डेटा की सफाई क्यों महत्वपूर्ण है और आप डेटा सफाई प्रक्रियाओं और समाधानों को कैसे लागू कर सकते हैं?

डेटा की सफाई: अपने डेटा को कैसे साफ़ करें

खराब डेटा गुणवत्ता कई व्यापारिक नेताओं के लिए एक बढ़ती चिंता है क्योंकि वे अपने लक्षित लक्ष्यों को पूरा करने में विफल रहते हैं। डेटा विश्लेषकों की टीम - जो विश्वसनीय डेटा अंतर्दृष्टि का उत्पादन करने वाली है - अपना 80% समय सफाई और डेटा तैयार करने में खर्च करती है, और समय का केवल 20% वास्तविक विश्लेषण करने के लिए छोड़ दिया गया है। इसका टीम की उत्पादकता पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है क्योंकि उन्हें कई डेटासेट की डेटा गुणवत्ता को मैन्युअल रूप से सत्यापित करना होता है।

84% सीईओ उस डेटा की गुणवत्ता के बारे में चिंतित हैं जिस पर वे अपने निर्णयों को आधार बना रहे हैं।

ग्लोबल सीईओ आउटलुक, फोर्ब्स इनसाइट और केपीएमजी

ऐसे मुद्दों का सामना करने के बाद, संगठन डेटा की सफाई और मानकीकरण के लिए एक स्वचालित, सरल और अधिक सटीक तरीके की तलाश करते हैं। इस ब्लॉग में, हम डेटा की सफाई में शामिल कुछ बुनियादी गतिविधियों को देखेंगे, और आप उन्हें कैसे लागू कर सकते हैं।

डेटा सफाई क्या है?

डेटा क्लींजिंग एक व्यापक शब्द है जो किसी भी इच्छित उद्देश्य के लिए डेटा को प्रयोग करने योग्य बनाने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। यह एक डेटा गुणवत्ता फिक्सिंग प्रक्रिया है जो सभी अलग-अलग स्रोतों में एक सुसंगत दृश्य प्राप्त करने के लिए डेटासेट और मानकीकृत मूल्यों से गलत और अमान्य जानकारी को समाप्त करती है। प्रक्रिया में आमतौर पर निम्नलिखित गतिविधियाँ शामिल होती हैं:

  1. हटाएं और बदलें - डेटासेट में फ़ील्ड में अक्सर अग्रणी या अनुरेखण वर्ण या विराम चिह्न होते हैं जो किसी काम के नहीं होते हैं और बेहतर विश्लेषण (जैसे रिक्त स्थान, शून्य, स्लैश, आदि) के लिए प्रतिस्थापित या हटाने की आवश्यकता होती है। 
  2. पार्स और मर्ज - कभी-कभी फ़ील्ड में समेकित डेटा तत्व होते हैं, उदाहरण के लिए, पता फ़ील्ड शामिल हैं गली नंबरसड़क का नामCityराज्य, आदि। ऐसे मामलों में, एकत्रित फ़ील्ड को अलग-अलग कॉलम में पार्स किया जाना चाहिए, जबकि डेटा का बेहतर दृश्य प्राप्त करने के लिए कुछ कॉलम को एक साथ मर्ज किया जाना चाहिए - या कुछ ऐसा जो आपके उपयोग के मामले में काम करता है।
  3. डेटा प्रकारों को रूपांतरित करें - इसमें किसी फ़ील्ड के डेटा प्रकार को बदलना शामिल है, जैसे ट्रांसफ़ॉर्मिंग फ़ोन नंबर वह क्षेत्र जो पहले था तार सेवा मेरे नंबर. यह सुनिश्चित करता है कि क्षेत्र में सभी मान सटीक और मान्य हैं। 
  4. मान्य पैटर्न - कुछ क्षेत्रों को एक वैध पैटर्न या प्रारूप का पालन करना चाहिए। उसके लिए, डेटा की सफाई की प्रक्रिया वर्तमान पैटर्न को पहचानती है और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए उन्हें बदल देती है। उदाहरण के लिए, यूएस फोन नंबर पैटर्न का पालन करना: एएए-बीबीबी-सीसीसीसी
  5. शोर हटाओ - डेटा फ़ील्ड में अक्सर ऐसे शब्द होते हैं जो अधिक मूल्य नहीं जोड़ते हैं और इसलिए, शोर का परिचय देते हैं। उदाहरण के लिए, इन कंपनी के नाम 'XYZ Inc.', 'XYZ शामिल', 'XYZ LLC' पर विचार करें। सभी कंपनी के नाम समान हैं लेकिन आपकी विश्लेषण प्रक्रियाएं उन्हें अद्वितीय मान सकती हैं, और इंक, एलएलसी, और इनकॉर्पोरेटेड जैसे शब्दों को हटाने से आपके विश्लेषण की सटीकता में सुधार हो सकता है।
  6. डुप्लिकेट का पता लगाने के लिए डेटा का मिलान करें - डेटासेट में आमतौर पर एक ही निकाय के लिए कई रिकॉर्ड होते हैं। ग्राहक नामों में थोड़ा सा बदलाव आपकी टीम को आपके ग्राहक डेटाबेस में कई प्रविष्टियां करने के लिए प्रेरित कर सकता है। एक स्वच्छ और मानकीकृत डेटासेट में अद्वितीय रिकॉर्ड होना चाहिए - प्रति इकाई एक रिकॉर्ड। 

संरचित बनाम असंरचित डेटा

डिजिटल डेटा का एक आधुनिक पहलू यह है कि यह एक संख्यात्मक क्षेत्र या पाठ्य मान में फ़िट होने में संगत नहीं है। संरचित डेटा वह है जिसके साथ कंपनियां आमतौर पर काम कर रही हैं - मात्रात्मक आसानी से काम करने के लिए स्प्रेडशीट या टेबल जैसे विशिष्ट प्रारूपों में संग्रहीत डेटा। हालाँकि, व्यवसाय असंरचित डेटा के साथ भी अधिक से अधिक काम कर रहे हैं… यह है गुणात्मक डेटा.

असंरचित डेटा का एक उदाहरण टेक्स्ट, ऑडियो और वीडियो स्रोतों से प्राकृतिक भाषा है। मार्केटिंग में एक आम बात ऑनलाइन समीक्षाओं से ब्रांड भावना को बटोरना है। स्टार विकल्प संरचित है (उदाहरण के लिए 1 से 5 सितारों का स्कोर), लेकिन टिप्पणी असंरचित है और गुणात्मक डेटा को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के माध्यम से संसाधित किया जाना चाहिए (एनएलपी) भावना का मात्रात्मक मूल्य बनाने के लिए एल्गोरिदम।

स्वच्छ डेटा कैसे सुनिश्चित करें?

स्वच्छ डेटा सुनिश्चित करने का सबसे प्रभावी साधन है कि आप अपने प्लेटफॉर्म में प्रत्येक प्रवेश बिंदु का ऑडिट करें और यह सुनिश्चित करने के लिए प्रोग्रामेटिक रूप से अपडेट करें कि डेटा ठीक से दर्ज किया गया है। इसे कई तरीकों से पूरा किया जा सकता है:

  • आवश्यक फ़ील्ड - किसी प्रपत्र या एकीकरण को सुनिश्चित करने के लिए विशिष्ट क्षेत्रों को पारित करना होगा।
  • फ़ील्ड डेटा प्रकारों का उपयोग करना - चयन के लिए सीमित सूचियाँ प्रदान करना, डेटा को प्रारूपित करने के लिए नियमित अभिव्यक्तियाँ, और डेटा को उचित डेटा प्रकारों में संग्रहीत करना ताकि डेटा को उचित प्रारूप और संग्रहीत प्रकार में सीमित किया जा सके।
  • तृतीय-पक्ष सेवा एकीकरण - डेटा को ठीक से संग्रहीत करने के लिए तृतीय-पक्ष टूल को एकीकृत करना, जैसे पता फ़ील्ड जो पते को मान्य करता है, सुसंगत, गुणवत्ता डेटा प्रदान कर सकता है।
  • मान्यकरण - अपने ग्राहकों से अपने फोन नंबर या ईमेल पते को सत्यापित करने से यह सुनिश्चित हो सकता है कि सटीक डेटा संग्रहीत है।

एक प्रवेश बिंदु केवल एक रूप नहीं होना चाहिए, यह प्रत्येक सिस्टम के बीच कनेक्टर होना चाहिए जो डेटा को एक सिस्टम से दूसरे सिस्टम में भेजता है। कंपनियां अक्सर साफ डेटा संग्रहीत करने के लिए सिस्टम के बीच डेटा निकालने, बदलने और लोड करने के लिए प्लेटफॉर्म का उपयोग करती हैं। कंपनियों को प्रदर्शन करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है डेटा खोज उनके नियंत्रण में डेटा के लिए सभी प्रवेश बिंदुओं, प्रसंस्करण और उपयोग बिंदुओं का दस्तावेजीकरण करने के लिए लेखा परीक्षा। यह सुरक्षा मानकों और गोपनीयता नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए भी महत्वपूर्ण है।

अपने डेटा को कैसे साफ़ करें?

जबकि स्वच्छ डेटा होना इष्टतम होगा, डेटा आयात करने और कैप्चर करने के लिए विरासत प्रणाली और ढीला अनुशासन अक्सर मौजूद होता है। यह डेटा की सफाई को अधिकांश मार्केटिंग टीमों की गतिविधियों का हिस्सा बनाता है। हमने उन प्रक्रियाओं पर ध्यान दिया जिनमें डेटा सफाई प्रक्रियाएं शामिल हैं। यहां वे वैकल्पिक तरीके दिए गए हैं जिनसे आपका संगठन डेटा की सफाई को लागू कर सकता है:

विकल्प 1: कोड-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करना

अजगर और R डेटा में हेरफेर करने के लिए समाधान कोडिंग के लिए आमतौर पर उपयोग की जाने वाली दो प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं। डेटा को साफ करने के लिए स्क्रिप्ट लिखना फायदेमंद लग सकता है क्योंकि आपको अपने डेटा की प्रकृति के अनुसार एल्गोरिदम को ट्यून करना पड़ता है, फिर भी, समय के साथ इन स्क्रिप्ट को बनाए रखना मुश्किल हो सकता है। इसके अलावा, इस दृष्टिकोण के साथ सबसे बड़ी चुनौती एक सामान्यीकृत समाधान को कोड करना है जो हार्ड-कोडिंग विशिष्ट परिदृश्यों के बजाय विभिन्न डेटासेट के साथ अच्छी तरह से काम करता है। 

विकल्प 2: प्लेटफ़ॉर्म एकीकरण टूल का उपयोग करना

कई प्लेटफ़ॉर्म प्रोग्रामेटिक या कोडलेस ऑफ़र करते हैं connectors सिस्टम के बीच डेटा को उचित प्रारूप में स्थानांतरित करने के लिए। बिल्ट-इन ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं ताकि प्लेटफॉर्म अपनी कंपनी के टूलसेट के बीच आसानी से एकीकृत हो सकें। ये उपकरण अक्सर ट्रिगर या अनुसूचित प्रक्रियाओं को शामिल करते हैं जिन्हें एक सिस्टम से दूसरे सिस्टम में डेटा आयात करने, क्वेरी करने या लिखने पर चलाया जा सकता है। कुछ प्लेटफॉर्म, जैसे रोबोट प्रक्रिया स्वचालन (जन प्रतिनिधि कानून) प्लेटफ़ॉर्म, डेटा एकीकरण उपलब्ध न होने पर भी स्क्रीन में डेटा दर्ज कर सकते हैं।

विकल्प 3: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करना

वास्तविक दुनिया के डेटासेट बहुत विविध हैं और क्षेत्रों पर प्रत्यक्ष बाधाओं को लागू करने से गलत परिणाम मिल सकते हैं। यह वह जगह है जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) बहुत मददगार हो सकता है। सही, वैध और सटीक डेटा पर प्रशिक्षण मॉडल और फिर आने वाले रिकॉर्ड पर प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने से विसंगतियों को दूर करने, सफाई के अवसरों की पहचान करने आदि में मदद मिल सकती है।

कुछ प्रक्रियाएँ जिन्हें डेटा क्लींजिंग के दौरान AI के साथ बढ़ाया जा सकता है, उनका उल्लेख नीचे किया गया है:

  • एक कॉलम में विसंगतियों का पता लगाना।
  • गलत संबंधपरक निर्भरता की पहचान करना।
  • क्लस्टरिंग के माध्यम से डुप्लिकेट रिकॉर्ड ढूँढना।
  • परिकलित संभावना के आधार पर मास्टर रिकॉर्ड का चयन करना।

विकल्प 4: स्वयं-सेवा डेटा गुणवत्ता टूल का उपयोग करना

कुछ विक्रेता टूल के रूप में पैक किए गए विभिन्न डेटा गुणवत्ता फ़ंक्शन ऑफ़र करते हैं, जैसे डेटा सफाई सॉफ्टवेयर. वे अलग-अलग स्रोतों में डेटा की रूपरेखा, सफाई, मानकीकरण, मिलान और विलय के लिए उद्योग-अग्रणी के साथ-साथ मालिकाना एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। ऐसे उपकरण प्लग-एंड-प्ले के रूप में कार्य कर सकते हैं और अन्य तरीकों की तुलना में कम से कम ऑनबोर्डिंग समय की आवश्यकता होती है। 

डेटा सीढ़ी

डेटा विश्लेषण प्रक्रिया के परिणाम इनपुट डेटा की गुणवत्ता के समान ही अच्छे होते हैं। इस कारण से, डेटा गुणवत्ता की चुनौतियों को समझना और इन त्रुटियों को सुधारने के लिए एक संपूर्ण समाधान लागू करना आपके डेटा को किसी भी इच्छित उद्देश्य के लिए स्वच्छ, मानकीकृत और उपयोग करने योग्य रखने में मदद कर सकता है। 

डेटा लैडर एक सुविधा संपन्न टूलकिट प्रदान करता है जो आपको असंगत और अमान्य मानों को समाप्त करने, पैटर्न बनाने और मान्य करने, और सभी डेटा स्रोतों में एक मानकीकृत दृश्य प्राप्त करने में मदद करता है, जिससे उच्च डेटा गुणवत्ता, सटीकता और उपयोगिता सुनिश्चित होती है।

डेटा सीढ़ी - डेटा सफाई सॉफ्टवेयर

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