Betere resultaten met de juiste strategieën voor gegevensopschoning [ 5 Tools]

Vraagt u zich af hoe u betrouwbare en consistente gegevens krijgt voor gegevensanalyse? Voer deze data-opschoningsstrategieën nu uit!

Uw bedrijfsbeslissing is afhankelijk van inzichten in data-analyse. Op dezelfde manier zijn de inzichten die worden afgeleid uit de input datasets afhankelijk van de kwaliteit van de brongegevens. Lage kwaliteit, onnauwkeurigheid, afval en inconsistente gegevensbronnen zijn de grootste uitdagingen voor de data science en data analytics industrie.

Daarom hebben experts een oplossing bedacht. Deze oplossing is het opschonen van gegevens. Hiermee voorkomt u dat u datagestuurde beslissingen neemt die schadelijk zijn voor het bedrijf in plaats van het te verbeteren.

Lees verder om de beste strategieën voor het opschonen van gegevens te leren die succesvolle datawetenschappers en -analisten gebruiken. Ontdek ook tools die schone gegevens kunnen bieden voor directe data science projecten.

Wat is data opschonen?

Datakwaliteit heeft vijf dimensies. Het identificeren en corrigeren van fouten in uw invoergegevens door het beleid voor gegevenskwaliteit te volgen, staat bekend als data cleansing.

De kwaliteitsparameters van deze norm met vijf dimensies zijn:

#1. Volledigheid

Deze parameter voor kwaliteitscontrole zorgt ervoor dat de inputgegevens alle vereiste parameters, headers, rijen, kolommen, tabellen, enz. hebben voor een data science project.

#2. Nauwkeurigheid

Een indicator voor gegevenskwaliteit die aangeeft dat de gegevens dicht bij de werkelijke waarde van de invoergegevens liggen. Gegevens kunnen van echte waarde zijn als u alle statistische normen voor enquêtes of scrapping voor gegevensverzameling volgt.

#3. Geldigheid

Deze parameter datawetenschap geeft aan dat de gegevens voldoen aan de bedrijfsregels die u hebt ingesteld.

#4. Uniformiteit

Uniformiteit bevestigt of de gegevens uniforme inhoud bevatten of niet. Bijvoorbeeld, enquêtegegevens over energieverbruik in de VS moeten alle eenheden van het imperiale meetsysteem bevatten. Als u het metrische systeem gebruikt voor bepaalde inhoud in dezelfde enquête, dan zijn de gegevens niet uniform.

#5. Consistentie

Consistentie zorgt ervoor dat de gegevenswaarden consistent zijn tussen tabellen, gegevensmodellen en gegevenssets. U moet deze parameter ook goed in de gaten houden als u gegevens tussen systemen verplaatst.

Kortom, pas de bovenstaande kwaliteitscontroleprocessen toe op onbewerkte datasets en reinig gegevens voordat u ze naar een business intelligence tool stuurt.

Het belang van gegevens opschonen

Net zoals u uw digitale bedrijf niet kunt runnen op een slecht internetbandbreedteplan, kunt u geen geweldige beslissingen nemen als de kwaliteit van de gegevens onaanvaardbaar is. Als u probeert om ongeldige en foutieve gegevens te gebruiken om zakelijke beslissingen te nemen, zult u inkomstenverlies of een slecht rendement op investering (ROI) zien.

Volgens een rapport van Gartner over slechte gegevenskwaliteit en de gevolgen daarvan, heeft de denktank ontdekt dat het gemiddelde verlies voor een bedrijf $12,9 miljoen bedraagt. Dit is alleen al voor het nemen van beslissingen op basis van foutieve, vervalste en ongeldige gegevens.

Hetzelfde rapport suggereert dat het gebruik van slechte gegevens in de VS het land een duizelingwekkend jaarlijks verlies van $3 biljoen kost.

Het uiteindelijke inzicht zal zeker onzinnig zijn als u het BI-systeem voedt met onzinnige gegevens.

Daarom moet u de ruwe gegevens opschonen om geldverliezen te voorkomen en effectieve zakelijke beslissingen te nemen op basis van data-analyseprojecten.

Voordelen van gegevens opschonen

#1. Geldverliezen voorkomen

Door de ingevoerde gegevens op te schonen, kunt u uw bedrijf geldelijke verliezen besparen die zouden kunnen ontstaan als straf voor niet-naleving of verlies van klanten.

#2. Geweldige beslissingen nemen

Hoogwaardige en bruikbare gegevens leveren geweldige inzichten op. Dergelijke inzichten helpen u om uitstekende zakelijke beslissingen te nemen over productmarketing, verkoop, voorraadbeheer, prijsstelling, enz.

#3. Verkrijg een voorsprong op de concurrent

Als u eerder voor gegevensopschoning kiest dan uw concurrenten, profiteert u van de voordelen om een snelle speler in uw branche te worden.

#4. Maak het project efficiënt

Een gestroomlijnd proces voor het opschonen van gegevens verhoogt het vertrouwensniveau van de teamleden. Omdat ze weten dat de gegevens betrouwbaar zijn, kunnen ze zich meer richten op gegevensanalyse.

#5. Hulpbronnen besparen

Het opschonen en trimmen van gegevens verkleint de totale database. U maakt dus opslagruimte in de database vrij door ongebruikte gegevens te verwijderen.

Strategieën om gegevens op te schonen

Standaardiseer de visuele gegevens

Een dataset bevat talrijke soorten tekens zoals teksten, cijfers, symbolen, enz. U moet een uniforme teksthoofdletterindeling toepassen op alle teksten. Zorg ervoor dat symbolen de juiste codering hebben, zoals Unicode, ASCII, enz.

De term Bill met hoofdletter betekent bijvoorbeeld de naam van een persoon. Daarentegen betekent een rekening of de factuur een ontvangstbewijs van een transactie; daarom is de juiste hoofdletteropmaak van cruciaal belang.

Dubbele gegevens verwijderen

Dubbele gegevens verwarren het BI-systeem. Bijgevolg zal het patroon scheef worden. Daarom moet u dubbele invoer uit de inputdatabase verwijderen.

Duplicaten zijn meestal het gevolg van menselijke gegevensinvoerprocessen. Als u de invoer van ruwe gegevens kunt automatiseren, kunt u duplicaten uit de basis verwijderen.

Ongewenste uitschieters verhelpen

Uitschieters zijn ongebruikelijke gegevenspunten die niet binnen het gegevenspatroon vallen, zoals te zien is in de bovenstaande grafiek. Echte uitschieters zijn oké, omdat ze de gegevenswetenschappers helpen om fouten in het onderzoek te ontdekken. Als uitschieters echter het gevolg zijn van menselijke fouten, dan is dat een probleem.

U moet de datasets in grafieken zetten om naar uitschieters te zoeken. Als u uitschieters vindt, onderzoek dan de bron. Als de bron een menselijke fout is, verwijder dan de uitschieters.

Focus op structurele gegevens

Het gaat vooral om het vinden en herstellen van fouten in de datasets.

Een dataset bevat bijvoorbeeld één kolom USD en veel kolommen met andere valuta. Als uw gegevens voor het publiek in de VS zijn, rekent u andere valuta om naar het equivalent in USD. Vervang vervolgens alle andere valuta door USD.

Uw gegevens scannen

Een enorme database die gedownload is van een datawarehouse kan duizenden tabellen bevatten. U hebt misschien niet alle tabellen nodig voor uw data science project.

Daarom moet u, nadat u de database hebt gekregen, een script schrijven om de gegevenstabellen die u nodig hebt te lokaliseren. Zodra u dit weet, kunt u irrelevante tabellen verwijderen en de grootte van de dataset minimaliseren.

Dit zal uiteindelijk resulteren in een snellere ontdekking van gegevenspatronen.

Gegevens opschonen in de cloud

Als uw database de schema-on-write aanpak gebruikt, moet u deze omzetten naar schema-on-read. Dit maakt gegevensopschoning direct op de cloudopslag en extractie van geformatteerde, georganiseerde en analyseklare gegevens mogelijk.

Vreemde talen vertalen

Als u wereldwijd een enquête uitvoert, kunt u vreemde talen verwachten in de ruwe gegevens. U moet rijen en kolommen met vreemde talen vertalen naar het Engels of een andere taal die u verkiest. U kunt hiervoor CAT-tools (Computer Assisted Translation) gebruiken.

Gegevens stap voor stap opschonen

#1. Zoek kritieke gegevensvelden

Een datawarehouse bevat terabytes aan databases. Elke database kan enkele tot duizenden kolommen met gegevens bevatten. Nu moet u naar de doelstelling van het project kijken en op basis daarvan gegevens uit dergelijke databases halen.

Als uw project eCommerce shoppingtrends van inwoners van de VS bestudeert, zal het verzamelen van gegevens over offline winkels in dezelfde werkmap geen zin hebben.

#2. Gegevens organiseren

Zodra u de belangrijke gegevensvelden, kolomkoppen, tabellen, enz. van een database hebt gevonden, moet u ze op een georganiseerde manier samenvoegen.

#3. Duplicaten verwijderen

Ruwe gegevens die verzameld zijn uit datawarehouses zullen altijd dubbele vermeldingen bevatten. U moet deze duplicaten opsporen en verwijderen.

#4. Lege waarden en spaties verwijderen

Sommige kolomkoppen en hun corresponderende gegevensveld kunnen geen waarden bevatten. U moet deze kolomkoppen/velden verwijderen of lege waarden vervangen door de juiste alfanumerieke waarden.

#5. Voer een fijne opmaak uit

Datasets kunnen onnodige spaties, symbolen, tekens, enz. bevatten. U moet deze formatteren met behulp van formules zodat de totale dataset er uniform uitziet qua celgrootte en spanwijdte.

#6. Standaardiseer het proces

U moet een SOP opstellen die de leden van het data science team kunnen volgen en hun plicht kunnen doen tijdens het opschonen van de gegevens. Deze moet het volgende omvatten:

• Frequentie van het verzamelen van ruwe gegevens
• Opslag en onderhoud van ruwe gegevens
• Frequentie van opschonen
• Opslag en onderhoud van schone gegevens

Tools voor gegevensopschoning

Hier zijn enkele populaire tools voor het opschonen van gegevens die u kunnen helpen bij uw data science-projecten:

WinPure

Als u op zoek bent naar een toepassing waarmee u gegevens nauwkeurig en snel kunt opschonen en opschonen, dan is WinPure een betrouwbare oplossing. Deze toonaangevende tool biedt gegevensopschoning op bedrijfsniveau met een ongeëvenaarde snelheid en precisie.

Aangezien het ontworpen is voor individuele gebruikers en bedrijven, kan iedereen het zonder problemen gebruiken. De software gebruikt de functie Advanced Data Profiling om de soorten, formaten, integriteit en waarde van gegevens te analyseren voor kwaliteitscontrole. De krachtige en intelligente data-matching engine kiest perfecte matches met een minimum aan valse matches.

Naast de bovenstaande functies biedt WinPure ook verbluffende visuals voor alle gegevens, groepswedstrijden en niet-matches.

Het werkt ook als een samenvoegtool die dubbele records samenvoegt om een hoofdrecord te genereren die alle huidige waarden kan behouden. Bovendien kunt u deze tool gebruiken om regels voor masterrecordselectie te definiëren en alle records onmiddellijk te verwijderen.

OpenRefine

OpenRefine is een gratis en open-source tool die u helpt om uw rommelige gegevens om te zetten in een schoon formaat dat gebruikt kan worden voor webservices. Het gebruikt facets om grote datasets op te schonen en werkt op gefilterde weergaven van datasets.

Met behulp van krachtige heuristieken kan de tool vergelijkbare waarden samenvoegen om alle inconsistenties te verwijderen. Het biedt reconciliatiediensten zodat gebruikers hun datasets kunnen matchen met externe databases. Bovendien kunt u met deze tool indien nodig terugkeren naar de oudere versie van de dataset.

Ook kunnen gebruikers de bewerkingsgeschiedenis opnieuw afspelen op een bijgewerkte versie. Als u zich zorgen maakt over de beveiliging van gegevens, dan is OpenRefine de juiste optie voor u. Het schoont uw gegevens op uw machine op, dus u hoeft hiervoor geen gegevens naar de cloud te migreren.

Trifacta Ontwerper Cloud

Hoewel het opschonen van gegevens complex kan zijn, maakt Trifacta Designer Cloud het u gemakkelijker. Het gebruikt een nieuwe aanpak voor datavoorbereiding voor het opschonen van data, zodat organisaties er de meeste waarde uit kunnen halen.

Dankzij de gebruiksvriendelijke interface kunnen niet-technische gebruikers gegevens opschonen en scrubben voor geavanceerde analyses. Nu kunnen bedrijven meer doen met hun gegevens door gebruik te maken van de ML-gestuurde intelligente suggesties van Trifacta Designer Cloud.

Bovendien hoeven ze minder tijd te investeren in dit proces en krijgen ze te maken met minder fouten. U hoeft minder middelen in te zetten om meer uit de analyse te halen.

Cloudingo

Maakt u zich als Salesforce-gebruiker zorgen over de kwaliteit van de verzamelde gegevens? Gebruik Cloudingo om klantgegevens op te schonen en alleen over de noodzakelijke gegevens te beschikken. Deze toepassing maakt het beheren van klantgegevens gemakkelijk met functies zoals ontdubbeling, import en migratie.

Hier kunt u het samenvoegen van records regelen met aanpasbare filters en regels en gegevens standaardiseren. Verwijder nutteloze en inactieve gegevens, werk ontbrekende gegevenspunten bij en zorg voor nauwkeurige adressen in de VS.

Bedrijven kunnen Cloudingo ook plannen om gegevens automatisch te ontdubbelen, zodat u altijd toegang hebt tot schone gegevens. De gegevens gesynchroniseerd houden met Salesforce is een andere cruciale functie van deze tool. Hiermee kunt u zelfs Salesforce-gegevens vergelijken met informatie die in een spreadsheet is opgeslagen.

ZoomInfo

ZoomInfo is een leverancier van oplossingen voor het opschonen van gegevens die bijdragen aan de productiviteit en effectiviteit van uw team. Bedrijven kunnen meer winstgevendheid ervaren omdat deze software duplicaatvrije gegevens levert aan CRM en MAT’s van bedrijven.

Het maakt het beheer van gegevenskwaliteit eenvoudiger door alle kostbare dubbele gegevens te verwijderen. Gebruikers kunnen ook hun CRM- en MAT-perimeter beveiligen met ZoomInfo. Het kan gegevens binnen enkele minuten opschonen met geautomatiseerde deduplicatie, matching en normalisatie.

Gebruikers van deze toepassing kunnen genieten van flexibiliteit en controle over matchingcriteria en samengevoegde resultaten. Het helpt u een kosteneffectief gegevensopslagsysteem op te bouwen door elk type gegevens te standaardiseren.

Slotopmerkingen

U moet zich zorgen maken over de kwaliteit van de invoergegevens in uw data science projecten. Het is de basisvoeding voor grote projecten zoals machine learning (ML), neurale netwerken voor AI-gebaseerde automatisering, enz. Als de toevoer defect is, bedenk dan eens wat het resultaat van dergelijke projecten zou zijn.

Daarom moet uw organisatie een beproefde strategie voor het opschonen van gegevens aannemen en die als standaardwerkwijze (SOP) implementeren. Hierdoor zal de kwaliteit van de invoergegevens ook verbeteren.

Als u het druk genoeg hebt met projecten, marketing en verkoop, kunt u het opschonen van gegevens beter aan experts overlaten. De expert kan een van de bovenstaande tools voor gegevensopschoning zijn.

Misschien bent u ook geïnteresseerd in een serviceblauwdrukschema om strategieën voor het opschonen van gegevens moeiteloos te implementeren.