Data Massaging: преимущества и передовые методы

Предположим, ваш руководитель просит вас получить доступ к базе данных вашей компании и найти конкретную информацию об определенном продукте или клиенте. Хотя это и кажется простой задачей, точно найти эту информацию может оказаться непросто, если база данных отформатирована не так, как вы ожидали. Хуже того, ваша база данных может содержать избыточные поля и поврежденные данные.

Так что же вы делаете сейчас?

Именно здесь на сцену выходит массирование данных.

Что такое массирование данных? И как вы массируете данные?

В этом блоге мы углубимся в процесс массирования данных, а также рассмотрим некоторые его ключевые преимущества и лучшие практики.

Что такое массинг данных?

Массирование данных, также известное как очистка данных or процесс очистки данных, — это способ удалить ненужную информацию из данных или очистить набор данных, чтобы сделать его пригодным для использования. Он включает в себя обработку данных для изменения форматов данных, удаления нежелательных символов, дубликатов, пробелов и т. д. Проще говоря, массирование данных – этопреобразование' шаг в ETL процесс.

Применение методов массажа к данным

Некоторые распространенные методы массирования данных, которые преобразуют данные в удобную форму, включают:

• Изменение формата исходных данных для совместимости с целевой системой (например, изменение формата даты с дд/мм/гггг на мм/дд/гггг).
• Замена отсутствующих значений значениями по умолчанию (например, ввод «0» всякий раз, когда количество не указано).
• Фильтрация данных, которые нежелательны в целевой системе.
• Проверка достоверности данных и исправление записей, которые могут привести к ошибкам (например, удаление специальных символов, таких как * ^ &, которые делают данные недействительными).
• Стандартизация данных для устранения вариаций (например, замена верхнего регистра на нижний или замена «01» на «1»).

Почему важно обрабатывать данные?

По IBM80 % времени специалиста по данным тратится на подготовку, очистку и организацию данных, и только 20 % времени остается на их анализ.

Это связано с тем, что предприятия обычно генерируют огромный объем данных из разных источников, которые могут иметь несовершенства из-за избыточности или несогласованности. Чтобы эти данные можно было использовать для анализа, их необходимо очистить, отформатировать и стандартизировать; в противном случае результаты будут искажены.

Именно здесь вступает в игру массирование данных.

Преобразуя, очищая, нормализуя и интеграция данных, вы можете обеспечить точность данных и, как следствие, принятие вами решений.

Лучшие практики массирования данных

Следуйте этим рекомендациям, чтобы обеспечить успех этого процесса:

1. Создайте план качества данных

Первый шаг — установить четкие ожидания в отношении ваших данных и создать Качество данных KPI, основанные на конкретных бизнес-правилах. Также подумайте, как вы собираетесь отслеживать эти ключевые показатели эффективности. Это поможет вам поддерживать гигиену данных на постоянной основе.

Важно знать, где возникает большинство ошибок качества данных, чтобы вы могли четко идентифицировать любые ошибочные данные. Эффективный управление качеством данных поможет вам выявить и устранить эти ошибки.

2. Структурные данные в точке входа

Перед массированием данных важно проверить критически важные данные в точке входа. Это гарантирует, что все данные непротиворечивы, когда они поступают в ваш хранилище данных, что упрощает обнаружение дубликатов.

Создайте стандартную операционную процедуру (СОП), чтобы ваша команда распространяла в вашу базу данных только структурированные данные.

3. Проверка точности данных

Используйте инструменты массирования данных, которые подтверждать точность ваших данных в режиме реального времени. Эти инструменты могут помочь вам легко обрабатывать различные наборы данных без ущерба для точности.

4. Удалите дубликаты.

Дублирующиеся данные в вашем репозитории искажают результаты, а также увеличивают затраты на обслуживание. Более того, это не позволяет вам получить точное и единое представление данных. Поэтому при обработке ваших данных важно обнаруживать и удалять репликации данных.

5. Добавить данные

Иногда в исходных данных могут быть нулевые значения или неполные записи. Чтобы сделать ваш набор данных полным, важно исключить эти нулевые значения или пробелы. Полные данные ускоряют бизнес-аналитику и аналитику.

Поэтому при обработке данных важно добавлять данные, чтобы сделать набор данных как можно более полным.

Применяя лучшие практики, описанные выше, вы можете выявить ненужные данные и, как следствие, обеспечить успешную реализацию ваших процессов обработки данных.

Заключение

Самый важный шаг при массировании данных — распознать источники нечистых данных в вашем репозитории. Это поможет вам избежать накопления неверных или дублирующихся данных.

Когда дело доходит до автоматизации массирования данных, Astera Centerprise может быть вашим окончательным решением. Это комплексное программное обеспечение для интеграции данных, которое позволяет вам обрабатывать данные с помощью встроенных преобразований без какого-либо кодирования. Вы можете использовать возможности оркестрации процессов для упорядочивания заданий по интеграции и преобразованию, а также для параллельного выполнения нескольких задач.

Скачать бесплатная пробная версия of Astera Centerprise и испытайте программное обеспечение из первых рук.