この絶え間なく進化するテクノロジーの世界では、企業は競争力を維持する必要があります。 とはいえ、堅牢なビジネス プロセスと 100% 正確なデータが常に必要です。 しかし皮肉なことに、組織がさまざまなソースから受け取るほとんどのデータには一貫性がなく、いくつかのエラーが含まれています。
企業がデータ駆動型の意思決定を活用することを目指している場合、企業全体で正確かつ正確なデータにアクセスすることが不可欠になります。 データには、フォーマットの問題、構文エラー、タイプミス、無関係な値、エントリの欠落など、複数の矛盾が含まれている可能性があります。これらすべてに適切に対処する必要があります。 「クリーンな」データを実現する. それが、データクリーニングの概念につながります。
さて、この記事では掘り下げます データクリーニングとは、データ クリーニングの仕組み、データ クリーニングを使用する理由、 データクリーニングのユースケース/例、企業向けのデータクリーニング、 データクリーニングの自動化、 等です。
それでは始めましょう。
データクリーニングとは何ですか?
データ クリーニングとは、データベースを調べて、不正確、重複、またはその他の誤った値を修正することにより、データ セットのエラーを修正することを指します。 データ クリーニングには、不適切な形式の値、不適切な値、無関係または重複などの削除と更新が含まれます。
本質的に、データ クリーニングは、データに矛盾をなくして最高の品質を確保し、情報の意思決定に適したものにすることを目的としています。
データ クリーニングで修正できるエラーの種類は何ですか?
データ クリーニング プロセスの一部として修正されるエラーの種類には、次のようなものがあります。
入力ミス、無効または欠落しているデータ: データ クリーニングは、スペルミス、間違った数値入力、データを含む必要がある空白フィールドなどのさまざまなエラーを修正します。
矛盾した情報: データ クリーニングは、指定されたデータ セットの不整合をチェックします。 たとえば、特定の従業員の住所には郵便番号が入力され、他の従業員には入力されていないデータがスプレッドシートにあるとします。 さらに、一部の用語または識別子もデータセット間で異なる場合があります。 データクリーニングは、このような不均一性を排除して、データが正しく分析されるようにします。
重複のマージまたは削除: 場合によっては、データ シートに重複した値が含まれていることがあります。 さらに、XNUMX つのデータ システムを組み合わせると、新しいシステムにコピーが含まれる場合があります。 データ クリーニングは、重複を排除またはマージし、単一のレコードを作成することで、これらの問題を処理します。
無関係なデータ: データ クリーニングは、分析に関係のない無関係なデータを削除するのに役立ちます。 たとえば、一部の古いエントリはプロセスにとって重要ではありません。 したがって、データ クリーニングはデータの冗長性を減らし、データを合理化し、最適なストレージと処理リソースの使用を保証します。
データクリーニングはどのように機能しますか?
データ クリーニングでは、主に一貫性のないデータのクリーンアップを扱います。 これには、タイプミスや構文エラーなどのエラーの削除と更新、データの標準化、不要な外れ値の削除、欠落したエントリの処理、そして最後にデータの検証が含まれます。
データセットの量に基づいて、手動または自動のデータ クリーニング手法を採用できます。 手作業のプロセスは非常に時間がかかる可能性がありますが、データ クリーニングの自動化は、費やす時間を削減し、人的労力を排除することで、品質と効率を大幅に向上させるのに役立ちます。
なぜデータクリーニングを使用する必要があるのですか?
プロの分野でデータ クリーニングについて耳にすることがよくありますが、この用語は個人や企業にとって関連性があり、不可欠です。
個人のデータクリーニング
多くの場合、多くの情報がさまざまなファイルとしてシステムに保存されます。 これらには、銀行の詳細、クレジット カードの詳細、および個人情報が含まれます。 時間が経つにつれて、ファイルの数が増え、システムが混乱します。
これは、ファイルが置き忘れられたり、一部の情報が失われたりするなどの問題が発生する可能性があるため、長期的には役に立ちません。 そこで、データ クリーニングの出番です。 最新で正確な関連情報のみがファイルに含まれるようにするのに役立ちます。
データ クリーニングにより、探しているファイルやドキュメントを取得する前に、システム上の数百のファイルやドキュメントを探し回る必要がなくなります。 さらに、不要な情報や大量の情報を保存して、必要なデータを簡単に見つけることができなくなります。
組織のデータクリーニング
企業は多くの情報を保存する必要があります。 税金、領収書、従業員データ、銀行取引明細書、契約書など
これにより、データを安全かつ適切に整理しておくという要件が生まれます。 データ クリーニングは、完全で構造化されたデータベースを作成するためのステップです。
データ クリーニングを使用すると、すべてのビジネス データが正しい順序で安全に保管されていることを確認できます。 データはいつでも参照でき、正確で信頼できます。
データ クリーニングにより、データの品質が向上し、生産性が向上します。 さらに、予期せぬコストの発生を回避します。 たとえば、保存した一部のデータは、重要なビジネス ドキュメントで使用される場合があります。 エラーが含まれている場合、評判が危険にさらされる可能性があります。
データ クリーニングはこのような状況を回避し、保存および維持されるデータが最高品質であることを保証します。
反復的なデータクリーニングを自動化したいですか?
データをきれいにする方法は？
データクリーニングには、基本的に以下の手順が含まれます。
ステップ 1. 望ましくない観察結果を削除する
データ クリーニングの最初の段階では、無関係なデータ ポイントをフォーカスから削除します。 膨大な量のデータがあるかもしれませんが、解決しようとしている現在の問題を考えると、すべてが関連しているわけではありません。 たとえば、ある場所で高齢者のライフスタイルの特徴を調査しているとします。そのため、子供に関連するデータは意味がない場合があります。
最初にそのようなデータをすべて削除してください。 この手順には、XNUMX つのシステムを結合したり、サードパーティのソースからデータを取得したりするときにポップアップした可能性のあるデータセットから重複するエントリを削除することも含まれます。
ステップ 2. 構造エラーを修正する
次の段階では、不適切なラベル付け、タイプミス、一貫性のない単語の大文字化などのエラーが修正されます。 処理しているデータに応じて、これらは数個から数百個の範囲に及ぶ可能性があります。 さらに、使用されている命名規則にアンダースコア、ハイフン、またはその他の不一致がある場合は、それを探す必要がある場合もあります。
ステップ 3. データを標準化する
大文字と小文字の誤りを取り除くことは重要ですが、データを標準化する他の側面を確認する必要があります。
たとえば、データセット内のすべての値が小文字または大文字のいずれかです。 数値測定の場合、すべての値はデータを同じ単位で表します。たとえば、すべての距離はキロメートルです。
同様に、日付の場合、フォーマット内で月が日の前にある場合、またはその逆の場合があります。
ステップ 4. 不適切な外れ値を削除する
外れ値は、データセット内の他のデータ ポイントとは異なる特別なデータ ポイントです。 外れ値の役割と重要性は、採用している分析またはアプローチによって異なります。
場合によっては、機械学習で使用されるデシジョン ツリーのように外れ値が重要になりますが、線形回帰の場合は結果に悪影響を与える可能性があります。 外れ値が誤りであるか、現在のシナリオに無関係であると確信できる場合にのみ、外れ値を削除してください。
ステップ 5. 矛盾するデータ エラーに対処する
矛盾するデータ エラーは、一貫性のないデータの完全な記録を伴うものです。
たとえば、学生が取得した合計点数が個々の科目で採点された点数の合計と等しくない場合、矛盾したデータ エラーと見なされます。 他の例としては、従業員の税金が総賃金を上回っている可能性があります。
手順 6.型変換を確認する
上記の手順を完了すると、すべてが完了したと思われるかもしれません。 ただし、XNUMX つの重要な側面を見逃す可能性があります。
データセットでは、型変換を確実にする必要があります。つまり、テキスト データはテキストとして入力され、数値データは数値として入力され、日付はオブジェクトとして入力されます。これにより、余分な空白などの構文エラーがあれば修正する必要があります。
ステップ 7. 欠損データの処理
現在、データセットの一部のフィールドが、値が欠落しているなど、空白になっている可能性があります。 不足しているすべてのエントリを削除したり、いくつかの値をランダムに入力したりできますが、これは推奨される提案ではない場合があります。
または、値が保持する必要があるデータのタイプに基づいて、たとえば数値の場合は「0」を入れることができます。 これにより、分析がより論理的になり、有益な結果が得られます。
ステップ 8. データセットを検証する
最後の段階は、データセットの完全な検証を実行することです。 これには、標準化、タイプミス、構文エラーのチェックなどのすべてのプロセスが完了しているかどうかのチェックが含まれます。
通常、検証を実行するためにデータセットに対して実行されるスクリプトがあります。 エラーが返された場合は、続行する前にエラーを修正する必要があります。
ロボットプロセス自動化を使用したいですか？ Nanonetsワークフローベースのドキュメント処理ソフトウェアをチェックしてください。 コードはありません。 面倒なプラットフォームはありません。
データクリーニングを自動化するには?
データ クリーニングのすべてのステップは、ノーコード ワークフローを使用して簡単に自動化できます。 Nanonets のようなプラットフォームは、シンプルなワークフローでデータ クリーニングのあらゆる側面を自動化するのに役立ちます。
自動データ収集の設定
ほとんどのデータ自動化プラットフォームは、データやドキュメントなどを自動的に収集できます。
データを簡単にクリーニングするためのルールを設定する
実行するすべてのタスクを決定し、ワークフローのすべてのルールを設定します。
必要なデータ変換オプションを選択してください
コードを記述せずにデータ クリーニングを実行するための多くのオプションがあります。 必要なオプションを選択します。
選択したソフトウェアにエクスポート
データが消去されたら、可能な複数のデータ オプションを使用してデータを同期します。
データ クリーニングのベスト プラクティスは何ですか?
データ クリーニングに推奨されるベスト プラクティスには、次のようなものがあります。
データ品質戦略の策定
適切に構造化されたデータ品質戦略を導入すると、いくつかの課題に対処するのに役立ちます。 この手順には、データに対する期待値の設定、データ品質 KPI、誤ったデータの検出、問題の根本原因の理解、データの正確性と信頼性を確保するためのアクション プランの作成が含まれます。
正しいデータが入力されていることを確認する
さまざまな企業システムへのデータ入力について、従業員が従うべき適切な標準操作手順を作成します。 常に正しいデータを適切な形式で入力するようにしてください。
データの精度をテストする
このステップでは、データセットの精度を検証します。 これは手動で行うこともできますが、時間と労力を節約できるため、複雑で大量のデータセットには自動化されたプロセスをお勧めします。 データセットを小さなものに分割し、それぞれを個別に検証できます。 最後に、完全なデータセットを検証して不整合を確認できます。
不足しているデータを埋める
場合によっては、メール アドレス、姓、生年月日、住所などの不足している情報をデータセットに追加する必要があります。ただし、これらの値を見つけるのはやや難しい場合があります。 企業は、信頼できるサードパーティの情報源の助けを借りて、このタスクを完了することをお勧めします。
企業全体でクリーンなデータの使用を強制する
従業員の間でクリーンなデータを使用するというイデオロギーを強調します。 さまざまなチャネルを通じて、クリーンなデータの重要性について定期的に伝えます。 職務、部門、またはドメインに関係なく、従業員がクリーンなデータの使用法を遵守していることを確認してください。
請求書や領収書を扱う場合、またはIDの確認について心配する場合は、Nanonetsをチェックしてください。 オンラインOCR or PDFテキストエクストラクタ PDFドキュメントからテキストを抽出するには 無料で。 詳細については、以下をクリックしてください Nanonetsエンタープライズ自動化ソリューション.
データクリーニングのさまざまなユースケースは何ですか?
データ クリーニングは、業界ドメイン全体でいくつかの有用なアプリケーションを提供し、ビジネス プロセスの主要なコンポーネントにしています。 主なものをいくつか確認してみましょう データクリーニングのユースケース/例 さまざまなドメインから。
マーケティング
マーケティングの例を考えてみましょう。 たとえば、企業のマーケティング部門が、年齢、場所、性別などの人口統計に関する情報を必要とするキャンペーンを実行したいと考えています。キャンペーンの結果に基づいて、部門は広告予算を最終決定します。
人口統計で得られたデータが正しくないとします。 演習の目的が無効になります。 ここで、データ クリーニングの出番です。 部門は、正確な結果を得るために、データをきれいにし、すべての矛盾とエラーを取り除き、新たな分析を行う必要があります。
業務執行統括
オペレーションが大きな役割を果たしている製造業の例を考えてみましょう。 最近では、ほとんどの運用活動はロボティック プロセス オートメーション (RPA) 用にプログラムされ、自動化ソフトウェアに基づいて実行されます。
間違ったデータがシステムに入力されると、自動化によって望ましい結果が得られません。 そのため、エラーやタイプミスなどのないクリーンなデータを使用することが不可欠です。
ファイナンス
金融分野ではデータが重要な推進力であるため、貴重なデータクリーニングのユースケースを提供しますe. データには、それを成功または破壊する力があります。 顧客アカウントの管理や財務分析から、調整の作成や予算計画の準備まで、すべてがデータに依存しています。
どこでも不正確なデータを使用すると、会社の評判が損なわれ、巨額の経済的損失につながる悲惨な状況が発生する可能性があります。 そのため、金融分野ではデータ クリーニングがさらに重要になります。
営業
マーケティングは集客に重点を置いていますが、営業には既存の顧客を維持することも含まれます。 間違った連絡先情報や既存の顧客の購入履歴が保存されていると想像してみてください。 大切な顧客を失う可能性があります。 これが繰り返されると、ドミノ効果が発生し、貴重な顧客を失う可能性があります.
バンキング
銀行業界では、毎日膨大な量の取引を処理および処理する必要があります。 これらはすべて、中心的な要素であるデータを中心に展開しています。 とはいえ、完全で正確で信頼できるデータを持つことは非常に重要です。 銀行は、ローンの処理、個人の信用度の評価など、さまざまな活動を行っています。 保持されているデータに一貫性がない場合、重大な結果が生じる可能性があります。 データ クリーニングは、使用されるデータの一貫性と正確性を確保するのに役立ちます。
コンプライアンス
企業が扱うデータ量の増加に伴い、さまざまなコンプライアンス規制が大幅に勢いを増しています。 データ セキュリティとデータ プライバシーは、これまで以上に重要になっています。
不正確なデータを維持し、定期的に更新しないと、データの漏洩やハッキングが発生する可能性があります。 これは、財務上および評判上の損失を被る可能性があるため、企業にとってより大きな脅威となります。 その結果、企業はデータ クリーニングを採用し、部門や部門全体で宗教的に実践することが義務付けられています。
反復的な手動タスクを自動化したいですか？ 効率を高めながら、時間、労力、お金を節約しましょう！
企業向けデータクリーニング
データの重要性が高まるにつれて、データ クリーニングは企業にとって必須の課題となっています。 企業がさまざまなソースから受け取るほとんどのデータは、不正確で一貫性がありません。 さらに、企業は、履歴データに基づいて将来の傾向を予測することを含む予測モデリングなどの目的でデータを使用します。 過去のデータが間違っていれば、結果に影響を与えることは間違いありません。 とはいえ、組織の専門家はデータ クリーニングを実行し、データが 100% 正確で一貫性があることを確認して、予測に適したものにする必要があります。
さらに、企業は他の企業と取引を行い、多くの点でこれらのデータが登場します。 不正確または誤った情報で顧客または利害関係者に対応すると、ビジネスの評判が大幅に損なわれ、信頼が希薄になり、長期にわたる専門的な関係を構築する機会に影響を与える可能性があります。
まとめ
データ クリーニングは、詳細な分析を行うために必要なデータにエラーや矛盾がないことを保証します。 企業は、まだデータ クリーニングを行っていない場合は導入し、その機能を活用して有意義な結果を導き出す必要があります。
以下を含む、データクリーニングのさまざまな側面 データクリーニングとは、 使い方、 データクリーニングの自動化, データクリーニングのユースケース/例、およびその他については、この記事で説明しています。
ナノネット オンラインOCR＆OCR API 多くの興味深いものがあります ユースケース t帽子はあなたの業績を最適化し、コストを節約し、成長を後押しすることができます。 詳細 Nanonetsのユースケースを製品にどのように適用できるか。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。 知識の増幅。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://nanonets.com/blog/data-cleaning/
