Gegevenshygiëne: een beknopte handleiding voor het opschonen van gegevens samenvoegen

Gegevenshygiëne - wat is een samenvoegingspoel

Een merge purge is een cruciale functie voor bedrijfsactiviteiten zoals direct mailmarketing en het verkrijgen van één enkele bron van waarheid. Veel organisaties zijn echter nog steeds van mening dat het merge purge-proces uitsluitend beperkt is tot Excel-technieken en -functies die weinig doen om de steeds complexere behoeften aan gegevenskwaliteit recht te zetten.

Deze handleiding helpt zakelijke en IT-gebruikers het proces van het opschonen van samenvoegingen te begrijpen en hen mogelijk te laten beseffen waarom hun teams niet langer kunnen blijven samenvoegen en opschonen via Excel.

Laten we beginnen!

Wat is een samenvoegingsproces of -functie?

Samenvoegen is het proces waarbij verschillende gegevensbronnen op één plaats worden samengebracht en tegelijkertijd slechte records en duplicaten uit de bron worden verwijderd.

Het kan eenvoudig worden beschreven in het volgende voorbeeld:

Klantgegevens

Merk op dat de bovenstaande afbeelding drie vergelijkbare records heeft met meerdere problemen met betrekking tot gegevenskwaliteit. Bij het toepassen van een merge purge-functie op dit record, wordt het omgezet in een schone en unieke uitvoer, zoals in het onderstaande voorbeeld:

Dubbele gegevens

Bij het samenvoegen en verwijderen van de duplicaten uit meerdere gegevensbronnen, toont het resultaat een geconsolideerde versie van het originele record. Een andere kolom [Industrie] is aan het record toegevoegd, afkomstig uit weer een andere versie van het record.

De uitvoer van een samenvoegingsproces creëert records die unieke informatie bevatten die het zakelijke doel van de gegevens dient. In het bovenstaande voorbeeld zullen de gegevens na optimalisatie dienen als een record dat betrouwbaar is voor marketeers in e-mailcampagnes.

Best practices voor het samenvoegen en opschonen van gegevens

Ongeacht de branche, het bedrijf of de grootte van het bedrijf, dienen zuiveringsprocessen voor samenvoegen als basis voor doelstellingen voor gegevenssturing. Hoewel de oefening uitsluitend beperkt was tot combinatie en eliminatie, is het samenvoegen en opschonen vandaag geëvolueerd tot een essentieel mechanisme waarmee gebruikers hun gegevens tot in detail kunnen analyseren.

Ondanks dat het proces nu grotendeels geautomatiseerd is door middel van uitgebreide samenvoegen purge software en tools, moeten gebruikers nog steeds de best practices voor het opschonen van gegevens samenvoegen. De volgende zijn enkele die ik u ten zeerste aanbeveel om te volgen:

  • Gefocust blijven op datakwaliteit: Voordat u een samenvoegingsoperatie uitvoert, is het essentieel om gegevens op te schonen en te standaardiseren, omdat dit ervoor zorgt dat het ontdubbelingsproces eenvoudiger wordt. Als u ontdubbelt zonder dat de gegevens worden opgeschoond, zullen de resultaten u alleen maar teleurstellen.
  • Vasthouden aan een realistisch plan: Dit is in het geval dat een eenvoudig proces voor het samenvoegen van gegevens geen prioriteit voor u is. Het wordt aanbevolen om een ​​plan op te stellen waarmee u kunt beoordelen welk type records u wilt samenvoegen en opschonen.
  • Uw gegevensmodel optimaliseren: Over het algemeen ontwikkelen bedrijven na een eerste fusieproces een beter begrip van hun datamodel. Zodra een voorlopig begrip van uw model is ontwikkeld, kunt u KPI's maken en de tijd die aan het algehele proces wordt besteed, verkorten.
  • Een lijst met lijsten bijhouden: Het opschonen van een lijst gaat niet noodzakelijk over het volledig verwijderen van de lijst. Met software voor het opschonen van gegevens samenvoegen kunt u de records opslaan en een database bijhouden van elke wijziging die in de lijst is aangebracht.
  • Eén enkele bron van waarheid behouden: Wanneer gebruikersgegevens afkomstig zijn uit verschillende records, worden discrepanties geconfronteerd als gevolg van ongelijksoortige informatie. In dit geval helpt samenvoegen en opschonen om een ​​enkele bron van waarheid te creëren. Dit omvat alle nodige informatie over de klant.

De voordelen van selfservice Merge Purge-software

Een effectieve oplossing om een ​​enkele bron van waarheid te creëren en ervoor te zorgen dat u de resterende best practices volgt, is het aanschaffen van software voor het samenvoegen van de waarheid. Zo'n tool zal oude records overschrijven met behulp van nieuwe informatie via een overlevingsproces van gegevens.

Bovendien kunnen zakelijke gebruikers met zelfbedieningstools voor het samenvoegen van gegevens gemakkelijk hun gegevensrecords samenvoegen en opschonen zonder dat ze over diepgaande programmeerkennis of -ervaring moeten beschikken.

De ideale tool voor het opschonen van samenvoegingen kan zakelijke gebruikers helpen met:

  • Voorbereiden van gegevens door beoordeling van fouten en informatieconsistentie
  • Gegevens opschonen en normaliseren in overeenstemming met gedefinieerde bedrijfsregels
  • Het matchen van meerdere lijsten via een combinatie van gevestigde algoritmen
  • Duplicaten verwijderen met een hoge nauwkeurigheid
  • Gouden records maken en één enkele bron van waarheid verkrijgen
  • & veel meer

Onnodig te zeggen dat in een tijdperk waarin automatisering essentieel is geworden voor zakelijk succes, bedrijven het zich niet kunnen veroorloven om het optimaliseren van hun bedrijfsgegevens uit te stellen. Daarom zijn moderne tools voor het samenvoegen / opschonen van gegevens nu de vlaggenschipoplossing geworden voor eeuwenoude problemen met betrekking tot complexe processen voor het samenvoegen en opschonen van gegevens.

Gegevensladder

De gegevens van een bedrijf zijn een van hun meest waardevolle bezittingen - en net als elk ander bedrijfsmiddel moeten gegevens worden gekoesterd. Hoewel bedrijven zich steeds meer richten op het verwerven van steeds meer informatie en het versterken van hun gegevensverzameling, blijven de verkregen gegevens inactief en nemen ze voor lange tijd dure CRM- of opslagruimte in beslag. In dergelijke gevallen moeten de gegevens worden opgeschoond voordat ze zakelijk kunnen worden gebruikt.

Het complexe proces van samenvoegen / opschonen kan echter worden vereenvoudigd door middel van een alles-in-één samenvoeg-opruimingssoftware waarmee u gegevensbronnen kunt samenvoegen en records kunt maken die echt waardevol zijn.

Data Ladder is een softwarebedrijf voor datakwaliteit dat zich toelegt op het helpen van zakelijke gebruikers om het meeste uit hun data te halen door middel van datamatching, profilering, deduplicatie en verrijkingstools. Of het nu gaat om het matchen van miljoenen records via onze fuzzy matching-algoritmen, of het transformeren van complexe productgegevens door middel van semantische technologie, de datakwaliteitstools van Data Ladder bieden een superieur serviceniveau dat ongeëvenaard is in de branche.

Download een gratis proefversie

Wat denk je?

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Ontdek hoe uw reactiegegevens worden verwerkt.