پاکسازی داده Data cleaning چیست و چه مراحلی دارد؟

در دنیای امروزی که حجم داده‌ها به طور مداوم در حال افزایش است، پاکسازی داده‌ها فرآیندی اساسی و مهم مطرح می‌شود. اهمیت این کار از چند جهت حائز اهمیت است؛ زیرا داده‌های نامنظم و ناقص می‌توانند عملکرد و روال عادی کار را تحت تاثیر قرار دهند و موجب کاهش بازدهی شود. پاکسازی داده‌ها از طریق شناسایی، تصحیح و حذف داده‌های ناقص، تکراری و نامرتبط، کمک می‌کند تا داده‌های به بهترین شکل و بالاترین کیفیت تبدیل شوند. هدف این مقاله آشنایی بیشتر با پاکسازی داده و مراحل آن، روش‌های مناسب برای انجام این کار و مزایای آن است که در ادامه مطلب با هم بررسی خواهیم کرد.

پاکسازی داده چیست؟

پاکسازی داده یا “Data Cleaning” به فرآیندی اشاره دارد که در آن داده‌هایی که ناقص یا نادرست هستند، بهبود یافته و به شکلی استاندارد و قابل استفاده برای تحلیل یا استفاده‌های دیگر آماده می‌شوند. این فرآیند شامل حذف داده‌های تکراری، تصحیح خطاها و اشکالات در داده و همچنین تطبیق ساختار داده‌ها با استانداردها یا نیازهای مشخص است. هدف اصلی از پاکسازی داده افزایش کیفیت داده‌ها و اطمینان از صحت و امنیت آن‌هاست. پاکسازی داده‌ها یکی از بخش‌های اساسی مدیریت داده است و از جمله اجزای اصلی امور آماده‌سازی داده است که عموماً توسط تحلیل‌گران و مهندسان داده انجام می‌شود.

اهمیت پاکسازی داده چیست؟

از آن جایی که تصمیم‌گیری‌ها و عملکرد تجاری بر پایه داده‌ها می‌باشد، داشتن داده‌هایی که کامل و با کیفیت هستند، اساسی است. داده‌های ناقص می‌توانند باعث استراتژی‌های نادرست و از دست رفتن فرصت‌های مهم شغلی یا اداری شوند. بنابراین، پاکسازی داده به عنوان یک فرآیند حیاتی برای هر سازمان شناخته می‌شود. استفاده از داده‌های مناسب، به افراد این امکان را می‌دهد که تحلیل‌های دقیق‌تر و معتبرتری داشته باشند.

گزارش شرکت مشاوره مدیریت گارتنر نشان می‌دهد که هر ساله، سازمان‌ها به طور میانگین 12.9 میلیون دلار به دلیل کیفیت ناپایدار داده هزینه می‌کنند. این اطلاعات نشان می‌دهد که کیفیت داده‌ها به یک موضوع حیاتی و بحرانی برای سازمان‌ها تبدیل شده است. داده‌هایی که کیفیت بالایی دارند و در آن نقصی وجود ندارد، قابلیت تحلیل و استفاده آسان‌تری در انواع برنامه‌های تجاری مانند فروش، بازاریابی و گزارش‌دهی مالی دارند. در نتیجه، سازمان‌هایی که به پاکسازی داده اهمیت بیشتری می‌دهند، عملکرد بهتری دارند.

مراحل پاکسازی داده‌ها

پاکسازی داده یک فرآیند حیاتی در تجزیه و تحلیل داده‌هاست و به طور گسترده در حوزه‌های مختلف مربوط به داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. در ادامه، شش مرحله اساسی برای پاکسازی داده را بررسی می‌کنیم:

1. ارزیابی کیفیت داده: پاکسازی داده از بررسی دقیق داده‌های موجود شروع شده تا مشکلات و نقاط ضعف آن‌ها مشخص شود که شامل شناسایی روابط بین داده‌ها و بررسی تنوع و کیفیت آن‌ها است.
2. حذف موارد تکراری یا نامناسب: از طریق تکنیک‌های حذف تکراری، داده‌های تکراری و بی‌ ربط حذف می‌شوند تا دقت و کارایی مجموعه داده افزایش یابد.
3. اصلاح اشتباهات ساختاری: در این مرحله، اشتباهات ساختاری مانند فرمت‌های متفاوت تاریخ، عددی یا واحد اندازه‌گیری در ستون‌های مختلف برطرف می‌شوند.
4. اصلاح انحرافات: مقادیر غیرمعمول یا نادرست در داده‌ها شناسایی و از مجموعه داده حذف می‌شوند.
5. بررسی داده‌های گم ‌شده: داده‌های گم ‌شده یا از دست رفته شناسایی و روش‌هایی برای مدیریت آن‌ها اعمال می‌شود تا تأثیرات منفی آن‌ها بر تحلیل‌ها، کاهش یابد.
6. اعتبارسنجی داده‌های پاکسازی شده: در نهایت، مجموعه داده پاکسازی شده ارزیابی شده و با یک دیتابیس مرجع مقایسه می‌شود تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها به درستی پاکسازی شده‌اند.

مزایای پاکسازی داده‌ چیست؟

1. روند تصمیم‌گیری بهتر: با داده‌های دقیق‌تر، برنامه‌های تجزیه و تحلیل به نتایج بهتری می‌رسند که کمک می‌کند تا در مورد استراتژی‌ها در موارد مختلف، تصمیمات بهتری بگیرند.
2. بازاریابی و فروش بهتر: داده‌های مشتری اغلب غلط، ناسازگار یا قدیمی هستند. پاکسازی داده‌ها در سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری و فروش، کارایی گروه‌های بازاریابی و میانگین نتایج به دست آمده را ارتقا می‌دهد.
3. بهبود عملکرد: داده‌های با کیفیت بالا کمک می‌کند تا سازمان‌ها از کمبود موجودی، مشکلات تحویل و دیگر مسائل کسب ‌و کار که ممکن است منجر به هزینه‌های بیشتر، کاهش درآمد و اختلال در روابط با مشتریان شوند، جلوگیری کنند.
4. افزایش استفاده از داده: داده یکی از موارد اصلی و کلیدی شرکت‌ها هستند. پاکسازی داده‌ها به افزایش استفاده از داده‌ها کمک می‌کند زیرا با ایجاد داده‌های دقیق، معتبر و کامل، اعتماد به داده‌ها افزایش می‌یابد.
5. کاهش هزینه‌های داده: پاکسازی داده از گسترش خطاها و مشکلات داده در سیستم‌ها و برنامه‌های تجزیه و تحلیل داده جلوگیری می‌کند و در طولانی ‌مدت، زمان و هزینه صرف‌شده را کاهش می‌دهد.

پاکسازی داده و سایر روش‌های افزایش کیفیت داده، بخش حیاتی از برنامه‌های داده هستند که هدف آن اطمینان از یکسانی داده‌ها در سیستم‌های شرکت و استفاده صحیح از آن‌هاست.

پاکسازی داده‌ها چه مشکلاتی را حل می‌کند؟

در فرآیند پاکسازی داده، به حل مشکلات و اشتباهات مختلفی که در مجموعه‌های داده وجود دارند، پرداخته می‌شود. این مشکلات شامل داده‌های نادرست، نامعتبر، ناسازگار و خراب می‌شوند که بعضی از آن‌ها به دلیل خطاهای انسانی در ورود داده به وجود می‌آیند و برخی دیگر ناشی از تفاوت‌های در ساختارها، فرمت‌ها و اصطلاحات داده‌ای در سیستم‌های مختلف در سراسر یک سازمان هستند.

در پروژه‌های پاکسازی داده، مشکلات متداولی معمولا حل می‌شوند که شامل موارد زیر می‌شوند:

• اشتباهات تایپ و داده‌های نامعتبر یا گم‌ شده
• داده‌های ناسازگار
• داده‌های تکراری
• داده‌های غیرمرتبط

هدف از پاکسازی داده چیست؟

هدف اصلی پاکسازی داده‌ها این است که اطمینان حاصل شود داده‌های موجود در مجموعه‌های داده به شکلی معتبر، دقیق، کامل، سازگار و منحصر به فرد باشند. در مجموع هدف این فرآیند عبارت است از:

1. اطمینان از داده‌های معتبر: تضمین اینکه داده‌ها با اطلاعات مطابقت داشته باشند و به شکل معتبر و واقعی ذخیره شوند.
2. دقت داده‌ها: حاصل کردن از داده‌هایی که به مقدار واقعی نزدیک و دقیق باشند تا اطلاعات ارائه شده از طریق آن‌ها دقیق و قابل اعتماد باشد.
3. تکمیل داده‌ها: اطمینان از اینکه تمامی اطلاعات مورد نیاز و مرتبط در داده‌ها ثبت و ذخیره شده باشند و هیچ اطلاعاتی از دست نرفته باشد.
4. همسانی و سازگاری داده‌ها: تضمین اینکه داده‌های موجود در مجموعه‌های داده با یکدیگر سازگار و همسان باشند تا تحلیل‌ها و نتایج حاصل منطقی و واقعی باشند.
5. ایجاد یکنواختی در داده‌ها: استفاده از واحدهای اندازه‌گیری یکسان برای گزارش و تجزیه و تحلیل داده‌ها، تا اطلاعات با یک معیار معین، قابل مقایسه باشند.

کلام آخر

در این بلاگ به مبحث پاکسازی داده چیست پرداختیم. این فرآیند عملی است که در آن، داده‌های یک سیستم، پرونده یا بانک اطلاعاتی بررسی، تحلیل شده تا کیفیت و قابلیت استفاده آن‌ها افزایش یابد. فرآیند پاکسازی داده‌ها شامل شناسایی، اصلاح و حذف داده‌های ناقص، تکراری، نامعتبر یا نامتناسب است. هدف اصلی پاکسازی داده، اطمینان از دقت، کاملیت و قابل اعتماد بودن داده‌ها است تا از آن‌ها برای تصمیم ‌گیری‌های مهم در کسب و کار، تحلیل‌های مالی یا استفاده در موارد دیگر به درستی انجام گیرد. پاکسازی داده‌ها می‌تواند به بهبود عملکرد کلی، کاهش هزینه‌های ناشی از اشتباهات داده‌ای و افزایش اعتماد مدیران به داده‌ها، کمک کند.

سوالات متداول

چگونه می‌توان پاکسازی داده‌ها را به صورت خودکار انجام داد؟

پاکسازی داده‌ها به صورت خودکار می‌تواند از طریق استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های ماشینی، همچنین استفاده از نرم ‌افزارهای خودکارسازی پردازش داده انجام شود.

چرا پاکسازی داده‌ها اهمیت دارد؟

زیرا داده‌های با کیفیت بالا امکان ایجاد تحلیل دقیق‌تر، تصمیم‌ گیری بهتر، کاهش خطاها و ریسک‌ها، افزایش بهره‌وری، بهبود عملکرد کسب ‌و کار را فراهم می‌کند.

چطور می‌توان داده‌های ناقص را ردیابی کرد؟

برای ردیابی داده‌های ناقص می‌توان از ابزارهای جامع مدیریت داده و نرم ‌افزارهای تحلیل داده استفاده کرد که قابلیت شناسایی، مانیتورینگ و تحلیل داده‌های ناپاک را دارند. این ابزارها معمولا از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تکنیک‌های خاص برای شناسایی و حذف خطاها و نویزها استفاده می‌کنند.

چه کسانی از پاکسازی داده استفاده می‌کنند؟

پاکسازی داده استفاده گسترده‌ای در صنایع مختلف مانند تجارت، دیتا ساینتیست، بهداشت، مالی، بازاریابی، دولت و غیره دارد. افراد و سازمان‌هایی که از داده‌ها برای تحلیل، تصمیم‌ گیری و پیش ‌بینی‌های تجاری استفاده می‌کنند، به طور گسترده از پاکسازی داده استفاده می‌کنند.