ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಏಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಡೇಟಾ ಶುಚಿತ್ವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು

ಡೇಟಾ ಕ್ಲೆನ್ಸಿಂಗ್: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು

ತಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಿತ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ವಿಫಲವಾದ ಕಾರಣ ಕಳಪೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅನೇಕ ವ್ಯಾಪಾರ ನಾಯಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ತಂಡ - ಇದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ - ತಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು 80% ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ವ್ಯಯಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಕೇವಲ 20% ಸಮಯ ನಿಜವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಲು ಉಳಿದಿದೆ. ಬಹು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ತಂಡದ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಮೇಲೆ ಭಾರಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.

84% CEO ಗಳು ತಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಗ್ಲೋಬಲ್ CEO ಔಟ್ಲುಕ್, ಫೋರ್ಬ್ಸ್ ಇನ್ಸೈಟ್ & KPMG

ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ ನಂತರ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಸರಳ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತವೆ. ಈ ಬ್ಲಾಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಎಂದರೇನು?

ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣವು ಯಾವುದೇ ಉದ್ದೇಶಿತ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ವಿಶಾಲ ಪದವಾಗಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಿಕ್ಸಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಎಲ್ಲಾ ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರವಾದ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ತಪ್ಪಾದ ಮತ್ತು ಅಮಾನ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

  1. ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಬದಲಾಯಿಸಿ - ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಥವಾ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಥವಾ ವಿರಾಮಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಯಾವುದೇ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ (ಸ್ಪೇಸ್‌ಗಳು, ಸೊನ್ನೆಗಳು, ಸ್ಲಾಶ್‌ಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. 
  2. ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ - ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಡೇಟಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದಿ ವಿಳಾಸ ಕ್ಷೇತ್ರ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ರಸ್ತೆ ಸಂಖ್ಯೆರಸ್ತೆ ಹೆಸರುನಗರರಾಜ್ಯ, ಇತ್ಯಾದಿ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕಾಲಮ್‌ಗಳಾಗಿ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಆದರೆ ಡೇಟಾದ ಉತ್ತಮ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕೆಲವು ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಬೇಕು - ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಏನಾದರೂ.
  3. ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಿ - ಇದು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರೂಪಾಂತರ ದೂರವಾಣಿ ಸಂಖ್ಯೆ ಹಿಂದೆ ಇದ್ದ ಕ್ಷೇತ್ರ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಗೆ ಸಂಖ್ಯೆ. ಇದು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 
  4. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ - ಕೆಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮಾನ್ಯವಾದ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು. ಅದಕ್ಕಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದಿ US ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ: AAA-BBB-CCCC
  5. ಶಬ್ದವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ - ಡೇಟಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸದ ಪದಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಶಬ್ದವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈ ಕಂಪನಿಯ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ 'XYZ Inc.', 'XYZ ಇನ್ಕಾರ್ಪೊರೇಟೆಡ್', 'XYZ LLC'. ಎಲ್ಲಾ ಕಂಪನಿಯ ಹೆಸರುಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಅನನ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು Inc., LLC, ಮತ್ತು Incorporated ನಂತಹ ಪದಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
  6. ನಕಲುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ - ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಬಹು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಹೆಸರುಗಳಲ್ಲಿನ ಸ್ವಲ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಹು ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ತಂಡಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಒಂದು ಕ್ಲೀನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನನ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು - ಪ್ರತಿ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಒಂದು ದಾಖಲೆ. 

ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ವರ್ಸಸ್ ಅನ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಡೇಟಾ

ಡಿಜಿಟಲ್ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಆಧುನಿಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅದು ಸಂಖ್ಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಎಂದರೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ - ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಟೇಬಲ್‌ಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿವೆ… ಇದು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ.

ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆ ಪಠ್ಯ, ಆಡಿಯೊ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಮೂಲಗಳಿಂದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಒಂದು ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಂದ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಸ್ಟಾರ್ ಆಯ್ಕೆಯು ರಚನೆಯಾಗಿದೆ (ಉದಾ. 1 ರಿಂದ 5 ನಕ್ಷತ್ರಗಳ ಸ್ಕೋರ್), ಆದರೆ ಕಾಮೆಂಟ್ ರಚನೆಯಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು (ಎನ್ಎಲ್ಪಿ) ಭಾವನೆಯ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು.

ಕ್ಲೀನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ?

ನಿಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಪ್ರವೇಶ ಬಿಂದುವನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಮೂದಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ನವೀಕರಿಸುವುದು ಕ್ಲೀನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಹಲವಾರು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು:

  • ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಜಾಗ - ಫಾರ್ಮ್ ಅಥವಾ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಹಾದುಹೋಗಬೇಕು.
  • ಕ್ಷೇತ್ರ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು - ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಸೀಮಿತ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲು ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಪ್ರಕಾರ.
  • ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸೇವಾ ಏಕೀಕರಣ - ವಿಳಾಸವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ವಿಳಾಸ ಕ್ಷೇತ್ರದಂತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ಸ್ಥಿರವಾದ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
  • ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ - ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ತಮ್ಮ ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದರೆ ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಪ್ರವೇಶ ಬಿಂದುವು ಕೇವಲ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಅದು ಒಂದು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ನಡುವಿನ ಕನೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿರಬೇಕು. ಕ್ಲೀನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು, ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು (ETL) ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಅನ್ವೇಷಣೆ ತಮ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಗಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರವೇಶ ಬಿಂದುಗಳು, ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು. ಭದ್ರತಾ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು?

ಕ್ಲೀನ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಪರಂಪರೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಡಿಲವಾದ ಶಿಸ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಭಾಗವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಐಚ್ಛಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಆಯ್ಕೆ 1: ಕೋಡ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು R ಡೇಟಾವನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಾಗಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನೀವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ, ಆದರೂ, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಹಾರ್ಡ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಈ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗಿನ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. 

ಆಯ್ಕೆ 2: ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಅನೇಕ ವೇದಿಕೆಗಳು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಅಥವಾ ಕೋಡ್‌ಲೆಸ್ ನೀಡುತ್ತವೆ ಕನೆಕ್ಟರ್ಸ್ ಸರಿಯಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಸಲು. ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತಿವೆ ಇದರಿಂದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ಟೂಲ್‌ಸೆಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಚೋದಿತ ಅಥವಾ ನಿಗದಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಒಂದು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಬರೆಯುವುದರ ಮೇಲೆ ನಡೆಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ವೇದಿಕೆಗಳು, ಹಾಗೆ ರೊಬೊಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಆಟೊಮೇಷನ್ (ಆರ್ಪಿಎ) ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಪರದೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಹುದು.

ಆಯ್ಕೆ 3: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಬಹಳ ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ನೇರ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ತುಂಬಾ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು. ಸರಿಯಾದ, ಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ನಂತರ ಒಳಬರುವ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಶುದ್ಧೀಕರಣದ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ AI ಯೊಂದಿಗೆ ವರ್ಧಿಸಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕೆಳಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ:

  • ಅಂಕಣದಲ್ಲಿ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು.
  • ತಪ್ಪಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
  • ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ನಕಲಿ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು.
  • ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಸ್ಟರ್ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದು.

ಆಯ್ಕೆ 4: ಸ್ವ-ಸೇವಾ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಕೆಲವು ಮಾರಾಟಗಾರರು ಉಪಕರಣಗಳಂತೆ ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್. ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್, ಶುದ್ಧೀಕರಣ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲು ಅವರು ಉದ್ಯಮ-ಪ್ರಮುಖ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳು ಪ್ಲಗ್-ಅಂಡ್-ಪ್ಲೇ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದ ಆನ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. 

ಡೇಟಾ ಲ್ಯಾಡರ್

ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ, ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಉದ್ದೇಶಿತ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ. 

ಡೇಟಾ ಲ್ಯಾಡರ್ ಅಸ್ಥಿರವಾದ ಮತ್ತು ಅಮಾನ್ಯವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಸಮೃದ್ಧ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಲ್ಯಾಡರ್ - ಡೇಟಾ ಕ್ಲೆನ್ಸಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್

ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಲ್ಯಾಡರ್‌ಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡಿ