Что такое стандартизация данных? Полное руководство

Современные компании в значительной степени полагаются на данные для управления процессами принятия решений. Однако низкая согласованность и качество данных могут привести к неточным выводам. Gartner, В отчете за 2018 год отмечается, что организации несут в среднем 15 миллионов долларов в год из-за низкого качества данных. Это существенное финансовое воздействие, которого можно избежать посредством стандартизации данных.

Что такое стандартизация данных?

Стандартизация данных — это процесс преобразования данных из различных источников в согласованный формат. Он включает в себя определение и внедрение общих стандартов и протоколов данных для сбора, хранения и обмена данными. Процесс стандартизации данных устанавливает руководящие принципы для элементов данных, таких как соглашения об именах, единицы измерения и категориальные значения, чтобы облегчить интеграцию и интерпретацию данных.

Типы несоответствий наборов данных

Ошибки набора данных могут возникать по разным причинам, влияя на качество и надежность данных. В таблице ниже показаны некоторые несоответствия наборов данных, которые можно устранить путем стандартизации данных.

Форматы даты	Различные интерпретации дат (например, «01» и «02st 23 февраля»)
Числовые форматы	Разница в десятичных разделителях (например, «1,000.50» и «1000.50»)
Единицы и измерения	Метрическая система против британской: неправильное использование единиц измерения (например, метры вместо футов).
Непоследовательное написание	Различные варианты написания одной и той же категории (например, «США» и «Соединенные Штаты»).
Варианты аббревиатур	Непоследовательные сокращения (например, «ул.» вместо «улица» вместо «ул.»)
Чувствительность к регистру	Неправильная классификация из-за чувствительности к регистру (например, «яблоко» вместо «Яблоко»)
Типы данных	Неподходящие типы данных для атрибутов (например, обработка чисел как строк).
Формат данных	Номера телефонов хранятся непоследовательно с разделителями и без них, например «+1 316-465-3322» и «3164653322».

Важность стандартизации данных

Стандартизация данных обеспечивает согласованный обмен данными между различными системами. Это означает, что организации могут гарантировать, что все говорят на одном языке данных, стандартизируя данные в различных системах, отделах и внешних партнерах, обеспечивая целостное представление о деятельности компании, клиентах и ​​рынках.

Такой подход способствует совместимости между различными системами и платформами. Когда данные стандартизированы, становится легче интегрировать и синхронизировать информацию в различных программных приложениях и базах данных. Выявлять и исправлять ошибки также становится проще, что снижает риск принятия решений на основе неверной или неполной информации.

Таким образом, стандартизация данных помогает улучшить качество данных, обеспечивая точный анализ, надежную отчетность и принятие обоснованных решений.

Процесс стандартизации данных

Процесс стандартизации данных включает в себя несколько этапов, которые преобразуют данные в согласованный формат, обеспечивающий точный анализ и интерпретацию.

1. Определение источников данных

Первым шагом в процессе стандартизации данных является идентификация всех источников данных, которые могут включать внутренние базы данных, внешних поставщиков данных и API. Это позволяет организациям получить представление о ландшафте данных и определить объем усилий по стандартизации. Они могут оценить надежность и точность данных, определить частоту добавления новой информации в набор данных и определить элементы данных, которые требуют стандартизации, среди других факторов.

2. Определение стандартов данных

Также важно определить правила и рекомендации для каждого элемента данных и обеспечить согласованность, достоверность и надежность данных. Эти стандарты могут включать форматы данных, допустимые значения, правила проверки и требования к преобразованию. Определение четких стандартов позволяет организациям гарантировать, что данные интерпретируются согласованно в различных системах и процессах.

3. Очистка данных

Очистка данных означает выявление и исправление ошибок в данных., несоответствия и неточности. Этот процесс включает в себя удаление повторяющихся записей, исправление орфографических ошибок и исправление отсутствующих или неполных данных. Очистка данных — это не разовая задача, а повторяющийся процесс, требующий постоянного мониторинга и обслуживания для обеспечения постоянной точности и качества данных.

4. Выполнение преобразования данных

Следующим шагом является преобразование данных в согласованный формат и структуру, чтобы все данные можно было легко сравнивать и анализировать. Сюда входят такие задачи, как изменение дат в стандартизированном формате или преобразование единиц измерения в общий стандарт. В процессе преобразования данных организациям также может потребоваться решить такие проблемы, как нормализация данных, когда данные масштабируются или корректируются для устранения избыточности и улучшения целостности данных.

5. Проверка данных

Важнейшим следующим шагом является проверка данных путем запуска тестов и проверок данных, таких как проверка целостности данных, проверка на наличие выбросов или аномалий, а также проверка на соответствие предопределенным правилам или ограничениям. Пользователи должны незамедлительно исправлять любые несоответствия или ошибки, выявленные в процессе проверки. Это может включать в себя пересмотр предыдущих этапов процесса стандартизации данных, таких как очистка или преобразование данных, чтобы обеспечить точность и надежность данных.

Традиционный метод стандартизации с использованием Excel

Ручная стандартизация с использованием Excel — один из наиболее распространенных методов стандартизации данных. Этот традиционный метод требует обширных вычислений и применения формул для проверки данных вручную.

Формула стандартизации:

Где:

• x — точка данных.
• μ — среднее значение набора данных.
• σ — стандартное отклонение набора данных.

Внимание: Функции «Z-тест» и «Стандартизация» выполняют стандартизацию данных в Excel.

Этот ручной подход к стандартизации данных требует вмешательства человека, внимания к деталям и опыта для преобразования и проверки данных. Аналитики должны тщательно проверять данные, чтобы обеспечить согласованность и точность, поэтому этот подход может занять много времени. Хотя этот метод полезен для небольших проектов, требующих более быстрого анализа небольших наборов данных, ручной характер процесса делает его менее эффективным при работе с большими объемами данных.

Автоматизированные инструменты самообслуживания: лучшая альтернатива

Другой современный подход к стандартизации данных заключается в использовании самостоятельная подготовка данных инструменты, которые используют алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект для очистки, преобразования и проверки данных.

Программное обеспечение для автоматической стандартизации данных позволяет организациям автоматизировать применение стандартов данных. Эти инструменты могут идентифицировать элементы данных, применять заранее определенные правила и преобразования, а также автоматически очищать и преобразовывать данные. Использование этих инструментов помогает организациям сэкономить время и усилия в процессе стандартизации данных, обеспечивая согласованность и надежность данных.

В этой сравнительной таблице показаны преимущества инструментов автоматизированной стандартизации данных по сравнению с Excel:

	Автоматизированные инструменты	Excel
Объем данных	Эффективен для больших и сложных наборов данных.	Подходит для небольших и средних наборов данных
Ручное усилие	Автоматизирует преобразование и очистку данных	Требует ручной обработки данных
Стандартизация	Предлагает передовые алгоритмы стандартизации	Ограниченные встроенные функции стандартизации
Масштабируемость	Хорошо масштабируется для обработки больших объемов данных.	Не масштабируется для обработки больших объемов данных.
Эффективность времени	Быстрая обработка данных, экономия времени	Занимает значительное количество времени для повторяющихся задач
Сложные преобразования	Легко справляется со сложными преобразованиями	Не подходит для сложных преобразований
Обработка ошибок	Встроенное обнаружение ошибок и отчетность	Ограниченное обнаружение и обработка ошибок
Контроль версий	Предлагает контроль версий для процессов обработки данных.	Не хватает надлежащих механизмов контроля версий.
Согласованность	Обеспечивает стабильные результаты каждый раз	Трудно обеспечить стабильные результаты неоднократно.

. Astera для автоматизированной стандартизации данных

AsteraУнифицированная платформа управления данными компании имеет возможности автоматизированной стандартизации данных, включая строгие и гибкие функции очистки, преобразования и проверки данных. Интерфейс «укажи и щелкни» позволяет легко быстро исправить неполные или неточные данные, обеспечивая точность и согласованность данных.

Astera также предлагает динамическое представление сетки, которое позволяет пользователям исследовать, визуализировать, взаимодействовать и анализировать данные в режиме реального времени, обеспечивая мгновенную обратную связь о качестве данных. Вот пошаговое руководство о том, как пользователи могут использовать Astera для своих вариантов использования стандартизации данных:

1. Прочтите файл .csv в Astera Артефакт подготовки данных.

2. Просмотрите общее состояние данных в правой части окна.

 

3. Выберите столбец, чтобы просмотреть его профиль справа. Выбран столбец «Страна». В браузере профилей справа мы видим, что этот столбец имеет непоследовательное написание заглавных букв: «Германия», «Германия» и «ГЕРМАНИЯ».

 

4. В этом случае нажмите кнопку «Изменить регистр», чтобы изменить регистр значений в столбце «Страна» и обеспечить согласованность значений.

 

5. Примените преобразование «Изменить регистр» со стандартным типом регистра = «Заголовок».

6. После применения трансформации все противоречивые значения были стандартизированы в столбце «Страна».

 

Раскройте истинный потенциал данных для более эффективной экосистемы данных и получения точной информации. Контакты Astera Сегодня или Регистрация бесплатно 14 день.