Что такое очистка данных?

Скраббинг также известен как очистка данных. Процесс очистки данных обнаруживает и устраняет ошибки и аномалии, а также повышает качество данных. Проблемы с качеством данных возникают из-за опечаток при вводе данных, отсутствующих значений или любых других недопустимых данных.

Проще говоря, очистка данных — это процесс, гарантирующий точный и правильный сбор информации. Этот процесс особенно актуален для компаний, которые полагаются на электронные данные в ходе своей деятельности. В процессе используется несколько инструментов для проверки стабильности и точности документов.

Используя программное обеспечение для очистки данных, ваша система будет сыта ненужным материалом, который снижает производительность системы.

Причины «грязных» значений фиктивных данных:

• Отсутствие данных
• Многоцелевые поля
• Загадочные данные
• Противоречащие данные
• Неправильное использование адресных строк
• Нарушение правил ведения бизнеса
• Повторно используемые первичные ключи
• Неуникальные идентификаторы
• Проблемы с интеграцией данных
• Почему требуется очистка или очистка данных?
• Данные исходных систем не являются чистыми; он содержит определенные ошибки и несоответствия.
• Доступны специальные инструменты, которые можно использовать для очистки данных.
• Некоторые ведущие поставщики очистки данных включают Validity (целостность), Harte-Hanks (Trillium) и First Brick.

Очистка данных как процесс

1 . Первым шагом очистки данных как процесса является обнаружение несоответствий. Расхождение может быть вызвано рядом факторов, в том числе человеческими ошибками при вводе данных, преднамеренными ошибками и задержками данных. Расхождения также могут возникать из-за согласованного представления данных и непоследовательного использования кода.

После обнаружения несоответствия мы будем использовать уже имеющиеся у нас знания о свойствах данных, чтобы найти шумовые, внешние и аномальные значения, которые необходимо исследовать.

Также следует изучить данные об уникальных правилах, непротиворечивых правилах и нулевых правилах.

• Уникальное правило гласит, что каждое значение данного атрибута должно отличаться от всех других значений этого атрибута.
• Последовательное правило гласит, что между самым низким и самым высоким значением атрибута не может быть пропущенного значения, и все значения должны быть уникальными.
• Пустое правило определяет использование пробела, вопросительного знака, специального символа или другой строки, представляющей нулевые условия, и способ обработки таких значений.
• Нулевое правило должно указывать, как записывать нулевое условие.

2 . Как только мы обнаруживаем несоответствия, нам обычно нужно определить и применить преобразование для их исправления. Двухэтапный процесс обнаружения аномалий и преобразования данных. Некоторые изменения могут привести к большему количеству расхождений.

Новый метод очистки данных подчеркивает растущую бесчеловечность. В этом инструменте изменение может быть указано как подчеркивание. Результаты немедленно отображаются на записи, появляющейся на экране. Пользователь может выбрать отмену изменения, чтобы можно было удалить изменение, вызывающее дополнительные ошибки.

Этапы очистки/очистки данных

1. Синтаксический анализ. Синтаксический анализ — это процесс, при котором отдельные элементы данных обнаруживаются и идентифицируются в исходных системах, а затем эти элементы разделяются на целевые файлы. Например, разбор имени на имя, отчество и фамилию или анализ адреса на название улицы, город, штат и страну.

2. Исправление: это следующий шаг после синтаксического анализа, на котором отдельные элементы данных исправляются с использованием алгоритмов данных и вторичных источников данных. Например, в атрибуте адреса заменить личный адрес и добавить почтовый индекс.

3. Стандартизация. При стандартизации процедуры преобразования процессов используются для преобразования данных в согласованный формат с использованием как стандартных, так и пользовательских бизнес-правил. Например, добавление предимени, замена псевдонима и использование предпочтительного имени.

4. Сопоставление. Процесс сопоставления включает устранение дублирования путем поиска записей с проанализированными, исправленными и стандартизированными данными с использованием определенных стандартных бизнес-правил. Например, определение похожих имен и адресов.

5. Консолидация. Консолидация включает в себя объединение записей в одно представление путем анализа и определения связи между записанными записями.

6. Очистка данных должна иметь дело со многими типами возможных ошибок:

• В данных может быть много ошибок, таких как отсутствующие данные или неверные данные в одном источнике.
• Когда задействовано более одного источника, существует вероятность несогласованности и противоречивости данных. Таким образом, Data Scrubbing должен иметь дело со всеми этими типами ошибок.

7. Постановка данных:

• Подготовка данных — это промежуточный шаг между извлечением данных и остальными шагами.
• Данные хранятся из асинхронных источников с использованием различных процессов, таких как собственные интерфейсы, плоские файлы, сеансы FTP.
• Через определенный заранее заданный интервал данные загружаются в хранилище после процесса преобразования.
• Доступ конечного пользователя к промежуточному файлу недоступен.
• Для подготовки данных может использоваться хранилище оперативных данных.

Важность очистки данных

• Больше места для хранения : учитывая, что мы удаляем все эти ненужные записи, мы освобождаем значительный объем места для хранения всех наших других данных.
• Гораздо точнее : благодаря использованию этой программы наша база данных подходит для получения более точных и точных данных. Это также поможет вам получить более актуальную информацию за меньшее время.
• Низкие затраты на маркетинг : это достигается за счет использования метода извлечения дубликатов документов из источника данных, что приводит к снижению затрат на доставку рекламы.