Waarom gegevensopschoning van cruciaal belang is en hoe u processen en oplossingen voor gegevensreinheid kunt implementeren

Gegevens opschonen: hoe u uw gegevens kunt opschonen

Slechte gegevenskwaliteit is een toenemende zorg voor veel bedrijfsleiders omdat ze hun beoogde doelen niet halen. Het team van data-analisten – dat betrouwbare data-inzichten moet produceren – besteedt 80% van hun tijd aan het opschonen en voorbereiden van data, en slechts 20% van de tijd wordt overgelaten aan de eigenlijke analyse. Dit heeft een enorme impact op de productiviteit van het team, aangezien ze de datakwaliteit van meerdere datasets handmatig moeten valideren.

84% van de CEO's maakt zich zorgen over de kwaliteit van de gegevens waarop ze hun beslissingen baseren.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Nadat ze met dergelijke problemen zijn geconfronteerd, zoeken organisaties naar een geautomatiseerde, eenvoudigere en nauwkeurigere manier om gegevens op te schonen en te standaardiseren. In deze blog zullen we kijken naar enkele van de basisactiviteiten die betrokken zijn bij het opschonen van gegevens en hoe u deze kunt implementeren.

Wat is gegevensopschoning?

Gegevensopschoning is een brede term die verwijst naar het proces om gegevens bruikbaar te maken voor elk beoogd doel. Het is een proces voor het vaststellen van de gegevenskwaliteit dat onjuiste en ongeldige informatie uit datasets en gestandaardiseerde waarden elimineert om een ​​consistent beeld te krijgen van alle ongelijksoortige bronnen. Het proces omvat meestal de volgende activiteiten:

  1. Verwijderen en vervangen – Velden in een dataset bevatten vaak voorloop- of volgtekens of interpunctietekens die nutteloos zijn en moeten worden vervangen of verwijderd voor een betere analyse (zoals spaties, nullen, schuine strepen, enz.). 
  2. Ontleden en samenvoegen – Soms bevatten velden geaggregeerde gegevenselementen, bijvoorbeeld de Adres veld bevat HuisnummerStraatnaamStadLand, enz. In dergelijke gevallen moeten geaggregeerde velden worden geparseerd in afzonderlijke kolommen, terwijl sommige kolommen moeten worden samengevoegd om een ​​beter zicht op gegevens te krijgen - of iets dat werkt voor uw gebruiksgeval.
  3. Gegevenstypen transformeren – Dit omvat het wijzigen van het gegevenstype van een veld, zoals een transformatie Telefoonnummer veld dat eerder was Draad naar Aantal. Dit zorgt ervoor dat alle waarden in het veld nauwkeurig en geldig zijn. 
  4. Patronen valideren – Sommige velden worden verondersteld een geldig patroon of formaat te volgen. Daarom herkent het proces van gegevensopschoning huidige patronen en transformeert ze om nauwkeurigheid te garanderen. Bijvoorbeeld de Amerikaanse telefoon Aantal volgens het patroon: AAA-BBB-CCCC
  5. Verwijder ruis – Gegevensvelden bevatten vaak woorden die niet veel waarde toevoegen en dus ruis veroorzaken. Denk bijvoorbeeld aan deze bedrijfsnamen 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Alle bedrijfsnamen zijn hetzelfde, maar uw analyseprocessen kunnen ze als uniek beschouwen, en het verwijderen van woorden als Inc., LLC en Incorporated kan de nauwkeurigheid van uw analyse verbeteren.
  6. Match gegevens om duplicaten te detecteren – Datasets bevatten meestal meerdere records voor dezelfde entiteit. Kleine variaties in klantnamen kunnen ertoe leiden dat uw team meerdere vermeldingen in uw klantendatabase maakt. Een schone en gestandaardiseerde dataset moet unieke records bevatten - één record per entiteit. 

Gestructureerde versus ongestructureerde gegevens

Een modern aspect van digitale gegevens is dat ze niet consistent passen in een numeriek veld of tekstuele waarde. Gestructureerde data is waar bedrijven doorgaans mee werken: kwantitatief gegevens die zijn opgeslagen in specifieke formaten zoals spreadsheets of tabellen om gemakkelijker mee te werken. Bedrijven werken echter ook steeds meer met ongestructureerde data… dit is kwalitatieve data.

Een voorbeeld van ongestructureerde data is natuurlijke taal uit tekst-, audio- en videobronnen. Een veel voorkomende in marketing is het verzamelen van merksentiment uit online beoordelingen. De steroptie is gestructureerd (bijv. score van 1 tot 5 sterren), maar de opmerking is ongestructureerd en de kwalitatieve gegevens moeten worden verwerkt door middel van natuurlijke taalverwerking (NLP) algoritmen om een ​​kwantitatieve waarde van sentiment te vormen.

Hoe zorg je voor schone gegevens?

De meest effectieve manier om schone gegevens te garanderen, is door elk toegangspunt tot uw platforms te controleren en deze programmatisch bij te werken om ervoor te zorgen dat de gegevens correct worden ingevoerd. Dit kan op een aantal manieren worden bereikt:

  • Vereiste velden – ervoor zorgen dat een formulier of integratie specifieke velden moet passeren.
  • Veldgegevenstypen gebruiken – het verstrekken van beperkte lijsten voor selectie, reguliere expressies om gegevens op te maken en gegevens op te slaan in de juiste gegevenstypen om gegevens te beperken tot het juiste formaat en type opgeslagen.
  • Service-integratie van derden – integratie van tools van derden om ervoor te zorgen dat gegevens correct worden opgeslagen, zoals een adresveld dat het adres valideert, kan consistente, hoogwaardige gegevens opleveren.
  • Validatie – uw klanten hun telefoonnummer of e-mailadres laten valideren, kan ervoor zorgen dat nauwkeurige gegevens worden opgeslagen.

Een toegangspunt hoeft niet alleen een formulier te zijn, het moet de verbinding zijn tussen elk systeem dat gegevens van het ene systeem naar het andere doorgeeft. Bedrijven gebruiken vaak platforms om gegevens (ETL) te extraheren, te transformeren en te laden tussen systemen om ervoor te zorgen dat schone gegevens worden opgeslagen. Bedrijven worden aangemoedigd om te presteren gegevensontdekking audits om alle toegangspunten, verwerkings- en gebruikspunten te documenteren voor de gegevens die onder hun controle vallen. Dit is ook van cruciaal belang om te zorgen voor naleving van beveiligingsnormen en privacyregelgeving.

Hoe u uw gegevens kunt opschonen?

Hoewel schone gegevens optimaal zijn, bestaan ​​er vaak legacy-systemen en een lakse discipline voor het importeren en vastleggen van gegevens. Dit maakt het opschonen van gegevens een onderdeel van de activiteiten van de meeste marketingteams. We hebben gekeken naar de processen die betrokken zijn bij het opschonen van gegevens. Dit zijn de optionele manieren waarop uw organisatie gegevensopschoning kan implementeren:

Optie 1: Een op codes gebaseerde aanpak gebruiken

Python en R zijn twee veelgebruikte programmeertalen voor coderingsoplossingen om gegevens te manipuleren. Het schrijven van scripts om gegevens op te schonen kan nuttig lijken, omdat u de algoritmen kunt afstemmen op de aard van uw gegevens. Toch kan het moeilijk zijn om deze scripts in de loop van de tijd te onderhouden. Bovendien is de grootste uitdaging bij deze aanpak het coderen van een algemene oplossing die goed werkt met verschillende datasets, in plaats van specifieke scenario's hard te coderen. 

Optie 2: Platformintegratietools gebruiken

Veel platforms bieden programmatisch of codeloos connectoren om gegevens in het juiste formaat tussen systemen te verplaatsen. Ingebouwde automatiseringsplatforms winnen aan populariteit, zodat platforms gemakkelijker kunnen worden geïntegreerd tussen de toolsets van hun bedrijf. Deze tools bevatten vaak geactiveerde of geplande processen die kunnen worden uitgevoerd bij het importeren, opvragen of schrijven van gegevens van het ene systeem naar het andere. Sommige platforms, zoals Automatisering van robotprocessen (RPA)-platforms, kunnen zelfs gegevens in schermen invoeren wanneer gegevensintegraties niet beschikbaar zijn.

Optie 3: Kunstmatige intelligentie gebruiken

Real-world datasets zijn zeer divers en het implementeren van directe beperkingen op de velden kan onnauwkeurige resultaten opleveren. Dit is waar kunstmatige intelligentie (AI) kan erg handig zijn. Het trainen van modellen op correcte, geldige en nauwkeurige gegevens en het vervolgens gebruiken van de getrainde modellen op binnenkomende records kan helpen bij het signaleren van afwijkingen, het identificeren van opschoningsmogelijkheden, enz.

Enkele van de processen die tijdens het opschonen van gegevens met AI kunnen worden verbeterd, worden hieronder vermeld:

  • Afwijkingen in een kolom detecteren.
  • Het identificeren van onjuiste relationele afhankelijkheden.
  • Dubbele records vinden door middel van clustering.
  • Het selecteren van stamrecords op basis van de berekende waarschijnlijkheid.

Optie 4: Selfservice-tools voor gegevenskwaliteit gebruiken

Bepaalde leveranciers bieden verschillende functies voor gegevenskwaliteit in de vorm van tools, zoals: software voor het opschonen van gegevens. Ze gebruiken zowel toonaangevende als eigen algoritmen voor het profileren, opschonen, standaardiseren, matchen en samenvoegen van gegevens uit verschillende bronnen. Dergelijke tools kunnen als plug-and-play werken en vereisen de minste hoeveelheid onboarding-tijd in vergelijking met andere benaderingen. 

Gegevensladder

De resultaten van een data-analyseproces zijn zo goed als de kwaliteit van de invoergegevens. Om deze reden kan het begrijpen van de uitdagingen van gegevenskwaliteit en het implementeren van een end-to-end-oplossing voor het corrigeren van deze fouten helpen om uw gegevens schoon, gestandaardiseerd en bruikbaar te houden voor elk beoogd doel. 

Data Ladder biedt een toolkit met veel functies die u helpt inconsistente en ongeldige waarden te elimineren, patronen te creëren en te valideren en een gestandaardiseerd beeld te krijgen van alle gegevensbronnen, waardoor een hoge gegevenskwaliteit, nauwkeurigheid en bruikbaarheid wordt gegarandeerd.

Gegevensladder - Software voor het opschonen van gegevens

Bezoek Dataladder voor meer informatie