Datahigiëne: 'n vinnige gids vir die samevoeging van data Martech Zone
'N Merge purge is 'n belangrike funksie vir sakebedrywighede soos direkte bemarking en die verkryging van 'n enkele bron van waarheid. Baie organisasies glo egter steeds dat die samesmeltingsproses slegs beperk is tot Excel-tegnieke en -funksies wat baie min doen om toenemend ingewikkelde behoeftes aan datakwaliteit reg te stel.
Hierdie gids sal sake- en IT-gebruikers help om die samesmeltingsproses te begryp, en hulle moontlik te laat besef waarom hul spanne nie meer met Excel kan saamsmelt en suiwer nie.
Wat is 'n samesmeltingsproses of -funksie?
Suiwering is die proses om verskeie bronne van data op een plek te bring, terwyl slegte rekords en duplikate terselfdertyd van die bron verwyder word.
Dit kan eenvoudig in die volgende voorbeeld beskryf word:
Let daarop dat die bostaande prent drie soortgelyke rekords het met verskeie probleme wat verband hou met die datakwaliteit. Wanneer 'n samesmeltingsfunksie op hierdie rekord toegepas word, sal dit omskep word in 'n skoon en uitsonderlike weergawe, soos die onderstaande voorbeeld:
By die samevoeging en suiwering van die duplikate uit verskeie bronne van data, toon die resultaat 'n gekonsolideerde weergawe van die oorspronklike rekord. 'N Ander kolom [Industrie] is by die plaat gevoeg, verkry uit nog 'n weergawe van die plaat.
Die uitset van 'n samesmeltingsproses skep rekords wat unieke inligting bevat wat die besigheidsdoel van data dien. In die voorbeeld hierbo sal die data, nadat dit geoptimaliseer is, dien as 'n rekord wat betroubaar is vir bemarkers in posveldtogte.
Beste praktyke vir die samevoeging en suiwering van data
Ongeag die bedryfs-, besigheids- of ondernemingsgrootte, is samesmeltingsprosesse die basis vir die doelstellings van die datadrewe. Alhoewel die oefening slegs beperk was tot kombinasie en eliminasie, het die samesmelting en suiwering vandag ontwikkel tot 'n noodsaaklike meganisme wat gebruikers in staat stel om hul data in detail te ontleed.
Ten spyte van die feit dat die proses nou grootliks deur uitgebreide outomatisering geskied suiweringsagteware saam te voeg en gereedskap, moet gebruikers steeds die beste praktyke handhaaf vir die samevoeging van data. Die volgende is 'n paar wat ek sterk aanbeveel om te volg:
Bly gefokus op datakwaliteit: Voordat u 'n samesmeltingsaksie uitvoer, is dit noodsaaklik om data skoon te maak en te standaardiseer, want dit verseker dat die aftrekproses makliker is. As u ophou sonder om die data skoon te maak, sal die resultate u net teleurstel.
Vashou aan 'n realistiese plan: Dit is in geval 'n eenvoudige data-samesmeltingsproses nie 'n prioriteit vir u is nie. Dit word aanbeveel dat u 'n plan opstel wat sal help om die tipe rekords wat u wil saamvoeg en te suiwer, te beoordeel.
Optimalisering van u datamodel: Oor die algemeen ontwikkel maatskappye na 'n aanvanklike samesmeltingsproses 'n beter begrip van hul datamodel. Sodra 'n voorlopige begrip van u model ontwikkel is, kan u KPI's maak en die tyd wat aan die algehele proses bestee word, verminder.
Handhawing van 'n rekord van lyste: Om 'n lys te suiwer, hoef nie noodwendig die lys heeltemal te verwyder nie. Enige sagteware vir die samesmelting van data sal u in staat stel om die rekords te stoor en 'n databasis by te hou van elke verandering wat aan die lys aangebring is.
Hou 'n enkele bron van waarheid: Wanneer gebruikersdata uit verskillende rekords verkry word, word daar teenstrydighede in die gesig gestaar as gevolg van uiteenlopende inligting. In hierdie geval kan samesmelting en suiwering 'n enkele bron van waarheid skep. Dit sluit alle nodige inligting oor die kliënt in.
Die voordele van selfdiens-samesmeltingsagteware
'N Effektiewe oplossing om 'n enkele bron van waarheid te skep, terwyl u seker maak dat u die oorblywende beste praktyke volg, is om 'n samesmeltingsuiweringsagteware te kry. So 'n instrument sal ou rekords oorskryf met behulp van nuwe inligting deur middel van 'n data-oorlewingsproses.
Verder kan selfdiens-samesmeltingsinstrumente sakegebruikers in staat stel om hul datarekords gemaklik saam te voeg en te suiwer sonder om dit nodig te hê om kennis of ervaring oor programmering te hê.
Die ideale saamvoegingsinstrument kan sakegebruikers help met:
Die voorbereiding van data deur die beoordeling van foute en konsekwentheid in die inligting
Skoonmaak en normalisering van data volgens gedefinieerde besigheidsreëls
Verskillende lyste kan ooreenstem met 'n kombinasie van gevestigde algoritmes
Verwyder duplikate met 'n hoë akkuraatheidskoers
Die opstel van goue rekords en die verkryging van 'n enkele bron van waarheid
& baie meer
Nodeloos om te sê, in 'n era waarin outomatisering noodsaaklik geword het vir die sukses van sake, kan ondernemings dit nie bekostig om die optimalisering van hul besigheidsdata te vertraag nie. Moderne data-samesmeltings- / suiweringsinstrumente het dus nou die vlagskip-oplossing geword vir eeue oue probleme wat verband hou met ingewikkelde prosesse om data saam te voeg en te suiwer.
Die data van 'n onderneming is een van hul waardevolste bates - en net soos elke ander bate, moet data versorg word. Alhoewel ondernemings laser gefokus het op die verkryging van toenemende hoeveelheid inligting en die versterking van hul data-insameling, bly die verkrygde data dormant en neem hulle langdurige duur CRM of stoorplek in beslag. In sulke gevalle moet die data gesuiwer word voordat dit vir besigheid gebruik kan word.
Die ingewikkelde proses van samesmelting / suiwering kan egter vereenvoudig word deur middel van 'n eenstop-samesmeltingsagteware wat u help om databronne saam te voeg en rekords te skep wat werklik waardevol is.
Data Ladder is 'n sagtewarebedryf vir datakwaliteit wat daarop gemik is om sakegebruikers te help om hul data optimaal te benut deur hulpmiddels vir data-aanpassing, profilering, ontduiking en verryking. Of dit nou miljoene rekords is wat ooreenstem met ons fuzzy matching algoritmes of die transformasie van komplekse produkdata deur semantiese tegnologie, Data Ladder se datakwaliteitstoerusting bied 'n uitstekende diensvlak in die bedryf.
Laai 'n gratis proeflopie af
Tags: reiniging aanspreekadres geokoderingadresverifikasiecrm datadatadataklassifikasiedata skoonmaak diensdataverrykingdata higiënedata leerdata pasdataprofileringkwaliteit databestuur van datakwaliteitdatapassingdatamatch ondernemingdeduplicatieondernemingsdataooreenstemmende algoritmessuiwering saamsmeltproduk wedstrydrekord samesmeltingongestruktureerde dataongestruktureerde dataklassifikasieongestruktureerde dataskoonmaak