Att ta ut det bästa av data är kärnan i datatvistelse. Det är mer än bara datarensning.
Endast med korrekt data, i det digitala rummet, sker innovationer. Proffs som analyserar data kräver alltid färsk data, som är helt felfri. Datarensning hjälper upp till en viss nivå. Därefter är databråk vägen för att göra datamängder rationella.
I grund och botten är gräl det mest avgörande steget, och det placeras precis bredvid datarensningsprocessen. Låt den här bloggen hjälpa dig att förstå kärnkonceptet bakom alla dessa processer i ett skarpt format. Dessutom, om du vill veta hur gräl fungerar och hur du kan göra det, är det här din sida.
Välkomna alla
Databråk – mening
Att förvandla rådata till ett mer lättanvänt format e-postlista för företag och konsumenter är huvuduppgiften för datatvistelse. Det innehåller huvudsakligen tre steg – Datarensning, Datasanering och Data Munging. Observera att det inte finns något perfekt exempel på en datatvist, det varierar faktiskt från projekt till projekt.
Här är några exempel på databråk;
Att göra databasen justerad efter att ha slagit samman flera databaser till en enda.
Ta bort onödig och irrelevant data från hela datacykeln.
Identifiera dataluckor och sedan fylla dem med kvalitetsdata eller radera dem
Jämna ut dataanalysen genom att ta bort alla avvikelser från processen.
I stora organisationer råder automatiserad databråk. Men automatiserade processer har sina egna problem. När det gäller att säkerställa högkvalitativa anmärkningar på data finns det inget bättre än manuell gräl. Stora organisationer såväl som små organisationer är beroende av högkvalitativ data för att driva sina projekt. Därför har databråk sina egna behov i varje organisation, för att vara exakt.
Hur relevant databråk är
Det är 2025 där affärsbeslut endast tas baserat på datarapporterna. Företag investerar mycket resurser i dataanalys för att få korrekta datainsikter. Fram till år 2030 kommer dataanalysmarknaden att växa med 27,3 procent per år (Fortune Report). Varje verksamhetssfär byter till datadrivna insikter som förkastar sin gamla mekanism.
Så, databråk hjälper uteslutande företag att få sina data i rätt ordning. Det underlättar dataanalys och ger många fördelar för företag. Till exempel, krånglade data hjälper;
Hantera en HÖG volym data med lätthet
Inkludera avancerad analys
Ta beslut supersnabbt
Datastyrning och efterlevnad är lätt
Säkerställ högre kvalitet och noggrannhet
6 steg för databråk
Framgången för ett dataprojekt beror alltid på dess underliggande strategier. Detta betyder helt enkelt att en framgångsrik formel kanske inte säkerställer framgång i alla dataprojekt. Så du måste utforma strategier för specifika dataprojekt, utan någon partiskhet. Men inget att oroa sig för!
Här är 6-stegsmetoden som är vanlig och du måste följa den när du bråkar om data för bättre resultat.
Upptäckt av data
(konceptualisera hur man närmar sig data)
Det första steget när analysen startar är dataupptäckt. Här bekantar du dig med de datatyper som du ska använda i nästa steg. Som att du kollar ditt kylskåp varje gång innan du lagar din måltid. På liknande sätt måste du kontrollera din data innan du gör något av den.
Se detta steg som ett observationssteg där du studerar det positiva och negativa med dina datapunkter. Därefter kan du förbereda en plan för att utföra dina datapunkter bättre.
Strukturering
(ordna rådata i använt format)
Efter att du studerat data kommer nu arrangemangsdelarna. Som vi alla vet kan rådata inte användas för dataanalys; uppenbarligen på grund av dess råa tillstånd. Så, strukturering spelar in nu när du ordnar data i ett användbart format. Formatet beror på dina projektbehov.
Rengöring
(ta bort fel som förvränger analysen)
Att ta bort fel från datamängderna är extremt avgörande eftersom det är ett direkt hot mot din analys. Datarensning är en omfattande process som säkerställer att det inte finns några fel i din databas, vilket kan påverka ditt beslut alls. Att identifiera och ta bort dålig data är en integrerad del av processen för databråk.
För din referens används termerna gräl och rensning för det mesta omväxlande. Men begreppsmässigt har båda termerna olika betydelser. Du kan säga att datarensning är en del av datatvistelse. I allmänhet är tvistandet av data ett brett begrepp.
Berikning
(förbättra datakvaliteten genom att lägga till nya saker)
När du är klar med rensningen av din data kommer nu berikningen. Här lägger du till ytterligare information till din befintliga data eller uppdaterar den. Datarensning lämnar datauppsättningen tom om den orsakar ett fel, men anrikningen fyller det tomma utrymmet med uppdaterad information. Det gör din data mer värdefull för analys.
Kontroll
(överensstämmande datakvalitet och konsistens)
Verifiering av data säkerställer noggrannhet och kvalitet intakt. Genom verifiering måste du kontrollera konsistensen av dina data och dess egen riktighet. När du har validerat uppgifterna blir de redo för bedömningen. Många organisationer validerar nu sina data med hjälp av automatiserade system. Men ett humaniserat system fungerar bättre här.