数据清理如何成就或破坏您的业务分析

大数据技术帮助企业做出更明智的决策。越来越多的公司正在开发复杂的商业智能模型，如果没有复杂的数据存储基础设施，这是不可能的。

去年全球 BPO 业务分析市场价值近 170 亿美元。随着越来越多的企业发现投资大数据以发展业务的好处，这个市场正在增长。

不幸的是，一些业务分析策略的概念化很差。最大的问题之一与数据质量有关。即使是最先进的大数据工具也无法弥补这个问题。

您的业​​务分析策略只能与您用来提供给他们的数据一样好。如果该数据被污染、不准确或完全错误，您的整个操作可能会偏离正轨。这就是数据清理如此重要的原因——它是在您将数据用于任何重要事情之前确保数据干净、完整和一致的过程。

下面详细介绍了数据清理的含义，以及为什么它对于任何依赖数据分析的企业都是必不可少的。

数据清洗及其目的

数据质量对于任何业务分析模型的可行性都至关重要。因此，企业采取合理措施从其数据集中删除不准确、过时和不相关的数据非常重要。

数据清理或数据清理是分析和改进存储在数据库或其他系统中的数据质量的过程。其目的有两个：第一，确保所有数据符合其预期规范;其次，识别并删除可能扰乱分析过程的无效或错误记录。

这个严格的过程包括识别重复和不完整的记录、删除过时的条目、根据区域或设计标准格式化数据、更正拼写错误和拼写错误、将开放式答案编码到预定类别中、根据适用的外部来源验证值以及填写缺失的字段在可能的情况。数据清理活动结合了重复数据删除和数据标准化等技术，以确保数据准确有效。

总而言之，数据清理可帮助组织获得可靠的信息，这些信息可以放心地用于决策制定。

数据清理过程的基本步骤

数据清洗是数据处理操作的重要组成部分。它涉及一个四步过程：识别、标准化、删除不需要的数据和验证结果。

首先，确定数据集中的潜在错误或不一致。这可以使用WinPure等数据清理解决方案来完成，它可以让您识别影响数据的噪声。您可以识别具有奇怪字符、拼写错误、错误等的字段。

其次，标准化您呈现数据的方式，以便每个字段的格式正确以便于分析。也称为数据标准化，此过程确保您的所有记录都具有相同的标准——例如，所有日期都采用DD/MM/YY格式。

第三，执行数据匹配过程以确保处理或删除重复项以确保数据集没有影响准确性的重复项。

最后，处理过的记录被保存到一个主记录中，作为团队工作的唯一数据集。

完成所有这些步骤后，组织可以对其分析提供的见解充满信心。

数据清理如何改进业务分析

对于任何希望从其业务分析中获得准确结果的组织而言，数据清理都是一个非常宝贵的元素。通过标准化、验证和丰富系统中的数据，可以显着提高组织的数据质量，从而确保生成的分析结果能够准确反映当前情况。

这种智能使组织在做出重要决策时处于优势地位，使他们能够快速识别模式和趋势，而无需质疑数据的准确性。数据清理还可以帮助提高分析速度——通过删除冗余或不正确的记录，这个繁琐的过程变得更加高效和有价值。因此，有关数据清理的知识对于保持基于分析的卓越决策至关重要。

数据清洗不当的后果

不正确清理数据可能是一个代价高昂的错误。如果不进行清理，数据集可能包含重复或过时的信息，如果用于分析，可能会得出有缺陷的结论。

此外，依赖于有组织且易于访问的数据库的软件可能会因格式不正确而受到损害。更糟糕的是，将敏感的个人数据留在数据集中而不进行适当清理会带来潜在的安全风险。

非系统且包含不必要信息的数据不仅会给 IT 系统带来不必要的压力，还会吸引寻找网络基础设施弱点的网络攻击者。因此，公司应始终确保在其数据收集过程中制定适当的程序，以确保高效、安全地清理数据集。

成功数据清理的技巧

数据清理不是一次性活动。这是一项战略活动，需要了解数据及其来源，包括错误原因以及可以采取哪些措施来最大程度地减少不良数据向下游应用程序的传输。

公司可以通过首先创建一系列数据治理规则来提高数据清理工作的效率，例如建立数据验证规则以确保用户不会输入额外的字母或数字。

此外，为业务用户提供数据质量培训可以帮助他们识别和防止错误——例如使用自动化工具处理重复条目。

保持井井有条，为每项任务制定明确的目标并实施自动程序来审查数据也将有助于简化数据清理的成功。

关于数据清理如何影响业务的案例研究

为了证明它可能产生的影响，有两个案例研究值得一提。第一个属于提供营销服务的企业。公司的分析总是显示不准确的客户获取数据。他们总是认为自己表现不佳，而事实上，他们一直做得很好，这意味着他们总是在改变策略，因为数据并没有反映出他们付出的努力。团队决定深入研究他们的数据并发现他们正在获取由网络表单缺陷引起的重复条目!在纠正错误源并删除重复项后，该公司能够确定其最佳绩效策略并能够扩大业务成果。

总结——干净的数据有助于可靠的分析

大数据战略只有建立在高质量数据的基础上才有价值。因此，公司需要采取严格的措施来确保他们存储的数据是准确的、有价值的和相关的。

通过清理数据，您可以提高其质量，这将对您业务的各个方面产生积极影响，例如决策制定、客户满意度和分析。数据清洗有几种常见的方法，包括手动更正、标准化、重复数据删除和验证。在执行数据清理项目时，重要的是首先评估数据状态，确定目标和 KPI，根据这些目标选择适当的方法，按计划执行项目，然后跟踪结果。牢记这些提示，您应该可以很好地提高组织的数据质量。