Λάβετε καλύτερα αποτελέσματα με σωστές στρατηγικές καθαρισμού δεδομένων [+5 Tools]

Αναρωτιέστε πώς να αποκτήσετε αξιόπιστα και συνεπή δεδομένα για ανάλυση δεδομένων; Εφαρμόστε αυτές τις στρατηγικές καθαρισμού δεδομένων τώρα!

Η επιχειρηματική σας απόφαση βασίζεται σε πληροφορίες ανάλυσης δεδομένων. Ομοίως, οι πληροφορίες που προέρχονται από σύνολα δεδομένων εισόδου βασίζονται στην ποιότητα των δεδομένων πηγής. Η χαμηλή ποιότητα, η ανακρίβεια, τα σκουπίδια και η ασυνεπής πηγή δεδομένων είναι οι δύσκολες προκλήσεις για την επιστήμη δεδομένων και τη βιομηχανία ανάλυσης δεδομένων.

Ως εκ τούτου, οι ειδικοί έχουν καταλήξει σε λύσεις. Αυτή η λύση είναι η εκκαθάριση δεδομένων. Σας εξοικονομεί από τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων που θα προκαλέσουν βλάβη στην επιχείρηση αντί να τη βελτιώσουν.

Διαβάστε παρακάτω για να μάθετε τις καλύτερες στρατηγικές καθαρισμού δεδομένων που χρησιμοποιούν οι επιτυχημένοι επιστήμονες και αναλυτές δεδομένων. Επίσης, εξερευνήστε εργαλεία που μπορούν να προσφέρουν καθαρά δεδομένα για έργα άμεσης επιστήμης δεδομένων.

Πίνακας περιεχομένων

Τι είναι ο καθαρισμός δεδομένων;

Η ποιότητα των δεδομένων έχει πέντε διαστάσεις. Ο εντοπισμός και η διόρθωση σφαλμάτων στα δεδομένα εισόδου σας ακολουθώντας τις πολιτικές ποιότητας δεδομένων είναι γνωστός ως καθαρισμός δεδομένων.

Οι παράμετροι ποιότητας αυτού του προτύπου πέντε διαστάσεων είναι:

#1. Πληρότητα

Αυτή η παράμετρος ποιοτικού ελέγχου διασφαλίζει ότι τα δεδομένα εισόδου έχουν όλες τις απαιτούμενες παραμέτρους, κεφαλίδες, γραμμές, στήλες, πίνακες κ.λπ., για ένα έργο επιστήμης δεδομένων.

#2. Ακρίβεια

Ένας δείκτης ποιότητας δεδομένων που λέει ότι τα δεδομένα είναι κοντά στην πραγματική τιμή των δεδομένων εισόδου. Τα δεδομένα μπορεί να έχουν πραγματική αξία όταν ακολουθείτε όλα τα στατιστικά πρότυπα για έρευνες ή απόσυρση για συλλογή δεδομένων.

#3. Εγκυρότητα

Αυτή η παράμετρος data science ότι τα δεδομένα συμμορφώνονται με τους επιχειρηματικούς κανόνες που έχετε ορίσει.

#4. Ομοιομορφία

Η ομοιομορφία επιβεβαιώνει εάν τα δεδομένα περιέχουν ενιαίο περιεχόμενο ή όχι. Για παράδειγμα, τα δεδομένα έρευνας κατανάλωσης ενέργειας στις ΗΠΑ θα πρέπει να περιέχουν όλες τις μονάδες όπως το αυτοκρατορικό σύστημα μέτρησης. Εάν χρησιμοποιείτε το σύστημα μέτρησης για συγκεκριμένο περιεχόμενο στην ίδια έρευνα, τότε τα δεδομένα δεν είναι ομοιόμορφα.

#5. Συνοχή

Η συνέπεια διασφαλίζει ότι οι τιμές δεδομένων είναι συνεπείς μεταξύ πινάκων, μοντέλων δεδομένων και συνόλων δεδομένων. Πρέπει επίσης να παρακολουθείτε στενά αυτήν την παράμετρο όταν μετακινείτε δεδομένα σε συστήματα.

Με λίγα λόγια, εφαρμόστε τις παραπάνω διαδικασίες ποιοτικού ελέγχου σε ακατέργαστα σύνολα δεδομένων και καθαρίστε τα δεδομένα πριν τα τροφοδοτήσετε σε ένα εργαλείο επιχειρηματικής ευφυΐας.

Σημασία του καθαρισμού δεδομένων

Ακριβώς έτσι, δεν μπορείτε να διευθύνετε την ψηφιακή επιχείρησή σας με ένα φτωχό σχέδιο εύρους ζώνης Διαδικτύου. δεν μπορείτε να πάρετε εξαιρετικές αποφάσεις όταν η ποιότητα των δεδομένων είναι απαράδεκτη. Εάν προσπαθήσετε να χρησιμοποιήσετε σκουπίδια και λανθασμένα δεδομένα για να λάβετε επιχειρηματικές αποφάσεις, θα δείτε απώλεια εσόδων ή κακή απόδοση επένδυσης (ROI).

Σύμφωνα με μια έκθεση της Gartner σχετικά με την κακή ποιότητα δεδομένων και τις συνέπειές της, η δεξαμενή σκέψης ανακάλυψε ότι η μέση ζημία που αντιμετωπίζει μια επιχείρηση είναι 12,9 εκατομμύρια δολάρια. Αυτό είναι μόνο για τη λήψη αποφάσεων που βασίζονται σε λανθασμένα, παραποιημένα και σκουπίδια δεδομένα.

  Μπορείτε πραγματικά να "ζουμάρετε και να βελτιώσετε" πλάνα ασφαλείας;

Η ίδια έκθεση δείχνει ότι η χρήση κακών δεδομένων στις ΗΠΑ κοστίζει στη χώρα μια εκπληκτική ετήσια απώλεια 3 τρισεκατομμυρίων δολαρίων.

Η τελική εικόνα θα είναι σίγουρα σκουπίδια εάν τροφοδοτήσετε το σύστημα BI με δεδομένα σκουπιδιών.

Επομένως, πρέπει να καθαρίσετε τα ακατέργαστα δεδομένα για να αποφύγετε χρηματικές απώλειες και να λάβετε αποτελεσματικές επιχειρηματικές αποφάσεις από έργα ανάλυσης δεδομένων.

Οφέλη από τον καθαρισμό δεδομένων

#1. Αποφύγετε τις νομισματικές απώλειες

Καθαρίζοντας τα δεδομένα εισόδου, μπορείτε να σώσετε την εταιρεία σας από χρηματικές απώλειες που θα μπορούσαν να προκύψουν ως ποινή για μη συμμόρφωση ή απώλεια πελατών.

#2. Πάρτε Μεγάλες Αποφάσεις

Δεδομένα υψηλής ποιότητας και πρακτικά προσφέρουν εξαιρετικές πληροφορίες. Τέτοιες πληροφορίες σάς βοηθούν να λαμβάνετε εξαιρετικές επιχειρηματικές αποφάσεις σχετικά με το μάρκετινγκ προϊόντων, τις πωλήσεις, τη διαχείριση αποθέματος, την τιμολόγηση κ.λπ.

#3. Κερδίστε ένα πλεονέκτημα έναντι του ανταγωνιστή

Εάν επιλέξετε την εκκαθάριση δεδομένων νωρίτερα από τους ανταγωνιστές σας, θα απολαύσετε τα πλεονεκτήματα του να γίνετε ένας γρήγορος προωθητής στον κλάδο σας.

#4. Κάντε το Έργο Αποτελεσματικό

Μια βελτιωμένη διαδικασία καθαρισμού δεδομένων αυξάνει το επίπεδο εμπιστοσύνης των μελών της ομάδας. Δεδομένου ότι γνωρίζουν ότι τα δεδομένα είναι αξιόπιστα, μπορούν να επικεντρωθούν περισσότερο στην ανάλυση δεδομένων.

#5. Αποθήκευση πόρων

Ο καθαρισμός και η περικοπή δεδομένων μειώνει το μέγεθος της συνολικής βάσης δεδομένων. Ως εκ τούτου, εκκαθαρίζετε τον χώρο αποθήκευσης της βάσης δεδομένων εξαλείφοντας τα δεδομένα σκουπιδιών.

Στρατηγικές για την εκκαθάριση δεδομένων

Τυποποιήστε τα οπτικά δεδομένα

Ένα σύνολο δεδομένων θα περιέχει πολλούς τύπους χαρακτήρων όπως κείμενα, ψηφία, σύμβολα κ.λπ. Πρέπει να εφαρμόσετε μια ενιαία μορφή κεφαλαίων κειμένου σε όλα τα κείμενα. Βεβαιωθείτε ότι τα σύμβολα είναι στη σωστή κωδικοποίηση, όπως Unicode, ASCII κ.λπ.

Για παράδειγμα, ο όρος Bill με κεφαλαία σημαίνει το όνομα ενός ατόμου. Αντίθετα, ένας λογαριασμός ή ο λογαριασμός σημαίνει την παραλαβή μιας συναλλαγής. Ως εκ τούτου, η κατάλληλη μορφοποίηση κεφαλαίων είναι ζωτικής σημασίας.

Κατάργηση αναπαραγόμενων δεδομένων

Τα διπλά δεδομένα προκαλούν σύγχυση στο σύστημα BI. Κατά συνέπεια, το σχέδιο θα γίνει λοξό. Ως εκ τούτου, πρέπει να εξαλείψετε τις διπλές εγγραφές από τη βάση δεδομένων εισόδου.

Τα αντίγραφα προέρχονται συνήθως από διαδικασίες εισαγωγής ανθρώπινων δεδομένων. Εάν μπορείτε να αυτοματοποιήσετε τη διαδικασία εισαγωγής μη επεξεργασμένων δεδομένων, μπορείτε να εξαλείψετε τις επαναλήψεις δεδομένων από τη ρίζα.

Διορθώστε τα ανεπιθύμητα ακραία σημεία

Τα ακραία σημεία είναι ασυνήθιστα σημεία δεδομένων που δεν βρίσκονται εντός του μοτίβου δεδομένων, όπως φαίνεται στο παραπάνω γράφημα. Οι γνήσιες ακραίες τιμές είναι εντάξει, καθώς βοηθούν τους επιστήμονες των δεδομένων να ανακαλύψουν ελαττώματα στις έρευνες. Ωστόσο, εάν οι ακραίες τιμές προέρχονται από ανθρώπινα λάθη, τότε είναι πρόβλημα.

Πρέπει να τοποθετήσετε τα σύνολα δεδομένων σε γραφήματα ή γραφήματα για να αναζητήσετε ακραίες τιμές. Αν βρείτε κάποιο, ερευνήστε την πηγή. Εάν η πηγή είναι ανθρώπινο σφάλμα, αφαιρέστε τα ακραία δεδομένα.

Εστίαση στα δομικά δεδομένα

Κυρίως είναι η εύρεση και η διόρθωση σφαλμάτων στα σύνολα δεδομένων.

Για παράδειγμα, ένα σύνολο δεδομένων περιέχει μια στήλη USD και πολλές στήλες άλλων νομισμάτων. Εάν τα δεδομένα σας προορίζονται για το κοινό των ΗΠΑ, μετατρέψτε άλλα νομίσματα σε ισοδύναμο USD. Στη συνέχεια, αντικαταστήστε όλα τα άλλα νομίσματα σε USD.

Σάρωση των δεδομένων σας

Μια τεράστια βάση δεδομένων που λαμβάνεται από μια αποθήκη δεδομένων μπορεί να περιέχει χιλιάδες πίνακες. Μπορεί να μην χρειάζεστε όλους τους πίνακες για το έργο επιστήμης δεδομένων σας.

Ως εκ τούτου, μετά τη λήψη της βάσης δεδομένων, πρέπει να γράψετε ένα σενάριο για να εντοπίσετε τους πίνακες δεδομένων που χρειάζεστε. Μόλις το μάθετε αυτό, μπορείτε να διαγράψετε άσχετους πίνακες και να ελαχιστοποιήσετε το μέγεθος του συνόλου δεδομένων.

Αυτό θα οδηγήσει τελικά σε ταχύτερη ανακάλυψη μοτίβων δεδομένων.

Καθαρίστε τα δεδομένα στο Cloud

Εάν η βάση δεδομένων σας χρησιμοποιεί την προσέγγιση σχήματος σε εγγραφή, πρέπει να τη μετατρέψετε σε σχήμα σε ανάγνωση. Αυτό θα επιτρέψει τον καθαρισμό δεδομένων απευθείας στην αποθήκευση στο σύννεφο και την εξαγωγή μορφοποιημένων, οργανωμένων και έτοιμων προς ανάλυση δεδομένων.

  Πώς να προσθέσετε αυτοκόλλητες σημειώσεις στην αρχική οθόνη του iPhone σας

Μετάφραση Ξένων Γλωσσών

Εάν διεξάγετε μια έρευνα παγκοσμίως, μπορείτε να περιμένετε ξένες γλώσσες στα ανεπεξέργαστα δεδομένα. Πρέπει να μεταφράσετε σειρές και στήλες που περιέχουν ξένες γλώσσες στα Αγγλικά ή σε οποιαδήποτε άλλη γλώσσα προτιμάτε. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εργαλεία μετάφρασης με τη βοήθεια υπολογιστή (CAT) για αυτό το σκοπό.

Βήμα-βήμα καθαρισμός δεδομένων

#1. Εντοπίστε πεδία κρίσιμων δεδομένων

Μια αποθήκη δεδομένων περιέχει terabyte βάσεων δεδομένων. Κάθε βάση δεδομένων μπορεί να περιέχει μερικές έως χιλιάδες στήλες δεδομένων. Τώρα, πρέπει να εξετάσετε τον στόχο του έργου και να εξαγάγετε δεδομένα από τέτοιες βάσεις δεδομένων ανάλογα.

Εάν το έργο σας μελετά τις τάσεις αγορών ηλεκτρονικού εμπορίου των κατοίκων των ΗΠΑ, η συλλογή δεδομένων για καταστήματα λιανικής εκτός σύνδεσης στο ίδιο βιβλίο εργασίας δεν θα κάνει καλό.

#2. Οργάνωση δεδομένων

Αφού εντοπίσετε τα σημαντικά πεδία δεδομένων, τις κεφαλίδες στηλών, τους πίνακες κ.λπ., από μια βάση δεδομένων, συγκεντρώστε τα με οργανωμένο τρόπο.

#3. Σκουπίστε τα διπλότυπα

Τα ανεπεξέργαστα δεδομένα που συλλέγονται από αποθήκες δεδομένων θα περιέχουν πάντα διπλές καταχωρήσεις. Πρέπει να εντοπίσετε και να διαγράψετε αυτά τα αντίγραφα.

#4. Καταργήστε τις κενές αξίες και κενά

Ορισμένες κεφαλίδες στηλών και το αντίστοιχο πεδίο δεδομένων τους ενδέχεται να μην περιέχουν τιμές. Πρέπει να καταργήσετε αυτές τις κεφαλίδες/πεδία στηλών ή να αντικαταστήσετε τις κενές τιμές με τις σωστές αλφαριθμητικές.

#5. Εκτελέστε Λεπτή Μορφοποίηση

Τα σύνολα δεδομένων μπορεί να περιέχουν περιττά κενά, σύμβολα, χαρακτήρες κ.λπ. Πρέπει να τα μορφοποιήσετε χρησιμοποιώντας τύπους έτσι ώστε το συνολικό σύνολο δεδομένων να φαίνεται ομοιόμορφο ως προς το μέγεθος και το εύρος κελιών.

#6. Τυποποιήστε τη διαδικασία

Πρέπει να δημιουργήσετε ένα SOP που τα μέλη της ομάδας επιστήμης δεδομένων μπορούν να ακολουθήσουν και να κάνουν το καθήκον τους κατά τη διαδικασία καθαρισμού δεδομένων. Πρέπει να περιλαμβάνει τα ακόλουθα:

  • Συχνότητα συλλογής ακατέργαστων δεδομένων
  • Επόπτης αποθήκευσης και συντήρησης ακατέργαστων δεδομένων
  • Συχνότητα καθαρισμού
  • Καθαρίστε τον επόπτη αποθήκευσης και συντήρησης δεδομένων

Ακολουθούν ορισμένα δημοφιλή εργαλεία καθαρισμού δεδομένων που μπορούν να σας βοηθήσουν στα έργα επιστήμης δεδομένων σας:

WinPure

Αν ψάχνετε για μια εφαρμογή που σας επιτρέπει να καθαρίζετε και να τρίβετε τα δεδομένα με ακρίβεια και ταχύτητα, το WinPure είναι μια αξιόπιστη λύση. Αυτό το κορυφαίο εργαλείο στον κλάδο προσφέρει μια δυνατότητα καθαρισμού δεδομένων σε επίπεδο επιχείρησης με απαράμιλλη ταχύτητα και ακρίβεια.

Καθώς έχει σχεδιαστεί για να εξυπηρετεί μεμονωμένους χρήστες και επιχειρήσεις, ο καθένας μπορεί να το χρησιμοποιήσει χωρίς δυσκολία. Το λογισμικό χρησιμοποιεί τη δυνατότητα Advanced Data Profiling για να αναλύσει τύπους, μορφές, ακεραιότητα και αξία δεδομένων για έλεγχο ποιότητας. Η ισχυρή και έξυπνη μηχανή αντιστοίχισης δεδομένων του επιλέγει τέλειες αντιστοιχίσεις με ελάχιστες ψευδείς αντιστοιχίσεις.

Εκτός από τα παραπάνω χαρακτηριστικά, το WinPure προσφέρει επίσης εκπληκτικά γραφικά για όλα τα δεδομένα, τους ομαδικούς αγώνες και τους μη αγώνες.

Λειτουργεί επίσης ως εργαλείο συγχώνευσης που ενώνει διπλές εγγραφές για να δημιουργήσει μια κύρια εγγραφή που μπορεί να διατηρήσει όλες τις τρέχουσες τιμές. Επιπλέον, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτό το εργαλείο για να ορίσετε κανόνες για την επιλογή κύριας εγγραφής και να αφαιρέσετε όλες τις εγγραφές αμέσως.

OpenRefine

Το OpenRefine είναι ένα δωρεάν εργαλείο ανοιχτού κώδικα που σας βοηθά να μετατρέψετε τα ακατάστατα δεδομένα σας σε μια καθαρή μορφή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για υπηρεσίες web. Χρησιμοποιεί πτυχές για τον καθαρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων και λειτουργεί σε φιλτραρισμένες προβολές δεδομένων.

Με τη βοήθεια ισχυρών ευρετικών, το εργαλείο μπορεί να συγχωνεύσει παρόμοιες τιμές για να απαλλαγεί από όλες τις ασυνέπειες. Προσφέρει υπηρεσίες συμφωνίας ώστε οι χρήστες να μπορούν να αντιστοιχίσουν τα σύνολα δεδομένων τους με εξωτερικές βάσεις δεδομένων. Επιπλέον, η χρήση αυτού του εργαλείου σημαίνει ότι μπορείτε να επιστρέψετε στην παλαιότερη έκδοση δεδομένων εάν είναι απαραίτητο.

  Πώς να χρησιμοποιήσετε το θέμα Arc στην επιφάνεια εργασίας Plasma του KDE

Επίσης, οι χρήστες μπορούν να αναπαράγουν ξανά το ιστορικό λειτουργίας σε μια ενημερωμένη έκδοση. Εάν ανησυχείτε για την ασφάλεια των δεδομένων, το OpenRefine είναι η κατάλληλη επιλογή για εσάς. Καθαρίζει τα δεδομένα σας στο μηχάνημά σας, επομένως δεν υπάρχει μετεγκατάσταση δεδομένων στο cloud για αυτόν τον σκοπό.

Trifacta Designer Cloud

Ενώ ο καθαρισμός δεδομένων μπορεί να είναι περίπλοκος, το Trifacta Designer Cloud σας διευκολύνει. Χρησιμοποιεί μια νέα προσέγγιση προετοιμασίας δεδομένων για τον καθαρισμό δεδομένων, έτσι ώστε οι οργανισμοί να μπορούν να αποκομίσουν τη μεγαλύτερη αξία από αυτό.

Η φιλική προς το χρήστη διεπαφή του επιτρέπει στους μη τεχνικούς χρήστες να καθαρίζουν και να καθαρίζουν δεδομένα για πολύπλοκη ανάλυση. Τώρα, οι επιχειρήσεις μπορούν να κάνουν περισσότερα με τα δεδομένα τους αξιοποιώντας τις έξυπνες προτάσεις του Trifacta Designer Cloud που υποστηρίζονται από ML.

Επιπλέον, θα χρειαστεί να επενδύσουν λιγότερο χρόνο σε αυτή τη διαδικασία, ενώ θα πρέπει να αντιμετωπίσουν λιγότερους αριθμούς λαθών. Απαιτεί να χρησιμοποιήσετε μειωμένους πόρους για να επωφεληθείτε περισσότερο από την ανάλυση.

Κλούντινγκο

Είστε χρήστης του Salesforce που ανησυχείτε για την ποιότητα των δεδομένων που συλλέγονται; Χρησιμοποιήστε το Cloudingo για να καθαρίσετε τα δεδομένα πελατών και να έχετε μόνο τα απαραίτητα δεδομένα. Αυτή η εφαρμογή διευκολύνει τη διαχείριση δεδομένων πελατών με λειτουργίες όπως η κατάργηση διπλότυπων, η εισαγωγή και η μετεγκατάσταση.

Εδώ, μπορείτε να ελέγξετε τη συγχώνευση αρχείων με προσαρμόσιμα φίλτρα και κανόνες και να τυποποιήσετε τα δεδομένα. Διαγράψτε άχρηστα και ανενεργά δεδομένα, ενημερώστε τα σημεία δεδομένων που λείπουν και διασφαλίστε την ακρίβεια στις ταχυδρομικές διευθύνσεις των ΗΠΑ.

Επίσης, οι επιχειρήσεις μπορούν να προγραμματίσουν το Cloudingo για αυτόματη κατάργηση διπλότυπων δεδομένων, ώστε να έχετε πάντα πρόσβαση σε καθαρά δεδομένα. Η διατήρηση των δεδομένων συγχρονισμένα με το Salesforce είναι ένα άλλο σημαντικό χαρακτηριστικό αυτού του εργαλείου. Με αυτό, μπορείτε ακόμη και να συγκρίνετε δεδομένα Salesforce με πληροφορίες που είναι αποθηκευμένες σε ένα υπολογιστικό φύλλο.

ZoomInfo

Το ZoomInfo είναι ένας πάροχος λύσεων καθαρισμού δεδομένων που συμβάλλει στην παραγωγικότητα και την αποτελεσματικότητα της ομάδας σας. Οι επιχειρήσεις μπορούν να έχουν μεγαλύτερη κερδοφορία, καθώς αυτό το λογισμικό παρέχει δεδομένα χωρίς διπλότυπα στο CRM και τα MAT της εταιρείας.

Δεν περιπλέκει τη διαχείριση ποιότητας δεδομένων αφαιρώντας όλα τα δαπανηρά διπλότυπα δεδομένα. Οι χρήστες μπορούν επίσης να ασφαλίσουν την περίμετρο CRM και MAT χρησιμοποιώντας το ZoomInfo. Μπορεί να καθαρίσει τα δεδομένα μέσα σε λίγα λεπτά με αυτοματοποιημένη αφαίρεση διπλότυπων, αντιστοίχιση και κανονικοποίηση.

Οι χρήστες αυτής της εφαρμογής μπορούν να απολαμβάνουν ευελιξία και έλεγχο των κριτηρίων αντιστοίχισης και των συγχωνευμένων αποτελεσμάτων. Σας βοηθά να δημιουργήσετε ένα οικονομικά αποδοτικό σύστημα αποθήκευσης δεδομένων τυποποιώντας κάθε τύπο δεδομένων.

Τελικές Λέξεις

Θα πρέπει να ανησυχείτε για την ποιότητα των δεδομένων εισόδου στα έργα επιστήμης δεδομένων σας. Είναι η βασική τροφοδοσία για μεγάλα έργα όπως η μηχανική εκμάθηση (ML), τα νευρωνικά δίκτυα για αυτοματισμούς που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη κ.λπ. Εάν η ροή είναι ελαττωματική, σκεφτείτε ποιο θα ήταν το αποτέλεσμα τέτοιων έργων.

Ως εκ τούτου, ο οργανισμός σας πρέπει να υιοθετήσει μια αποδεδειγμένη στρατηγική καθαρισμού δεδομένων και να την εφαρμόσει ως τυπική διαδικασία λειτουργίας (SOP). Κατά συνέπεια, θα βελτιωθεί και η ποιότητα των δεδομένων εισόδου.

Εάν είστε αρκετά απασχολημένοι με έργα, μάρκετινγκ και πωλήσεις, είναι καλύτερο να αφήσετε το κομμάτι της εκκαθάρισης δεδομένων στους ειδικούς. Ο ειδικός θα μπορούσε να είναι οποιοδήποτε από τα παραπάνω εργαλεία καθαρισμού δεδομένων.

Μπορεί επίσης να σας ενδιαφέρει ένα σχεδιάγραμμα υπηρεσίας για την εφαρμογή στρατηγικών καθαρισμού δεδομένων χωρίς κόπο.