เหตุใดการล้างข้อมูลจึงมีความสำคัญ และคุณจะนำกระบวนการและโซลูชันด้านความสะอาดของข้อมูลไปใช้ได้อย่างไร

การล้างข้อมูล: วิธีทำความสะอาดข้อมูลของคุณ

คุณภาพของข้อมูลที่ไม่ดีเป็นปัญหาที่เพิ่มขึ้นสำหรับผู้นำธุรกิจจำนวนมาก เนื่องจากพวกเขาไม่บรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้ ทีมนักวิเคราะห์ข้อมูล – ที่ควรสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้ – ใช้เวลา 80% ของเวลาในการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล และ เพียง 20% ของเวลา เหลือให้ทำการวิเคราะห์จริง สิ่งนี้มีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพการทำงานของทีม เนื่องจากพวกเขาต้องตรวจสอบคุณภาพข้อมูลของชุดข้อมูลหลายชุดด้วยตนเอง

84% ของ CEO มีความกังวลเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลที่พวกเขาใช้ตัดสินใจ

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

หลังจากประสบปัญหาดังกล่าว องค์กรต่างๆ มองหาวิธีการทำความสะอาดและกำหนดมาตรฐานที่เป็นอัตโนมัติ เรียบง่ายและแม่นยำยิ่งขึ้น ในบล็อกนี้ เราจะมาดูกิจกรรมพื้นฐานบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการล้างข้อมูล และวิธีที่คุณจะนำไปใช้

การล้างข้อมูลคืออะไร?

การล้างข้อมูลเป็นคำกว้างๆ ที่อ้างถึงกระบวนการทำให้ข้อมูลใช้งานได้ตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้ เป็นกระบวนการแก้ไขคุณภาพข้อมูลที่ขจัดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและไม่ถูกต้องออกจากชุดข้อมูลและค่ามาตรฐานเพื่อให้ได้มุมมองที่สอดคล้องกันในแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันทั้งหมด กระบวนการนี้มักประกอบด้วยกิจกรรมต่อไปนี้:

  1. ถอดเปลี่ยน – ฟิลด์ในชุดข้อมูลมักจะมีอักขระนำหน้าหรือติดตามหรือเครื่องหมายวรรคตอนที่ไม่มีประโยชน์และจำเป็นต้องเปลี่ยนหรือลบเพื่อการวิเคราะห์ที่ดีขึ้น (เช่น ช่องว่าง ศูนย์ เครื่องหมายทับ ฯลฯ) 
  2. แยกวิเคราะห์และผสาน – บางครั้งฟิลด์มีองค์ประกอบข้อมูลแบบรวม ตัวอย่างเช่น the ที่อยู่ ฟิลด์มี หมายเลขถนนชื่อถนนเมืองสถานะฯลฯ ในกรณีเช่นนี้ ฟิลด์ที่รวมกันจะต้องแยกวิเคราะห์เป็นคอลัมน์ที่แยกจากกัน ในขณะที่บางคอลัมน์ต้องถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อให้ได้มุมมองข้อมูลที่ดีขึ้น หรือบางอย่างที่เหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณ
  3. แปลงประเภทข้อมูล – สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนชนิดข้อมูลของฟิลด์ เช่น การแปลง โทร. สนามที่เคย เชือก ไปยัง จำนวน. เพื่อให้แน่ใจว่าค่าทั้งหมดในฟิลด์ถูกต้องและถูกต้อง 
  4. ตรวจสอบรูปแบบ – บางฟิลด์ควรจะเป็นไปตามรูปแบบหรือรูปแบบที่ถูกต้อง ด้วยเหตุนี้ กระบวนการล้างข้อมูลจะจดจำรูปแบบปัจจุบันและแปลงรูปแบบเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้อง ตัวอย่างเช่น US Phone จำนวน ตามรูปแบบ: AAA-BBB-CCCC
  5. ลบเสียงรบกวน – ฟิลด์ข้อมูลมักประกอบด้วยคำที่ไม่ได้เพิ่มคุณค่ามากนัก ดังนั้นจึงทำให้เกิดเสียงรบกวน ตัวอย่างเช่น พิจารณาชื่อบริษัทเหล่านี้ 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC' ชื่อบริษัททั้งหมดเหมือนกัน แต่กระบวนการวิเคราะห์ของคุณถือว่าไม่ซ้ำกัน และการลบคำอย่างเช่น Inc., LLC และ Incorporated สามารถปรับปรุงความถูกต้องของการวิเคราะห์ของคุณได้
  6. จับคู่ข้อมูลเพื่อตรวจหารายการซ้ำ – ชุดข้อมูลมักจะมีเรกคอร์ดหลายรายการสำหรับเอนทิตีเดียวกัน ชื่อลูกค้าที่แตกต่างกันเล็กน้อยอาจทำให้ทีมของคุณสร้างรายการหลายรายการในฐานข้อมูลลูกค้าของคุณ ชุดข้อมูลที่สะอาดและเป็นมาตรฐานควรมีเรกคอร์ดที่ไม่ซ้ำกัน – หนึ่งเรกคอร์ดต่อเอนทิตี 

ข้อมูลที่มีโครงสร้างกับไม่มีโครงสร้าง

มุมมองที่ทันสมัยประการหนึ่งของข้อมูลดิจิทัลคือ ไม่สอดคล้องกับฟิลด์ตัวเลขหรือค่าข้อความ ข้อมูลที่มีโครงสร้างคือสิ่งที่บริษัทมักจะทำงานด้วย – เชิงปริมาณ ข้อมูลที่จัดเก็บในรูปแบบเฉพาะ เช่น สเปรดชีตหรือตารางเพื่อให้ทำงานได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม ธุรกิจต่างๆ กำลังทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมากขึ้นเรื่อยๆ เช่นกัน… นี่คือ เชิงคุณภาพ ข้อมูล

ตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือภาษาธรรมชาติจากแหล่งที่มาของข้อความ เสียง และวิดีโอ สิ่งหนึ่งที่พบได้ทั่วไปในด้านการตลาดคือการรวบรวมความเชื่อมั่นของแบรนด์จากบทวิจารณ์ออนไลน์ ตัวเลือกดาวมีโครงสร้าง (เช่น คะแนน 1 ถึง 5 ดาว) แต่ความคิดเห็นไม่มีโครงสร้างและข้อมูลเชิงคุณภาพต้องได้รับการประมวลผลผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) อัลกอริธึมเพื่อสร้างมูลค่าเชิงปริมาณของความรู้สึก

จะมั่นใจได้อย่างไรว่าข้อมูลสะอาด?

วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการตรวจสอบข้อมูลที่สะอาดคือการตรวจสอบทุกจุดเข้าสู่แพลตฟอร์มของคุณและอัปเดตโดยทางโปรแกรมเพื่อให้แน่ใจว่ามีการป้อนข้อมูลอย่างถูกต้อง สามารถทำได้หลายวิธี:

  • ฟิลด์ที่ต้องการ – ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแบบฟอร์มหรือการรวมต้องผ่านฟิลด์เฉพาะ
  • การใช้ชนิดข้อมูลภาคสนาม – จัดเตรียมรายการที่จำกัดสำหรับการเลือก นิพจน์ทั่วไปเพื่อจัดรูปแบบข้อมูล และจัดเก็บข้อมูลในประเภทข้อมูลที่เหมาะสมเพื่อจำกัดข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบและประเภทที่เหมาะสมที่จัดเก็บไว้
  • การรวมบริการบุคคลที่สาม – การผสานรวมเครื่องมือของบุคคลที่สามเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการจัดเก็บอย่างเหมาะสม เช่น ฟิลด์ที่อยู่ที่ตรวจสอบความถูกต้องของที่อยู่ สามารถให้ข้อมูลที่มีคุณภาพและสม่ำเสมอ
  • การตรวจสอบ – ให้ลูกค้าของคุณตรวจสอบหมายเลขโทรศัพท์หรือที่อยู่อีเมลของพวกเขาสามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ถูกต้องจะถูกเก็บไว้

จุดเริ่มต้นไม่จำเป็นต้องเป็นเพียงรูปแบบ แต่ควรเป็นตัวเชื่อมระหว่างทุกระบบที่ส่งผ่านข้อมูลจากระบบหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่ง บริษัทมักใช้แพลตฟอร์มเพื่อดึง แปลง และโหลดข้อมูล (ETL) ระหว่างระบบเพื่อให้แน่ใจว่ามีการจัดเก็บข้อมูลที่สะอาด บริษัทส่งเสริมให้ดำเนินการ การค้นพบข้อมูล การตรวจสอบเพื่อจัดทำเอกสารจุดเริ่มต้น การประมวลผล และการใช้งานทั้งหมดสำหรับข้อมูลที่อยู่ในการควบคุม นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัยและข้อกำหนดความเป็นส่วนตัวเช่นกัน

วิธีทำความสะอาดข้อมูลของคุณ?

แม้ว่าการมีข้อมูลที่สะอาดจะเหมาะสมที่สุด แต่ระบบเดิมและระเบียบวินัยที่หละหลวมในการนำเข้าและรวบรวมข้อมูลมักจะมีอยู่ ทำให้การล้างข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของกิจกรรมของทีมการตลาดส่วนใหญ่ เราตรวจสอบกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการล้างข้อมูล ต่อไปนี้คือทางเลือกที่องค์กรของคุณสามารถใช้การล้างข้อมูล:

ตัวเลือกที่ 1: การใช้แนวทางตามรหัส

หลาม และ  R เป็นภาษาโปรแกรมสองภาษาที่ใช้กันทั่วไปสำหรับโซลูชันการเข้ารหัสเพื่อจัดการข้อมูล การเขียนสคริปต์เพื่อล้างข้อมูลอาจดูมีประโยชน์เนื่องจากคุณต้องปรับแต่งอัลกอริทึมตามลักษณะของข้อมูลของคุณ อย่างไรก็ตาม การดูแลรักษาสคริปต์เหล่านี้เมื่อเวลาผ่านไปอาจเป็นเรื่องยาก นอกจากนี้ ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของแนวทางนี้คือการเขียนโค้ดโซลูชันทั่วไปที่ทำงานได้ดีกับชุดข้อมูลต่างๆ มากกว่าการเขียนโค้ดเฉพาะสถานการณ์เฉพาะ 

ตัวเลือกที่ 2: การใช้เครื่องมือการรวมแพลตฟอร์ม

หลายแพลตฟอร์มเสนอแบบเป็นโปรแกรมหรือไม่มีรหัส การเชื่อมต่อ เพื่อย้ายข้อมูลระหว่างระบบในรูปแบบที่เหมาะสม แพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติในตัวกำลังได้รับความนิยมเพื่อให้แพลตฟอร์มสามารถผสานรวมระหว่างชุดเครื่องมือของบริษัทได้ง่ายขึ้น เครื่องมือเหล่านี้มักจะรวมเอากระบวนการที่ทริกเกอร์หรือตามกำหนดเวลาที่สามารถเรียกใช้ในการนำเข้า การสืบค้น หรือการเขียนข้อมูลจากระบบหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่ง บางแพลตฟอร์มเช่น ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA) แพลตฟอร์ม ยังสามารถป้อนข้อมูลในหน้าจอเมื่อไม่มีการรวมข้อมูล

ตัวเลือกที่ 3: การใช้ปัญญาประดิษฐ์

ชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงมีความหลากหลายมากและการใช้ข้อจำกัดโดยตรงในฟิลด์สามารถให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง นี่คือที่ที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีประโยชน์มาก โมเดลการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่ถูกต้อง ถูกต้อง และแม่นยำ จากนั้นใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมกับเรกคอร์ดขาเข้า สามารถช่วยระบุความผิดปกติ ระบุโอกาสในการชำระล้าง ฯลฯ

กระบวนการบางอย่างที่สามารถปรับปรุงด้วย AI ในระหว่างการล้างข้อมูลมีดังต่อไปนี้:

  • การตรวจจับความผิดปกติในคอลัมน์
  • การระบุการพึ่งพาเชิงสัมพันธ์ที่ไม่ถูกต้อง
  • ค้นหาบันทึกที่ซ้ำกันผ่านการทำคลัสเตอร์
  • การเลือกมาสเตอร์เรคคอร์ดตามความน่าจะเป็นที่คำนวณได้

ตัวเลือกที่ 4: การใช้เครื่องมือคุณภาพข้อมูลแบบบริการตนเอง

ผู้จำหน่ายบางรายเสนอฟังก์ชันคุณภาพข้อมูลที่หลากหลายซึ่งรวมอยู่ในเครื่องมือ เช่น ซอฟต์แวร์ล้างข้อมูล. พวกเขาใช้อัลกอริธึมชั้นนำของอุตสาหกรรมและที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับการทำโปรไฟล์ การล้างข้อมูล การกำหนดมาตรฐาน การจับคู่ และการรวมข้อมูลข้ามแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน เครื่องมือดังกล่าวสามารถทำหน้าที่เป็น Plug-and-play และต้องใช้เวลาในการเริ่มต้นน้อยที่สุดเมื่อเทียบกับวิธีอื่นๆ 

บันไดข้อมูล

ผลลัพธ์ของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นดีพอๆ กับคุณภาพของข้อมูลที่ป้อนเข้ามา ด้วยเหตุนี้ การทำความเข้าใจความท้าทายของคุณภาพข้อมูลและการนำโซลูชันแบบ end-to-end ไปใช้เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดเหล่านี้สามารถช่วยให้ข้อมูลของคุณสะอาด เป็นมาตรฐาน และใช้งานได้ตามวัตถุประสงค์ที่ต้องการ 

Data Ladder นำเสนอชุดเครื่องมือที่มีคุณลักษณะหลากหลายซึ่งช่วยให้คุณขจัดค่าที่ไม่สอดคล้องกันและไม่ถูกต้อง สร้างและตรวจสอบรูปแบบ และบรรลุมุมมองที่เป็นมาตรฐานในแหล่งข้อมูลทั้งหมด เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพของข้อมูล ความถูกต้อง และความสามารถในการใช้งานสูง

Data Ladder - ซอฟต์แวร์ทำความสะอาดข้อมูล

ไปที่ Data Ladder เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติม