چرا پاکسازی داده‌ها مهم هستند؟

اگر کیفیت داده‌های شما پایین تر از سطح انتظار باشد، نتایج هر تحلیلی که از آن داده‌ها استفاده می‌کند نیز ناقص خواهد بود، حتی اگر مراحل دیگر فرایند تجزیه و تحلیل  را به طور کامل دنبال کنید.

عملیات تجاری و تصمیم گیری مبتی بر داده است، زیرا سازمان‌ها به دنبال استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کمک به بهبود عملکرد تجاری و کسب مزیت‌های رقابتی نسبت به رقبا هستند. در نتیجه، داده‌های تمیز برای تیم‌های BI و دیتا، مدیران کسب و کار، مدیران بازاریابی، نمایندگان فروش و کارکنان عملیاتی ضروری است. اگر داده‌ها به درستی پاکسازی نشوند، سوابق مشتری و سایر داده‌های تجاری ممکن است دقیق نباشند و برنامه‌های تحلیلی اطلاعات معیوب ارائه دهند. این می‌تواند منجر به تصمیمات تجاری ناقص، استراتژی های نادرست، فرصت‌های از دست رفته و مشکلات عملیاتی شود که در نهایت ممکن است هزینه‌ها را افزایش و درامد و سود را کاهش دهد.

پاکسازی داده مانند ایجاد پایه برای ساخت یک ساختمان است: اگر این کار را درست انجام دهید، می‌توانید در نهایت ساختمانی قوی و با دوام بسازید، اما اگر پایه خوب انجام نشود ساختمان شما به زودی فرو خواهد ریخت!

پاکسازی داده (Data Cleaning) چه خطاهایی را برطرف می‌کند؟

Data cleaning به طیف وسیعی از خطاها و مسائل موجود در مجموعه داده‌ها، از جمله داده‌های نادرست، نامعتبر، ناسازگار و خراب می‌پردازد. برخی از این مشکلات ناشی از خطاهای انسانی در طول فرایند ورود داده‌ها است، در حالیکه برخی دیگر ناشی از استفاده از ساختارهای داده، قالب‌ها و اصطلاحات مختلف در سیستم‌های جداگانه در سراسر یک سازمان است.

انواع مشکلاتی که معمولا به عنوان بخشی از پروژه‌های پاکسازی داده‌ها رفع می شوند شامل موارد زیر است:

• موارد تکراری به دلیل چندین منبع داده
• غلط املایی و داده‌های نامعتبر یا از دست رفته.
• خطاهای ورود اطلاعات با غلط املایی و تناقض
• داده‌های ناقص یا فیلدهای از دست رفته
• داده‌های قدیمی
• و…

Data cleaning این مشکلات را برطرف کرده و با استفاده از روش‌های مختلف، داده‌ها را تمیز و از مطابقت آن با استنداردهای هوش تجاری، اطمینان حاصل می‌کند.

ویژگی داده‌های باکیفیت

ویژگی‌های مختلفی برای اندازه گیری تمیزی و کیفیت کلی داده‌ها استفاده می شود. از جمله موارد زیر:

• اعتبار: میزان انطباق داده‌های شما با قوانین تجاری تعریف شده.
• دقت : اطمینان داشته باشید که داده‌های شما به مقادیر واقعی نزدیک است.
• کامل بودن: تمام داده‌های مورد نیاز را در اختیار داشته باشیم.
• ثبات: داده‌های ما در یک مجموعه داده یکسان و یا در چندین مجموعه داده سازگار باشند.

نحوه پاکسازی داده

تکنیک‌های مورد استفاده برای پاک سازی داده‌ها ممکن است بسته به نوع داده‌هایی که شرکت شما ذخیره می‌کند متفاوت باشد. در صورت لزوم می‌توانید یک جلسه رایگان با تیم شرکت رساسامانه‌افق ترتیب دهید تا در مورد اینکه چگونه کسب و کار شما می‌تواند از داده‌های تمیز و با کیفیت بهره مند شود بیشتر بدانید.