ڇو ڊيٽا صاف ڪرڻ نازڪ آهي ۽ توهان ڪيئن لاڳو ڪري سگهو ٿا ڊيٽا جي صفائي جي عملن ۽ حلن کي

ڊيٽا صاف ڪرڻ: توهان جي ڊيٽا کي ڪيئن صاف ڪجي

غريب ڊيٽا جي معيار ڪيترن ئي ڪاروباري اڳواڻن لاء هڪ وڌندڙ تشويش آهي ڇو ته اهي پنهنجن ٽارگيٽ ڪيل مقصدن کي پورا ڪرڻ ۾ ناڪام آهن. ڊيٽا تجزيه نگارن جي ٽيم - جنهن کي قابل اعتماد ڊيٽا بصيرت پيدا ڪرڻي آهي - انهن جو 80٪ وقت ڊيٽا کي صاف ڪرڻ ۽ تيار ڪرڻ ۾ خرچ ڪيو، ۽ وقت جو صرف 20٪ حقيقي تجزيو ڪرڻ لاءِ ڇڏي ويو آهي. اهو ٽيم جي پيداوار تي هڪ وڏو اثر آهي جيئن انهن کي دستي طور تي ڪيترن ئي ڊيٽا سيٽن جي ڊيٽا جي معيار کي درست ڪرڻ گهرجي.

84٪ سي اي اوز ڊيٽا جي معيار بابت فڪرمند آهن جيڪي انهن جي فيصلن تي ٻڌل آهن.

گلوبل سي اي او Outlook، فوربس بصيرت ۽ KPMG

اهڙين مسئلن کي منهن ڏيڻ کان پوء، تنظيمون ڊيٽا کي صاف ڪرڻ ۽ معياري ڪرڻ جو هڪ خودڪار، آسان، ۽ وڌيڪ صحيح طريقو ڳوليندا آهن. هن بلاگ ۾، اسان ڊيٽا کي صاف ڪرڻ ۾ شامل ڪجهه بنيادي سرگرمين تي نظر ڪنداسين، ۽ توهان انهن کي ڪيئن لاڳو ڪري سگهو ٿا.

ڊيٽا صاف ڪرڻ ڇا آهي؟

ڊيٽا صاف ڪرڻ هڪ وسيع اصطلاح آهي جيڪو ڊيٽا کي ڪنهن به گهربل مقصد لاء استعمال لائق بڻائڻ جي عمل ڏانهن اشارو ڪري ٿو. اهو هڪ ڊيٽا جي معيار کي درست ڪرڻ وارو عمل آهي جيڪو ڊيٽا سيٽ ۽ معياري قدرن مان غلط ۽ غلط معلومات کي ختم ڪري ٿو ته جيئن سڀني مختلف ذريعن تي هڪ جهڙي نظر حاصل ڪري سگهجي. عمل ۾ عام طور تي هيٺيان سرگرميون شامل آهن:

  1. هٽايو ۽ تبديل ڪريو - ڊيٽا سيٽ ۾ فيلڊ اڪثر ڪري اڳواٽ يا نشان لڳائڻ وارا اکر يا اوقاف تي مشتمل هوندا آهن جيڪي بي فائدو هوندا آهن ۽ بهتر تجزيي لاءِ مٽائڻ يا هٽائڻ جي ضرورت هوندي آهي (جهڙوڪ اسپيس، صفر، سليش وغيره). 
  2. پارس ۽ ملائي - ڪڏهن ڪڏهن فيلڊ ۾ مجموعي ڊيٽا عناصر شامل آهن، مثال طور، ائڊريس فيلڊ تي مشتمل آهي گھٽي نمبرگهٽي جو نالوجذباترياست, وغيره. اهڙين حالتن ۾، جمع ٿيل شعبن کي الڳ الڳ ڪالمن ۾ پارس ڪيو وڃي، جڏهن ته ڪجهه ڪالمن کي گڏ ڪيو وڃي ته جيئن ڊيٽا جو بهتر نظارو حاصل ڪجي - يا ڪا شيءِ جيڪا توهان جي استعمال جي صورت ۾ ڪم ڪري.
  3. ڊيٽا جي قسمن کي تبديل ڪريو - ھن ۾ ھڪڙي فيلڊ جي ڊيٽا جي قسم کي تبديل ڪرڻ شامل آھي، جھڙوڪ ھڪڙي تبديلي فون نمبر ميدان جيڪو اڳ هو اسٽرنگ جي طرف تعداد. اهو يقيني بڻائي ٿو ته فيلڊ ۾ سڀئي قدر صحيح ۽ صحيح آهن. 
  4. نمونن جي تصديق ڪريو - ڪجهه شعبن کي صحيح نموني يا فارميٽ جي پيروي ڪرڻ گهرجي. انهي لاء، ڊيٽا صاف ڪرڻ جو عمل موجوده نمونن کي سڃاڻي ٿو ۽ انهن کي درست ڪرڻ لاء انهن کي تبديل ڪري ٿو. مثال طور، جي يو ايس فون تعداد هيٺ ڏنل نموني: AAA-BBB-CCCC
  5. شور کي هٽايو - ڊيٽا فيلڊ اڪثر ڪري لفظن تي مشتمل آهي جيڪي گهڻو قدر شامل نه ڪندا آهن ۽ انهي ڪري، شور متعارف ڪرايو. مثال طور، انهن ڪمپنين جا نالا 'XYZ Inc.'، 'XYZ Incorporated'، 'XYZ LLC'. سڀ ڪمپني جا نالا ساڳيا آهن پر توهان جي تجزيي جا عمل انهن کي منفرد سمجهي سگهن ٿا، ۽ لفظن کي هٽائڻ جهڙوڪ Inc., LLC، ۽ Incorporated توهان جي تجزيو جي درستگي کي بهتر بڻائي سگهن ٿا.
  6. نقلن کي ڳولڻ لاءِ ڊيٽا کي ملايو - ڊيٽا سيٽن ۾ عام طور تي ساڳئي اداري لاءِ ڪيترائي رڪارڊ شامل آهن. گراهڪ جي نالن ۾ ٿورڙي تبديليون توهان جي ٽيم کي توهان جي ڪسٽمر ڊيٽابيس ۾ گھڻن داخل ٿيڻ لاءِ اڳواڻي ڪري سگھن ٿيون. هڪ صاف ۽ معياري ڊيٽا سيٽ ۾ منفرد رڪارڊ هجڻ گهرجي - هڪ رڪارڊ في ادارو. 

منظم ٿيل بمقابله غير منظم ٿيل ڊيٽا

ڊجيٽل ڊيٽا جو هڪ جديد پاسو اهو آهي ته اهو هڪ عددي فيلڊ يا متن جي قيمت ۾ مناسب نه آهي. منظم ڊيٽا اها آهي جيڪا ڪمپنيون عام طور تي ڪم ڪري رهيون آهن - مقدار جي ڊيٽا مخصوص فارميٽ ۾ ذخيرو ٿيل آهي جهڙوڪ اسپريڊ شيٽ يا ٽيبل آسان سان ڪم ڪرڻ لاءِ. بهرحال، ڪاروبار ڪم ڪري رهيا آهن غير منظم ٿيل ڊيٽا سان گڏ وڌيڪ ۽ وڌيڪ ... هي آهي قابليت ڊيٽا.

غير منظم ڊيٽا جو هڪ مثال متن، آڊيو، ۽ وڊيو ذريعن کان قدرتي ٻولي آهي. مارڪيٽنگ ۾ هڪ عام هڪ آن لائن جائزي مان برانچ جذبي کي گڏي رهيو آهي. اسٽار آپشن ٺهيل آهي (مثال طور 1 کان 5 تارن جو اسڪور)، پر تبصرو غير منظم آهي ۽ معيار جي ڊيٽا کي قدرتي ٻولي پروسيسنگ ذريعي پروسيس ڪيو وڃي (اين ايل پي) جذبات جي مقدار جي قيمت ٺاهڻ لاء الگورتھم.

صاف ڊيٽا کي ڪيئن يقيني بڻايو وڃي؟

صاف ڊيٽا کي يقيني بڻائڻ جو سڀ کان وڌيڪ اثرائتو وسيلو اهو آهي ته توهان جي پليٽ فارمن ۾ هر داخلا پوائنٽ کي آڊٽ ڪيو وڃي ۽ انهن کي پروگرام طور تي اپڊيٽ ڪيو وڃي انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته ڊيٽا صحيح طور تي داخل ٿيل آهي. اهو ڪيترن ئي طريقن سان پورو ڪري سگهجي ٿو:

  • گهربل فيلڊ - هڪ فارم يا انضمام کي يقيني بڻائڻ لازمي آهي مخصوص فيلڊ پاس ڪرڻ.
  • فيلڊ ڊيٽا جي قسمن کي استعمال ڪندي - چونڊ لاءِ محدود فهرستون مهيا ڪرڻ، ڊيٽا کي فارميٽ ڪرڻ لاءِ باقاعده اظهار، ۽ ڊيٽا کي محفوظ ڪرڻ لاءِ مناسب ڊيٽا جي قسمن ۾ ڊيٽا کي محدود ڪرڻ لاءِ مناسب فارميٽ ۽ قسم کي محفوظ ڪرڻ.
  • ٽئين پارٽي جي خدمت انضمام - ٽئين پارٽي جي اوزارن کي ضم ڪرڻ يقيني بڻائڻ لاءِ ڊيٽا صحيح طريقي سان محفوظ ٿيل آهي، جهڙوڪ ايڊريس فيلڊ جيڪو ايڊريس جي تصديق ڪري ٿو، مهيا ڪري سگهي ٿو مسلسل، معياري ڊيٽا.
  • اعتبار - توهان جا گراهڪ انهن جي فون نمبر يا اي ميل ايڊريس جي تصديق ڪري سگھن ٿا ته صحيح ڊيٽا محفوظ ٿيل آهي.

هڪ داخلا پوائنٽ صرف هڪ فارم نه هجڻ گهرجي، اهو هر سسٽم جي وچ ۾ ڪنيڪٽر هجڻ گهرجي جيڪو ڊيٽا کي هڪ سسٽم کان ٻئي ڏانهن منتقل ڪري ٿو. ڪمپنيون اڪثر پليٽ فارمز کي استعمال ڪن ٿيون ڊيٽا کي ڪڍڻ، تبديل ڪرڻ، ۽ لوڊ ڪرڻ لاءِ (ETL) سسٽم جي وچ ۾ ڊيٽا کي يقيني بڻائڻ لاءِ صاف ڊيٽا محفوظ ٿيل آهي. ڪمپنيون انجام ڏيڻ جي حوصلا افزائي ڪن ٿيون ڊيٽا دريافت آڊٽ سڀني داخلا پوائنٽن کي دستاويز ڪرڻ لاء، پروسيسنگ، ۽ استعمال جي پوائنٽن جي ڊيٽا لاء انهن جي ڪنٽرول ۾. اهو حفاظتي معيارن ۽ رازداري جي ضابطن جي تعميل کي يقيني بڻائڻ لاءِ پڻ اهم آهي.

توهان جي ڊيٽا کي ڪيئن صاف ڪجي؟

جڏهن ته صاف ڊيٽا هجڻ بهتر هوندو، ميراثي نظام ۽ ڊيٽا کي درآمد ڪرڻ ۽ پڪڙڻ لاءِ لاپرواهي اڪثر موجود هوندي. هي ڊيٽا صاف ڪري ٿو اڪثر مارڪيٽنگ ٽيمن جي سرگرمين جو حصو. اسان پروسيس ۾ ڏٺو ته ڊيٽا صاف ڪرڻ وارا عمل شامل آهن. هتي اختياري طريقا آهن توهان جي تنظيم ڊيٽا صاف ڪرڻ تي عمل ڪري سگهي ٿي:

آپشن 1: استعمال ڪندي ڪوڊ تي ٻڌل انداز

Python ۽ R ٻه عام استعمال ٿيل پروگرامنگ ٻوليون آهن ڪوڊنگ حل ڪرڻ لاءِ ڊيٽا کي ترتيب ڏيڻ لاءِ. ڊيٽا کي صاف ڪرڻ لاءِ اسڪرپٽ لکڻ فائديمند ٿي سگهي ٿو ڇو ته توهان پنهنجي ڊيٽا جي نوعيت جي مطابق الگورتھم کي ٽيون ڪرڻ لاءِ حاصل ڪيو، تڏهن به، وقت سان گڏ انهن اسڪرپٽ کي برقرار رکڻ ڏکيو ٿي سگهي ٿو. ان کان علاوه، هن طريقي سان سڀ کان وڏو چئلينج هڪ عام حل کي ڪوڊ ڪرڻ آهي جيڪو مختلف ڊيٽا سيٽن سان سٺو ڪم ڪري ٿو، بلڪه سخت ڪوڊنگ مخصوص منظرنامي جي ڀيٽ ۾. 

آپشن 2: پليٽ فارم انٽيگريشن ٽولز استعمال ڪندي

ڪيترائي پليٽ فارم پيش ڪن ٿا پروگراماتي يا ڪوڊيل رابطو سسٽم جي وچ ۾ ڊيٽا کي مناسب شڪل ۾ منتقل ڪرڻ لاء. بلٽ-ان آٽوميشن پليٽ فارم مقبوليت حاصل ڪري رهيا آهن ته جيئن پليٽ فارم پنهنجي ڪمپني جي ٽول سيٽن جي وچ ۾ آساني سان ضم ٿي سگهن. اهي اوزار اڪثر شامل ڪيا ويندا آهن ٽارگيٽ يا شيڊول ٿيل عمل جيڪي هڪ سسٽم کان ٻئي ڏانهن ڊيٽا درآمد ڪرڻ، سوال ڪرڻ، يا لکڻ تي هلائي سگھجن ٿا. ڪجھ پليٽ فارم، جهڙوڪ روبوٽڪ پروسيس آٽوميشن (آر ايف) پليٽ فارم، اسڪرين ۾ ڊيٽا داخل ڪري سگھن ٿا جڏهن ڊيٽا انضمام موجود نه هوندا.

آپشن 3: مصنوعي ذهانت استعمال ڪندي

حقيقي دنيا جي ڊيٽا سيٽ تمام متنوع آهن ۽ شعبن تي سڌي طرح پابنديون لاڳو ڪرڻ غلط نتيجا ڏئي سگھن ٿا. هي آهي جتي مصنوعي ذهانت (AI) تمام مددگار ٿي سگھي ٿو. صحيح، صحيح، ۽ درست ڊيٽا تي تربيتي ماڊل ۽ پوءِ ايندڙ رڪارڊن تي تربيت يافته ماڊلز کي استعمال ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا جھنڊو بيضابطگين، صفائي جا موقعا سڃاڻڻ وغيره.

ڪجھ عمل جيڪي ڊيٽا صاف ڪرڻ دوران AI سان وڌائي سگھجن ٿا ھيٺ ڏنل آھن:

  • هڪ ڪالمن ۾ بي ضابطگين کي ڳولڻ.
  • غلط تعلقي انحصار جي سڃاڻپ.
  • ڪلسترنگ ذريعي نقل رڪارڊ ڳولڻ.
  • مرتب ڪيل امڪان جي بنياد تي ماسٽر رڪارڊ چونڊيو.

اختيار 4: استعمال ڪندي سيلف سروس ڊيٽا معيار جا اوزار

ڪجهه وينڊرز پيش ڪن ٿا مختلف ڊيٽا جي معيار جي فنڪشن کي پيڪيج ٿيل اوزار، جهڙوڪ ڊيٽا صاف ڪرڻ وارو سافٽ ويئر. اهي مختلف ذريعن ۾ ڊيٽا کي پروفائلنگ، صاف ڪرڻ، معيار سازي، ملاپ، ۽ ضم ڪرڻ لاءِ صنعت جي معروف ۽ ملڪيتي الگورتھم استعمال ڪندا آهن. اهڙا اوزار پلگ ۽ راند جي طور تي ڪم ڪري سگهن ٿا ۽ ٻين طريقن جي مقابلي ۾ گهٽ ۾ گهٽ آن بورڊنگ وقت جي ضرورت آهي. 

ڊيٽا مادا

ڊيٽا جي تجزيي جي عمل جا نتيجا ان پٽ ڊيٽا جي معيار وانگر سٺا آهن. انهي سبب لاء، ڊيٽا جي معيار جي چئلينج کي سمجهڻ ۽ انهن غلطين کي درست ڪرڻ لاء هڪ آخر کان آخر تائين حل لاڳو ڪرڻ توهان جي ڊيٽا کي صاف، معياري، ۽ ڪنهن به مقصد لاء استعمال لائق رکڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي. 

Data Ladder پيش ڪري ٿو هڪ خصوصيت سان ڀرپور ٽول ڪٽ جيڪا توهان کي غير مطابقت رکندڙ ۽ غلط قدرن کي ختم ڪرڻ، نمونن ٺاهڻ ۽ تصديق ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي، ۽ ڊيٽا جي اعليٰ معيار، درستگي، ۽ استعمال کي يقيني بڻائڻ لاءِ سڀني ڊيٽا ذريعن تي معياري ڏيک حاصل ڪري ٿي.

Data Ladder - ڊيٽا صاف ڪرڻ وارو سافٽ ويئر

دورو ڪريو ڊيٽا ڏاڪڻ وڌيڪ معلومات لاءِ