数据清洗简介

可用数据在数量不断增长的同时,出现错误的几率也会相应增加。因此,我们依赖数据清洗优化数据管理流程。数据清洗通过减少数据的不一致性、消除错误,进而提高数据的完整性和相关性,让企业能够做出准确的知情决策。本文将向您介绍数据清洗的基础知识、数据清洗对企业的重要意义,以及如何落实数据清洗流程。

何为数据清洗?

数据清洗是发现并解决损坏、不准确或不相关数据的过程。数据处理中的重要一环,也指数据清理或数据清洗,可提高企业数据的一致性和可靠性,并提升数据价值。

常见的数据不准确包括值缺失、条目错位和拼写错误。数据清洗有时需要填入或纠正某些值,有时则需要彻底移除某些值。

含有以上错误或具备以上不一致性特征的数据被称为“脏数据”,其后果是真实的。据估计,仅 3% 的数据满足基本质量标准,脏数据给美国企业造成的损失每年超过 3 万亿美元

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干净数据的力量

决策的质量取决于支持决策的数据。在大量数据从各个数据源涌入的情况下,数据清洗工具在确保信息准确性、处理有效性和增强企业竞争优势方面的作用显著提高。数据清洗的主要优势包括:

优化决策:数据质量直接影响企业能否作出良好决策和有效制定策略,因而关系重大。纠正由脏数据带来的错误将耗费大量时间和精力,给企业带来重大损失。

依靠客户生成数据开发各种新一代在线和移动订购系统的企业,例如 Domino’s Pizza 的 AnyWare,如果没有数据清洗方案,将无法根据精准的信息对应用程序做出更改和修订,进而导致新版本的应用程序无法正确定位目标客户,不能满足客户的需求和预期。

提高效率:干净数据的使用不但有助于满足企业外部需求,还能提高内部效率和生产能力。信息得到恰当清洗后,能提供有关内部需求和流程的有价值的洞察。例如,企业可以利用数据跟踪员工的生产效率或工作满意度,以此预测或减少人员流动。清洗来自绩效审核、员工反馈以及其他人力资源文档的数据有助于快速发现流失风险较高的员工。

获得竞争优势:能更好满足客户需求的企业会在竞争中迅速超越对手,占得先机。数据清洗工具可协助提供可靠完整的洞察,让企业把握不断变化客户需求,紧跟新兴趋势。数据清洗可以提高响应速度,生成高质量销售线索,改进客户体验。

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逐步完成数据清洗

数据清洗工具能使一家企业整体数据清洗方案中的大部分内容实现自动化,但工具只是长期持续性数据清洗解决方案中的一部分。以下是保证数据干净可用所必须采取的步骤概览:

第 1 步:识别关键数据字段企业所能访问的数据量已达到前所未有的巨大规模,但其中数据的可用性存在差异。数据清洗的第 1 步是要确定对给定项目或流程而言十分关键的数据类型或数据字段。

第 2 步:收集数据识别出相关数据字段后,对其中所含数据进行收集、分类和整理。

第 3 步:去除重复值数据收集完成后,便进入处理错误的流程。重复值在此步骤中被识别并移除。

第 4 步:去除空值数据清洗工具会搜索每一字段查找缺失值,并在随后填充上述值,创建完整的数据集,消除信息差异。

第 5 步:标准化清洗流程为确保数据清洗流程的有效性,应将数据清洗流程进行标准化,使其能够轻松复制,以保持一致性。因此,应当确定最常使用的数据和需要使用该数据的情形,以及维护此流程的负责人。最后,您需要确定数据清洗的频率,例如每日、每周或每月。

第 6 步:审查、调整、重复每周或每月安排时间审查数据清洗流程,发现流程的成功之处和需要改进之处,并确认是否存在不断发生的明显故障或错误。此外,邀请受数据清洗影响的不同团队的成员加入讨论,共同形成有关公司此项流程的全面评价。

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数据质量正日渐成为企业层面的战略优先事项,涉及企业中各个方面的专业人士,而强力有效的数据清洗方案则是这项浩大工程中不可或缺的部分。为应对所有数据质量挑战,必须像一支运动队一样进行合作,这是取得成功的关键因素。在团体运动中,单独训练很难取得成功,必须与团队中其他成员共同练习才能让团队更加强大。

干净的数据即清晰的方向

优质决策与不当决策:取决于决策时所采用的数据质量。错误会造成经济损失,导致需花费时间成本纠正错误,并使品牌声誉受损。数据清洗可为企业信任其所依赖的数据提供保证。当企业信赖其所拥有的数据时,可以自信地做出准确无误的决策。

开始使用数据清洗

手动进行数据清洗会耗费大量时间且容易出错,因此众多企业已经开始着手实施相关流程的自动化和标准化。利用数据清洗工具是提高企业数据清洗策略效率和一致性的捷径,并能提高企业作出知情决策的能力。

Talend Data Quality 有助于评估和提升数据质量。它可以提醒用户存在错误和不一致,并将流程的所有阶段简化到一个易于管理的单一平台上。Data Quality 可连接至数以百计的不同数据源,并能确保来自所有数据源的数据干净清洁。立即免费试用 Talend Data Quality,或者下载 Talend 的开源解决方案 Open Studio for Data Quality

 

| Last Updated: January 23rd, 2019

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