Data Cleaning hay còn gọi là Data Cleansing, Data Scrubbing là những thuật ngữ quen thuộc đối với dân làm Data. Chúng là các quy trình đã được phát triển để giúp các tổ chức có dữ liệu tốt hơn. Các quy trình này mang lại nhiều lợi ích cho bất kỳ các tổ chức, doanh nghiệp nào lựa chọn thực hiện chúng. Vậy Data Cleaning là gì? Nó khác gì so với Data Transformation? Sau đây, hãy cùng Digalyst tìm hiểu về nó qua bài viết dưới đây
Data Cleaning là gì?
Data Cleaning (Làm sạch dữ liệu) là quá trình thay đổi hoặc loại bỏ dữ liệu không chính xác, trùng lặp, bị hỏng hoặc không đầy đủ bên trong cơ sở dữ liệu (database). Nếu dữ liệu không chính xác, các thuật toán và kết quả cho ra không đáng tin cậy (dù cho nó có vẻ đúng). Quy trình Data Cleaning không chỉ đơn thuần quan tâm đến việc xóa dữ liệu để tăng dung lượng cho dữ liệu mới. Mà còn tìm ra phương pháp tối đa hóa tính xác thực của tập dữ liệu mà không cần phải xóa thông tin.
Data Cleaning không chỉ đơn thuần là loại bỏ dữ liệu, mà còn bao gồm sửa lỗi cú pháp và chính tả, sửa đổi các lỗi như thiếu mã, trường trống, xác định các điểm dữ liệu trùng lặp và chuẩn hóa tập dữ liệu. Data Cleaning đóng một phần quan trọng trong việc phát triển các câu trả lời đáng tin cậy và trong quá trình phân tích. Đồng thời được coi là một tính năng cơ bản của kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu. Động cơ của dịch vụ Data Cleaning là xây dựng các bộ dữ liệu thống nhất và được tiêu chuẩn hóa. Nó cho phép các công cụ phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh dễ dàng truy cập và nhận thức dữ liệu chính xác cho từng vấn đề.
Sự khác biệt giữa Data Cleaning và Data Transformation
Kho dữ liệu (Data Warehouse) hỗ trợ phân tích dữ liệu, tạo báo cáo, trực quan hóa dữ liệu và đưa ra các giải pháp kinh doanh có giá trị. Data Transformation và Data Cleaning là hai phương pháp được sử dụng trong Data Warehouse. Data Cleaning có nghĩa là loại bỏ thông tin không mạch lạc khỏi Database để tăng tính đồng nhất của dữ liệu. Trong khi đó, Data Transformation là việc chuyển đổi dữ liệu từ cấu trúc này sang cấu trúc khác để giúp xử lý dễ dàng hơn.
Xem thêm: Digital Transformation là gì? 5 yếu tố chính để thành công
Làm thế nào để clean Data?
Một công cụ Data Cleaning sẽ thay đổi hầu hết các khía cạnh của chương trình Data Cleaning chung, nhưng công cụ Data Cleaning này chỉ là một phần của biện pháp khắc phục liên tục để làm sạch dữ liệu. Sơ lược về các bước Data Cleaning như sau:
Xác định các trường dữ liệu quan trọng: Xác định loại trường dữ liệu nào là quan trọng đối với dự án dự định.
Thu thập dữ liệu: Dữ liệu có trong các trường dữ liệu được liệt kê ngắn gọn được thu thập, phân loại và tổ chức.
Loại bỏ các giá trị trùng lặp: Các số liệu trùng lặp được nhận dạng, loại bỏ và không chính xác được giải quyết.
Giải quyết các giá trị trống: Các công cụ Data Cleaning tìm kiếm và lấp đầy các giá trị còn thiếu đó để hoàn thiện tập dữ liệu và tránh các khoảng trống trong thông tin.
Quy trình làm sạch tiêu chuẩn: Quy trình Data Cleaning phải được chuẩn hóa theo các thử nghiệm và các phương pháp lặp đi lặp lại đã chứng minh là tạo ra dữ liệu chất lượng, sau này sẽ giúp dễ dàng sao chép và nhất quán. Quy trình và tần suất Data Cleaning phải được chuẩn hóa và việc xem xét dữ liệu thường được sử dụng nhất.
Xem xét, điều chỉnh, lặp lại: Thời gian cụ thể phải được dành ra hằng tuần hoặc hàng tháng để phân tích cẩn thận các lỗi, phương pháp hoạt động tốt, chỗ để cải thiện, lỗi và trục trặc đang xảy ra.
Các thành phần của dữ liệu chất lượng
Việc xác định tiêu chuẩn thông tin đòi hỏi phải xem xét kỹ lưỡng các đặc điểm của nó, sau đó đo lường các đặc điểm đó theo mức độ quan trọng của nó và ứng dụng của chúng trong tổ chức. Năm đặc điểm của dữ liệu chất lượng phải có là:
Tính hợp lệ: Mức độ phù hợp với các ràng buộc và quy tắc kinh doanh đã xác định mà dữ liệu cung cấp.
Độ chính xác: Dữ liệu phải có khả năng mô tả các giá trị thực và tốt nhất.
Tính đầy đủ: Mức độ quen thuộc của tất cả dữ liệu được yêu cầu.
Tính nhất quán: Tính nhất quán về dữ liệu trong cùng một cơ sở dữ liệu và trên các tập dữ liệu khác nhau.
Tính đồng nhất: Mức độ dữ liệu được tuân theo cùng một đơn vị đo lường.
Lợi ích của Data Cleaning
Việc kiểm tra dữ liệu sạch sẽ và chất lượng cuối cùng chắc chắn sẽ tăng năng suất tổng thể và cho phép thông tin chất lượng cao để ra quyết định nhanh chóng và đúng.
Khi nhiều nguồn dữ liệu đang phát, các lỗi sẽ được loại bỏ để hoạt động trơn tru.
Có Ít hoặc không có sai sót làm cho khách hàng vui vẻ, hài lòng và giảm bớt căng thẳng cho nhân viên.
Khả năng lập bản đồ các chức năng khác nhau và dữ liệu của bạn dự định làm gì.
Theo dõi các lỗi và tiêu chuẩn báo cáo cao hơn và xác định chính xác nguồn gốc của lỗi giúp dễ dàng gỡ lỗi dữ liệu sai cho ứng dụng trong tương lai.
Các công cụ Data Cleaning giúp cho hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn, đồng thời cho phép ra quyết định nhanh chóng và dễ dàng.
Tăng doanh thu: Hoạt động kinh doanh vận hành linh hoạt và hiệu quả hơn, dẫn đến hiệu suất tốt hơn. Từ đó, giúp tăng trưởng trong tổ chức, cuối cùng dẫn đến tăng doanh thu.
Hiệu quả về chi phí: Làm việc với Database phù hợp cho hoạt động Marketing sẽ giúp tiết kiệm chi phí
Tăng năng suất: Với những địa chỉ liên hệ đã hết hạn hoặc những khách hàng không có tiềm năng, nhân viên đỡ tốn thời gian hơn trong việc liên hệ họ
Danh tiếng: Sự tin tưởng và danh tiếng chắc chắn sẽ tốt đối với các công ty liên quan đến việc chia sẻ dữ liệu với công chúng.
Công cụ Data Cleaning hiệu quả
Phần mềm như Tableau Prep là một công cụ Data Cleaning có thể giúp cung cấp dữ liệu chất lượng bằng cách đưa ra các phương pháp trực quan và trực tiếp để làm sạch và kết hợp dữ liệu. Hai sản phẩm là Tableau Prep Builder để xây dựng luồng dữ liệu và Tableau Prep Conductor để theo dõi, lập lịch và quản lý luồng trong một tổ chức. Quản trị viên Database có thể tiết kiệm nhiều thời gian bằng cách giúp các nhà phân tích bắt đầu phân tích nhanh hơn và tin tưởng vào dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ lọc dữ liệu.
Ngoài ra, để tìm hiểu thêm những kiến thức mới liên quan đến Digital Marketing, Data Analysis, Technology bạn có thể truy cập Blog của Digalyst. Hoặc theo dõi Fanpage Facbook của chúng tôi để nhận được những thông tin bổ ích. Digalyst xin cảm ơn và chúc bạn một ngày vui vẻ!
