Làm sạch dữ liệu (Data Cleansing) là gì?

Làm sạch dữ liệu (Data Cleansing) là gì? 

Làm việc với dữ liệu xấu đi kèm với các hậu quả khác nhau, từ chi phí bổ sung cho đến thời gian tăng thêm. Để tránh những kết quả tiêu cực này, nhiều tổ chức sẽ thực hiện các dự án làm sạch dữ liệu. Làm sạch dữ liệu là việc xem xét và chỉnh sửa hồ sơ hoặc cơ sở dữ liệu để loại bỏ chúng khỏi sự dư thừa và thông tin không chính xác, không đầy đủ hoặc sai lệch có thể làm sai lệch kết quả và gây ra các quyết định sai lầm hoặc không thực tế.

Cuối cùng, mục tiêu của việc làm sạch dữ liệu là cải thiện chất lượng dữ liệu tổng thể trước khi đưa ra các quyết định kinh doanh. Trong một số tình huống với các tập dữ liệu nhỏ, có thể làm sạch dữ liệu theo cách thủ công, trong khi đối với các tập dữ liệu lớn, có thể cần một công cụ hoặc nền tảng làm sạch dữ liệu. 

Ngoài việc làm sạch dữ liệu bằng các quy trình thủ công hoặc bằng các công cụ làm sạch dữ liệu, các tổ chức có thể vượt qua những thách thức liên quan đến dữ liệu xấu bằng cách thiết lập các chính sách và trách nhiệm được xác định trong quá trình thu thập dữ liệu. Bằng cách này, các thành viên trong nhóm sẽ hiểu rõ ràng về những gì được mong đợi ở họ và các tiêu chuẩn nào mà các mục nhập dữ liệu của họ phải đáp ứng.  

Để có quyền truy cập vào dữ liệu sạch chất lượng cao, hãy đảm bảo thực hiện các phương pháp hay nhất sau:

• Thiết lập các phản hồi rõ ràng : Tạo các vị trí như Người quản lý dữ liệu hoặc Người quản lý quản trị dữ liệu. Các vai trò này sẽ chịu trách nhiệm tạo ra các chính sách thu thập và làm sạch dữ liệu để đảm bảo chất lượng. Họ cũng sẽ phổ biến việc thu thập dữ liệu và sử dụng các phương pháp hay nhất cho các nhóm và phòng ban khác nhau để đảm bảo kết quả tối ưu. Xem lại phần Quản trị dữ liệu của trang này để xem những vai trò này trông như thế nào.

• Thiết lập một quy trình rõ ràng – Nhóm bán hàng và tiếp thị của bạn có quy trình rõ ràng về cách họ xử lý khách hàng tiềm năng không? Nhóm dịch vụ khách hàng của bạn có cách nào rõ ràng để đánh dấu rằng người dùng có thắc mắc về tính năng sản phẩm không? Chất lượng dữ liệu tốt là một nỗ lực của toàn tổ chức. Có một quy trình rõ ràng sẽ giúp dễ dàng giữ hồ sơ sạch về những dữ liệu nào được thu thập và cách dữ liệu đó được định dạng để giúp thông tin dễ dàng truy cập.

• Kết hợp các tập dữ liệu khác nhau thông qua các nhà khoa học công nghệ và dữ liệu : Một trong những thách thức lớn nhất đối với các tổ chức là kết hợp các tập dữ liệu tương quan có định dạng khác nhau hoặc đo lường các KPI khác nhau. Điều này có thể bao gồm dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc hoặc cách đo lường hiệu quả nhất các chiến dịch trực tuyến và ngoại tuyến. Các nhà lãnh đạo quản lý dữ liệu có thể làm việc với các đối tác công nghệ để kết hợp các tập dữ liệu lớn theo cách làm cho chúng có thể so sánh được.

Trong bối cảnh kinh doanh có nhịp độ nhanh, hãy tìm kiếm một đối tác có khả năng xử lý để cung cấp các bộ dữ liệu này trong thời gian gần như thực tế. Từ đó, các tổ chức sẽ cần tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu hoặc sử dụng dịch vụ của bên thứ ba, những người sẽ đóng vai trò giải thích các kết quả này và biến chúng thành các bước tiếp theo có thể hành động cho nhóm của bạn.

Xem thêm: Quản lý chất lượng dữ liệu là gì?

M2Tech luôn mong muốn cung cấp những thông tin, tài liệu quý giá trong con đường chinh phục mọi thử thách của bạn.

Website: https://m2tech.buyit.vn/

Facebook: http://www.facebook.com/m2tech.fb