ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີແມ່ນຄວາມກັງວົນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບຜູ້ນໍາທຸລະກິດຈໍານວນຫຼາຍຍ້ອນວ່າພວກເຂົາບໍ່ບັນລຸເປົ້າຫມາຍເປົ້າຫມາຍຂອງພວກເຂົາ. ທີມງານຂອງນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ - ທີ່ຄາດວ່າຈະຜະລິດຄວາມເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ - ໃຊ້ເວລາ 80% ຂອງເວລາຂອງພວກເຂົາໃນການເຮັດຄວາມສະອາດແລະການກະກຽມຂໍ້ມູນ, ແລະ ພຽງແຕ່ 20% ຂອງເວລາ ຖືກປະໄວ້ເພື່ອເຮັດການວິເຄາະຕົວຈິງ. ນີ້ມີຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ການຜະລິດຂອງທີມງານຍ້ອນວ່າພວກເຂົາຕ້ອງກວດສອບຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຂອງຊຸດຂໍ້ມູນຫຼາຍຊຸດດ້ວຍຕົນເອງ.
84% ຂອງ CEO ມີຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເຂົາເຈົ້າອີງໃສ່ການຕັດສິນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ຫຼັງຈາກປະເຊີນກັບບັນຫາດັ່ງກ່າວ, ອົງການຈັດຕັ້ງຊອກຫາວິທີການອັດຕະໂນມັດ, ງ່າຍດາຍ, ແລະຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂອງການທໍາຄວາມສະອາດແລະມາດຕະຖານຂໍ້ມູນ. ໃນ blog ນີ້, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງບາງກິດຈະກໍາພື້ນຖານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ແລະວິທີທີ່ທ່ານສາມາດປະຕິບັດພວກມັນໄດ້.
ການລ້າງຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?
ການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນແມ່ນຄໍາທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ຫມາຍເຖິງຂະບວນການເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ສໍາລັບຈຸດປະສົງໃດໆ. ມັນເປັນຂະບວນການແກ້ໄຂຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນທີ່ກໍາຈັດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະບໍ່ຖືກຕ້ອງຈາກຊຸດຂໍ້ມູນແລະຄ່າມາດຕະຖານເພື່ອບັນລຸທັດສະນະທີ່ສອດຄ່ອງໃນທົ່ວທຸກແຫຼ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຂະບວນການດັ່ງກ່າວປົກກະຕິແລ້ວປະກອບມີກິດຈະກໍາດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
- ເອົາອອກແລະປ່ຽນແທນ – ຊ່ອງຂໍ້ມູນໃນຊຸດຂໍ້ມູນມັກຈະມີຕົວອັກສອນນຳໜ້າ ຫຼືຕິດຕາມ ຫຼືເຄື່ອງໝາຍວັກຕອນທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດ ແລະຕ້ອງຖືກປ່ຽນແທນ ຫຼືຖອດອອກເພື່ອການວິເຄາະທີ່ດີຂຶ້ນ (ເຊັ່ນ: ຍະຫວ່າງ, ສູນ, ເຄື່ອງໝາຍເລກ, ແລະອື່ນໆ).
- ແຍກ ແລະຮວມ – ບາງຄັ້ງຊ່ອງຂໍ້ມູນມີອົງປະກອບຂໍ້ມູນລວມ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ໄດ້ ທີ່ຢູ່ ພາກສະຫນາມປະກອບດ້ວຍ ເບີຖະ ໜົນ, ຊື່ຖະຫນົນ, ຄວາມຮູ້ສຶກ, State, ແລະອື່ນໆ. ໃນກໍລະນີດັ່ງກ່າວ, ຊ່ອງຂໍ້ມູນລວມຕ້ອງໄດ້ຮັບການແຍກອອກເປັນຖັນແຍກຕ່າງຫາກ, ໃນຂະນະທີ່ບາງຄໍລໍາຕ້ອງຖືກລວມເຂົ້າກັນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ມຸມເບິ່ງຂໍ້ມູນທີ່ດີກວ່າ - ຫຼືບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຂອງທ່ານ.
- ຫັນປ່ຽນປະເພດຂໍ້ມູນ – ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປ່ຽນແປງປະເພດຂໍ້ມູນຂອງພາກສະຫນາມ, ເຊັ່ນ: ການຫັນເປັນ ຫມາຍເລກໂທລະສັບ ພາກສະຫນາມທີ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ string to ຈໍານວນ. ນີ້ຮັບປະກັນວ່າຄ່າທັງຫມົດໃນພາກສະຫນາມແມ່ນຖືກຕ້ອງແລະຖືກຕ້ອງ.
- ກວດສອບຮູບແບບ – ບາງຊ່ອງຂໍ້ມູນຄວນປະຕິບັດຕາມຮູບແບບ ຫຼືຮູບແບບທີ່ຖືກຕ້ອງ. ສໍາລັບສິ່ງນັ້ນ, ຂະບວນການລ້າງຂໍ້ມູນຮັບຮູ້ຮູບແບບໃນປະຈຸບັນແລະຫັນປ່ຽນພວກມັນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໄດ້ ໂທລະສັບສະຫະລັດ ຈໍານວນ ປະຕິບັດຕາມຮູບແບບ: AAA-BBB-CCCC
- ລົບສິ່ງລົບກວນ – ຊ່ອງຂໍ້ມູນມັກຈະມີຄຳສັບທີ່ບໍ່ເພີ່ມມູນຄ່າຫຼາຍ ແລະເພາະສະນັ້ນ, ແນະນຳສິ່ງລົບກວນ. ຕົວຢ່າງ, ພິຈາລະນາຊື່ບໍລິສັດເຫຼົ່ານີ້ 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. ຊື່ບໍລິສັດທັງຫມົດແມ່ນຄືກັນແຕ່ຂະບວນການວິເຄາະຂອງທ່ານສາມາດພິຈາລະນາໃຫ້ພວກເຂົາເປັນເອກະລັກ, ແລະການຖອນຄໍາສັບຕ່າງໆເຊັ່ນ Inc., LLC, ແລະ Incorporated ສາມາດປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວິເຄາະຂອງທ່ານ.
- ຈັບຄູ່ຂໍ້ມູນເພື່ອກວດພົບການຊໍ້າກັນ – ຊຸດຂໍ້ມູນປົກກະຕິແລ້ວມີບັນທຶກຫຼາຍອັນສຳລັບຫົວໜ່ວຍດຽວກັນ. ການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍໃນຊື່ລູກຄ້າສາມາດເຮັດໃຫ້ທີມງານຂອງທ່ານເຮັດຫຼາຍລາຍການໃນຖານຂໍ້ມູນລູກຄ້າຂອງທ່ານ. ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ ແລະໄດ້ມາດຕະຖານຄວນມີບັນທຶກທີ່ເປັນເອກະລັກ – ບັນທຶກໜຶ່ງຕໍ່ຫົວໜ່ວຍ.
ມີໂຄງສ້າງທຽບກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ
ລັກສະນະທີ່ທັນສະໄຫມຂອງຂໍ້ມູນດິຈິຕອນແມ່ນວ່າມັນບໍ່ສອດຄ່ອງໃນຊ່ອງຂໍ້ມູນຕົວເລກຫຼືມູນຄ່າຂໍ້ຄວາມ. ຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງແມ່ນສິ່ງທີ່ບໍລິສັດປົກກະຕິເຮັດວຽກກັບ - quantitative ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບຮັກສາໄວ້ໃນຮູບແບບສະເພາະເຊັ່ນສະເປຣດຊີດຫຼືຕາຕະລາງເພື່ອເຮັດວຽກທີ່ງ່າຍຂຶ້ນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທຸລະກິດກໍາລັງເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຫຼາຍຂຶ້ນເຊັ່ນດຽວກັນ… ນີ້ແມ່ນ ຄຸນະພາບ ຂໍ້ມູນ.
ຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແມ່ນພາສາທໍາມະຊາດຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ຄວາມ, ສຽງ, ແລະວິດີໂອ. ຫນຶ່ງໃນທົ່ວໄປໃນການຕະຫຼາດແມ່ນການເກັບຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຍີ່ຫໍ້ຈາກການທົບທວນຄືນອອນໄລນ໌. ຕົວເລືອກດາວແມ່ນມີໂຄງສ້າງ (ຕົວຢ່າງ: ຄະແນນ 1 ເຖິງ 5 ດາວ), ແຕ່ຄໍາຄິດຄໍາເຫັນບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບຕ້ອງໄດ້ຮັບການປຸງແຕ່ງໂດຍຜ່ານການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອສ້າງເປັນປະລິມານຂອງຄວາມຮູ້ສຶກ.
ວິທີການຮັບປະກັນຂໍ້ມູນສະອາດ?
ວິທີທີ່ມີປະສິດທິຜົນທີ່ສຸດໃນການຮັບປະກັນຂໍ້ມູນສະອາດແມ່ນການກວດສອບທຸກຈຸດເຂົ້າໄປໃນແພລະຕະຟອມຂອງທ່ານແລະປັບປຸງມັນດ້ວຍໂປຼແກຼມເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນຖືກປ້ອນຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ໃນຫຼາຍວິທີ:
- ຕ້ອງການຊ່ອງຂໍ້ມູນ – ການຮັບປະກັນຮູບແບບຫຼືການເຊື່ອມໂຍງຈະຕ້ອງຜ່ານຂົງເຂດສະເພາະໃດຫນຶ່ງ.
- ການນໍາໃຊ້ປະເພດຂໍ້ມູນພາກສະຫນາມ - ສະຫນອງບັນຊີລາຍຊື່ຈໍາກັດສໍາລັບການຄັດເລືອກ, ສະແດງອອກເປັນປົກກະຕິເພື່ອຈັດຮູບແບບຂໍ້ມູນ, ແລະການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນໃນປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອຈໍາກັດຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບທີ່ເຫມາະສົມແລະປະເພດທີ່ເກັບໄວ້.
- ການເຊື່ອມໂຍງການບໍລິການຂອງພາກສ່ວນທີສາມ – ການເຊື່ອມໂຍງເຄື່ອງມືພາກສ່ວນທີສາມເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນຖືກເກັບຮັກສາໄວ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເຊັ່ນ: ພາກສະຫນາມທີ່ຢູ່ທີ່ກວດສອບທີ່ຢູ່, ສາມາດສະຫນອງຄວາມສອດຄ່ອງ, ຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບ.
- Validation – ການໃຫ້ລູກຄ້າຂອງທ່ານກວດສອບເບີໂທລະສັບຫຼືທີ່ຢູ່ອີເມວຂອງເຂົາເຈົ້າສາມາດຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງຖືກເກັບຮັກສາໄວ້.
ຈຸດເຂົ້າຕ້ອງການບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຮູບແບບ, ມັນຄວນຈະເປັນຕົວເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງທຸກລະບົບທີ່ຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນຈາກລະບົບຫນຶ່ງໄປຫາອີກ. ບໍລິສັດມັກຈະໃຊ້ແພລະຕະຟອມເພື່ອສະກັດ, ຫັນປ່ຽນ, ແລະການໂຫຼດ (ETL) ຂໍ້ມູນລະຫວ່າງລະບົບເພື່ອຮັບປະກັນການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ. ບໍລິສັດໄດ້ຖືກຊຸກຍູ້ໃຫ້ປະຕິບັດ ການຄົ້ນພົບຂໍ້ມູນ ການກວດສອບເພື່ອບັນທຶກທຸກຈຸດເຂົ້າ, ການປຸງແຕ່ງ, ແລະຈຸດນໍາໃຊ້ສໍາລັບຂໍ້ມູນພາຍໃນການຄວບຄຸມຂອງພວກເຂົາ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບການຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພແລະກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວເຊັ່ນກັນ.
ວິທີການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ?
ໃນຂະນະທີ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດຈະດີທີ່ສຸດ, ລະບົບເກົ່າແກ່ແລະລະບຽບວິໄນທີ່ຫລະວ່າງສໍາລັບການນໍາເຂົ້າແລະການຈັບຂໍ້ມູນມັກຈະມີຢູ່. ນີ້ເຮັດໃຫ້ການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງກິດຈະກໍາຂອງທີມງານການຕະຫຼາດສ່ວນໃຫຍ່. ພວກເຮົາໄດ້ເບິ່ງເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການທີ່ຂະບວນການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນມີສ່ວນຮ່ວມ. ນີ້ແມ່ນວິທີທາງເລືອກທີ່ອົງການຂອງທ່ານສາມາດປະຕິບັດການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ:
ທາງເລືອກທີ 1: ການນໍາໃຊ້ວິທີການທີ່ອີງໃສ່ລະຫັດ
Python ແລະ R ແມ່ນສອງພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປສໍາລັບການແກ້ໄຂລະຫັດເພື່ອຈັດການຂໍ້ມູນ. ການຂຽນສະຄິບເພື່ອເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນສາມາດເບິ່ງຄືວ່າເປັນປະໂຫຍດນັບຕັ້ງແຕ່ທ່ານໄດ້ຮັບການປັບ algorithms ຕາມລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ຍັງ, ມັນສາມາດເປັນການຍາກທີ່ຈະຮັກສາສະຄິບເຫຼົ່ານີ້ໃນໄລຍະເວລາ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດກັບວິທີການນີ້ແມ່ນລະຫັດການແກ້ໄຂທົ່ວໄປທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ດີກັບຊຸດຂໍ້ມູນຕ່າງໆ, ແທນທີ່ຈະເປັນສະຖານະການສະເພາະຂອງ hard-coding.
ທາງເລືອກ 2: ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືການເຊື່ອມໂຍງເວທີ
ຫຼາຍໆແພລະຕະຟອມສະເຫນີໂຄງການຫຼືບໍ່ມີລະຫັດ ຕົວເຊື່ອມຕໍ່ ເພື່ອຍ້າຍຂໍ້ມູນລະຫວ່າງລະບົບໃນຮູບແບບທີ່ເຫມາະສົມ. ແພລະຕະຟອມອັດຕະໂນມັດໃນຕົວກໍາລັງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມເພື່ອໃຫ້ແພລະຕະຟອມສາມາດເຊື່ອມໂຍງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນລະຫວ່າງເຄື່ອງມືຂອງບໍລິສັດຂອງພວກເຂົາ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະລວມເອົາຂະບວນການກະຕຸ້ນຫຼືກໍານົດເວລາທີ່ສາມາດດໍາເນີນການໃນການນໍາເຂົ້າ, ການສອບຖາມ, ຫຼືການຂຽນຂໍ້ມູນຈາກລະບົບຫນຶ່ງໄປອີກ. ເວທີບາງ, ເຊັ່ນ ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການຫຸ່ນຍົນ (RPA) ແພລະຕະຟອມ, ເຖິງແມ່ນວ່າສາມາດໃສ່ຂໍ້ມູນໃນຫນ້າຈໍໃນເວລາທີ່ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນບໍ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້.
ທາງເລືອກ 3: ການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດ
ຊຸດຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຫຼາຍ ແລະການປະຕິບັດຂໍ້ຈໍາກັດໂດຍກົງໃນພາກສະຫນາມສາມາດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ປັນຍາປະດິດ (AI) ສາມາດເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍ. ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ຖືກຕ້ອງ, ແລະຖືກຕ້ອງແລະຫຼັງຈາກນັ້ນການນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນບັນທຶກທີ່ເຂົ້າມາສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ກໍານົດໂອກາດການຊໍາລະລ້າງ, ແລະອື່ນໆ.
ບາງຂະບວນການທີ່ສາມາດປັບປຸງດ້ວຍ AI ໃນລະຫວ່າງການລ້າງຂໍ້ມູນແມ່ນໄດ້ກ່າວມາຂ້າງລຸ່ມນີ້:
- ກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນຖັນ.
- ການກໍານົດຄວາມຂຶ້ນກັບຄວາມສໍາພັນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
- ຊອກຫາບັນທຶກທີ່ຊໍ້າກັນຜ່ານການຈັດກຸ່ມ.
- ການເລືອກບັນທຶກຕົ້ນສະບັບໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຄິດໄລ່.
ທາງເລືອກ 4: ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນການບໍລິການຕົນເອງ
ຜູ້ຂາຍບາງຄົນສະເຫນີຫນ້າທີ່ທີ່ມີຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຕ່າງໆທີ່ຖືກຫຸ້ມຫໍ່ເປັນເຄື່ອງມື, ເຊັ່ນ: ຊອບແວລ້າງຂໍ້ມູນ. ພວກເຂົາເຈົ້າໃຊ້ອຸດສາຫະກໍາຊັ້ນນໍາເຊັ່ນດຽວກັນກັບລະບົບການເປັນເຈົ້າຂອງສໍາລັບໂປຣໄຟລ໌, ການຊໍາລະ, ມາດຕະຖານ, ການຈັບຄູ່, ແລະການລວມຂໍ້ມູນໃນທົ່ວແຫຼ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວສາມາດເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນ plug-and-play ແລະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຈໍານວນຫນ້ອຍຂອງທີ່ໃຊ້ເວລາ onboarding ເມື່ອທຽບໃສ່ກັບວິທີການອື່ນໆ.
Ladder ຂໍ້ມູນ
ຜົນໄດ້ຮັບຂອງຂະບວນການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນດີເທົ່າກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນນໍາເຂົ້າ. ດ້ວຍເຫດຜົນນີ້, ຄວາມເຂົ້າໃຈສິ່ງທ້າທາຍຂອງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນແລະການປະຕິບັດການແກ້ໄຂແບບສິ້ນສຸດເພື່ອແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ່ວຍຮັກສາຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃຫ້ສະອາດ, ເປັນມາດຕະຖານແລະໃຊ້ໄດ້ສໍາລັບຈຸດປະສົງໃດໆ.
Data Ladder ສະເຫນີຊຸດເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນສົມບັດທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດກໍາຈັດມູນຄ່າທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງແລະບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ສ້າງແລະກວດສອບຮູບແບບ, ແລະບັນລຸມຸມເບິ່ງມາດຕະຖານໃນທົ່ວແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນສູງ, ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແລະການນໍາໃຊ້.
