ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਕਿਉਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ

ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ: ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨੇਤਾਵਾਂ ਲਈ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇੱਕ ਵਧ ਰਹੀ ਚਿੰਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਟੀਮ - ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਇਨਸਾਈਟਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਆਪਣਾ 80% ਸਮਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ 20% ਵਾਰ ਅਸਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਟੀਮ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।

84% CEOs ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਤ ਹਨ ਜਿਸ 'ਤੇ ਉਹ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਰਹੇ ਹਨ।

ਗਲੋਬਲ ਸੀਈਓ ਆਉਟਲੁੱਕ, ਫੋਰਬਸ ਇਨਸਾਈਟ ਅਤੇ ਕੇਪੀਐਮਜੀ

ਅਜਿਹੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ, ਸਰਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਬਲੌਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਡਾਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?

ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਦੇਸ਼ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਫਿਕਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਤੋਂ ਗਲਤ ਅਤੇ ਅਵੈਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:

  1. ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਬਦਲੋ - ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਫੀਲਡਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਮੋਹਰੀ ਜਾਂ ਟਰੇਸਿੰਗ ਅੱਖਰ ਜਾਂ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕੋਈ ਉਪਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪੇਸ, ਜ਼ੀਰੋ, ਸਲੈਸ਼, ਆਦਿ) ਲਈ ਬਦਲਣ ਜਾਂ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 
  2. ਪਾਰਸ ਅਤੇ ਮਿਲਾਓ - ਕਈ ਵਾਰ ਫੀਲਡਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਤੱਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦਾ ਪਤਾ ਖੇਤਰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ ਗਲੀ ਨੰਬਰਗਲੀ ਦਾ ਨਾਮਦਿਲਰਾਜ, ਆਦਿ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਰਸ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਝ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕਠੇ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਜਾਂ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  3. ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ - ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੀਲਡ ਦੀ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਿੰਗ ਫੋਨ ਨੰਬਰ ਖੇਤਰ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸੀ ਸਤਰ ਨੂੰ ਗਿਣਤੀ. ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਮੁੱਲ ਸਹੀ ਅਤੇ ਵੈਧ ਹਨ। 
  4. ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ - ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੈਧ ਪੈਟਰਨ ਜਾਂ ਫਾਰਮੈਟ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦ US ਫ਼ੋਨ ਗਿਣਤੀ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ: AAA-BBB-CCCC
  5. ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਹਟਾਓ - ਡੇਟਾ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੇ ਸ਼ਬਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਜੋੜਦੇ ਅਤੇ ਇਸਲਈ, ਰੌਲਾ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਾਮ 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC' 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਨਾਮ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹਨ ਪਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ Inc., LLC, ਅਤੇ Incorporated ਵਰਗੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
  6. ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰੋ - ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਇਕਾਈ ਲਈ ਕਈ ਰਿਕਾਰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ ਐਂਟਰੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਵਿਲੱਖਣ ਰਿਕਾਰਡ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ - ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਤੀ ਇਕਾਈ। 

ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਬਨਾਮ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ

ਡਿਜੀਟਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਖੇਤਰ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵੈਲਯੂ ਵਿੱਚ ਫਿਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ - ਗਿਣਾਤਮਕ ਖਾਸ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪਰੈੱਡਸ਼ੀਟਾਂ ਜਾਂ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਡਾਟਾ ਆਸਾਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ... ਇਹ ਹੈ ਗੁਣਾਤਮਕ ਡਾਟਾ.

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਗੱਲ ਔਨਲਾਈਨ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਟਾਰ ਵਿਕਲਪ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 1 ਤੋਂ 5 ਸਿਤਾਰਿਆਂ ਦਾ ਸਕੋਰ), ਪਰ ਟਿੱਪਣੀ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਐਨ ਐਲ ਪੀ) ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੁੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ।

ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ?

ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਤੁਹਾਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਐਂਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

  • ਲੋੜੀਂਦੇ ਖੇਤਰ - ਇੱਕ ਫਾਰਮ ਜਾਂ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
  • ਫੀਲਡ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ - ਚੋਣ ਲਈ ਸੀਮਤ ਸੂਚੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ।
  • ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੀ ਸੇਵਾ ਏਕੀਕਰਣ - ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਡਰੈੱਸ ਫੀਲਡ ਜੋ ਪਤੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਕਸਾਰ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
  • ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ - ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ ਜਾਂ ਈਮੇਲ ਪਤੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇੱਕ ਐਂਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫਾਰਮ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਇਹ ਹਰੇਕ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨੈਕਟਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਕਸਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ, ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਫ਼ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਖੋਜ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਾਰੇ ਐਂਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟਾਂ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਆਡਿਟ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ?

ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਹੋਣਾ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਪੁਰਾਤਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਢਿੱਲੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਅਕਸਰ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜੋ ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਤਰੀਕੇ ਇਹ ਹਨ:

ਵਿਕਲਪ 1: ਕੋਡ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ R ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡਿੰਗ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਦੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣਾ ਲਾਹੇਵੰਦ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਵੀ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਇੱਕ ਆਮ ਹੱਲ ਨੂੰ ਕੋਡ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਹਾਰਡ-ਕੋਡਿੰਗ ਖਾਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। 

ਵਿਕਲਪ 2: ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਏਕੀਕਰਣ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਜਾਂ ਕੋਡ ਰਹਿਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕੁਨੈਕਟਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਭੇਜਣ ਲਈ। ਬਿਲਟ-ਇਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਟੂਲਸੈੱਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਸਕਣ। ਇਹ ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਚਾਲੂ ਜਾਂ ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਜਾਂ ਲਿਖਣ 'ਤੇ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਝ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਜਿਵੇਂ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (ਆਰਪੀਏ) ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਡਾਟਾ ਏਕੀਕਰਣ ਉਪਲਬਧ ਨਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਵਿਕਲਪ 3: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਬਹੁਤ ਵਿਭਿੰਨ ਹਨ ਅਤੇ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਸਿੱਧੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ, ਵੈਧ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਫਿਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਵਿਗਾੜਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ, ਸਫਾਈ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕੁਝ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਦੌਰਾਨ AI ਨਾਲ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਹੇਠਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ:

  • ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ।
  • ਗਲਤ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
  • ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ।
  • ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਸਟਰ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ।

ਵਿਕਲਪ 4: ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਕੁਝ ਵਿਕਰੇਤਾ ਟੂਲਸ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੈਕ ਕੀਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸਾਫ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ. ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ, ਕਲੀਨਿੰਗ, ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ਿੰਗ, ਮੇਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਵਿਲੀਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਦਯੋਗ-ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਲਕੀਅਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਪਲੱਗ-ਐਂਡ-ਪਲੇ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਔਨਬੋਰਡਿੰਗ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 

ਡਾਟਾ ਪੌੜੀ

ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਇੰਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਦਾ ਹੱਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼, ਮਿਆਰੀ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। 

ਡਾਟਾ ਲੈਡਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ-ਅਮੀਰ ਟੂਲਕਿੱਟ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸੰਗਤ ਅਤੇ ਅਵੈਧ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ, ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉੱਚ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਲੈਡਰ - ਡਾਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ

ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਡੇਟਾ ਲੈਡਰ 'ਤੇ ਜਾਓ