجر به افزایش هزینه‌ها، کاهش سود و تیرگی روابط با مشتری شود، جلوگیری کنند.
افزایش استفاده از داده ها:
 
داده ها به عنوان یک دارایی مهم شرکت ظاهر شده اند، اما اگر از آنها استفاده نشود، نمی تواند ارزش اقتصادی ارائه کند. پاکسازی داده ها داده ها را قابل اعتمادتر می کند، که مدیران و کارمندان شرکت را تشویق می کند تا در جریان کار خود به آن وابسته باشند.
 
کاهش قیمت داده ها:
 
پاکسازی داده ها گسترش اشتباهات و مشکلات داده در سیستم ها و برنامه های تحلیلی را متوقف می کند. صرفه جویی در زمان و مالی طولانی مدت ناشی از اجتناب از نیاز به تیم های مدیریت فناوری اطلاعات و داده برای تصحیح مستمر مسائل مربوط به مجموعه داده ها است.
 ابتکارات حاکمیت داده، که به دنبال تضمین سازگاری و استفاده مناسب داده‌ها در سیستم‌های شرکتی هستند، همچنین نقش مهمی در پاکسازی داده‌ها و سایر رویکردهای کیفیت داده ایفا می‌کنند. یکی از ویژگی های یک برنامه مدیریت داده خوب، داده های پاک است.
 نتیجه:
 هنگام آماده سازی داده ها برای استفاده در عملیات عملیاتی یا تجزیه و تحلیل پایین دست، پاکسازی داده ها یک گام بسیار مهم است. ابزارهای کیفیت داده بهترین راه برای انجام آن هستند. این ابزارها ممکن است به طرق مختلفی مورد استفاده قرار گیرند، از رفع اشتباهات تایپی ساده تا تأیید داده ها در برابر لیستی از مقادیر واقعی شناخته شده.
ساختار حاکمیت داده قوی شامل پاکسازی داده ها می شود. نگهداری از داده های پاکسازی شده پس از اجرای موفقیت آمیز روش پاکسازی داده توسط یک شرکت انجام می شود. پاکسازی داده ها بهترین روش مدیریت داده است که ممکن است برای به حداکثر رساندن استفاده از داده ها مورد استفاده قرار گیرد، اما باید برای جلوگیری از پاکسازی مجدد گران قیمت داده ها حفظ شود.