Lượng dữ liệu có sẵn cho chúng tôi đã tăng lên, cũng như khả năng xảy ra lỗi. Do đó, chúng tôi dựa vào việc làm sạch dữ liệu để cải thiện hiệu quả của các quy trình quản lý dữ liệu của mình. Làm sạch dữ liệu cải thiện chất lượng và mức độ liên quan của dữ liệu bằng cách giảm sự không nhất quán, loại bỏ lỗi và cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác, có căn cứ. Trong bài đăng này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về làm sạch dữ liệu, tại sao nó lại quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn và cách bắt đầu với quy trình làm sạch dữ liệu.
Làm sạch dữ liệu là gì?
Làm sạch dữ liệu, còn được gọi là xóa hoặc làm sạch dữ liệu, là hành động định vị và loại bỏ lỗi, sự không nhất quán, trùng lặp và các mục nhập bị thiếu khỏi dữ liệu nhằm cải thiện tính nhất quán và chất lượng của dữ liệu.
Mặc dù các doanh nghiệp có thể thực hiện các biện pháp chủ động để đảm bảo chất lượng dữ liệu trong suốt giai đoạn thu thập, nhưng dữ liệu đó vẫn có thể gây ồn ào hoặc không sạch sẽ. Điều này có thể là do nhiều vấn đề, bao gồm:
- Sự trùng lặp do nhiều nguồn dữ liệu không liên quan gây ra
- Lỗi chính tả và sự khác biệt trong nhập liệu
- Dữ liệu hoặc trường không đầy đủ hoặc bị thiếu
- Dấu chấm câu không chính xác hoặc ký hiệu không tuân thủ
- Dữ liệu đã lỗi thời
Làm sạch dữ liệu giải quyết các vấn đề này và làm sạch dữ liệu bằng nhiều phương pháp khác nhau để đảm bảo dữ liệu đáp ứng các tiêu chí kinh doanh.
Sử dụng làm sạch dữ liệu
Mặc dù việc làm sạch dữ liệu thường xuyên được thảo luận trong lĩnh vực chuyên môn, nhưng nó rất quan trọng đối với cả tổ chức và con người.
Lọc dữ liệu cho cá nhân
Các cá nhân có thể tích lũy một lượng lớn thông tin cá nhân trên máy tính của họ trong một khoảng thời gian tương đối ngắn. Thẻ tín dụng hoặc thông tin ngân hàng, thông tin thuế, ngày sinh và tên hợp pháp, thông tin thế chấp và các thông tin khác đều có thể được lưu trên máy tính của bạn trong nhiều thư mục. Ví dụ: nếu bạn có một bản sao kỹ thuật số của T4, thì có rất nhiều thông tin chỉ trên một vài trang!
Các cá nhân yêu cầu làm sạch dữ liệu vì tất cả thông tin này có thể trở nên quá tải. Có thể khó tìm được tài liệu mới nhất. Có thể bạn sẽ phải sàng lọc hàng chục tệp cũ trước khi tìm thấy tệp mới nhất. Sự vô tổ chức có thể gây ra sự thất vọng và thậm chí làm mất tài liệu!
Làm sạch dữ liệu đảm bảo rằng bạn chỉ có các tệp và giấy tờ quan trọng mới nhất, vì vậy bạn có thể dễ dàng tìm thấy chúng khi cần. Nó cũng đảm bảo rằng bạn không có bất kỳ thông tin cá nhân nhạy cảm nào trên máy tính của mình, điều này có thể gây ra mối lo ngại về bảo mật.
Dịch vụ làm sạch dữ liệu cho doanh nghiệp
Các doanh nghiệp thường lưu rất nhiều thông tin cá nhân – thông tin doanh nghiệp, thông tin nhân viên và đôi khi là cả thông tin khách hàng hoặc người tiêu dùng. Các doanh nghiệp, không giống như các cá nhân, phải đảm bảo rằng thông tin cá nhân của nhiều người và tổ chức được giữ an toàn và có cấu trúc.
Mọi người đều được hưởng lợi từ việc có thông tin chính xác. Điều quan trọng là phải có thông tin nhân viên cập nhật. Sẽ rất hữu ích nếu có thông tin khách hàng chính xác để bạn có thể hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu của mình và liên hệ với họ nếu cần. Có thông tin chính xác, cập nhật nhất sẽ giúp bạn tận dụng tối đa các nỗ lực tiếp thị của mình.
Làm sạch dữ liệu cũng rất quan trọng vì nó nâng cao chất lượng dữ liệu và kết quả là năng suất tổng thể. Khi bạn làm sạch dữ liệu của mình, tất cả thông tin lỗi thời hoặc sai sót sẽ bị xóa, chỉ để lại cho bạn dữ liệu tốt nhất. Điều này giúp nhóm của bạn không cần phải xem qua vô số tài liệu lỗi thời và giúp nhân viên tận dụng tối đa thời gian làm việc của họ.
Có thông tin chính xác cũng giúp giảm một số chi phí không mong muốn. Ví dụ: bạn có thể in thông tin không chính xác trên tiêu đề thư của công ty – chỉ để phát hiện ra rằng tất cả thông tin đó phải bị loại bỏ sau khi phát hiện ra sự không chính xác! Những sai lầm ngớ ngẩn liên tục trong công việc của bạn có khả năng làm tổn hại đến danh tiếng của công ty bạn.
Tại sao làm sạch dữ liệu lại quan trọng?
Làm sạch dữ liệu thường xuyên và có tổ chức có thể gây ra những hậu quả sâu rộng cho một tổ chức.
#1. Tránh những sai lầm tốn kém.
Làm sạch dữ liệu là cách hiệu quả nhất để giảm chi phí phát sinh khi các tổ chức bận xử lý lỗi, sửa dữ liệu sai hoặc khắc phục sự cố. Ví dụ: đảm bảo rằng việc giao hàng được thực hiện đến đúng địa chỉ ngay lần đầu tiên và do đó tránh được việc giao hàng lại tốn kém.
#2. Cung cấp dữ liệu theo nhiều cách.
Làm sạch dữ liệu mở đường cho việc quản lý dữ liệu người tiêu dùng đa kênh thành công. Độ chính xác trong dữ liệu khách hàng, bao gồm các kênh điện thoại, bưu chính và email, giúp chiến lược liên hệ của bạn được thực hiện thành công trên các kênh.
#3. Tăng cường thu hút khách hàng
Các tổ chức có dữ liệu được duy trì tốt có vị trí tốt nhất để tạo danh sách khách hàng tiềm năng dựa trên thông tin chính xác và cập nhật. Do đó, các hoạt động tiếp nhận và giới thiệu của họ trở nên hiệu quả hơn.
#4. Tạo thuận lợi cho việc ra quyết định
Dữ liệu sạch là điều cần thiết cho quá trình ra quyết định minh bạch. Dữ liệu chính xác cho phép MI và các phân tích thiết yếu khác, từ đó cung cấp cho các tổ chức thông tin chi tiết cần thiết để đưa ra quyết định đúng đắn.
#5. Tăng năng suất nhóm nội bộ
Làm sạch dữ liệu cũng rất quan trọng vì nó làm tăng chất lượng dữ liệu, dẫn đến năng suất cao hơn. Khi dữ liệu không chính xác bị loại bỏ hoặc sửa chữa, các tổ chức sẽ có được thông tin chất lượng cao, điều đó có nghĩa là nhân viên của họ không lãng phí thời gian để tìm kiếm dữ liệu không liên quan và không chính xác.
Làm sạch dữ liệu: Hướng dẫn từng bước
Công cụ làm sạch dữ liệu có thể tự động hóa phần lớn chương trình làm sạch dữ liệu tổng thể của công ty, nhưng nó chỉ là một thành phần của giải pháp làm sạch dữ liệu dài hạn, liên tục. Dưới đây là tóm tắt nhanh các bước bạn cần thực hiện để đảm bảo rằng dữ liệu của bạn sạch sẽ và có thể sử dụng được:
Bước 1. Xác định các trường dữ liệu quan trọng
Các công ty hiện có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết, nhưng không phải tất cả dữ liệu đều có giá trị như nhau. Giai đoạn đầu tiên trong quá trình làm sạch dữ liệu là xác định loại dữ liệu hoặc trường dữ liệu nào được yêu cầu cho một dự án hoặc hoạt động cụ thể.
Bước 2. Thu thập dữ liệu
Sau khi xác định các trường dữ liệu thích hợp, dữ liệu chứa bên trong chúng được thu thập, sắp xếp và sắp xếp.
Bước 3. Xóa các giá trị trùng lặp
Sau khi thu thập dữ liệu, quá trình khắc phục sự không chính xác bắt đầu. Các giá trị trùng lặp được phát hiện và loại bỏ.
Bước 4. Xử lý các giá trị rỗng
Các công cụ làm sạch dữ liệu tìm kiếm các giá trị còn thiếu trong từng trường và sau đó có thể điền vào các giá trị đó để xây dựng bộ sưu tập dữ liệu hoàn chỉnh và loại bỏ khoảng trống thông tin.
Bước #5. Làm cho quy trình làm sạch nhất quán hơn
Để có hiệu quả, quy trình làm sạch dữ liệu phải được tiêu chuẩn hóa để có thể dễ dàng lặp lại để đảm bảo tính nhất quán. Để làm như vậy, cần phải quyết định dữ liệu nào được sử dụng thường xuyên nhất, khi nào cần dữ liệu đó và ai sẽ chịu trách nhiệm quản lý quy trình. Cuối cùng, bạn phải quyết định tần suất bạn sẽ cần xóa dữ liệu của mình. Hằng ngày? Hàng tuần? Hàng tháng?
Bước #6. Xem lại, Điều chỉnh và Lặp lại
Dành một chút thời gian mỗi tuần hoặc mỗi tháng để thực hiện quy trình làm sạch dữ liệu. Điều gì đã được chứng minh là có hiệu quả? Bạn có thể cải tiến ở đâu? Có bất kỳ sai sót hoặc khiếm khuyết có thể nhìn thấy nào xuất hiện không? Bao gồm các thành viên của một số nhóm bị ảnh hưởng bởi việc làm sạch dữ liệu trong cuộc họp để có được bức tranh toàn cảnh về quy trình của công ty bạn.
Chất lượng dữ liệu ngày càng trở thành mục tiêu chiến lược của toàn công ty với sự tham gia của các chuyên gia từ mọi bộ phận và chương trình làm sạch dữ liệu hiệu quả là một phần của nỗ lực lớn hơn đó. Làm việc như một đội thể thao là một phương pháp tuyệt vời để chứng minh các khía cạnh chính cần thiết để vượt qua mọi khó khăn về chất lượng dữ liệu. Bạn sẽ gặp khó khăn để đạt được thành tích nếu chỉ tập luyện và tập luyện một mình, giống như trong các môn thể thao đồng đội. Để có hiệu quả như một nhóm, bạn phải đào tạo cùng nhau.
Bạn nên thực hiện làm sạch dữ liệu thường xuyên như thế nào?
Quy trình làm sạch dữ liệu thường được hoàn thành cùng một lúc và có thể mất nhiều thời gian nếu thông tin đã được tích lũy trong nhiều năm. Đó là lý do tại sao việc làm sạch dữ liệu nên được thực hiện một cách thường xuyên.
Tần suất mà các tổ chức nên làm sạch được xác định bởi một số tiêu chí, bao gồm cả khối lượng dữ liệu họ lưu giữ. Điều quan trọng nữa là không nên dọn dẹp quá thường xuyên, nếu không bạn sẽ lãng phí tài nguyên bằng cách làm những việc không cần thiết.
Phương pháp và mẹo để làm sạch dữ liệu
Bạn có thể hỏi làm thế nào để bắt đầu quá trình làm sạch dữ liệu khi bạn đã hiểu nó là gì và tại sao nó lại quan trọng như vậy! Khi nói đến việc làm sạch dữ liệu, không có 'một kích thước phù hợp với tất cả'. Quy trình làm sạch dữ liệu của bạn thường sẽ được xác định bởi loại dữ liệu bạn có. Tuy nhiên, đây là một số gợi ý rộng để giúp bạn bắt đầu.
#1. Kiểm tra dữ liệu của bạn
Làm sạch dữ liệu từ một cơ sở dữ liệu duy nhất, chẳng hạn như bảng tính tại nơi làm việc, là cách làm sạch dữ liệu điển hình. Nếu dữ liệu của bạn đã được sắp xếp trong cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính, thì bạn có thể nhanh chóng phân tích lượng dữ liệu bạn có, mức độ dễ nắm bắt của dữ liệu và những gì có thể cần hoặc không cần cập nhật. Nếu dữ liệu của bạn hiện nằm rải rác trên máy tính trong nhiều tệp khác nhau, bạn sẽ muốn tập hợp chúng lại với nhau để có thể bắt đầu đánh giá toàn bộ dữ liệu đó.
Brendan Bailey của Hướng tới Khoa học Dữ liệu cung cấp một số câu hỏi đánh giá dữ liệu cơ bản, bao gồm:
- Dữ liệu của tôi có vẻ hợp lý không?
- Có bất kỳ sự trùng lặp nào không và nếu có thì chúng có được chấp nhận không?
- Liệu dữ liệu số có ý nghĩa?
- Có bất kỳ lỗi chính tả hoặc số nào không nên ở đó không?
Đánh giá sơ bộ này có thể giúp bạn xác định khối lượng công việc cần thiết. Nếu bạn thấy rằng tất cả dữ liệu của mình là từ năm 2005, bạn có thể còn rất nhiều việc phải làm ở phía trước! Tuy nhiên, nếu bạn chỉ tìm thấy một vài số liệu lỗi thời và một hoặc hai lỗi chính tả, thì một bản cập nhật ngắn có thể là đủ.
#2. Làm sạch dữ liệu trong một bảng tính riêng
Trước khi thực hiện thay đổi, hãy tạo một bản sao bảng tính của bạn và thực hiện bất kỳ thay đổi nào trong bản sao thay vì bản gốc. Điều này là để bảo vệ bạn và thông tin của bạn trong trường hợp bạn mắc lỗi! Khi làm việc với thông tin thương mại hoặc kinh doanh, một lỗi đơn lẻ có thể gây ra hậu quả thảm khốc.
Khi bạn đã loại bỏ tất cả các lỗi và làm sạch tất cả dữ liệu và thông tin của mình, bạn có thể chuyển các phần đã sửa đổi trở lại bảng tính ban đầu của mình. Có thể mất thêm thời gian và công sức, nhưng sẽ rất đáng để bạn yên tâm và xác minh rằng những nỗ lực của bạn không phải là vô ích.
#3. Sử dụng chức năng
Không thể xóa thủ công từng phần dữ liệu không chính xác hoặc lỗi thời! Sử dụng các hàm trong bảng tính của bạn và để ứng dụng của bạn thực hiện công việc cho bạn! Nếu bạn đang sử dụng Microsoft Excel, có rất nhiều “chức năng” để lựa chọn sẽ thực hiện một số thao tác làm sạch cho bạn.
Như đã trình bày trong video ở trên, "xóa các mục trùng lặp" là một chức năng của Excel. Chức năng này chỉ áp dụng cho các cột dựa trên văn bản. Nếu bạn vô tình nhập cùng một nhân viên hoặc thông tin liên hệ hai lần, công cụ “xóa trùng lặp” có thể quét qua cột và xóa tất cả trùng lặp cho bạn.
#4. Sử dụng phần mềm làm sạch dữ liệu.
Nếu bạn không chắc chắn về cách làm sạch dữ liệu của mình đúng cách nhưng đang rất cần một cách làm sạch tốt, thì có sẵn phần mềm làm sạch dữ liệu để hỗ trợ bạn! Phần mềm này không miễn phí, nhưng có thể đáng giá đối với những người thiếu thời gian hoặc kiến thức để tự mình thực hiện các quy trình làm sạch.
Quản lý dữ liệu có thể hỗ trợ bạn như thế nào?
Các doanh nghiệp và thậm chí cả các cá nhân thường xuyên gặp khó khăn trong việc dọn dẹp dữ liệu của họ vì họ để dữ liệu đó quá lâu. Dữ liệu có thể sớm trở thành một mớ hỗn độn, đầy lỗi đánh số và lỗi chính tả, trùng lặp không cần thiết và dữ liệu lỗi thời, khó hiểu mà bạn không chắc chắn bằng cách nào nó có được ở nơi đầu tiên.
Quản lý dữ liệu có thể làm cho quá trình làm sạch dữ liệu hiệu quả hơn đáng kể. Đó là việc tạo và triển khai các quy trình, kiến trúc, chính sách, thực hành và thủ tục để quản lý thông tin của một tổ chức. Quản lý dữ liệu bao gồm một loạt các chủ đề, bao gồm:
- Quản lý cơ sở dữ liệu
- An toàn dữ liệu
- Lưu trữ tài liệu, hồ sơ
- Quản lý hồ sơ
- Trao đổi dữ liệu và hơn thế nữa!
Khi bạn có các phương pháp quản lý dữ liệu tốt, các tệp của bạn sẽ ít có khả năng bị đầy lên với thông tin không chính xác hoặc lỗi thời. Làm việc với nhà cung cấp dịch vụ quản lý dữ liệu có thể hỗ trợ bạn quản lý chính xác thông tin của mình trong toàn bộ vòng đời của thông tin đó.
- PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Tổng quan, Lương, Công việc, Sơ yếu lý lịch & Tất cả những gì bạn cần
- DANH MỤC CHI PHÍ KINH DOANH: Các hạng mục chi phí kinh doanh tốt nhất năm 2023 cần xem xét
- NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Định nghĩa, Nhiệm vụ, Mức lương, Trình độ chuyên môn & Sự khác biệt
- DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH LÀ GÌ: Định nghĩa, Ví dụ, Phân tích & Sự khác biệt
- QUẢN LÝ CƠ SỞ DỮ LIỆU: Định nghĩa, Loại và Lợi ích
dự án
