Không có gì đáng ngạc nhiên khi dữ liệu có sai sót. Dữ liệu kỹ thuật số dễ bị lỗi do con người, không nhất quán, dư thừa, lỗi chính tả và không đủ thông tin, giống như mọi thứ khác trong cuộc sống. Vì cơ sở dữ liệu hiện chứa một phần lớn cuộc sống và công việc của chúng ta, điều quan trọng hơn bao giờ hết là đảm bảo rằng dữ liệu càng chính xác càng tốt. Đã đến lúc tự học cách thực hành quét dữ liệu trên Synology, bao gồm các công cụ và dịch vụ tốt nhất cho công việc.
Quét dữ liệu là gì?
Bạn phải xóa mọi dữ liệu trong cơ sở dữ liệu không chính xác, thiếu thông tin, định dạng không đúng hoặc chứa các mục nhập trùng lặp trước khi xuất dữ liệu của bạn sang hệ thống khác. Quá trình này được gọi là xóa dữ liệu, đôi khi được gọi là làm sạch dữ liệu. Làm việc với dữ liệu không tinh khiết sẽ là một thách thức và gây ra một số khó khăn; do đó, làm sạch dữ liệu là một thành phần thiết yếu của khoa học dữ liệu. Công cụ dọn dẹp cơ sở dữ liệu thường bao gồm các chương trình có thể được sử dụng để sửa một loại lỗi nhất định. Các thuật toán, quy tắc, bảng tra cứu và các kỹ thuật khác được sử dụng để xóa dữ liệu.
Tại sao quét dữ liệu lại quan trọng?
Xóa dữ liệu là rất quan trọng vì có rất nhiều lợi thế. Việc có dữ liệu chất lượng kém sẽ hạn chế năng suất của bạn với tư cách là một chuyên gia dữ liệu và cuối cùng dẫn đến việc bạn đưa ra một phân tích không chính xác, sau đó sẽ làm giảm khả năng đưa ra quyết định sáng suốt của khách hàng hoặc nhà tuyển dụng của bạn đối với các sự kiện trong tương lai. Sau đây là một số lợi thế để làm sạch dữ liệu:
- Có dữ liệu chính xác sẽ cho phép bạn làm việc hiệu quả hơn và thực hiện phân tích tốt nhất có thể, điều này sẽ giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.
- Dữ liệu không chính xác sẽ dẫn đến một kết quả không chính xác. Mặc dù phương pháp của bạn có thể tuyệt vời, nhưng nó sẽ xử lý tập dữ liệu không chính xác, yêu cầu bạn lặp lại phân tích và lãng phí thời gian, năng lượng và tài nguyên của bạn.
- Việc sửa dữ liệu không chính xác hoặc bị hư hỏng trở nên đơn giản vì nó cho phép bạn theo dõi lỗi và xác định nguồn gốc của chúng.
- Data Scrubbing hợp lý hóa dữ liệu của bạn để phù hợp với những gì cần thiết cho việc sử dụng bằng cách loại bỏ các lỗi như trùng lặp không thể tránh khỏi khi nhiều nguồn dữ liệu được kết hợp trong một tập dữ liệu.
- Các khoản khấu trừ cuối cùng của bạn sẽ gần như chính xác vì sẽ có ít lỗi hơn khi bạn dọn dẹp dữ liệu trước khi cố gắng thu thập thêm thông tin từ dữ liệu đó và điều này sẽ dẫn đến sự hài lòng của khách hàng, đồng nghiệp, nhân viên/người sử dụng lao động, cấp quản lý, v.v.
Ai nên sử dụng Data Scrugging?
Xóa dữ liệu là một thành phần quan trọng của việc quản lý dữ liệu một cách lịch sự. Để các công ty và lĩnh vực khác nhau vận hành các hoạt động hàng ngày của họ một cách hiệu quả, dữ liệu phải sạch. Tuy nhiên, việc lọc dữ liệu là giai đoạn được ưu tiên cao trong một số doanh nghiệp sử dụng nhiều dữ liệu, như ngân hàng, tài chính, bán lẻ và viễn thông.
Hãy xem xét một số nguyên nhân thông thường gây ra sự cố cơ sở dữ liệu được nêu dưới đây:
- Nhập dữ liệu không chính xác bởi con người.
- Thiếu các tiêu chuẩn dữ liệu cụ thể của ngành hoặc công ty.
- Dữ liệu lỗi thời trên các hệ thống cũ.
- Hợp nhất cơ sở dữ liệu.
Sau đây là danh sách các dữ kiện về chất lượng dữ liệu:
- Do dữ liệu không chính xác Các doanh nghiệp có thể mất tới 20% doanh thu do nhập dữ liệu.
- Quản lý chất lượng dữ liệu cần có thời gian và nhân viên dành gần một nửa số giờ làm việc của họ để xử lý dữ liệu chất lượng thấp.
- Gần 50 công ty mới và gần 5 chục lần thay đổi địa chỉ và tên trong một giờ dẫn đến dữ liệu không nhất quán.
Xóa dữ liệu so với Làm sạch dữ liệu so với Làm sạch dữ liệu
Nhiều lần câu hỏi được đặt ra, “Sự khác biệt giữa xóa dữ liệu so với làm sạch dữ liệu so với làm sạch dữ liệu là gì? Khi nói đến việc sử dụng chúng trong thực tế quá trình chuẩn bị dữ liệu, các cụm từ này có thể hoán đổi cho nhau.
Xóa dữ liệu có liên quan chặt chẽ hơn với nhiều hoạt động chuyên biệt, bao gồm hợp nhất, dịch, giải mã và lọc, đi vào quá trình chuẩn bị dữ liệu. Ngoài ra, làm sạch dữ liệu là quy trình loại bỏ lỗi khỏi dữ liệu thô, điền vào các giá trị NULL, định vị các ngoại lệ, v.v.
Công cụ quét dữ liệu
Bạn có thể tìm hiểu thêm về các công cụ Data Scrubbing hàng đầu trong phần này. Như câu ngạn ngữ, “Sử dụng đúng công cụ cho đúng công việc.” Dưới đây là một số công cụ rà soát dữ liệu hàng đầu hiện có trên thị trường, được trình bày không theo thứ tự cụ thể nào, theo tinh thần của những lời khôn ngoan này.
#1. winpure
Một trong những công cụ làm sạch dữ liệu rẻ và phổ biến nhất hiện nay có tên là Winpure; nó làm sạch khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả, loại bỏ các bản sao cũng như nhanh chóng sửa và chuẩn hóa dữ liệu của bạn. Nó hoạt động với dữ liệu từ cơ sở dữ liệu như Access, Dbase và SQL Server, cũng như dữ liệu từ bảng tính, CRM và các nguồn khác. Tinh lọc dữ liệu nâng cao, lọc dữ liệu nhanh và ấn bản đa ngôn ngữ đều là những tính năng của Winpure.
#2. mở tinh chỉnh
Chương trình nguồn mở này, trước đây được gọi là Google Refine, quản lý, duy trì và thao tác dữ liệu. Không tồi đối với một công cụ miễn phí, nó có thể xử lý hàng trăm nghìn hàng dữ liệu. OpenRefine bao gồm nhiều công cụ chỉnh sửa giúp bạn đổi tên dữ liệu, lọc dữ liệu và thêm các thành phần cụ thể ngoài việc làm sạch dữ liệu của bạn. Không cần tìm đâu xa nếu bạn cần một ứng dụng mạnh mẽ nhưng miễn phí với ngân sách eo hẹp.
#3. Cloudingo
Đây là công cụ phù hợp với bạn nếu công ty của bạn sử dụng Salesforce. Bất kỳ tác vụ làm sạch dữ liệu nào bạn có thể nghĩ đến, chẳng hạn như di chuyển dữ liệu, chống trùng lặp, v.v., đều được xử lý bởi dịch vụ này. Công nghệ này hỗ trợ các công ty thuộc mọi quy mô và đủ thông minh để phát hiện lỗi của người dùng và các vấn đề với dữ liệu của bạn. Các giao diện lập trình ứng dụng (API) thậm chí còn được hỗ trợ thêm bởi các khung REST và SOAP.
#4. Thang dữ liệu
Theo 15 cuộc khảo sát riêng biệt, công nghệ được gọi là Data Ladder rất được ưa chuộng và nổi tiếng là nhanh chóng và chính xác. Phần mềm này cung cấp cho bạn mọi thứ bạn cần để khớp, làm sạch và loại bỏ trùng lặp dữ liệu của bạn và có giao diện trực quan trực quan. Nó cũng sử dụng một loạt các thuật toán đáng kinh ngạc để tìm ra các vấn đề về độ mờ, ngữ âm và dữ liệu bị cắt bớt.
#5. Độ trong của TIBCO
Chương trình nhanh chóng và hấp dẫn này tập trung vào việc cung cấp cho khách hàng doanh nghiệp những công cụ họ cần để phân tích và làm sạch một lượng lớn dữ liệu cùng một lúc, khiến nó trở nên hoàn hảo cho việc khám phá, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu. Các nguồn dữ liệu và loại tệp phổ biến nhất có thể được lập hồ sơ, chuẩn hóa, xác thực và chuyển đổi bằng các công cụ do TIBCO Clarity cung cấp.
#6. Trifacta Wrangler
Wrangler là một công cụ tương tác miễn phí hoàn hảo để làm sạch và chuyển đổi dữ liệu với ít thời gian định dạng hơn và tập trung nhiều hơn vào phân tích dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu có khả năng tốt hơn để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu không có tổ chức và chiết trung một cách nhanh chóng và chính xác. Trifacta sử dụng các kỹ thuật máy học để đề xuất các phép biến đổi và tổng hợp phổ biến nhằm chuẩn bị dữ liệu để lọc.
Có sẵn các công cụ làm sạch dữ liệu bổ sung khác, một số trong đó ưu tiên các lĩnh vực làm sạch dữ liệu cụ thể hơn các công cụ khác. Mỗi tổ chức có các yêu cầu khác nhau, vì vậy hãy cẩn thận so sánh các tùy chọn để tìm ra sự phù hợp nhất.
Dịch vụ quét dữ liệu
Các Dịch vụ Lọc dữ liệu hàng đầu được liệt kê bên dưới để giữ cho dữ liệu của bạn nhất quán và rõ ràng để phân tích và ra quyết định chính xác. Một số Dịch vụ quét dữ liệu hoàn toàn miễn phí, trong khi những dịch vụ khác có giá bao gồm các bản dùng thử không có rủi ro:
#1. vịt đực
Drake là một công cụ linh hoạt và thân thiện với người dùng. Các bước xử lý dữ liệu trong luồng công việc dữ liệu dựa trên văn bản của nó đã xác định đầu vào và đầu ra, đồng thời người dùng có thể giải quyết các quan hệ phụ thuộc giữa chúng cũng như chọn lệnh nào sẽ thực hiện tiếp theo và theo thứ tự nào. Drake được tạo ra để quản lý luồng công việc dữ liệu và nó tập trung vào việc thực thi lệnh trên dữ liệu và các thành phần phụ thuộc bao quanh nó.
#2. Công cụ nhu cầu
Bộ chất lượng dữ liệu này được tạo ra để hỗ trợ các doanh nghiệp cải thiện dữ liệu của họ trong Salesforce CRM và Microsoft Dynamics 365 CRM. DemandTools là công cụ lý tưởng dành cho bạn nếu trường hợp sử dụng làm sạch dữ liệu của bạn bị giới hạn trong CRM. Thông qua việc quản lý các chuyển đổi khách hàng tiềm năng mà không có các liên hệ trùng lặp cũng như ngăn chặn và sửa các bản ghi trùng lặp, mô-đun Công cụ làm sạch của RequestTool giúp cải thiện chất lượng dữ liệu.
#3. Trình dọn dẹp dữ liệu
Một công cụ lập hồ sơ dữ liệu mạnh mẽ để đánh giá và phân tích chất lượng dữ liệu nhằm cải thiện việc ra quyết định được gọi là Quadient Data Cleaner. Để tạo ra kết quả tốt hơn, công cụ có thể tìm kiếm các mẫu, giá trị bị thiếu, bộ ký tự và các thuộc tính khác trong tập dữ liệu. Để tìm các bản trùng lặp và kết hợp chúng thành một phiên bản duy nhất, nó sử dụng logic mờ.
#4. máy lọc nước
Spark được Aficx, trước đây gọi là Nube Technologies, sử dụng trong công cụ này để liên kết bản ghi, phân giải thực thể phân tán và chống trùng lặp. Độ chính xác cao, triển khai nhanh chóng và hiệu suất thời gian chạy chỉ là một số lợi thế tuyệt vời của nó. Nó sử dụng kiến trúc phân tán mở rộng quy mô và các phương pháp máy học để cung cấp độ phân giải thực thể tốt nhất và khớp dữ liệu mờ.
#5. Giai đoạn Chất lượng InfoSphere của IBM
Một trong những Dịch vụ Xóa dữ liệu nổi tiếng nhất hỗ trợ chất lượng dữ liệu hoàn chỉnh, đó là một giải pháp được thiết kế để hỗ trợ chất lượng dữ liệu. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo các dạng xem nhất quán cho các đơn vị quan trọng nhất, chẳng hạn như nhà cung cấp, khách hàng, sản phẩm, địa điểm, v.v., đồng thời giúp việc dọn dẹp và quản lý cơ sở dữ liệu trở nên đơn giản. Nó hỗ trợ cung cấp dữ liệu chất lượng cao cho dữ liệu lớn, quản lý dữ liệu chính, kho dữ liệu, kinh doanh thông minh, v.v.
Công cụ quét dữ liệu mang lại lợi ích gì?
Làm sạch dữ liệu theo cách thủ công là một quá trình tốn nhiều công sức và thời gian vì nó yêu cầu kiểm tra từng hàng mục nhập dữ liệu bằng tay, điều này tốn rất nhiều thời gian và tăng khả năng xảy ra lỗi của con người.
Các công cụ Data Scrubbing tự động hóa toàn bộ quá trình làm sạch hoặc xóa dữ liệu bằng cách kiểm tra kỹ lưỡng hàng ngày với nhiều quy tắc và thuật toán. Nó làm sạch dữ liệu và làm cho nó sẵn sàng để phân tích.
Mặc dù có nhiều công cụ Data Scrubbing trên thị trường, nhưng việc chọn một công cụ đáp ứng nhu cầu của công ty có thể là một thách thức. Để tự động hóa quy trình làm sạch dữ liệu của họ và tiết kiệm thời gian, các doanh nghiệp sử dụng Công cụ xóa dữ liệu.
Hạn chế của việc sử dụng dịch vụ quét dữ liệu
- Một số dịch vụ làm sạch dữ liệu thiếu thông minh. Do đó, họ có thể xử lý sai một số quan sát tập dữ liệu.
- Các phiên bản rẻ nhất hoặc miễn phí của các công cụ làm sạch dữ liệu tốt nhất chỉ cung cấp các tính năng cơ bản nhất.
- Bạn phải tiết lộ dữ liệu của mình, bất kể việc sử dụng các dịch vụ quét dữ liệu này nhạy cảm đến mức nào mà không cần biết công cụ này có thể đang làm gì trong nền.
- Ngay cả với Dịch vụ Xóa dữ liệu tốt nhất, việc làm sạch dữ liệu có thể là một quá trình tốn thời gian, đặc biệt là khi làm việc với một tập dữ liệu lớn.
Synology quét dữ liệu là gì?
Ở dạng cơ bản nhất, quy trình lọc dữ liệu Synology sẽ kiểm tra từng “bản sao” của dữ liệu và sửa nó nếu nó không khớp với tổng kiểm tra được lưu trữ. Quá trình này chủ yếu được sử dụng để kiểm tra sự xuống cấp của dữ liệu đã lâu không được đọc và nếu có, để sửa nó.
Sau khi xác nhận rằng quá trình xóa dữ liệu sẽ hoạt động đối với các thư mục được chia sẻ hiện tại của bạn, bạn phải đảm bảo rằng một lịch trình được thiết lập để quá trình xóa dữ liệu diễn ra trên NAS Synology của bạn.
- Truy cập Trình quản lý lưu trữ và chọn Nhóm lưu trữ bạn đã tạo.
- Chọn Lên lịch quét dữ liệu và đảm bảo rằng nó được bật ở trên cùng.
- Kiểm tra xem bạn có đang chạy nó ít nhất sáu tháng một lần trong phần Tần suất hay không.
- Sẽ không hại gì khi bắt đầu quá trình lọc dữ liệu ngay lập tức nếu bạn chưa từng làm như vậy trước đây. Tại trang Trình quản lý lưu trữ, chọn Chạy ngay bên cạnh Xóa dữ liệu.
Như đã giải thích, quy trình Synology Data Scrubbing sẽ chỉ hoạt động trên các thư mục dùng chung được định cấu hình đúng cách. Tất cả chủ sở hữu NAS Synology sử dụng BTRFS nên thực hiện quy trình này, quy trình này sẽ bảo vệ chống lại sự thối rữa của hệ thống tệp.
Công việc quét dữ liệu
Sử dụng mức trung bình toàn quốc của Hoa Kỳ làm chuẩn, mức lương trung bình cho các công việc yêu cầu kỹ năng Lọc dữ liệu là 175,116 đô la.
Trên Truth.com, có khoảng 3525 việc làm cho Data Scrutting. Ứng tuyển vào các vị trí đại diện dịch vụ bệnh nhân, nhà phân tích dữ liệu, v.v.!
Những tiểu bang nào có nhiều việc làm nhất cho Data Scrubbing?
Các tiểu bang có nhiều cơ hội việc làm Data Scrutting nhất là:
- Mississippi
- Iowa
Những thành phố nào đang tuyển dụng công việc trong Data Scrubbing?
Các thành phố có nhiều vị trí tuyển dụng nhất cho Data Scrubbing:
- Los Angeles
- Atlanta
- Chicago
- Austin
- Houston
Việc quét dữ liệu có cần thiết không?
Đúng. Mọi người nên có dữ liệu sạch; đó là một người không có trí tuệ. Tuy nhiên, có những ngành và lĩnh vực cụ thể, do vai trò quan trọng của chúng trong xã hội, phải ưu tiên rất cao việc làm sạch dữ liệu.
Data Scrubbing có phải là một phần của khai thác dữ liệu không?
Đúng. Làm sạch dữ liệu là một kỹ thuật quan trọng trong Khai thác dữ liệu. Nó mang một yếu tố quan trọng trong việc xây dựng một mô hình.
Việc sử dụng quy trình lọc dữ liệu trong Etl là gì?
Làm sạch dữ liệu trong một quy trình ETL đảm bảo rằng chỉ có dữ liệu chất lượng cao mới đi qua và được tải vào Kho dữ liệu.
Làm cách nào để bạn xóa dữ liệu trong SQL?
Đây là kỹ thuật làm sạch dữ liệu gồm 8 bước sẽ giúp bạn chuẩn bị dữ liệu của mình:
- Xóa dữ liệu không liên quan.
- Loại bỏ dữ liệu trùng lặp.
- Sửa lỗi cấu trúc.
- Thực hiện chuyển đổi loại.
- Xử lý dữ liệu bị thiếu.
- Đối phó với ngoại lệ.
- Chuẩn hóa/Chuẩn hóa dữ liệu.
- Xác thực dữ liệu.
Làm thế nào để bạn làm Data Scrub?
Cách vệ sinh dữ liệu:
- Loại bỏ các quan sát dư thừa hoặc không liên quan.
- Sửa lỗi cấu trúc.
- Lọc các ngoại lệ không mong muốn.
- Xử lý dữ liệu bị thiếu.
- Xác thực và QA.
Kết luận
Bài đăng này đã trình bày cho bạn tổng quan chuyên sâu về việc làm sạch dữ liệu là gì, cách thức thực hiện và phân tích các Dịch vụ làm sạch dữ liệu hàng đầu cũng như các công cụ hiện có cho phép bạn đưa ra lựa chọn phù hợp tùy thuộc vào nhu cầu kinh doanh của mình. Vì không có phương pháp lý tưởng để làm sạch dữ liệu nên quy trình phải linh hoạt nhất có thể tùy thuộc vào trạng thái của dữ liệu.
Bài viết liên quan
- LÀM SẠCH DỮ LIỆU: Các phương pháp hay nhất cho quy trình làm sạch
- PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Tổng quan, Lương, Công việc, Sơ yếu lý lịch & Tất cả những gì bạn cần
- DỰ ÁN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Hơn 17 dự án phân tích dữ liệu hàng đầu cho mọi cấp độ (Đã cập nhật)
- HỒ SƠ DỮ LIỆU: Định nghĩa, Công cụ, Ví dụ & Nguồn mở
- KỸ SƯ DỮ LIỆU LÀ AI? Yêu cầu kỹ năng và mức lương năm 2023
dự án
