自动化， 无代码 数据栈
了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。
什么是数据标准化？完整指南
现代公司严重依赖数据来推动决策过程。然而，数据一致性和质量差可能会导致不准确的结论。 加特纳的 2018 年报告强调，由于数据质量差，组织每年平均损失 15 万美元。这是一个巨大的财务影响，可以通过数据标准化来避免。
什么是数据标准化？
数据标准化是将各种来源的数据转换为一致格式的过程。它包括定义和实施用于捕获、存储和共享数据的通用数据标准和协议。数据标准化过程为数据元素（例如命名约定、测量单位和分类值）制定指南，以促进数据的集成和解释。
数据集不一致的类型
数据集错误可能因多种原因而发生，影响数据的质量和可靠性。下表显示了一些可以通过标准化数据来解决的数据集不一致问题。
| 日期格式 | 对日期的不同解释（例如“01/02/2023”和“1st 23 月 XNUMX 日”） |
| 数字格式 | 小数点分隔符的变化（例如，“1,000.50”与“1000.50”） |
| 单位和度量 | 公制与英制：单位使用不正确（例如米与英尺） |
| 拼写不一致 | 同一类别有不同的拼写（例如“USA”与“United States”）。 |
| 缩写变体 | 缩写不一致（例如，“St.”与“Street”与“Str.”） |
| 区分大小写 | 由于区分大小写而导致错误分类（例如，“apple”与“Apple”） |
| 数据类型 | 属性的数据类型不合适（例如，将数字视为字符串） |
| 数据格式 | 存储的电话号码在带分隔符和不带分隔符的情况下不一致，例如“+1 316-465-3322”和“3164653322”。 |
数据标准化的重要性
数据标准化可以实现跨不同系统的一致数据交换。这意味着组织可以通过标准化不同系统、部门和外部合作伙伴之间的数据来确保每个人都使用相同的数据语言，从而全面了解公司的运营、客户和市场。
这种方法促进了不同系统和平台之间的互操作性。当数据标准化后，跨各种软件应用程序和数据库集成和同步信息就变得更加容易。识别和纠正错误也变得更加容易，从而降低了根据不正确或不完整信息做出决策的风险。
因此，数据标准化有助于提高数据质量，实现准确的分析、可靠的报告和明智的决策。
数据标准化过程
数据标准化过程涉及将数据转换为统一格式的几个步骤，从而实现准确的分析和解释。
1. 识别数据源
数据标准化过程的第一步是识别所有数据源，其中可能包括内部数据库、外部数据提供者和 API。这使组织能够深入了解数据环境并确定标准化工作的范围。他们可以评估数据的可靠性和准确性，确定添加到数据集中的新信息的频率，并识别需要标准化的数据元素等。
2. 定义数据标准
为每个数据元素定义规则和指南并确保数据一致、有效和可靠也很重要。这些标准可能包括数据格式、允许值、验证规则和转换要求。定义明确的标准使组织能够确保数据在不同系统和流程中得到一致的解释。
3. 清理数据
数据清理意味着识别并纠正数据错误、不一致和不准确之处。此过程包括删除重复条目、更正拼写错误以及解决丢失或不完整的数据。数据清理不是一次性任务，而是一个迭代过程，需要持续监控和维护，以确保数据的持续准确性和质量。
4. 执行数据转换
下一步是将数据转换为一致的格式和结构，以确保所有数据都可以轻松进行比较和分析。这包括将日期更改为标准化格式或将测量单位转换为通用标准等任务。在数据转换过程中，组织可能还需要解决数据标准化等问题，即对数据进行扩展或调整以消除冗余并提高数据完整性。
5. 验证数据
下一步最关键的是 验证数据 通过对数据运行测试和检查，例如验证数据完整性、检查离群值或异常情况以及根据预定义的规则或约束进行验证。用户必须及时纠正验证过程中发现的任何不一致或错误。它可能包括重新审视数据标准化过程中的先前步骤，例如数据清理或转换，以确保数据的准确性和可靠性。
使用 Excel 进行标准化的传统方法
使用 Excel 进行手动标准化是标准化数据的最常见技术之一。这种传统方法需要大量计算和应用公式来手动验证数据。
标准化的公式为：
地点：
- x 是一个数据点。
- μ 是数据集的平均值。
- σ 是数据集的标准差。
备注：Excel 中的“Z 检验”和“标准化”功能执行数据标准化。
这种手动数据标准化方法需要人工干预、对细节的关注以及转换和验证数据的专业知识。分析师必须仔细审查数据以确保一致性和准确性，这就是为什么这种方法可能非常耗时。虽然此方法对于需要对较小数据集进行更快分析的小型项目很有用，但该过程的手动性质使其在处理大量数据时效率较低。
自助自动化工具：更好的选择
数据标准化的另一种现代方法是使用 自助数据准备 利用机器学习算法和人工智能来清理、转换和验证数据的工具。
自动数据标准化软件使组织能够自动化数据标准的应用。这些工具可以识别数据元素，应用预定义的规则和转换，并自动清理和转换数据。利用这些工具可以帮助组织在数据标准化过程中节省时间和精力，确保数据的一致性和可靠性。
此比较表突出显示了自动化数据标准化工具相对于 Excel 的优势：
| 自动化工具 | Excel | |
| 数据量 | 对于大型且复杂的数据集有效 | 适用于中小型数据集 |
| 手动操作 | 自动化数据转换和清理 | 需要手动数据操作 |
| 标准化 | 提供先进的标准化算法 | 有限的内置标准化功能 |
| 可扩展性 | 可以很好地扩展以处理大量数据 | 无法扩展以处理大量数据 |
| 时间效率 | 快速数据处理，节省时间 | 重复性任务需要花费大量时间 |
| 复杂的转换 | 轻松处理复杂的转换 | 不适合复杂的变换 |
| 错误处理 | 内置错误检测和报告 | 有限的错误检测和处理 |
| 版本控制 | 为数据处理提供版本控制 | 缺乏适当的版本控制机制 |
| 持续一致 | 每次都能提供一致的结果 | 难以保证重复结果一致 |
运用 Astera 用于自动化数据标准化
Astera的统一数据管理平台具有自动化数据标准化功能，包括严格而敏捷的数据清理、转换和验证功能。点击式界面可以轻松快速地纠正不完整或不准确的数据，确保数据的准确性和一致性。
Astera 还提供动态网格视图，允许用户实时探索、可视化、交互和分析数据，提供有关数据质量的即时反馈。这是有关用户如何使用的分步指南 Astera 对于他们的数据标准化用例：
1. 读取.csv文件 Astera 数据准备工件。
2. 在窗口右侧查看总体数据运行状况。
3. 选择该列以在右侧查看其配置文件。已选择“国家/地区”列。从右侧的个人资料浏览器中，我们可以看到该列的大小写不一致：“Germany”、“Germany”和“GERMANY”。
4. 对于此用例，单击“更改大小写”功能可以更改“国家/地区”列中值的大小写，以使值一致。
5. 应用案例类型=“标题”作为标准的变更案例转换。
6. 应用转换后，所有不一致的值已在“国家/地区”列中标准化。
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作者：
Astera 营销团队
