Het zou niet moeten verbazen dat gegevens gebreken vertonen. Digitale gegevens zijn vatbaar voor menselijke fouten, inconsistenties, redundanties, spelfouten en onvoldoende informatie, net als al het andere in het leven. Aangezien databases nu een groot deel van ons leven en werk bevatten, is het belangrijker dan ooit om ervoor te zorgen dat de gegevens zo nauwkeurig mogelijk zijn. Het is tijd om uzelf te verdiepen in de praktijk van data-scrubbing op Synology, inclusief de beste tools en services voor de klussen.
Wat is data-scrubbing?
U moet alle gegevens opschonen in een onnauwkeurige database, ontbrekende informatie, onjuist opgemaakte gegevens of dubbele gegevens bevatten voordat u uw gegevens naar een ander systeem exporteert. Dit proces staat bekend als het opschonen van gegevens, ook wel bekend als het opschonen van gegevens. Werken met onzuivere gegevens zou een uitdaging zijn en verschillende problemen opleveren; daarom is het opschonen van gegevens een essentieel onderdeel van datawetenschap. Een tool voor het opschonen van databases bestaat vaak uit programma's die kunnen worden gebruikt om een bepaalde categorie fouten te corrigeren. Algoritmen, regels, opzoektabellen en andere technieken worden gebruikt om gegevens te scrubben.
Waarom is het opschonen van gegevens belangrijk?
Data scrubben is cruciaal omdat er zoveel voordelen zijn. Het hebben van data van slechte kwaliteit zou uw productiviteit als data-expert beperken en er uiteindelijk toe leiden dat u een onjuiste analyse maakt, wat het vermogen van uw klant of werkgever zou aantasten om verstandige beslissingen te nemen over toekomstige gebeurtenissen. Hier volgen enkele voordelen van het opschonen van gegevens:
- Met nauwkeurige gegevens kunt u efficiënter werken en de best mogelijke analyse uitvoeren, waardoor u betere beslissingen kunt nemen.
- Onnauwkeurige gegevens zouden resulteren in een onnauwkeurig resultaat. Hoewel uw methode uitstekend kan zijn, zal het de onjuiste dataset verwerken, waardoor u de analyse moet herhalen en uw tijd, energie en middelen verspillen.
- Het maakt het eenvoudig om onnauwkeurige of beschadigde gegevens te corrigeren, omdat u hiermee fouten kunt opsporen en hun bronnen kunt identificeren.
- Data Scrubbing stroomlijnt uw data zodat deze overeenkomen met wat nodig is voor gebruik door gebreken zoals duplicaten te verwijderen die onvermijdelijk zijn wanneer meerdere databronnen worden gecombineerd in een dataset.
- Uw uiteindelijke inhoudingen zullen bijna exact zijn omdat er minder fouten zullen zijn wanneer u gegevens opschoont voordat u probeert er meer informatie uit te halen, en dit zal resulteren in tevreden klanten, collega's, werknemers/werkgevers, management, enz.
Wie moet gegevens opschonen gebruiken?
Gegevens schrobben is een cruciaal onderdeel van het beleefd beheren van gegevens. Om ervoor te zorgen dat verschillende bedrijven en sectoren hun dagelijkse activiteiten effectief kunnen uitvoeren, moeten gegevens schoon zijn. Het opschonen van gegevens is echter een fase met hoge prioriteit in sommige gegevensintensieve bedrijven, zoals het bankwezen, de financiële sector, de detailhandel en de telecommunicatie.
Laten we eens kijken naar enkele van de gebruikelijke oorzaken van databaseproblemen die hieronder worden vermeld:
- Onnauwkeurige gegevensinvoer door mensen.
- Een gebrek aan branche- of bedrijfsspecifieke datastandaarden.
- Verouderde gegevens op oudere systemen.
- Databases consolideren.
Het volgende is een lijst met feiten over gegevenskwaliteit:
- Vanwege onnauwkeurige gegevens kunnen bedrijven tot 20% van hun inkomsten verliezen door inname.
- Het beheren van de datakwaliteit kost tijd en medewerkers besteden bijna de helft van hun werktijd aan het omgaan met data van lage kwaliteit.
- Bijna 50 nieuwe bedrijven en bijna 5 dozijn adres- en naamwijzigingen in een uur resulteren in inconsistente gegevens.
Gegevens opschonen versus gegevens opschonen versus gegevens opschonen
Vaak rijst de vraag: “Wat is het verschil tussen het opschonen van gegevens versus het opschonen van gegevens versus het opschonen van gegevens? Als het erom gaat ze praktisch te gebruiken in het gegevensvoorbereidingsproces, zijn deze uitdrukkingen uitwisselbaar.
Gegevens schrobben hangt nauwer samen met de verscheidenheid aan gespecialiseerde bewerkingen, waaronder samenvoegen, vertalen, decoderen en filteren, die nodig zijn voor de voorbereiding van de gegevens. Ook is het opschonen van gegevens de procedure voor het verwijderen van fouten uit onbewerkte gegevens, het invullen van NULL-waarden, het lokaliseren van uitschieters, enz.
Tools voor het opschonen van gegevens
In dit gedeelte vindt u meer informatie over de beste hulpprogramma's voor het opschonen van gegevens. Zoals het adagium luidt: "Gebruik het juiste gereedschap voor de juiste klus." Hier zijn enkele van de beste tools voor het opschonen van gegevens die nu op de markt zijn, gepresenteerd in willekeurige volgorde, in de geest van deze wijze woorden.
#1. Winpuur
Een van de meest populaire en goedkope tools voor het opschonen van gegevens die vandaag beschikbaar zijn, heet Winpure; het reinigt efficiënt enorme hoeveelheden gegevens, verwijdert duplicaten en corrigeert en standaardiseert uw gegevens snel. Het werkt met gegevens uit databases zoals Access, Dbase en SQL Server, maar ook met gegevens uit spreadsheets, CRM's en andere bronnen. Geavanceerde gegevenszuivering, snelle gegevensreiniging en meertalige edities zijn allemaal kenmerken van Winpure.
#2. OpenVerfijnen
Dit open-sourceprogramma, voorheen bekend als Google Refine, beheert, onderhoudt en manipuleert gegevens. Niet slecht voor een gratis tool, het kan enkele honderdduizenden rijen met gegevens aan. OpenRefine bevat een verscheidenheid aan bewerkingstools waarmee u gegevens kunt hernoemen, filteren en bepaalde elementen kunt toevoegen naast het opschonen van uw gegevens. Zoek niet verder als u een krachtige maar gratis applicatie nodig heeft en toch een beperkt budget heeft.
#3. Cloudingo
Dit is de juiste tool voor u als uw bedrijf Salesforce gebruikt. Elke denkbare taak voor het opschonen van gegevens, zoals gegevensmigratie, deduplicatie en meer, wordt door deze service afgehandeld. De technologie ondersteunt bedrijven van elke omvang en is intelligent genoeg om fouten van gebruikers en problemen met uw gegevens te detecteren. Application Programming Interfaces (API) worden nog verder ondersteund door de REST- en SOAP-frameworks.
#4. Gegevensladder
Volgens 15 afzonderlijke onderzoeken is de technologie die bekend staat als Data Ladder geliefd en heeft de reputatie snel en nauwkeurig te zijn. De software biedt u alles wat u nodig hebt om uw gegevens te matchen, op te schonen en te ontdubbelen en heeft een intuïtieve visuele interface. Het maakt ook gebruik van een ongelooflijke reeks algoritmen om problemen met wazigheid, fonetiek en afgekapte gegevens op te sporen.
#5. TIBCO duidelijkheid
Dit snelle en boeiende programma is erop gericht zakelijke klanten de tools te geven die ze nodig hebben om grote hoeveelheden gegevens tegelijk te analyseren en op te schonen, waardoor het perfect is voor het ontdekken, opschonen en transformeren van gegevens. De meest voorkomende gegevensbronnen en bestandstypen kunnen worden geprofileerd, gestandaardiseerd, gevalideerd en getransformeerd met behulp van de tools van TIBCO Clarity.
#6. Trifacta Wrangler
Wrangler is een gratis interactieve tool die perfect is voor het opschonen en transformeren van gegevens met minder opmaaktijd en een grotere focus op gegevensanalyse. Data-analisten zijn beter in staat om ongeorganiseerde en eclectische data snel en nauwkeurig op te schonen en voor te bereiden. Trifacta maakt gebruik van machine learning-technieken om algemene transformaties en aggregaties aan te bevelen om gegevens voor te bereiden op scrubben.
Er zijn andere aanvullende tools voor het opschonen van gegevens beschikbaar, waarvan sommige prioriteit geven aan bepaalde gebieden van het opschonen van gegevens boven andere. Elke organisatie heeft andere vereisten, dus vergelijk de opties zorgvuldig om de beste match te vinden.
Diensten voor het opschonen van gegevens
De beste services voor het opschonen van gegevens worden hieronder weergegeven om uw gegevens consistent en schoon te houden voor nauwkeurige analyse en besluitvorming. Sommige Data Scrubbing-services zijn volledig gratis, terwijl andere prijzen hebben die risicovrije proeven omvatten:
#1. Mannetjeseend
Drake is een flexibele en gebruiksvriendelijke tool. Gegevensverwerkingsstappen in de op tekst gebaseerde gegevensworkflow hebben gedefinieerde invoer en uitvoer, en gebruikers kunnen onderlinge afhankelijkheden oplossen en kiezen welke opdracht vervolgens moet worden uitgevoerd en in welke volgorde. Drake is gemaakt om gegevensworkflows te beheren, en het centreert de uitvoering van opdrachten op de gegevens en de afhankelijkheden eromheen.
#2. VraagTools
Deze suite voor gegevenskwaliteit is gemaakt om bedrijven te helpen bij het verbeteren van hun gegevens in Salesforce CRM en Microsoft Dynamics 365 CRM. DemandTools is de ideale tool voor u als uw use case voor het opschonen van gegevens beperkt is tot uw CRM. Door het beheer van leadconversies zonder dubbele contacten en het voorkomen en corrigeren van dubbele records, helpt de Cleansing Tools-module van DemandTool de kwaliteit van gegevens te verbeteren.
#3. Gegevens schoner
Een robuuste dataprofileringstool voor het beoordelen en analyseren van datakwaliteit om de besluitvorming te verbeteren, wordt Quadient Data Cleaner genoemd. Voor betere resultaten kan de tool zoeken naar patronen, ontbrekende waarden, tekensets en andere eigenschappen in een dataset. Om duplicaten te vinden en ze te combineren tot een enkele versie, maakt het gebruik van fuzzy logic.
#4. Reifier
Spark wordt in deze tool gebruikt door Aficx, voorheen bekend als Nube Technologies, voor het koppelen van records, het oplossen van gedistribueerde entiteiten en deduplicatie. Hoge nauwkeurigheid, snelle implementatie en runtime-prestaties zijn slechts enkele van de fantastische voordelen. Het maakt gebruik van een scale-out gedistribueerde architectuur en machine learning-methoden om de beste entiteitsresolutie en fuzzy data-matching te bieden.
#5. IBM InfoSphere-kwaliteitsfase
Een van de meest bekende Data Scrubbing Services die volledige datakwaliteit ondersteunt, het is een oplossing die is ontworpen om datakwaliteit te ondersteunen. Het vergemakkelijkt het creëren van consistente weergaven voor de belangrijkste eenheden, zoals leveranciers, klanten, producten, locaties, enz., en het maakt het opschonen en beheren van databases eenvoudig. Het ondersteunt de levering van hoogwaardige data voor big data, master data management, data warehousing, business intelligence, enz.
Welke voordelen bieden tools voor het opschonen van gegevens?
Het handmatig opschonen van gegevens is een arbeidsintensief en tijdrovend proces, omdat elke rij gegevensinvoer met de hand moet worden gecontroleerd, wat veel tijd kost en de kans op menselijke fouten vergroot.
Data Scrubbing-tools automatiseren het hele proces van data-opschoning of -scrubbing door de dag grondig te inspecteren met een verscheidenheid aan regels en algoritmen. Het ruimt de gegevens op en maakt ze klaar voor analyse.
Hoewel er veel Data Scrubbing-tools op de markt zijn, kan het een uitdaging zijn om er een te kiezen die aan de behoeften van het bedrijf voldoet. Om hun gegevensopschoningsproces te automatiseren en tijd te besparen, gebruiken bedrijven Data Scrubbing Tools.
Beperkingen van het gebruik van services voor het opschonen van gegevens
- Een paar gegevensopschoningsdiensten missen intelligentie. Als gevolg hiervan kunnen ze sommige observaties van de dataset verkeerd verwerken.
- De goedkoopste of gratis versies van de beste tools voor het opschonen van gegevens bieden alleen de meest fundamentele functies.
- U moet uw gegevens vrijgeven, ongeacht hoe gevoelig het is om deze data-scrubbing-services te gebruiken, zonder te weten wat de tool op de achtergrond doet.
- Zelfs met de beste Data Scrubbing Services kan het opschonen van gegevens een tijdrovend proces zijn, vooral wanneer u met een grote dataset werkt.
Wat is gegevens schrobben Synology?
In zijn meest basale vorm onderzoekt het Synology-gegevensopschoningsproces elke "kopie" van de gegevens en corrigeert deze als deze niet overeenkomt met de opgeslagen controlesom. Dit proces wordt voornamelijk gebruikt om te controleren op verslechtering van gegevens die al een tijdje niet zijn gelezen en, als dit het geval is, om dit te corrigeren.
Nadat u hebt bevestigd dat het opschonen van gegevens zal werken voor uw huidige gedeelde mappen, moet u ervoor zorgen dat er een schema wordt opgesteld voor het opschonen van gegevens op uw Synology NAS.
- Ga naar Storage Manager en kies de opslagpool die u hebt gemaakt.
- Selecteer Schedule Data Scrubbing en zorg ervoor dat het bovenaan is ingeschakeld.
- Controleer in het gedeelte Frequentie of u het ten minste eenmaal per zes maanden uitvoert.
- Het kan geen kwaad om meteen een gegevensopschoningsproces te starten als u dit nog niet eerder hebt gedaan. Selecteer op de Storage Manager-pagina Run Now naast Data Scrubbing.
Zoals reeds werd uitgelegd, werkt de Synology Data Scrubbing-procedure alleen op correct geconfigureerde gedeelde mappen. Alle eigenaars van Synology NAS die BTRFS gebruiken, zouden dit proces moeten uitvoeren, dat bescherming biedt tegen bitrotatie van het bestandssysteem.
Taken voor het opschonen van gegevens
Als we het nationale gemiddelde voor de Verenigde Staten als benchmark gebruiken, is het gemiddelde loon voor banen waarvoor de vaardigheden van Data Scrubbing vereist zijn $ 175,116.
Op Indeed.com zijn er ongeveer 3525 vacatures voor Data Scrubbing. Solliciteer naar functies als vertegenwoordiger van de patiëntenservice, data-analist en meer!
Welke staten hebben de meeste banen voor het opschonen van gegevens?
De staten met de meeste vacatures voor Data Scrubbing-banen zijn:
- Mississippi
- Iowa
Welke steden nemen mensen aan voor banen in Data Scrubbing?
Steden met de meeste vacatures voor Data Scrubbing:
- Los Angeles
- Atlanta
- Chicago
- Austin
- Houston
Is het opschonen van gegevens noodzakelijk?
Ja. Iedereen zou over schone data moeten beschikken; dat is een goed idee. Er zijn echter specifieke sectoren en industrieën die, vanwege de cruciale rol die zij spelen in de samenleving, het opschonen van gegevens een zeer hoge prioriteit moeten geven.
Is data scrubben een onderdeel van datamining?
Ja. Het opschonen van gegevens is een essentiële techniek in datamining. Het draagt een sleutelelement bij het bouwen van een model.
Wat is het gebruik van het proces voor het opschonen van gegevens in Etl?
Data Cleaning in een ETL-proces zorgt ervoor dat alleen data van hoge kwaliteit doorkomt en in Data Warehouse wordt geladen.
Hoe scrub je gegevens in SQL?
Hier is een techniek voor het opschonen van gegevens in 8 stappen waarmee u uw gegevens kunt voorbereiden:
- Verwijder irrelevante gegevens.
- Verwijder dubbele gegevens.
- Corrigeer structurele fouten.
- Typ conversie.
- Behandel ontbrekende gegevens.
- Ga om met uitschieters.
- Gegevens standaardiseren/normaliseren.
- Valideer gegevens.
Hoe doe je data scrubben?
Gegevens opschonen:
- Verwijder overbodige of irrelevante observaties.
- Corrigeer structurele fouten.
- Filter ongewenste uitschieters.
- Behandel ontbrekende gegevens.
- Valideren en QA.
Conclusie
Dit bericht gaf u een diepgaand overzicht van wat gegevensopschoning is, hoe het wordt uitgevoerd, en een analyse van de beste beschikbare gegevensopschoningsservices en -hulpmiddelen, zodat u de juiste selectie kunt maken, afhankelijk van uw zakelijke behoeften. Aangezien er geen ideale methode is om gegevens op te schonen, moet het proces zo flexibel mogelijk zijn, afhankelijk van de status van de gegevens.
Gerelateerde artikelen
- GEGEVENSREINIGING: beste werkwijzen voor het reinigingsproces
- DATA ANALIST: overzicht, salaris, baan, cv en alles wat je nodig hebt
- DATA ANALYSE PROJECT: Top 17+ data-analyseprojecten voor alle niveaus (bijgewerkt)
- GEGEVENSPROFILERING: Definitie, Tools, Voorbeelden & Open Source
- WIE IS EEN DATA ENGINEER? Vaardigheidsvereiste en salaris 2023
Referenties
