大數(shù)據(jù)技術幫助企業(yè)做出更明智的決策。越來越多的公司正在開發(fā)復雜的商業(yè)智能模型，如果沒有復雜的數(shù)據(jù)存儲基礎設施，這是不可能的。

去年全球 BPO 業(yè)務分析市場價值近 170 億美元。隨著越來越多的企業(yè)發(fā)現(xiàn)投資大數(shù)據(jù)以發(fā)展業(yè)務的好處，這個市場正在增長。

不幸的是，一些業(yè)務分析策略的概念化很差。最大的問題之一與數(shù)據(jù)質量有關。即使是最先進的大數(shù)據(jù)工具也無法彌補這個問題。

您的業(yè)??務分析策略只能與您用來提供給他們的數(shù)據(jù)一樣好。如果該數(shù)據(jù)被污染、不準確或完全錯誤，您的整個操作可能會偏離正軌。這就是數(shù)據(jù)清理如此重要的原因——它是在您將數(shù)據(jù)用于任何重要事情之前確保數(shù)據(jù)干凈、完整和一致的過程。

下面詳細介紹了數(shù)據(jù)清理的含義，以及為什么它對于任何依賴數(shù)據(jù)分析的企業(yè)都是必不可少的。

數(shù)據(jù)清洗及其目的

數(shù)據(jù)質量對于任何業(yè)務分析模型的可行性都至關重要。因此，企業(yè)采取合理措施從其數(shù)據(jù)集中刪除不準確、過時和不相關的數(shù)據(jù)非常重要。

數(shù)據(jù)清理或數(shù)據(jù)清理是分析和改進存儲在數(shù)據(jù)庫或其他系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)質量的過程。其目的有兩個：第一，確保所有數(shù)據(jù)符合其預期規(guī)范;其次，識別并刪除可能擾亂分析過程的無效或錯誤記錄。

這個嚴格的過程包括識別重復和不完整的記錄、刪除過時的條目、根據(jù)區(qū)域或設計標準格式化數(shù)據(jù)、更正拼寫錯誤和拼寫錯誤、將開放式答案編碼到預定類別中、根據(jù)適用的外部來源驗證值以及填寫缺失的字段在可能的情況。數(shù)據(jù)清理活動結合了重復數(shù)據(jù)刪除和數(shù)據(jù)標準化等技術，以確保數(shù)據(jù)準確有效。

總而言之，數(shù)據(jù)清理可幫助組織獲得可靠的信息，這些信息可以放心地用于決策制定。

數(shù)據(jù)清理過程的基本步驟

數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)處理操作的重要組成部分。它涉及一個四步過程：識別、標準化、刪除不需要的數(shù)據(jù)和驗證結果。

首先，確定數(shù)據(jù)集中的潛在錯誤或不一致。這可以使用WinPure等數(shù)據(jù)清理解決方案來完成，它可以讓您識別影響數(shù)據(jù)的噪聲。您可以識別具有奇怪字符、拼寫錯誤、錯誤等的字段。

其次，標準化您呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的方式，以便每個字段的格式正確以便于分析。也稱為數(shù)據(jù)標準化，此過程確保您的所有記錄都具有相同的標準——例如，所有日期都采用DD/MM/YY格式。

第三，執(zhí)行數(shù)據(jù)匹配過程以確保處理或刪除重復項以確保數(shù)據(jù)集沒有影響準確性的重復項。

最后，處理過的記錄被保存到一個主記錄中，作為團隊工作的唯一數(shù)據(jù)集。

完成所有這些步驟后，組織可以對其分析提供的見解充滿信心。

數(shù)據(jù)清理如何改進業(yè)務分析

對于任何希望從其業(yè)務分析中獲得準確結果的組織而言，數(shù)據(jù)清理都是一個非常寶貴的元素。通過標準化、驗證和豐富系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，可以顯著提高組織的數(shù)據(jù)質量，從而確保生成的分析結果能夠準確反映當前情況。

這種智能使組織在做出重要決策時處于優(yōu)勢地位，使他們能夠快速識別模式和趨勢，而無需質疑數(shù)據(jù)的準確性。數(shù)據(jù)清理還可以幫助提高分析速度——通過刪除冗余或不正確的記錄，這個繁瑣的過程變得更加高效和有價值。因此，有關數(shù)據(jù)清理的知識對于保持基于分析的卓越決策至關重要。

數(shù)據(jù)清洗不當?shù)暮蠊?/strong>

不正確清理數(shù)據(jù)可能是一個代價高昂的錯誤。如果不進行清理，數(shù)據(jù)集可能包含重復或過時的信息，如果用于分析，可能會得出有缺陷的結論。

此外，依賴于有組織且易于訪問的數(shù)據(jù)庫的軟件可能會因格式不正確而受到損害。更糟糕的是，將敏感的個人數(shù)據(jù)留在數(shù)據(jù)集中而不進行適當清理會帶來潛在的安全風險。

非系統(tǒng)且包含不必要信息的數(shù)據(jù)不僅會給 IT 系統(tǒng)帶來不必要的壓力，還會吸引尋找網絡基礎設施弱點的網絡攻擊者。因此，公司應始終確保在其數(shù)據(jù)收集過程中制定適當?shù)某绦?，以確保高效、安全地清理數(shù)據(jù)集。

成功數(shù)據(jù)清理的技巧

數(shù)據(jù)清理不是一次性活動。這是一項戰(zhàn)略活動，需要了解數(shù)據(jù)及其來源，包括錯誤原因以及可以采取哪些措施來最大程度地減少不良數(shù)據(jù)向下游應用程序的傳輸。

公司可以通過首先創(chuàng)建一系列數(shù)據(jù)治理規(guī)則來提高數(shù)據(jù)清理工作的效率，例如建立數(shù)據(jù)驗證規(guī)則以確保用戶不會輸入額外的字母或數(shù)字。

此外，為業(yè)務用戶提供數(shù)據(jù)質量培訓可以幫助他們識別和防止錯誤——例如使用自動化工具處理重復條目。

保持井井有條，為每項任務制定明確的目標并實施自動程序來審查數(shù)據(jù)也將有助于簡化數(shù)據(jù)清理的成功。

關于數(shù)據(jù)清理如何影響業(yè)務的案例研究

為了證明它可能產生的影響，有兩個案例研究值得一提。第一個屬于提供營銷服務的企業(yè)。公司的分析總是顯示不準確的客戶獲取數(shù)據(jù)。他們總是認為自己表現(xiàn)不佳，而事實上，他們一直做得很好，這意味著他們總是在改變策略，因為數(shù)據(jù)并沒有反映出他們付出的努力。團隊決定深入研究他們的數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)他們正在獲取由網絡表單缺陷引起的重復條目!在糾正錯誤源并刪除重復項后，該公司能夠確定其最佳績效策略并能夠擴大業(yè)務成果。

總結——干凈的數(shù)據(jù)有助于可靠的分析

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略只有建立在高質量數(shù)據(jù)的基礎上才有價值。因此，公司需要采取嚴格的措施來確保他們存儲的數(shù)據(jù)是準確的、有價值的和相關的。

通過清理數(shù)據(jù)，您可以提高其質量，這將對您業(yè)務的各個方面產生積極影響，例如決策制定、客戶滿意度和分析。數(shù)據(jù)清洗有幾種常見的方法，包括手動更正、標準化、重復數(shù)據(jù)刪除和驗證。在執(zhí)行數(shù)據(jù)清理項目時，重要的是首先評估數(shù)據(jù)狀態(tài)，確定目標和 KPI，根據(jù)這些目標選擇適當?shù)姆椒?，按計劃?zhí)行項目，然后跟蹤結果。牢記這些提示，您應該可以很好地提高組織的數(shù)據(jù)質量。