Een uitgebreide gids voor het opschonen van gegevens

Hoe meer gegevens we genereren, hoe meer schoonmaak we moeten doen. Maar wat maakt schoonmaakgegevens zo essentieel?

Gartner laat zien dat arm data kwaliteit kost bedrijven jaarlijks 12.9 miljoen dollar voor bedrijven. Het opschonen van gegevens is van cruciaal belang voor elke organisatie die afhankelijk is van nauwkeurige gegevens. De financiële kosten vormen slechts één probleem: gegevens van slechte kwaliteit kosten organisaties en datawetenschappers ook veel tijd om ze op te lossen. Een recent onderzoek onthulde dat datawetenschappers maar liefst 60% van hun tijd besteden aan het opschonen en organiseren van gegevens.

Wat is gegevensopschoning?

Het opschonen van gegevens, ook wel bekend als het opschonen van gegevens of het opschonen van gegevens, is het proces waarbij eventuele fouten of inconsistenties in gegevens worden opgespoord en gecorrigeerd (of verwijderd). Als onderdeel van het geheel beheer van gegevenskwaliteit raamwerk is het voornaamste doel het verbeteren van de gezondheid van gegevens, waarbij ervoor wordt gezorgd dat informatie accuraat, consistent en bruikbaar is.

Maar waarom kunnen we geen ruwe data gebruiken in plaats van zoveel tijd te besteden aan het opschonen van data?

• Verkeerd gespelde vermeldingen: Typefouten en spelfouten kunnen leiden tot categorisatiefouten.
• Inconsistente formaten: Datums, getallen of categorieën kunnen binnen dezelfde gegevensset anders worden weergegeven.
• Uitschieters en fouten: Ongebruikelijke of foutieve gegevens kunnen leiden tot onnauwkeurige analyses.
• Dubbele records: Overtollige gegevens kunnen leiden tot onnauwkeurige statistieken en conclusies.
• Nul of ontbrekende waarden: Onvolledige gegevens kunnen leiden tot hiaten in de analyse en kunnen leiden tot onnauwkeurige en/of beperkte inzichten.
• Onnauwkeurige gegevens: Onjuiste of verouderde informatie kan leiden tot onnauwkeurige beslissingen.
• Niet-gestandaardiseerde eenheden: Verschillende meeteenheden kunnen problemen met de inconsistentie van gegevens veroorzaken, vooral bij het vergelijken of aggregeren van gegevens.
• Incompatibele gegevens: Conflicterende gegevens uit verschillende bronnen kunnen discrepanties veroorzaken gegevens integratie en analyse.

Technieken voor het opschonen van gegevens

Het opschonen van de gegevens pakt deze uitdagingen aan door verschillende technieken te gebruiken.

Duplicaten verwijderen:

Hoe u dat doet: Gebruik algoritmen om dubbele rijen te identificeren en te verwijderen op basis van geselecteerde vitale kenmerken.

Voorbeelden en overwegingen: In een verkoopdatabase kunnen duplicaten ontstaan ​​uit meerdere vermeldingen voor dezelfde transactie. Het gegevensopschoningsproces omvat het samenvoegen of verwijderen van dergelijke duplicaten om nauwkeurige verkooprapportage te garanderen.

Omgaan met ontbrekende gegevens:

Hoe u dat doet: Opties omvatten imputatie, verwijdering of het gebruik van algoritmen die ontbrekende waarden kunnen verwerken. Bij imputatie kan gebruik worden gemaakt van gemiddelde, mediaan of modelgebaseerde strategieën zoals k-NN.

Voorbeelden en overwegingen: In een gezondheidszorgdataset kunnen ontbrekende patiëntgegevens, zoals bloeddrukmetingen, worden toegeschreven met behulp van statistische methoden om de volledigheid en integriteit van de gegevens te behouden.

Onjuiste gegevens corrigeren:

Hoe het te doen: gebruik gegevensvalidatie regels, consistentiecontroles en indien nodig handmatige beoordeling. Hulpmiddelen voor gegevensvoorbereiding kan helpen bij patroonafstemming en correcties.

Voorbeelden en overwegingen: Als u er bijvoorbeeld in een dataset voor de detailhandel voor zorgt dat alle vermeldingen van 'Los Angeles' consistent op dezelfde manier worden gespeld, in plaats van te verschijnen als 'LA' of 'LA', wordt nauwkeurige locatiegebaseerde analyse en rapportage gegarandeerd.

Omgaan met uitschieters:

Hoe u dit doet: Identificeer uitschieters met behulp van statistische methoden zoals de Z-score of IQR, en beslis vervolgens of u deze wilt beperken, transformeren of verwijderen.

Voorbeelden en overwegingen: In financiële gegevens kan een ongewoon hoog transactiebedrag duiden op fraude. Beslissen hoe met dergelijke uitschieters moet worden omgegaan, is van cruciaal belang voor fraudedetectie en risicobeheer.

Gegevens normaliseren:

Hoe u dat doet: Pas technieken toe zoals Min-Max-schaling, Z-score-normalisatie of log-transformaties.

Voorbeelden en overwegingen: In een dataset met variabelen zoals temperatuur en vochtigheid zorgt normalisatie ervoor dat deze variabelen zich op een consistente schaal bevinden, wat nauwkeurige weersvoorspellingsmodellen mogelijk maakt.

Validatie van gegevensconsistentie:

Hoe u dat doet: Maak validatieregels om relaties en consistentie tussen attributen te controleren.

Voorbeelden en overwegingen: In een inventarisdatabase is het valideren dat de totale voorraadwaarde overeenkomt met de som van de individuele itemwaarden essentieel voor de nauwkeurigheid van de voorraad.

Gegevens transformeren:

Hoe het te doen: Gebruik datatransformaties zoals het coderen voor categorische gegevens of het creëren van interactietermen op basis van analytische behoeften.

Voorbeelden en overwegingen: In een aanbevelingssysteem wordt one-hot-codering toegepast op productcategorieën om deze om te zetten in een formaat dat geschikt is voor machine learning-algoritmen, waardoor de nauwkeurigheid van productaanbevelingen wordt verbeterd.

Voordelen van gegevensopschoning

Het opschonen van gegevens is een essentieel onderdeel van de gegevensverwerking pijpleiding. Het is geen op zichzelf staande taak, maar werkt samen met andere voorverwerkingstechnieken om gegevens voor te bereiden voor analyse. Normalisatie, transformatie en foutcorrectie zijn allemaal een integraal onderdeel van het gegevensopschoningsproces. Voordelen van het opschonen van gegevens zijn onder meer:

• Verbeterde nauwkeurigheid: Schone data leiden tot nauwkeurige inzichten. Het opschonen van gegevens vormt een solide basis voor nauwkeurige analyse en besluitvorming door fouten te verwijderen en formaten te standaardiseren.
• Efficiëntie: Goed opgeschoonde gegevens stroomlijnen het analyseproces, waardoor de tijd die wordt besteed aan foutdetectie en -correctie tijdens de analytische fasen tot een minimum wordt beperkt.
• Omzetgroei: Schone data verfijnt marketingstrategieën door inzicht te bieden in klantgedrag, waardoor gerichte campagnes mogelijk zijn. Deze nauwkeurigheid bij het profileren helpt nieuwe kansen aan te boren en het aanbod te optimaliseren, waardoor de efficiëntie wordt vergroot en de omzetgroei wordt gestimuleerd.

Hoe u het juiste hulpmiddel voor het opschonen van gegevens kiest

Inzicht in hoe u uw gegevens kunt opschonen heeft alleen zin als u deze technieken effectief kunt toepassen. Door de juiste tools te kiezen, kan dit proces naadloos verlopen. Het is belangrijk om producten te kiezen die zijn afgestemd op uw specifieke zakelijke behoeften. Laten we eens kijken hoe u het juiste kunt selecteren hulpmiddel voor het opschonen van gegevens voor uw bedrijf:

Compatibiliteit en integratie

Het is belangrijk om een ​​tool voor het opschonen van gegevens te selecteren die compatibel is met uw bestaande systemen en gegevensformaten. Als uw gegevens bijvoorbeeld in SQL-databases zijn opgeslagen, moet de geselecteerde tool verbinding kunnen maken met deze gegevens en deze rechtstreeks kunnen manipuleren. Denk aan ondersteuning voor een breed scala aan gegevensbronnen zoals SQL, NoSQL en Excel, en aan het gemak waarmee de tool verbinding kan maken met andere analytische platforms.

Gebruiksgemak en leercurve

Het vinden van een tool die toegankelijk is voor zowel beginners als ervaren professionals is van cruciaal belang. Zoek naar tools met intuïtieve interfaces die geschikt zijn voor gebruikers met verschillende ervaringsniveaus. De beschikbaarheid van tutorials, documentatie en communityondersteuning kan het leerproces vergemakkelijken, waardoor de overgang voor alle betrokkenen soepel verloopt.

Schaalbaarheid en prestaties

Het vermogen van een tool om grote datasets te verwerken en mee te schalen met de groeiende databehoeften is van cruciaal belang, vooral voor organisaties met grote hoeveelheden data. Oplossingen die grootschalige activiteiten efficiënt kunnen beheren, zijn wellicht de perfecte keuze. Door de snelheid en het reactievermogen van verschillende reinigingswerkzaamheden te beoordelen, kunt u ervoor zorgen dat het gereedschap onder druk goed presteert.

Flexibiliteit en maatwerk

Het is van cruciaal belang om een ​​tool voor het opschonen van gegevens te kiezen die kan worden aangepast aan uw unieke of gespecialiseerde behoeften op het gebied van het opschonen van gegevens. U wilt een tool waarmee u aangepaste regels kunt maken of wijzigen als u met ingewikkelde gegevens werkt, zoals specifieke financiële formaten of aangepaste transactiecategorieën. Dit aanpassingsvermogen zorgt ervoor dat u het dataopschoningsproces kunt afstemmen op de unieke aspecten van uw data, ongeacht de complexiteit ervan of de specifieke eisen van uw branche.

Gegevenskwaliteitsborging

Continue monitoring en validatie van de gegevenskwaliteit zijn essentieel, en robuuste functies voor visualisatie en rapportage moeten hierbij helpen. Automatiseringsmogelijkheden, metrische visualisaties van gegevenskwaliteit en voortdurende ondersteuning moeten allemaal een rol spelen bij uw beslissing.

Security

Het is essentieel dat de tool voldoet aan de relevante normen voor gegevensbescherming. Bij het werken met gevoelige gegevens zijn tools die encryptie bieden en industriestandaard beveiligingsprotocollen volgen van cruciaal belang. Een zorgvuldige evaluatie van de beveiligingsfuncties van de tool en de naleving van industrienormen kunnen u helpen een weloverwogen keuze te maken.

Kosten en ondersteuning

Door het prijsmodel te analyseren, inclusief abonnementskosten en eventuele verborgen kosten, kunt u de tool afstemmen op uw budget. Open-sourceopties kunnen geschikt zijn voor kleinere budgetten, terwijl oplossingen op bedrijfsniveau uitgebreide ondersteuning bieden tegen een premie. Het evalueren van de kwaliteit van de klantenondersteuning, het afwegen van gratis versus betaalde opties en het overwegen van de totale investeringswaarde zijn essentiële stappen bij het vinden van de juiste tool voor uw organisatie.

Meer informatie over de beste tools voor het opschonen van gegevens.

Nu u begrijpt wat het opschonen van gegevens inhoudt en de betekenis ervan in moderne datagestuurde bedrijven, is de volgende stap het kiezen van de juiste tool. Astera heeft in verschillende sectoren snel de aandacht gekregen vanwege het gebruiksgemak en de robuuste functies voor het opschonen van gegevens. Laten we eens kijken waarom deze tool voor veel organisaties de voorkeur geniet.

Astera: Uw toegangspoort tot naadloze gegevensvoorbereiding 

Astera is intuïtief en gebruiksvriendelijk gegevensbeheerplatform waarmee gebruikers de gegevens naadloos kunnen extraheren, opschonen en voorbereiden. De belangrijkste kenmerken zijn onder meer:

• AI-aangedreven gegevensextractie: extraheer ongestructureerde gegevens met een paar klikken.
• Interactief Gegevensprofilering: Verkrijg visueel inzicht in uw gegevens.
• Geautomatiseerde gegevenskwaliteitscontroles: Implementeer standaardkwaliteitsregels.
• Gegevenstransformatie: ontwerp moeiteloos transformaties.
• Integratie met verschillende bronnen: maak verbinding met verschillende gegevensformaten.
• Ingebouwde planning en automatisering: verbeter de efficiëntie met geautomatiseerde workflows.

Astera ReportMiner valt op door zijn schaalbaarheid, kwaliteitsborging en intuïtieve interface. Het is geschikt voor verschillende sectoren, waaronder de detailhandel, de gezondheidszorg en de financiële sector, en biedt een kosteneffectieve oplossing zonder concessies te doen aan de prestaties of veiligheid. Astera vertegenwoordigt een strategische investering die een revolutie teweeg kan brengen in de manier waarop uw organisatie met gegevens omgaat, waardoor u zich meer kunt concentreren op het verkrijgen van inzichten en minder op het beheren van de fijne kneepjes van het opschonen van gegevens.

Ontgrendel vandaag nog de kracht van schone data!