پاکسازی داده چیست و چه مراحلی دارد؟

همه ما می‌دانیم که وقتی اشتباهات تایپی تصادفی، اطلاعات قدیمی، فهرست‌های تکراری و سایر اشتباهات به داده‌های ارزشمند ما نفوذ می‌کنند، چقدر خسته‌کننده است.

این خطاها باعث سردرگمی می‌شود و می‌تواند منجر به مشکلات مهمتری در مسیر شود.

اینجاست که پاکسازی داده‌ها وارد می‌شود.

مرتب کردن داده‌ها، رفع خطاها و ناهماهنگی‌ها به شما امکان می‌دهد بر تجزیه و تحلیل‌هایی تمرکز کنید که برای کسب‌وکار شما ارزش ایجاد می‌کند.

در این مقاله بررسی می‌کنیم که چگونه پاکسازی داده، مجموعه ‌داده‌ها را بهبود می‌بخشد و تجزیه‌وتحلیل قابل اعتماد را فعال می‌کند.

1# پاکسازی داده چیست؟

پاکسازی داده‌ها فرایند اصلاح یا حذف داده‌های نادرست، خراب، فرمت نادرست، تکراری یا ناقص در یک مجموعه‌ داده است.

هنگام ترکیب چندین منبع داده، فرصت‌های زیادی برای تکرار یا برچسب‌گذاری اشتباه داده‌ها وجود دارد.

اگر داده‌ها نادرست باشند، نتایج و الگوریتم‌ها غیرقابل‌اعتماد می‌شوند؛ حتی اگر درست به نظر برسند.

هیچ راه مطلقی برای تجویز مراحل دقیق در فرایند پاکسازی داده‌ها وجود ندارد؛ زیرا فرایندها از مجموعه داده‌ای به مجموعه دیگر متفاوت خواهند بود؛ اما بسیار مهم است که یک الگو برای فرایند پاکسازی داده‌های خود ایجاد کنید تا بدانید که هر بار آن را به‌درستی انجام می‌دهید.

2# پاکسازی داده چه نوع خطاهایی را برطرف می‌کند؟

پاکسازی داده به طیف وسیعی از خطاها و مسائل موجود در مجموعه‌ داده‌ها می‌پردازد.

برخی از این مشکلات ناشی از خطای انسانی در طول فرایند ورود داده‌ها است، در حالی ‌که برخی دیگر ناشی از استفاده از ساختارهای داده، قالب‌ها و اصطلاحات مختلف در سیستم‌های جداگانه در سراسر یک سازمان است.

انواع مشکلاتی که معمولاً به‌ عنوان بخشی از پروژه‌های پاکسازی داده رفع می‌شوند، شامل موارد زیر است:

• غلط املایی و داده‌های نامعتبر یا ازدست‌رفته: پاکسازی داده‌ها خطاهای ساختاری مختلف را در مجموعه‌داده‌ها تصحیح می‌کند.
  این خطاها شامل غلط املایی و سایر خطاهای تایپی، ورودی‌های عددی اشتباه، خطاهای نحوی و مقادیر از دست‌رفته است، مانند فیلدهای خالی که باید حاوی داده باشد.
• داده‌های متناقض: نام‌ها، آدرس‌ها و سایر ویژگی‌ها اغلب از سیستمی به سیستم دیگر قالب‌بندی می‌شوند.
  به‌ عنوان‌ مثال، یک مجموعه‌داده ممکن است شامل حروف اول مشتری باشد، درحالی‌که دیگری شامل حرف اول نام مشتری نیست.
  پاکسازی داده‌ها به اطمینان از سازگاری داده‌ها کمک می‌کند تا بتوان آن‌ها را به طور دقیق تجزیه‌وتحلیل کرد.
• داده‌های تکراری: پاکسازی داده‌ها، رکوردهای تکراری را در مجموعه‌ داده‌ها شناسایی می‌کند و آنها را از طریق استفاده از معیارهای حذف مجدد، حذف یا ادغام می‌کند.
  به‌ عنوان‌ مثال، هنگامی که داده‌های دو سیستم با هم ترکیب می‌شوند، ورودی‌های داده‌های تکراری را می‌توان برای ایجاد رکوردهای منفرد تطبیق داد.
• داده‌های بی‌ربط: برخی از داده‌ها (مثلاً ورودی‌های پرت یا قدیمی) ممکن است به برنامه‌های تحلیلی مرتبط نباشند و نتایج آنها را تغییر دهند.
  پاکسازی داده‌ها، داده‌های اضافی را از مجموعه‌داده‌ها حذف می‌کند که این‌ کار، آماده‌سازی داده‌ها را ساده می‌کند و میزان موردنیاز پردازش و منابع ذخیره‌سازی داده را کاهش می‌دهد.

3# انواع پاکسازی داده‌ها

دو نوع اصلی پاکسازی داده وجود دارد: پاکسازی سنتی و کلان داده.

1-3# پاکسازی سنتی داده‌ها

روش‌های سنتی پاکسازی داده‌ها برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها مناسب نیستند.

از نظر تاریخی، زمانی که سازمان‌ها هزاران یا میلیون‌ها رکورد داده را تولید نمی‌کردند، این روش‌ها مناسب بودند.

دو استراتژی اصلی برای پاکسازی منابع داده کوچک وجود دارد:

• روش اول یک سیستم تعاملی است که تشخیص خطا و تبدیل داده‌ها را با استفاده از رابطی شبیه به صفحه گسترده یکپارچه می‌کند.
  کاربر می‌تواند دامنه‌های سفارشی را تعریف کند و سپس الگوریتم‌هایی را برای اجرای این قوانین دامنه مشخص کند.
  این روش نیاز به تلاش‌های دستی دقیق دارد.
• روش‌های دیگری نیز وجود دارد؛ اما این روش‌ها بیشتر بر حذف داده تکراری تمرکز دارند.
  این چارچوب یک رویکرد سیستماتیک دارد:
  • پیش‌پردازش: ناهنجاری‌های داده شناسایی و حذف می‌شوند.
  • پردازش: قوانینی مانند شناسایی تکراری روی داده‌ها اعمال می‌شود.
  • اعتبارسنجی: یک انسان نتایج پردازش را بررسی می‌کند.

اگرچه این استراتژی‌ها ممکن است درگذشته کارساز بوده باشند؛ اما زمان‌بر هستند و کیفیت داده‌های خوبی را به همان روشی که ابزارهای مدرن پاکسازی داده‌ها انجام می‌دهند، تضمین نمی‌کنند.

2-3# پاکسازی داده‌ها برای داده‌های بزرگ

پاکسازی کلان‌داده بزرگ‌ترین چالش بسیاری از صنایع است.

این در حال حاضر حجم عظیمی است و اگر سیستم‌هایی در حال حاضر راه‌اندازی نشوند، مشکل فقط به رشد خود ادامه خواهد داد.

راه‌های مختلفی برای مدیریت بالقوه این مشکل وجود دارد و برای مؤثر و کارآمد بودن، باید کاملاً خودکار و بدون ورودی‌های انسانی باشند.

4# مراحل فرایند پاکسازی داده‌ها چیست؟

محدوده کار پاکسازی داده‌ها بسته به مجموعه‌داده‌ها و الزامات تجزیه‌وتحلیل متفاوت است؛ اما فرایند پاکسازی داده‌ها معمولاً شامل اقدامات زیر است:

1-4# از شر مشاهدات ناخواسته خلاص شوید.

اولین مرحله در هر فرایند پاکسازی داده، حذف مشاهداتی (نقاط داده) است که نمی‌خواهید.

این شامل مشاهدات نامربوط است، یعنی مشاهداتی که با مشکلی که می‌خواهید حل کنید، مناسب نیستند.

به‌ عنوان‌ مثال، اگر ما در حال انجام یک تجزیه‌وتحلیل در مورد عادات غذایی گیاهخواری بودیم، می‌توانستیم هر مشاهده مربوط به گوشت را از مجموعه داده‌های خود حذف کنیم.

این مرحله از فرایند همچنین شامل حذف داده‌های تکراری است.

داده‌های تکراری معمولاً زمانی اتفاق می‌افتند که چندین مجموعه‌داده را ترکیب می‌کنید، داده‌ها را به‌ صورت آنلاین وارد می‌کنید یا آن‌ها را از منابع شخص ثالث دریافت می‌کنید.

2-4# خطاهای ساختاری را رفع کنید.

خطاهای ساختاری معمولاً در نتیجه نگهداری ضعیف داده‌ها ظاهر می‌شوند.

آنها شامل مواردی مانند اشتباهات تایپی و حروف بزرگ متناقض هستند که اغلب در هنگام ورود دستی داده‌ها رخ می‌دهد.

فرض کنید مجموعه داده‌ای دارید که خواص فلزات مختلف را پوشش می‌دهد.

«آهن – IRON» (حروف بزرگ) و «آهن – iron» (حروف کوچک) ممکن است به‌ عنوان کلاس‌ها (دسته‌های جداگانه) ظاهر شوند.

اطمینان از اینکه حروف بزرگ یکنواخت است، استفاده از آن داده‌ها را بسیار تمیزتر و آسان‌تر می‌کند.

همچنین باید دسته‌های دارای برچسب اشتباه را بررسی کنید.

3-4# داده‌های خود را استاندارد کنید.

استانداردسازی داده‌های شما ارتباط نزدیکی با رفع خطاهای ساختاری دارد؛ اما این کار را یک گام فراتر می‌برد.

تصحیح اشتباهات تایپی مهم است؛ اما شما همچنین باید اطمینان حاصل کنید که هر نوع سلول از قوانین یکسانی پیروی می‌کند.

به‌ عنوان‌ مثال، شما باید تصمیم بگیرید که آیا مقادیر باید تمام حروف کوچک یا بزرگ باشند و این را در کل مجموعه‌داده خود ثابت نگه دارید.

استانداردسازی همچنین به معنای اطمینان از این است که چیزهایی مانند داده‌های عددی از واحد اندازه‌گیری یکسانی استفاده می‌کنند.

4-4# نقاط پرت ناخواسته را حذف کنید.

نقاط پرت، نقاط داده‌ای هستند که به طور چشمگیری با سایر نقاط مجموعه تفاوت دارند.

آنها می‌توانند با انواع خاصی از مدل‌های داده و تجزیه‌وتحلیل مشکل ایجاد کنند.

به‌ عنوان‌ مثال، در حالی‌ که الگوریتم‌های درخت تصمیم به‌طورکلی پذیرفته شده‌اند که نسبت به نقاط پرت کاملاً قوی هستند، الگوریتم‌های پرت می‌توانند به‌ راحتی یک مدل رگرسیون خطی را تغییر دهند.

در حالی‌ که نقاط پرت می‌توانند بر نتایج یک تجزیه‌وتحلیل تأثیر بگذارند، همیشه باید بااحتیاط آنها را حذف کنید.

فقط درصورتی‌که بتوانید اشتباه بودن آن را ثابت کنید حذف کنید، به‌ عنوان‌ مثال اگر آشکارا به دلیل ورود داده نادرست باشد یا اگر با مجموعه‌داده مقایسه‌ای «استاندارد طلایی» مطابقت نداشته باشد.

5-4# خطاهای داده‌های متناقض را برطرف کنید.

خطاهای داده‌های متناقض یکی دیگر از مشکلات رایج است که باید به دنبال آن باشید.

خطاهای متناقض جایی هستند که شما یک رکورد کامل حاوی داده‌های متناقض یا ناسازگار دارید.

یک مثال می‌تواند گزارش زمان مسابقه ورزشکاران باشد.

اگر ستونی که کل مدت‌زمان دویدن را نشان می‌دهد با مجموع زمان مسابقه برابر نیست، یک خطای متقاطع دارید.

6-4# خطاهای تبدیل و نحو را تایپ کنید.

هنگامی که ناهماهنگی‌های دیگر را برطرف کردید، محتوای صفحه گسترده یا مجموعه‌داده شما ممکن است خوب به نظر برسد.

بااین‌حال، باید بررسی کنید که همه چیز در پشت‌صحنه نیز مرتب باشد. تبدیل نوع به دسته‌های داده‌ای که در مجموعه‌داده خود دارید اشاره دارد.

یک مثال ساده این است که اعداد داده‌های عددی هستند، در حالی‌ که ارز از یک مقدار ارز استفاده می‌کند.

باید اطمینان حاصل کنید که اعداد به‌عنوان داده‌های عددی، متن به‌عنوان ورودی متن، تاریخ‌ها به‌عنوان اشیا و غیره به طور مناسب ذخیره می‌شوند.

7-4# با داده‌های ازدست‌رفته مقابله کنید.

وقتی داده‌ها ازدست‌رفته است، چه کار می‌کنید؟

سه رویکرد رایج برای این مشکل وجود دارد:

• اولین مورد حذف ورودی‌های مرتبط با داده‌های ازدست‌رفته است.
• دوم این است که داده‌های ازدست‌رفته را بر اساس داده‌های مشابه دیگر نسبت دهیم یا حدس بزنیم.
  با این‌ حال، در بیشتر موارد، هر دوی این گزینه‌ها به روش‌های دیگری بر مجموعه‌داده شما تأثیر منفی می‌گذارند.
  حذف داده‌ها اغلب به معنای از دست‌ دادن اطلاعات مهم دیگر است.
  حدس‌زدن داده‌ها ممکن است الگوهای موجود را تقویت کند که ممکن است اشتباه باشد.
• گزینه سوم این است که داده‌ها را به‌عنوان گمشده پرچم گذاری کنید.
  برای انجام این کار، اطمینان حاصل کنید که فیلدهای خالی دارای یک مقدار هستند، به‌ عنوان‌ مثال “فقدان” یا “0” (اگر یک فیلد عددی است).
  سپس، هنگامی که تجزیه‌وتحلیل خود را انجام می‌دهید، حداقل در نظر می‌گیرید که داده‌ها ازدست‌رفته است که به خودی خود می‌تواند آموزنده باشد.
• مجموعه‌ داده خود را اعتبارسنجی کنید.

هنگامی که مجموعه‌داده خود را پاک کردید، آخرین مرحله اعتبارسنجی آن است.

اعتبارسنجی داده‌ها به معنای بررسی کامل‌ بودن فرایند اصلاح، حذف و استانداردسازی است.

این اغلب شامل استفاده از اسکریپت‌هایی است که بررسی می‌کنند آیا مجموعه‌ داده با قوانین اعتبارسنجی که از پیش تعریف کرده‌اید، مطابقت دارد یا خیر.

شما همچنین می‌توانید اعتبارسنجی را در برابر مجموعه‌داده‌های «استاندارد طلایی» موجود انجام دهید.

همه اینها کمی فنی به نظر می‌رسد؛ اما تنها چیزی که واقعاً باید در این مرحله بدانید این است که اعتبارسنجی به این معنی است که بررسی داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل آماده است.

اگر هنوز هم خطاهایی وجود دارد باید به عقب برگردید و آنها را برطرف کنید.

سپس داده‌های پاک‌سازی شده را می‌توان به مراحل باقی‌مانده آماده‌سازی داده‌ها، از ساختار داده‌ها و تبدیل داده‌ها شروع کرد تا آماده‌سازی آن‌ها برای استفاده‌های تحلیلی ادامه یابد.

5# اهمیت پاکسازی داده

داده‌ها از منابع بسیار متنوع و در طیف وسیعی از قالب‌ها به دست می‌آیند.

ممکن است داده‌های وارد شده توسط تیم، جمع‌آوری خودکار داده‌ها از یک وب‌سایت که در آن فیلدها توسط کاربران پر می‌شوند، اطلاعات دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و چندین منبع دیگر وجود داشته باشد.

اگر در مرحله برنامه‌ریزی فکر زیادی به جمع‌آوری داده‌ها نشود، می‌تواند به‌سرعت به یک آشفتگی تبدیل شود.

یک دریاچه داده می‌تواند به‌سرعت به یک باتلاق داده تبدیل شود که مملو از موارد تکراری، خطاها و مشکلات است.

تصور کنید کاربر فرمی را به‌صورت آنلاین پر می‌کند؛ اما آدرس ایمیل خود را اشتباه وارد می‌کند.

سیستم‌ها به‌سرعت متوجه می‌شود و دوباره آن را با آدرس ایمیل صحیح پر می‌کند. این سیستم علی‌رغم داشتن تمام جزئیات یکسان، این اطلاعات را به‌عنوان دو نفر جداگانه ثبت می‌کند.

در حالی‌ که نتیجه خرد این اتفاق به این معنی است که یک شخص تصادفی ایمیلی را دریافت می‌کند که در آن ثبت‌نام نکرده است، در مقیاس کلان، این یک مشکل می‌شود.

اندازه فضای ذخیره‌سازی مورد نیاز برای قرار دادن تمام این فیلدهای اضافی یا کار مورد نیاز برای حذف ورودی معیوب را تصور کنید.

سپس، هنگام اجرای تجزیه‌وتحلیل، پیش‌بینی‌ها یا تشخیص‌های ضعیف را در نظر بگیرید.

کیفیت پایین داده‌ها، اطلاعات را کاملاً غیرقابل‌استفاده می‌کند.

دانشمندان داده می‌توانند بیشتر وقت خود را صرف پاکسازی داده‌ها کنند.

آنها منبع گران قیمتی هستند که باید بهتر از آنها استفاده کرد.

با افزایش تعداد منابع داده، نیاز به پاکسازی داده‌ها افزایش می‌یابد.

سازمان‌ها می‌توانند داده‌ها را در اطراف انبارهای داده، برنامه‌ها و حتی رایانه‌های افراد پخش کنند.

ادغام تمام مجموعه‌داده‌ها، حذف موارد تکراری و حذف داده‌های ناقص بسیار مهم است.

با این‌ حال، این کار را نمی‌توان به‌صورت دستی انجام داد، به‌ خصوص اگر سازمان دارای حجم عظیمی از داده باشد؛ بنابراین چگونه می‌توان پاکسازی داده‌ها را به طور کامل، به روشی مقرون‌به‌صرفه، قابل‌تکرار و به‌موقع انجام داد؟

استفاده از کارمندان کارآمد نیست و می‌تواند خطاهای بیشتری ایجاد کند.

6# مزایای پاکسازی موثر داده

پاکسازی داده‌ها که به‌خوبی انجام شد، مزایای تجاری و مدیریت داده زیر را فراهم می‌کند که این مزایا به شرح زیر هستند:

• بهبود تصمیم‌گیری: با داده‌های دقیق‌تر، برنامه‌های تحلیلی می‌توانند نتایج بهتری تولید کنند که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد استراتژی‌ها و عملیات تجاری و همچنین مواردی مانند مراقبت از بیمار و برنامه‌های دولتی بگیرند.
• بازاریابی و فروش مؤثرتر: داده‌های مشتری اغلب اشتباه، ناسازگار یا قدیمی هستند.
  پاکسازی داده‌ها در مدیریت ارتباط با مشتری و سیستم‌های فروش به بهبود اثربخشی کمپین‌های بازاریابی و تلاش‌های فروش کمک می‌کند.
• عملکرد عملیاتی بهتر: داده‌های باکیفیت و تمیز به سازمان‌ها کمک می‌کنند از کمبود موجودی، مشکلات تحویل و سایر مشکلات تجاری که می‌تواند منجر به هزینه‌های بالاتر، درآمدهای کمتر و آسیب‌دیدگی روابط با مشتریان شود، اجتناب کنند.
• افزایش استفاده از داده‌ها: امروزه داده‌ها به یک دارایی کلیدی شرکت تبدیل شده‌اند؛ اما اگر استفاده نشوند، نمی‌توانند ارزش تجاری ایجاد کنند.
  با قابل‌اعتمادتر کردن داده‌ها، پاکسازی داده‌ها به مدیران تجاری و کارگران کمک می‌کند تا به‌عنوان بخشی از شغل خود به آن اعتماد کنند.
• کاهش هزینه‌های داده: پاکسازی داده‌ها از انتشار بیشتر خطاها و مسائل در سیستم‌ها و برنامه‌های تحلیلی جلوگیری می‌کند.
  در درازمدت، این باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه می‌شود؛ زیرا تیم‌های مدیریت فناوری اطلاعات و داده‌ها مجبور نیستند به رفع خطاهای مشابه در مجموعه‌داده‌ها ادامه دهند.

پاکسازی داده‌ها و سایر روش‌های افزایش کیفیت داده‌ها بخش مهمی از برنامه‌های حاکمیت داده است که هدف آن اطمینان از سازگاری و استفاده صحیح داده‌ها در سیستم‌های سازمانی است.

داده‌های پاک یکی از ویژگی‌های ابتکار موفق حاکمیت داده است.

7# چالش‌های پاکسازی داده‌ها

پاکسازی داده‌ها فاقد چالش نیست.

یکی از بزرگ‌ترین آنها این است که به دلیل تعداد مسائلی که باید در بسیاری از مجموعه‌های داده به آنها پرداخته شود و دشواری در تعیین دقیق دلایل برخی از خطاها، اغلب وقت‌گیر هستند.

سایر چالش‌های رایج شامل موارد زیر می‌شوند:

• تصمیم‌گیری در مورد چگونگی حل‌وفصل مقادیر داده ازدست‌رفته به‌طوری‌که بر برنامه‌های تحلیلی تأثیر نگذارند.
• پاکسازی مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها در سیستم‌های کلان‌ داده که حاوی ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار هستند.
• برخورد با سیلوهای داده که فرایند پاکسازی داده‌ها را پیچیده می‌کند.

8# ابزارهای پاکسازی داده‌ها

ابزارهای متعددی را می‌توان برای خودکارسازی وظایف پاکسازی داده‌ها از جمله نرم‌افزارهای تجاری و فناوری‌های منبع‌باز مورداستفاده قرار داد.

به طور معمول، ابزارها شامل انواع توابع برای تصحیح خطاها و مسائل داده‌ها هستند، مانند افزودن مقادیر ازدست‌رفته، جایگزینی مقادیر خالی، رفع علائم نقطه‌گذاری، استانداردسازی فیلدها و ترکیب رکوردهای تکراری.

بسیاری نیز تطبیق داده‌ها را برای یافتن رکوردهای تکراری یا مرتبط انجام می‌دهند.

ابزارهایی که به پاکسازی داده‌ها کمک می‌کنند در انواع محصولات و پلتفرم‌ها موجود هستند، از جمله موارد زیر:

• ابزارهای تخصصی پاکسازی داده‌ها از فروشندگانی مانند Data Ladder و WinPure
• نرم افزار کیفیت داده از فروشندگانی مانند Datactics ،Experian ،Innovative Systems ،Melissa ،Microsoft و Precisely
• ابزار آماده‌سازی داده از فروشندگانی مانند Altair ،DataRobot ،Tableau ،Tibco Software و Trifacta
• پلتفرم‌های مدیریت داده از فروشندگانی مانند Alteryx ،Ataccama ،IBM ،Informatica ،SAP ،SAS ،Syniti و Talend
• ابزارهایی برای پاکسازی داده‌ها در سیستم‌های Salesforce از فروشندگانی مانند Cloudingo و Plauti
• ابزارهای منبع‌باز مانند DataCleaner و OpenRefine

نتیجه‌گیری

پاکسازی داده‌ها احتمالاً مهم‌ترین بخش فرایند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است.

با این‌ حال، پاکسازی خوب داده‌ها فقط به تجزیه‌وتحلیل داده‌ها مربوط نمی‌شود.

به‌ هرحال، حفظ و به‌روزرسانی منظم داده‌های خود تمرین خوبی است.

داده‌های پاک تأثیر بسزایی در موفقیت و رشد کسب‌وکار شما دارد.

برای موفقیت در این‌زمینه، یک استراتژی پاکسازی داده‌ها داشته باشید که فرایندهای تجزیه‌وتحلیل داده‌های شما را بهبود می‌بخشد تا کسب‌وکار شما بتواند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرد و روابط مثبت با مشتری را حفظ کند.

این نکته را در نظر داشته باشید که چگونه سیاست‌های قوی حاکمیت داده می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند از سیلوهای داده جلوگیری کنند و داده‌های با کیفیت بهتر را تضمین کنند.