Let’s travel together.

پاکسازی داده ها چیست و چه مراحلی دارد؟

زمان مطالعه: 6 دقیقه

داده‌های در دسترس شما، هر روز در حال افزایش است، طبیعتا، احتمال نقص و خطا در داده‌ها نیز افزایش پیدا می‌کند. اینجاست که باید برای بهینه سازی فرآیندهای مدیریت داده، به پاکسازی داده ‌ها توجه کنید. این فرآیند، با اقداماتی مانند کاهش تناقضات و حذف خطاها، یکپارچگی و ارتباط داده‌ها را افزایش می‌دهد و به کسب و کارها برای تصمیم گیری دقیق و آگاهانه کمک می‌کند. همراه ما باشید تا راجع به پاکسازی داده‌ ها و اهمیت آن بیشتر صحبت کنیم.

پاکسازی داده ها یا Data cleaning چیست؟

پاکسازی داده‌ ها (Data cleaning)، شامل شناسایی و رفع خطاهای احتمالی داده‌ها برای بهبود کیفیت آنهاست. در این فرآیند، شما داده‌های «کثیف» را شناسایی، بررسی، تجزیه و تحلیل، اصلاح یا حذف می‌کنید تا مجموعه داده‌های خود را پاکسازی کنید. داده‌های کثیف به معنی ناهماهنگی‌ها و خطاها هستند که می‌توانند از هر بخش فرآیند تحقیق، مانند طراحی ضعیف، اندازه گیری غلط، ورود داده‌های ناقص و… به دست آیند.

تمیز کردن داده‌ها، ممکن است به صورت تعاملی با ابزارهای داده کاوی یا به صورت پردازش هسته‌ای از طریق اسکریپت‌ها انجام شود. پس از فرآیند پاکسازی، لازم است مجموعه داده‌ها با سایر مجموعه‌های مشابه در سیستم سازگار باشد.

داده ‌های ناسازگار و غلط شناسایی شده یا حذف شده، ممکن است به دلیل اشتباهات ورود داده‌ها از طرف کاربر، تغییر داده‌ها هنگام انتقال پرونده یا ذخیره سازی با تعاریفی که بین سازمان‌های مختلف متفاوت است، اتفاق بیفتد.

طبق مطالب سایت Wikipedia

پس از انجام فرآیند پاکسازی داده ها ، یک مجموعه داده باید با سایر مجموعه داده‌های مشابه در سیستم سازگار باشد. ناسازگاری‌های شناسایی شده ممکن است به علت خطاهای ورود کاربر و خرابی در انتقال یا ذخیره سازی داده ها صورت گرفته باشد.

هدف از پاکسازی داده ها چیست؟

گفتیم، تمیز کردن یا پاکسازی داده ‌ها، فرآیندی جهت تشخیص، حذف و اصلاح داده‌های غلط از رکوردها، جداول یا بانک اطلاعاتی است. هدف از پاک سازی داده، به دست آوردن اطلاعات معتبر، دقیق، کامل، سازگار، منحصر به فرد و یکنواخت است. در ادامه به بررسی هر کدام از این موارد می‌پردازیم:

داده‌های معتبر

داده‌هایی معتبر به حساب می‌آیند که با الزامات خاص برای انواع اطلاعات خاص (مانند اعداد، تاریخ و…) مطابقت داشته باشند. در واقع، اعتبار داده‌ها، مربوط به شکل مشاهده است. توجه داشته باشید که بدون داده‌های معتبر، ممکن است روش تجزیه و تحلیل داده‌های شما منطقی نباشد. پس بهتر است قبل از تجزیه و تحلیل داده‌ها، از تکنیک‌های اعتبارسنجی داده استفاده کنید تا مطمئن شوید که فرمت مناسبی دارند.

داده‌های دقیق

دقت داده‌ها به این نکته اشاره می‌کند که مقدار مشاهده شما تا چه حد به مقدار واقعی نزدیک است. می‌توانیم بگوییم، دقت داده‌ها مربوط به محتوای واقعی است.

داده‌های کامل

داده‌هایی که به طور کامل اندازه گیری و ثبت می‌شوند، داده‌های کامل را تشکیل می‌دهند. در مقابل، داده‌های ناقص، اظهارات، سوابق یا اطلاعات گمشده هستند.

داده‌های منسجم

داده‌های پاک، در یک مجموعه داده سازگار قرار می‌گیرند. برای هریک از اعضای نمونه شما، داده‌های متغیرهای مختلف باید در یک ردیف قرار گیرد تا درست و منطقی باشد.

داده های منحصر به فرد

هنگام جمع آوری داده‌ها، ممکن است داده‌های یک شرکت کننده را به طور تصادفی دو بار ضبط کنید. بنابراین لازم است داده‌های خود را برای ورودی‌های یکسان بررسی کرده و هر ورودی را در پاکسازی داده‌ ها حذف کنید. در غیر این صورت ممکن است اطلاعات شما با خطا روبرو شود.

داده‌های یکنواخت

این داده‌ها با استفاده از واحدهای اندازه گیری یکسان بررسی و گزارش می‌شوند. پس اگر داده‌ها در یک واحد یکسان نیستد، آنها را به یک معیار استاندارد تبدیل کنید.

هدف پاکسازی

پاکسازی داده ها بسیار مهم است؛ چرا؟

خب اگر تمیز سازی داده‌ها را انجام ندهید، آنها بر نتایج تجزیه و تحلیل شما اثر می‌گذارند. از آنجا که تجزیه و تحلیل داده‌ها معمولا برای اطلاع رسانی در مورد تصمیمات کسب و کار مورد استفاده قرار می‌گیرند، نتایج باید کاملا درست و دقیق باشد. در این صورت راحت‌تر می‌توانید داده‌های ناقص و غلط را حذف کنید. در واقع، یکی از اهداف اصلی تمیز سازی داده‌ها، سالم نگه داشتن هر چه بیشتر یک مجموعه داده است که این موضوع، به بهبود قابلیت اطمینان شما کمک قابل توجهی می‌کند.

اغلب خطاها، اجتناب ناپذیر هستند و معمولا اتفاق می‌افتند. انجام فرآیند تمیز کردن داده‌ها به شما کمک می‌کند تا آنها را به حداقل برسانید. در صورتی که این خطاها را حذف یا برطرف نکنید، ممکن است به نتایج غلط و نامعتبر برسید.

الکترونیکی کردن سریع و آسان فرآیندهای کسب و کار، با bpms راهبران

به طور کلی، استفاده از ابزار پالایش داده ‌ها یک راه ساده برای بهبود کارایی و ثبات استراتژی پاکسازی داده های کسب و کار شما و افزایش توانایی شما در تصمیم گیری آگاهانه است.

پاکسازی داده ها شامل چه مراحلی است؟

ابزار تمیز سازی داده می‌تواند برنامه کلی پاکسازی داده‌ های یک کسب و کار را به صورت خودکار درآورد. اما یک ابزار، تنها بخشی از یک راه حل مداوم و طولانی مدت برای پاکسازی داده‌هاست. در این بخش مراحلی را به شما معرفی می‌کنیم که برای اطمینان از تمیز و قابل استفاده بودن داده‌ها، باید انجام دهید.

  • فیلد داده‌های اساسی و مهم را شناسایی کنید

هر چند این روزها کسب و کارها به داده‌های بیشتری دسترسی دارند، اما همه آنها به یک اندازه مفید نیستند. اولین گام در پاکسازی داده‌ها این است که تعیین کنید کدام نوع داده یا فیلد داده برای یک پروژه یا فرآیند خاص ضروری است.

  • داده‌ها را جمع آوری کنید

بعد از شناسایی فیلد داده‌های مدنظرتان، می‌توانید داده‌های موجود در آنها را جمع آوری و سازماندهی کنید.

  • از مقادیر تکراری صرف نظر کنید

بعد از جمع آوری داده‌ها، زمان رفع اشتباهات و خطاهاست. حالا زمان آن رسیده که مقادیر تکراری را شناسایی و حذف کنید.

  • مقادیر خالی را برطرف کنید

ابزار پاکسازی داده‌ ها، هر فیلد را برای مقادیر از دست رفته، جستجو کرده و سپس آن مقادیر را برای ایجاد یک مجموعه کامل داده و جلوگیری از شکاف در اطلاعات پر می‌کند.

  • فرآیند پاک سازی را استاندارد کنید

اگر می‌خواهید فرآیند پاکسازی داده ‌ها کارآمد و موثر باشد، باید آن را استاندارد سازی کنید. برای انجام این کار، باید موارد زیر را مشخص کنید:

کدام داده بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرد؟

چه زمانی به آن داده نیاز دارید؟

چه کسی مسئول حفظ فرآیند است؟

هر چند وقت یکبار باید داده‌های خود را پاکسازی کنید؟ (روزانه- هفتگی- ماهانه)

  • داده‌ها را مرور کنید و تطبیق دهید

لازم است برای بررسی فرآیند پاکسازی داده‌ ها، بازه‌های زمانی منظم (مثلا هر هفته یا هر ماه) در نظر بگیرید. به این ترتیب می‌توانید ملاحظه کنید کدام قست به خوبی کار می‌کند؟ کجا نیاز به تغییر و پیشرفت دارد؟ ایرادات آشکار فرآیند کجاست؟

بهتر است اعضای تیم‌های مختلف را که تحت تاثیر پاکسازی داده‌ ها قرار می‌گیرند، در مکالمات و تعاملات خود بگنجانید تا راحت‌تر بتوانید روند فعالیت‌ها و فرآیندهای کسب و کار خود را تحت نظر بگیرید.

این روزها «کیفیت داده» در همه کسب و کارها به یک اولویت استراتژیک تبدیل شده که متخصصان را از تمامی بخش‌های کسب و کار درگیر می‌کند و به یک برنامه پاک سازی قوی نیاز دارد. برای موفقیت در این مسیر، باید به تیم خود کمک کنید تا راهی برای نشان دادن عناصر کلیدی مورد نیاز برای غلبه بر هر چالش پیدا کند.

به خاطر داشته باشید که پاک سازی دستی داده‌ها، هم زمان بر است و هم مستعد خطاست. بنابراین، بسیاری از سازمان‌ها به سمت خودکارسازی و استانداردسازی فرآیندهای خود حرکت می‌کنند.

پالایش دستی داده ها هم زمان بر و هم مستعد خطا است، بنابراین بسیاری از شرکت ها به سمت خودکارسازی و استانداردسازی فرآیند خود حرکت کرده اند.

مراحل پاکسازی

مزایای پاکسازی داده ‌ها چیست؟

ابزار پاکسازی داده ‌ها برای اطمینان از صحت اطلاعات، کارایی فرآیند و ایجاد مزیت رقابتی در کسب و کار شما، اهمیت زیادی دارد. برخی مزایای پاک سازی داده‌ها عبارتند از:

بهبود فرآیند تصمیم گیری

کیفیت داده‌های کسب و کار، بسیار مهم است، چرا که بر توانایی سازمان شما برای محاسبه استراتژی‌های موثر و تصمیم گیری درست تاثیر مستقیم دارد. به خاطر داشته باشید که کسب و کار شما نمی‌تواند وقت و انرژی خود را برای اصلاح اشتباهات ناشی از داده‌های کثیف، هدر دهد.

افزایش بهره وری

استفاده از داده‌های تمیز و پالایش یافته، علاوه بر مفید بودن برای نیازهای خارجی کسب و کار شما، می‌تواند کارایی و بهره‌ وری داخلی را نیز بهبود ببخشد. همچنین، پاکسازی درست و کامل اطلاعات، در مورد نیازها و فرآیندهای داخلی سازمان، دیدگاه‌های ارزشمندی در اختیار شما قرار می‌دهد.

مزیت رقابتی

یک کسب و کار، هر چقدر بهتر نیازهای مشتریان خود را برآورده کند، راحت‌تر و سریع‌تر از رقبا سبقت می‌گیرد. ابزار پاکسازی داده ‌ها با کمک به ارئه بینش‌های کامل و قابل اعتماد، به شما امکان می‌دهد تا بتوانید نیازهای در حال تحول مشتریان را شناسایی کنید. علاوه بر این، فرآیند پاک سازی داده ‌ها می‌تواندسرنخ‌های باکیفیت ونرخ پاسخ دهی سریع‌تری ایجاد کند و تجربه مشتریان را نیز بهبود ببخشد.

بهترین روش‌های ایجاد فرآیند پاکسازی داده ها چیست؟

در این بخش راجع راهکارهایی صحبت می‌کنیم که برای انجام فرآیند پاکسازی داده ها به شما کمک می‌کند.

مانیتور کردن خطاها

با این کار، محل ایجاد خطا در داده‌ها شناسایی می‌شود و شما می‌توانید به راحتی از آنها جلوگیری کنید.

استاندارد سازی فرآیندها

با استاندارد سازی می‌توانید مطمئن شوید که نقطه ورودی داده‌ها برای شما مشکلی ایجاد نمی‌کند. بنابراین، این روش اهمیت زیادی دارد.

صحت سنجی داده ها

بعد از انجام اولین پاکسازی اطلاعات، باید صحت داده‌های پالایش شده را بررسی کنید تا از درست بودن آنها مطمئن شوید.

حذف داده‌های تکراری

می‌توانید برای انجام این فرآیند، از ابزارهای موجود استفاده کنید.

ارتباط با تیم پاکسازی

برای انجام و به روز زسانی درست و دقیق فرآیند پاکسازی داده‌ها، تعامل خود را با تیم پاکسازی حفظ کنید.

و در انتها…

تصمیمات درست و نادرست شما به کیفیت داده‌های کسب و کارتان بستگی دارد. خطاها، هزینه دارند و اصلاح آنها زمان بر است. علاوه بر این، می‌توانند به برند شما آسیب بزنند. پاکسازی داده‌ها یکی از راه‌هایی است که به شما نشان می‌دهد می‌توانید به داده‌هایی که کسب و کارتان به آنها متکی است، اعتماد کنید. وقتی به داده‌های خود مطمئن هستید، می‌توانید با سرعت و دقت بیشتری تصمیم بگیرید. بنابراین، می‌توانیم بگوییم که داده ‌های پاک، مسیر روشن و درست را به شما نشان می‌دهد.

مطالب مشابه
ارسال نظر

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.