डेटा क्लीनिंग का महत्त्वाचं आहे आणि तुम्ही डेटा क्लीनली प्रक्रिया आणि सोल्यूशन्स कशा लागू करू शकता

डेटा क्लीनिंग: तुमचा डेटा कसा साफ करायचा

अनेक व्यावसायिक नेत्यांसाठी खराब डेटा गुणवत्ता ही चिंता वाढवणारी आहे कारण ते त्यांचे लक्ष्यित उद्दिष्ट पूर्ण करण्यात अयशस्वी ठरतात. डेटा विश्लेषकांची टीम - ज्याने विश्वासार्ह डेटा अंतर्दृष्टी तयार करणे अपेक्षित आहे - त्यांचा 80% वेळ डेटा साफ करण्यात आणि तयार करण्यात घालवते आणि फक्त 20% वेळ वास्तविक विश्लेषण करणे बाकी आहे. याचा संघाच्या उत्पादकतेवर खूप मोठा प्रभाव पडतो कारण त्यांना एकाधिक डेटासेटची डेटा गुणवत्ता व्यक्तिचलितपणे प्रमाणित करावी लागते.

84% सीईओ डेटाच्या गुणवत्तेबद्दल चिंतित आहेत ज्यावर ते त्यांचे निर्णय घेत आहेत.

ग्लोबल सीईओ आउटलुक, फोर्ब्स इनसाइट आणि केपीएमजी

अशा समस्यांना तोंड दिल्यानंतर, संस्था डेटा स्वच्छ आणि प्रमाणित करण्याचा स्वयंचलित, सोपा आणि अधिक अचूक मार्ग शोधतात. या ब्लॉगमध्‍ये, आम्‍ही डेटा साफ करण्‍यामध्‍ये गुंतलेल्या काही मूलभूत क्रियाकलापांबद्दल आणि तुम्ही ते कसे अंमलात आणू शकता ते पाहू.

डेटा क्लीनिंग म्हणजे काय?

डेटा साफ करणे ही एक व्यापक संज्ञा आहे जी कोणत्याही हेतूसाठी डेटा वापरण्यायोग्य बनविण्याच्या प्रक्रियेचा संदर्भ देते. ही एक डेटा गुणवत्ता निर्धारण प्रक्रिया आहे जी डेटासेट आणि प्रमाणित मूल्यांमधून चुकीची आणि अवैध माहिती काढून टाकते आणि सर्व भिन्न स्त्रोतांवर एक सुसंगत दृश्य प्राप्त करते. प्रक्रियेमध्ये सहसा खालील क्रियाकलाप समाविष्ट असतात:

  1. काढा आणि बदला – डेटासेटमधील फील्डमध्ये सहसा अग्रगण्य किंवा ट्रेसिंग वर्ण किंवा विरामचिन्हे असतात ज्यांचा उपयोग होत नाही आणि चांगल्या विश्लेषणासाठी (जसे की स्पेस, शून्य, स्लॅश इ.) बदलणे किंवा काढून टाकणे आवश्यक आहे. 
  2. पार्स करा आणि विलीन करा - कधीकधी फील्डमध्ये एकत्रित डेटा घटक असतात, उदाहरणार्थ, द पत्ता फील्ड समाविष्टीत आहे रस्ता क्रमांकरस्त्याचे नावशहरराज्य, इ. अशा प्रकरणांमध्ये, एकत्रित फील्ड स्वतंत्र स्तंभांमध्ये विश्लेषित केले जाणे आवश्यक आहे, तर डेटाचे चांगले दृश्य मिळविण्यासाठी काही स्तंभ एकत्र विलीन केले जाणे आवश्यक आहे – किंवा आपल्या वापराच्या केससाठी कार्य करणारे काहीतरी.
  3. डेटा प्रकार बदला - यामध्ये फील्डचा डेटा प्रकार बदलणे समाविष्ट आहे, जसे की ट्रान्सफॉर्मिंग फोन नंबर फील्ड जे पूर्वी होते अक्षरमाळा ते संख्या. हे सुनिश्चित करते की फील्डमधील सर्व मूल्ये अचूक आणि वैध आहेत. 
  4. नमुने प्रमाणित करा - काही फील्ड वैध पॅटर्न किंवा फॉरमॅटचे अनुसरण करतात. त्यासाठी, डेटा साफ करण्याची प्रक्रिया वर्तमान नमुने ओळखते आणि अचूकता सुनिश्चित करण्यासाठी त्यांचे रूपांतर करते. उदाहरणार्थ, द यूएस फोन संख्या नमुना खालील: AAA-BBB-CCCC
  5. आवाज काढा - डेटा फील्डमध्ये सहसा असे शब्द असतात जे जास्त मूल्य जोडत नाहीत आणि म्हणून, आवाज सादर करतात. उदाहरणार्थ, या कंपनीच्या नावांचा विचार करा 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. सर्व कंपनीची नावे सारखीच आहेत परंतु तुमची विश्लेषण प्रक्रिया त्यांना अद्वितीय मानू शकते आणि Inc., LLC आणि Incorporated सारखे शब्द काढून टाकल्याने तुमच्या विश्लेषणाची अचूकता सुधारू शकते.
  6. डुप्लिकेट शोधण्यासाठी डेटा जुळवा - डेटासेटमध्ये सामान्यतः एकाच घटकासाठी एकाधिक रेकॉर्ड असतात. ग्राहकांच्या नावांमध्ये थोडासा फरक तुमच्या टीमला तुमच्या ग्राहक डेटाबेसमध्ये एकाधिक नोंदी करण्यासाठी नेऊ शकतो. स्वच्छ आणि प्रमाणित डेटासेटमध्ये अद्वितीय रेकॉर्ड असणे आवश्यक आहे – प्रत्येक घटकासाठी एक रेकॉर्ड. 

संरचित विरुद्ध असंरचित डेटा

डिजिटल डेटाचा एक आधुनिक पैलू असा आहे की तो अंकीय फील्ड किंवा मजकूर मूल्यामध्ये बसण्यासाठी सुसंगत नाही. संरचित डेटा म्हणजे ज्या कंपन्या सहसा काम करत असतात - प्रमाणित स्प्रेडशीट किंवा टेबल्स सारख्या विशिष्ट फॉरमॅटमध्ये साठवलेला डेटा सुलभतेने कार्य करण्यासाठी. तथापि, व्यवसाय अधिकाधिक असंरचित डेटासह काम करत आहेत... हे आहे गुणात्मक डेटा.

मजकूर, ऑडिओ आणि व्हिडिओ स्रोतांमधून नैसर्गिक भाषा हे असंरचित डेटाचे उदाहरण आहे. मार्केटिंगमधील एक सामान्य गोष्ट म्हणजे ऑनलाइन पुनरावलोकनांमधून ब्रँड भावना गोळा करणे. तारा पर्याय संरचित आहे (उदा. 1 ते 5 तार्‍यांचा स्कोअर), परंतु टिप्पणी असंरचित आहे आणि गुणात्मक डेटावर नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेद्वारे प्रक्रिया करणे आवश्यक आहे (एनएलपी) भावनांचे परिमाणवाचक मूल्य तयार करण्यासाठी अल्गोरिदम.

स्वच्छ डेटाची खात्री कशी करावी?

स्वच्छ डेटा सुनिश्चित करण्याचे सर्वात प्रभावी माध्यम म्हणजे तुमच्या प्लॅटफॉर्ममधील प्रत्येक एंट्री पॉइंटचे ऑडिट करणे आणि डेटा योग्यरित्या प्रविष्ट केला गेला आहे याची खात्री करण्यासाठी त्यांना प्रोग्रामॅटिकरित्या अपडेट करणे. हे अनेक मार्गांनी पूर्ण केले जाऊ शकते:

  • आवश्यक फील्ड - फॉर्म किंवा एकत्रीकरण सुनिश्चित करण्यासाठी विशिष्ट फील्ड पास करणे आवश्यक आहे.
  • फील्ड डेटा प्रकार वापरणे - निवडीसाठी मर्यादित याद्या, डेटा फॉरमॅट करण्यासाठी रेग्युलर एक्स्प्रेशन्स आणि योग्य डेटा प्रकारांमध्ये डेटा संग्रहित करणे, डेटाला योग्य फॉरमॅट आणि प्रकारासाठी मर्यादित करणे.
  • तृतीय-पक्ष सेवा एकत्रीकरण - डेटा योग्यरित्या संग्रहित केला आहे याची खात्री करण्यासाठी तृतीय-पक्ष साधने एकत्रित करणे, पत्त्याचे प्रमाणीकरण करणार्‍या अॅड्रेस फील्डसारखे, सुसंगत, दर्जेदार डेटा प्रदान करू शकतात.
  • प्रमाणीकरण - तुमच्या ग्राहकांनी त्यांचा फोन नंबर किंवा ईमेल अॅड्रेस सत्यापित केल्याने अचूक डेटा संग्रहित असल्याची खात्री होऊ शकते.

एंट्री पॉईंट हा फक्त एक फॉर्म नसावा, तो प्रत्येक सिस्टममधील कनेक्टर असावा जो डेटा एका सिस्टममधून दुसऱ्या सिस्टमकडे जातो. स्वच्छ डेटा संग्रहित केला गेला आहे याची खात्री करण्यासाठी कंपन्या बर्‍याचदा सिस्टम्समधील डेटा काढण्यासाठी, ट्रान्सफॉर्म करण्यासाठी आणि लोड करण्यासाठी (ETL) प्लॅटफॉर्मचा वापर करतात. कंपन्यांना कामगिरी करण्यास प्रोत्साहित केले जाते डेटा शोध ऑडिट सर्व एंट्री पॉइंट्स, प्रोसेसिंग, आणि त्यांच्या नियंत्रणातील डेटासाठी वापराचे बिंदू दस्तऐवजीकरण करण्यासाठी. सुरक्षा मानके आणि गोपनीयता नियमांचे पालन सुनिश्चित करण्यासाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे.

तुमचा डेटा कसा साफ करायचा?

स्वच्छ डेटा असणे इष्टतम असले तरी, डेटा आयात करण्यासाठी आणि कॅप्चर करण्यासाठी लेगसी सिस्टम आणि शिस्तबद्ध शिस्त अनेकदा अस्तित्वात असते. यामुळे डेटा साफ करणे हा बहुतांश मार्केटिंग संघांच्या क्रियाकलापांचा एक भाग बनतो. डेटा क्लीनिंग प्रक्रियेमध्ये ज्या प्रक्रियांचा समावेश होतो त्या आम्ही तपासल्या. तुमची संस्था डेटा क्लीनिंग लागू करू शकते असे पर्यायी मार्ग येथे आहेत:

पर्याय 1: कोड-आधारित दृष्टीकोन वापरणे

python ला आणि R डेटा हाताळण्यासाठी कोडिंग सोल्यूशन्ससाठी दोन सामान्यतः वापरल्या जाणार्‍या प्रोग्रामिंग भाषा आहेत. डेटा साफ करण्यासाठी स्क्रिप्ट लिहिणे फायदेशीर वाटू शकते कारण आपण आपल्या डेटाच्या स्वरूपानुसार अल्गोरिदम ट्यून करू शकता, तरीही, कालांतराने या स्क्रिप्ट्स राखणे कठीण होऊ शकते. शिवाय, हार्ड-कोडिंग विशिष्ट परिस्थितींऐवजी विविध डेटासेटसह चांगले कार्य करणारे सामान्यीकृत समाधान कोड करणे हे या दृष्टिकोनातील सर्वात मोठे आव्हान आहे. 

पर्याय २: प्लॅटफॉर्म एकत्रीकरण साधने वापरणे

अनेक प्लॅटफॉर्म प्रोग्रामॅटिक किंवा कोडलेस ऑफर करतात कनेक्टर योग्य स्वरुपात सिस्टम दरम्यान डेटा हलविण्यासाठी. अंगभूत ऑटोमेशन प्लॅटफॉर्म लोकप्रिय होत आहेत जेणेकरुन प्लॅटफॉर्म त्यांच्या कंपनीच्या टूलसेटमध्ये सहजपणे एकत्रित होऊ शकतील. ही साधने सहसा ट्रिगर केलेल्या किंवा शेड्यूल केलेल्या प्रक्रियांचा समावेश करतात ज्या एका सिस्टममधून दुसर्‍या सिस्टममध्ये डेटा आयात करणे, क्वेरी करणे किंवा लिहिणे यावर चालवल्या जाऊ शकतात. काही प्लॅटफॉर्म, जसे रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) प्लॅटफॉर्म, डेटा एकत्रीकरण उपलब्ध नसताना स्क्रीनमध्ये डेटा देखील प्रविष्ट करू शकतात.

पर्याय 3: कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरणे

वास्तविक-जागतिक डेटासेट खूप वैविध्यपूर्ण आहेत आणि फील्डवर थेट मर्यादा लागू केल्याने चुकीचे परिणाम मिळू शकतात. इथेच कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) खूप उपयुक्त ठरू शकते. योग्य, वैध आणि अचूक डेटावर प्रशिक्षण मॉडेल आणि त्यानंतर येणार्‍या रेकॉर्डवर प्रशिक्षित मॉडेल्सचा वापर केल्यास विसंगती ध्वजांकित करण्यात, साफ करण्याच्या संधी ओळखण्यात मदत होऊ शकते.

डेटा साफ करताना AI सह वाढवता येणाऱ्या काही प्रक्रिया खाली नमूद केल्या आहेत:

  • स्तंभातील विसंगती शोधत आहे.
  • अयोग्य रिलेशनल अवलंबित्व ओळखणे.
  • क्लस्टरिंगद्वारे डुप्लिकेट रेकॉर्ड शोधणे.
  • गणना केलेल्या संभाव्यतेवर आधारित मास्टर रेकॉर्ड निवडणे.

पर्याय 4: स्वयं-सेवा डेटा गुणवत्ता साधने वापरणे

काही विक्रेते टूल्स म्हणून पॅकेज केलेली विविध डेटा गुणवत्ता कार्ये देतात, जसे की डेटा साफ करणारे सॉफ्टवेअर. ते भिन्न स्त्रोतांमधील डेटा प्रोफाइलिंग, साफ करणे, मानकीकरण, जुळणी आणि विलीन करण्यासाठी उद्योग-अग्रणी तसेच मालकी अल्गोरिदम वापरतात. अशी साधने प्लग-अँड-प्ले म्हणून काम करू शकतात आणि इतर पद्धतींच्या तुलनेत कमीत कमी ऑनबोर्डिंग वेळ आवश्यक आहे. 

डेटा शिडी

डेटा विश्लेषण प्रक्रियेचे परिणाम इनपुट डेटाच्या गुणवत्तेइतकेच चांगले असतात. या कारणास्तव, डेटा गुणवत्तेतील आव्हाने समजून घेणे आणि या त्रुटी दूर करण्यासाठी एंड-टू-एंड सोल्यूशन लागू करणे तुमचा डेटा स्वच्छ, प्रमाणित आणि कोणत्याही हेतूसाठी वापरण्यायोग्य ठेवण्यास मदत करू शकते. 

डेटा लॅडर एक वैशिष्ट्यपूर्ण टूलकिट ऑफर करते जी तुम्हाला विसंगत आणि अवैध मूल्ये दूर करण्यात, नमुने तयार करण्यात आणि प्रमाणित करण्यात आणि उच्च डेटा गुणवत्ता, अचूकता आणि उपयोगिता सुनिश्चित करून सर्व डेटा स्रोतांमध्ये प्रमाणित दृश्य प्राप्त करण्यास मदत करते.

डेटा शिडी - डेटा क्लीनिंग सॉफ्टवेअर

अधिक माहितीसाठी डेटा शिडीला भेट द्या