Veri Temizleme Neden Önemlidir ve Veri Temizliği Süreçlerini ve Çözümlerini Nasıl Uygulayabilirsiniz?

Veri Temizleme: Verilerinizi Nasıl Temizlersiniz?

Düşük veri kalitesi, hedeflenen hedeflerine ulaşamadıkları için birçok iş lideri için artan bir endişe kaynağıdır. Güvenilir veri içgörüleri üretmesi beklenen veri analistlerinden oluşan ekip, zamanlarının %80'ini verileri temizleyerek ve hazırlayarak geçirir ve zamanın sadece %20'si asıl analizi yapmak için bırakılır. Bu, birden çok veri kümesinin veri kalitesini manuel olarak doğrulamak zorunda oldukları için ekibin üretkenliği üzerinde büyük bir etkiye sahiptir.

CEO'ların %84'ü, kararlarını dayandırdıkları verilerin kalitesi konusunda endişeli.

Küresel CEO Görünümü, Forbes Insight ve KPMG

Bu tür sorunlarla karşılaştıktan sonra kuruluşlar, verileri temizlemenin ve standartlaştırmanın otomatik, daha basit ve daha doğru bir yolunu arar. Bu blogda, veri temizlemeyle ilgili bazı temel faaliyetlere ve bunları nasıl uygulayabileceğinize bakacağız.

Veri Temizleme Nedir?

Veri temizleme, verileri herhangi bir amaç için kullanılabilir hale getirme sürecini ifade eden geniş bir terimdir. Tüm farklı kaynaklarda tutarlı bir görünüm elde etmek için veri kümelerinden ve standart değerlerden yanlış ve geçersiz bilgileri ortadan kaldıran bir veri kalitesi düzeltme işlemidir. Süreç genellikle aşağıdaki faaliyetleri içerir:

  1. Kaldır ve değiştir – Bir veri kümesindeki alanlar genellikle, kullanılmayan ve daha iyi analiz için değiştirilmesi veya kaldırılması gereken (boşluklar, sıfırlar, eğik çizgiler vb.) baştaki veya izleme karakterleri veya noktalama işaretleri içerir. 
  2. Ayrıştırma ve birleştirme – Bazen alanlar, örneğin, Adres alan içerir Sokak NumarasıSokak adıCityEyalet, vb. Bu gibi durumlarda, toplu alanların ayrı sütunlara ayrıştırılması gerekirken, verilerin daha iyi bir görünümünü elde etmek için bazı sütunların birleştirilmesi gerekir - veya kullanım durumunuz için işe yarayan bir şey.
  3. Veri türlerini dönüştürün – Bu, dönüştürme gibi bir alanın veri türünün değiştirilmesini içerir. Yurtiçi alan daha önce dizi için Numara. Bu, alandaki tüm değerlerin doğru ve geçerli olmasını sağlar. 
  4. Modelleri doğrulama – Bazı alanların geçerli bir kalıp veya format izlemesi gerekir. Bunun için, veri temizleme süreci mevcut kalıpları tanır ve doğruluğu sağlamak için bunları dönüştürür. Örneğin, ABD Telefonu Numara kalıbı takip ederek: AAA-BBB-CCCC
  5. Gürültüyü kaldır – Veri alanları genellikle fazla değer katmayan ve dolayısıyla gürültü çıkaran sözcükler içerir. Örneğin, bu şirket adlarını 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC' olarak düşünün. Tüm şirket adları aynıdır ancak analiz süreçleriniz bunların benzersiz olduğunu düşünebilir ve Inc., LLC ve Incorporated gibi sözcükleri kaldırmak, analizinizin doğruluğunu artırabilir.
  6. Yinelenenleri tespit etmek için verileri eşleştirin – Veri kümeleri genellikle aynı varlık için birden çok kayıt içerir. Müşteri adlarındaki küçük farklılıklar, ekibinizin müşteri veritabanınıza birden çok giriş yapmasına neden olabilir. Temiz ve standartlaştırılmış bir veri kümesi, varlık başına bir kayıt olmak üzere benzersiz kayıtlar içermelidir. 

Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Veriler

Dijital verilerin modern bir yönü, sayısal bir alana veya metinsel değere uyma konusunda tutarlı olmamasıdır. Yapılandırılmış veriler, şirketlerin tipik olarak çalıştığı şeydir - nicel daha kolay çalışmak için elektronik tablolar veya tablolar gibi belirli biçimlerde depolanan veriler. Bununla birlikte, işletmeler giderek daha fazla yapılandırılmamış verilerle çalışıyor… bu nitel verileri.

Yapılandırılmamış verilere bir örnek, metin, ses ve video kaynaklarından gelen doğal dildir. Pazarlamada yaygın olanlardan biri, çevrimiçi incelemelerden marka duyarlılığı toplamaktır. Yıldız seçeneği yapılandırılmıştır (ör. 1 ila 5 yıldız arası puan), ancak yorum yapılandırılmamış ve nitel veriler doğal dil işleme yoluyla işlenmelidir (NLP) duygunun nicel bir değerini oluşturmak için algoritmalar.

Temiz Veriler Nasıl Sağlanır?

Temiz veri sağlamanın en etkili yolu, platformlarınızdaki her giriş noktasını denetlemek ve verilerin doğru şekilde girildiğinden emin olmak için bunları programlı olarak güncellemektir. Bu, birkaç yolla gerçekleştirilebilir:

  • Gerekli alanlar – bir formun veya entegrasyonun belirli alanları geçmesini sağlamak.
  • Alan veri türlerini kullanma – seçim için sınırlı listeler, verileri biçimlendirmek için düzenli ifadeler ve verileri depolanan uygun biçim ve türle sınırlamak için verileri uygun veri türlerinde depolamak.
  • Üçüncü taraf hizmet entegrasyonu – Adresi doğrulayan bir adres alanı gibi verilerin uygun şekilde saklanmasını sağlamak için üçüncü taraf araçlarını entegre etmek, tutarlı, kaliteli veriler sağlayabilir.
  • Onaylama – müşterilerinizin telefon numaralarını veya e-posta adreslerini doğrulamasını sağlamak, doğru verilerin saklanmasını sağlayabilir.

Bir giriş noktasının sadece bir form olması gerekmez, bir sistemden diğerine veri aktaran her sistem arasındaki bağlayıcı olmalıdır. Şirketler, temiz verilerin depolanmasını sağlamak için genellikle sistemler arasında verileri ayıklamak, dönüştürmek ve yüklemek (ETL) için platformlar kullanır. Şirketler performans göstermeye teşvik ediliyor veri keşfi kontrolleri altındaki veriler için tüm giriş noktalarını, işleme ve kullanım noktalarını belgelemek için denetimler. Bu, güvenlik standartlarına ve gizlilik düzenlemelerine uyumu sağlamak için de kritik öneme sahiptir.

Verilerinizi Nasıl Temizlersiniz?

Temiz verilere sahip olmak ideal olsa da, verileri içe aktarmak ve yakalamak için genellikle eski sistemler ve gevşek disiplin mevcuttur. Bu, veri temizlemeyi çoğu pazarlama ekibinin faaliyetlerinin bir parçası haline getirir. Veri temizleme süreçlerinin içerdiği süreçleri inceledik. Kuruluşunuzun veri temizliğini uygulayabileceği isteğe bağlı yollar şunlardır:

Seçenek 1: Kod Tabanlı Bir Yaklaşım Kullanma

Python ve R verileri işlemek için çözümleri kodlamak için yaygın olarak kullanılan iki programlama dilidir. Algoritmaları verilerinizin doğasına göre ayarlayabildiğiniz için verileri temizlemek için komut dosyaları yazmak faydalı görünebilir, ancak yine de bu komut dosyalarını zaman içinde korumak zor olabilir. Ayrıca, bu yaklaşımla ilgili en büyük zorluk, belirli senaryoları sabit kodlamak yerine çeşitli veri kümeleriyle iyi çalışan genelleştirilmiş bir çözümü kodlamaktır. 

Seçenek 2: Platform Entegrasyon Araçlarını Kullanma

Birçok platform programlı veya kodsuz konnektörleri Verileri sistemler arasında uygun biçimde taşımak için. Yerleşik otomasyon platformları, platformların şirketlerinin araç setleri arasında daha kolay entegre olabilmesi için popülerlik kazanıyor. Bu araçlar genellikle, bir sistemden diğerine veri alırken, sorgularken veya yazarken çalıştırılabilen tetiklenmiş veya zamanlanmış süreçleri içerir. gibi bazı platformlar Robotik Proses Otomasyonu (Güney Afrika) platformları, veri entegrasyonlarının olmadığı durumlarda ekranlara bile veri girebilmektedir.

Seçenek 3: Yapay Zekayı Kullanma

Gerçek dünya veri kümeleri çok çeşitlidir ve alanlara doğrudan kısıtlamalar uygulamak yanlış sonuçlar verebilir. Burası yapay zekanın (AI) çok yardımcı olabilir. Modelleri doğru, geçerli ve doğru veriler üzerinde eğitmek ve ardından gelen kayıtlarda eğitilmiş modelleri kullanmak, anormallikleri işaretlemeye, temizleme fırsatlarını belirlemeye vb. yardımcı olabilir.

Veri temizliği sırasında yapay zeka ile geliştirilebilecek süreçlerden bazıları aşağıda belirtilmiştir:

  • Bir sütundaki anormallikleri algılama.
  • Yanlış ilişkisel bağımlılıkları belirleme.
  • Kümeleme yoluyla yinelenen kayıtları bulma.
  • Hesaplanan olabilirliğe göre ana kayıtların seçilmesi.

Seçenek 4: Self Servis Veri Kalitesi Araçlarını Kullanma

Belirli satıcılar, aşağıdakiler gibi araçlar olarak paketlenmiş çeşitli veri kalitesi işlevleri sunar: veri temizleme yazılımı. Farklı kaynaklardaki verileri profilleme, temizleme, standartlaştırma, eşleştirme ve birleştirme için endüstri lideri ve tescilli algoritmalar kullanırlar. Bu tür araçlar tak-çalıştır işlevi görebilir ve diğer yaklaşımlara kıyasla en az alıştırma süresi gerektirir. 

Veri Merdiveni

Bir veri analizi sürecinin sonuçları, girdi verilerinin kalitesi kadar iyidir. Bu nedenle, veri kalitesinin zorluklarını anlamak ve bu hataları düzeltmek için uçtan uca bir çözüm uygulamak, verilerinizi temiz, standartlaştırılmış ve herhangi bir amaç için kullanılabilir durumda tutmanıza yardımcı olabilir. 

Data Ladder, yüksek veri kalitesi, doğruluk ve kullanılabilirlik sağlayarak, tutarsız ve geçersiz değerleri ortadan kaldırmanıza, kalıplar oluşturup doğrulamanıza ve tüm veri kaynaklarında standartlaştırılmış bir görünüm elde etmenize yardımcı olan zengin özelliklere sahip bir araç seti sunar.

Data Ladder - Veri Temizleme Yazılımı

Daha Fazla Bilgi İçin Data Ladder'ı ziyaret edin