Da li se pitate kako da pribavite pouzdane i dosledne podatke za analizu? Odmah primenite ove strategije čišćenja podataka!
Vaše poslovne odluke u velikoj meri zavise od uvida dobijenih analizom podataka. Slično tome, ovi uvidi se oslanjaju na kvalitet originalnih, ulaznih podataka. Loš kvalitet, netačnost, beskorisni ili nedosledni izvori predstavljaju ozbiljne izazove u oblasti nauke o podacima i analitike.
Stručnjaci su zato razvili rešenje – čišćenje podataka. To vam omogućava da izbegnete donošenje odluka zasnovanih na podacima koji mogu da naškode poslovanju umesto da ga unaprede.
U nastavku saznajte koje su to najbolje strategije za čišćenje podataka koje koriste uspešni naučnici i analitičari podataka. Takođe, istražićemo alate koji vam mogu pomoći da dobijete čiste podatke za vaše projekte nauke o podacima.
Šta je čišćenje podataka?
Kvalitet podataka ima pet ključnih aspekata. Identifikacija i ispravljanje grešaka u ulaznim podacima, prateći smernice za kvalitet, poznato je kao čišćenje podataka.
Pet dimenzija kvaliteta podataka su:
#1. Potpunost
Ovaj parametar osigurava da ulazni podaci sadrže sve neophodne elemente, kao što su naslovi, redovi, kolone, tabele itd., za potrebe vašeg projekta analize podataka.
#2. Preciznost
Ovaj indikator kvaliteta podataka govori o tome koliko su podaci blizu pravoj vrednosti. Podaci se smatraju preciznim kada su prikupljeni u skladu sa svim relevantnim statističkim standardima za ankete ili druge metode prikupljanja.
#3. Validnost
Ovaj parametar nauke o podacima odnosi se na usklađenost podataka sa definisanim poslovnim pravilima.
#4. Uniformnost
Uniformnost proverava da li podaci imaju konzistentan sadržaj. Na primer, ako prikupljate podatke o potrošnji energije u SAD, sve jedinice treba da budu u imperijalnom sistemu. Ukoliko se koristi metrički sistem u jednom delu ankete, podaci nisu uniformni.
#5. Doslednost
Doslednost znači da su vrednosti podataka konzistentne u različitim tabelama, modelima i skupovima podataka. Posebnu pažnju treba obratiti na ovaj parametar prilikom prenošenja podataka između različitih sistema.
Ukratko, primenom ovih procesa kontrole kvaliteta na neobrađene skupove podataka, čistićete podatke pre nego što ih unesete u alate za poslovnu inteligenciju.
Značaj čišćenja podataka
Kao što ne možete uspešno voditi svoje digitalno poslovanje sa lošom internet konekcijom, tako ne možete donositi dobre odluke ako je kvalitet podataka loš. Ukoliko pokušate da koristite nekvalitetne i netačne podatke, to će dovesti do gubitka prihoda ili lošeg povraćaja investicija (ROI).
Prema izveštaju Gartnera o posledicama lošeg kvaliteta podataka, prosečan gubitak za kompanije iznosi 12,9 miliona dolara. Ovi gubici nastaju zbog donošenja odluka na osnovu netačnih, falsifikovanih i loših podataka.
Isti izveštaj procenjuje da upotreba loših podataka košta Sjedinjene Američke Države neverovatnih 3 biliona dolara godišnje.
Krajnji rezultat analize će biti beskoristan ako u sistem za poslovnu inteligenciju unesete nekvalitetne podatke.
Stoga je neophodno očistiti neobrađene podatke kako biste izbegli finansijske gubitke i donosili efikasne poslovne odluke na osnovu analize podataka.
Prednosti čišćenja podataka
#1. Izbegavanje finansijskih gubitaka
Čišćenjem ulaznih podataka, možete spasiti svoju kompaniju od finansijskih gubitaka koji mogu nastati usled nepoštovanja propisa ili gubitka klijenata.
#2. Donošenje dobrih odluka
Visokokvalitetni i pouzdani podaci pružaju korisne uvide. Takvi uvidi vam omogućavaju da donesete odlične poslovne odluke u vezi sa marketingom proizvoda, prodajom, upravljanjem zalihama, cenama itd.
#3. Sticanje prednosti u odnosu na konkurenciju
Ako se odlučite za čišćenje podataka ranije od konkurencije, imaćete prednost brzog lansiranja proizvoda ili usluga na tržištu.
#4. Efikasnost projekta
Pojednostavljen proces čišćenja podataka povećava nivo poverenja članova tima. S obzirom da znaju da su podaci pouzdani, mogu se više fokusirati na samu analizu.
#5. Ušteda resursa
Čišćenjem i uklanjanjem nepotrebnih podataka, smanjujete ukupnu veličinu baze podataka. Tako oslobađate prostor za skladištenje i istovremeno eliminišete nepotrebne podatke.
Strategije za čišćenje podataka
Standardizacija vizuelnih podataka
Skup podataka će sadržati različite tipove znakova kao što su tekst, brojevi i simboli. Neophodno je primeniti jedinstveni format pisanja velikih slova na sve tekstove. Proverite da li su simboli ispravno kodirani, na primer pomoću Unicode ili ASCII standarda.
Na primer, izraz „Bill“ napisan velikim slovima označava ime osobe, dok „bill“ može značiti račun. Dakle, ispravno formatiranje je od ključne važnosti.
Uklanjanje dupliranih podataka
Duplirani podaci unose zabunu u sistem za poslovnu inteligenciju, što može dovesti do iskrivljenih rezultata. Stoga je potrebno ukloniti sve duplikate iz ulazne baze podataka.
Duplikati često nastaju prilikom ručnog unosa podataka. Automatizacijom procesa unosa sirovih podataka, možete u potpunosti eliminisati problem dupliranja.
Ispravljanje neželjenih odstupanja
Odstupanja (outliers) su neobične tačke podataka koje ne prate uobičajen obrazac, kao što je prikazano na grafikonu iznad. Prava odstupanja su prihvatljiva jer pomažu naučnicima u otkrivanju nedostataka u istraživanju. Međutim, odstupanja koja su rezultat ljudskih grešaka predstavljaju problem.
Potrebno je prikazati podatke na grafikonima kako biste lakše uočili odstupanja. Ako ih pronađete, istražite njihov izvor. Ukoliko su rezultat ljudske greške, uklonite ih.
Fokus na strukturne podatke
Ovo se uglavnom odnosi na pronalaženje i ispravljanje grešaka u skupovima podataka.
Na primer, ako skup podataka sadrži jednu kolonu sa vrednostima u američkim dolarima i više kolona sa vrednostima u drugim valutama, a ako je ciljna publika iz SAD, sve ostale valute treba konvertovati u ekvivalentan iznos u dolarima.
Skeniranje podataka
Velika baza podataka iz skladišta podataka može da sadrži hiljade tabela. Možda vam neće biti potrebne sve tabele za vaš projekat.
Stoga, nakon što dobijete bazu podataka, potrebno je napisati skriptu za identifikaciju tačno onih tabela koje su vam neophodne. Kada to utvrdite, možete obrisati nerelevantne tabele i tako smanjiti veličinu skupa podataka.
Ovo će olakšati brže otkrivanje obrazaca u podacima.
Čišćenje podataka u oblaku
Ako vaša baza podataka koristi pristup „šema pri upisu“, potrebno je da je konvertujete u „šemu pri čitanju“. To će vam omogućiti da čistite podatke direktno u skladištu u oblaku i da izvučete formatirane i organizovane podatke koji su spremni za analizu.
Prevođenje stranih jezika
Ukoliko sprovodite anketu širom sveta, možete očekivati strane jezike u sirovim podacima. Potrebno je prevesti redove i kolone koji sadrže strane jezike na željeni jezik. Za ovu svrhu možete koristiti alate za kompjuterski potpomognuto prevođenje (CAT).
Čišćenje podataka korak po korak
#1. Identifikovanje kritičnih polja podataka
Skladište podataka sadrži terabajte baza podataka. Svaka baza može da sadrži nekoliko do hiljade kolona podataka. Sada treba da razmotrite cilj projekta i da u skladu sa tim izvučete relevantne podatke.
Na primer, ako vaš projekat istražuje trendove kupovine u e-trgovini među stanovnicima SAD, nema nikakve koristi od prikupljanja podataka o offline maloprodajnim radnjama u istom radnom listu.
#2. Organizovanje podataka
Kada identifikujete važna polja podataka, naslove kolona, tabele itd., potrebno ih je organizovati na uredan način.
#3. Uklanjanje duplikata
Neobrađeni podaci prikupljeni iz skladišta podataka uvek će sadržati duplikate. Potrebno je pronaći i obrisati sve replike.
#4. Uklanjanje praznih vrednosti i razmaka
Neki naslovi kolona i njihova odgovarajuća polja podataka mogu biti bez vrednosti. Treba eliminisati te naslove/polja ili zameniti prazne vrednosti odgovarajućim alfanumeričkim vrednostima.
#5. Fino formatiranje
Skupovi podataka mogu sadržati nepotrebne razmake, simbole, znakove itd. Neophodno ih je formatirati korišćenjem formula kako bi ukupni skup podataka imao ujednačenu veličinu i raspored ćelija.
#6. Standardizacija procesa
Potrebno je kreirati standardnu operativnu proceduru (SOP) koju članovi tima za nauku o podacima mogu pratiti prilikom čišćenja podataka. SOP treba da sadrži sledeće:
- Učestalost prikupljanja neobrađenih podataka
- Nadzornik skladištenja sirovih podataka i održavanja
- Učestalost čišćenja
- Nadzornik skladišta očišćenih podataka i održavanja
U nastavku su navedeni neki popularni alati za čišćenje podataka koji mogu biti od pomoći u vašim projektima:
WinPure
Ukoliko tražite aplikaciju koja vam omogućava da precizno i brzo očistite i uredite podatke, WinPure je pouzdano rešenje. Ovaj alat nudi mogućnost čišćenja podataka na nivou preduzeća uz neuporedivu brzinu i preciznost.
Dizajniran je da bude pogodan za pojedinačne korisnike i preduzeća, pa ga svako može koristiti bez poteškoća. Softver koristi napredne funkcije profilisanja podataka za analizu tipova, formata, integriteta i vrednosti podataka u cilju provere kvaliteta. Njegov snažan i inteligentan mehanizam za uparivanje podataka omogućava pronalaženje savršenih podudaranja uz minimalnu mogućnost lažnih podudaranja.
Pored navedenih funkcija, WinPure nudi i izvanredne vizuelne prikaze svih podataka, grupnih podudaranja i nepodudaranja.
Takođe, funkcioniše i kao alatka za spajanje dupliranih zapisa, pri čemu se generiše glavni zapis koji može da zadrži sve najnovije vrednosti. Osim toga, pomoću ovog alata možete da definišete pravila za izbor glavnog zapisa i odmah uklonite sve duplikate.
OpenRefine
OpenRefine je besplatan alat otvorenog koda koji vam pomaže da transformišete svoje neuredne podatke u čist format pogodan za korišćenje u veb servisima. Koristi aspekte za čišćenje velikih skupova podataka i radi na filtriranim prikazima skupova podataka.
Uz pomoć snažne heuristike, ovaj alat može da spoji slične vrednosti kako bi se oslobodio svih nedoslednosti. Nudi usluge usklađivanja tako da korisnici mogu da uporede svoje skupove podataka sa eksternim bazama podataka. Pored toga, korišćenjem ovog alata, možete se vratiti na stariju verziju skupa podataka ukoliko je to potrebno.
Takođe, korisnici mogu ponovo da reprodukuju istoriju operacija na ažuriranoj verziji. Ako ste zabrinuti za bezbednost podataka, OpenRefine je pravi izbor za vas. Čisti vaše podatke na vašem računaru, tako da nema migracije podataka u oblak.
Trifacta Designer Cloud
Iako čišćenje podataka može biti kompleksno, Trifacta Designer Cloud vam olakšava taj proces. Koristi novi pristup pripremi podataka za prečišćavanje, tako da organizacije mogu da izvuku najveću vrednost iz svojih podataka.
Njegov intuitivan interfejs omogućava i tehnički neupućenim korisnicima da lako čiste podatke za sofisticiranu analizu. Sada kompanije mogu da rade više sa svojim podacima zahvaljujući inteligentnim sugestijama Trifacta Designer Cloud-a koje se baziraju na mašinskom učenju.
Osim toga, potrebno je manje vremena za ovaj proces, a u isto vreme i smanjen broj grešaka. To znači da je potrebno manje resursa za dobijanje boljih rezultata analize.
Cloudingo
Da li ste korisnik Salesforce-a i zabrinuti ste za kvalitet prikupljenih podataka? Koristite Cloudingo da očistite podatke o korisnicima i da imate samo neophodne informacije. Ova aplikacija olakšava upravljanje podacima o klijentima pomoću funkcija kao što su deduplikacija, uvoz i migracija.
Ovde možete kontrolisati spajanje zapisa uz pomoć prilagodljivih filtera i pravila i standardizovati podatke. Obrišite beskorisne i neaktivne podatke, ažurirajte nedostajuće informacije i obezbedite tačnost poštanskih adresa u SAD.
Kompanije mogu da podese Cloudingo da automatski uklanja duplikate podataka, tako da uvek imate pristup čistim podacima. Održavanje sinhronizacije podataka sa Salesforce-om je još jedna ključna karakteristika ovog alata. Pomoću njega možete čak uporediti podatke iz Salesforce-a sa informacijama uskladištenim u tabelama.
ZoomInfo
ZoomInfo je pružalac rešenja za čišćenje podataka koji doprinosi produktivnosti i efikasnosti vašeg tima. Kompanije mogu ostvariti veću profitabilnost, jer ovaj softver dostavlja podatke bez duplikata CRM i MAT sistemima kompanije.
Olakšava upravljanje kvalitetom podataka uklanjanjem skupih duplikata. Korisnici takođe mogu da zaštite svoj CRM i MAT perimetar korišćenjem ZoomInfo-a. Može da očisti podatke za nekoliko minuta uz automatizovanu deduplikaciju, uparivanje i normalizaciju.
Korisnici ove aplikacije mogu da uživaju u fleksibilnosti i kontroli nad kriterijumima podudaranja i spojenim rezultatima. Pomaže vam da izgradite isplativ sistem za skladištenje podataka standardizacijom bilo koje vrste podataka.
Završne reči
Kvalitet ulaznih podataka u vašim projektima nauke o podacima je od izuzetne važnosti. To je osnova za velike projekte kao što su mašinsko učenje, neuronske mreže za automatizaciju zasnovanu na veštačkoj inteligenciji, itd. Ukoliko su ulazni podaci neispravni, razmislite kakvi bi bili rezultati takvih projekata.
Stoga je neophodno da vaša organizacija usvoji dokazane strategije za čišćenje podataka i da ih primenjuje kao standardnu operativnu proceduru (SOP). Na taj način ćete poboljšati kvalitet ulaznih podataka.
Ako ste previše zauzeti projektima, marketingom i prodajom, najbolje je da deo posla koji se tiče čišćenja podataka prepustite stručnjacima. Stručnjak može biti bilo koji od gore navedenih alata za čišćenje podataka.
Možda će vas takođe zanimati šema nacrta usluge za jednostavnu implementaciju strategija čišćenja podataka.