Software de depuración de datos
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Definición
¿Qué es la depuración de datos?
La depuración de datos, también llamada depuración de datos , es el proceso de identificar inconsistencias, inexactitudes, datos incompletos y otros datos desordenados y luego depurarlos para obtener datos limpios y estandarizados en toda la empresa, especialmente para aplicaciones de análisis posteriores que respaldan los procesos comerciales y la toma de decisiones. .
El software de depuración de datos logra esto mediante la creación de perfiles de datos, la aplicación de técnicas de estandarización y luego la comparación de entidades en los sistemas de toda la organización o dentro de un conjunto de datos con fines de enriquecimiento y deduplicación .
Proceso
¿Cómo funciona la depuración de datos?
Integración de datos
Conéctese a fuentes de datos y cargue datos de varias fuentes, como archivos locales, servidores de bases de datos relacionales, CRM u otras aplicaciones web.
Limpieza de datos
Realice actividades de limpieza de datos para eliminar anomalías estadísticas y estructurales de los valores de los datos, como eliminar los espacios iniciales y finales, reemplazar valores nulos, corregir errores de puntuación y más.
Utilice la herramienta Wordsmith
Obtenga las palabras más repetitivas que aparecen en un campo de datos y decida marcar, reemplazar o eliminar ciertas palabras para lograr la estandarización o preparar los datos para la comparación y la deduplicación .
Perfilado de datos
Ejecute comprobaciones de perfiles y validez para evaluar la calidad de los datos, crear informes de perfiles de datos actuales e identificar posibles oportunidades de limpieza de datos.
Reconocimiento y validación de patrones
Reconozca patrones ocultos en sus columnas de datos, ejecute comprobaciones de validación y transforme la información no válida para que todos los valores sigan el patrón válido.
Detección de duplicados
Identifique los duplicados presentes en sus registros de datos ejecutando algoritmos de coincidencia de datos adecuados y detectando variaciones difusas , numéricas, exactas o fonéticas de los mismos datos.
Solución
Deje que Data Ladder maneje su proceso de depuración de datos
Vea DataMatch Enterprise en funcionamiento
DataMatch Enterprise es un software de depuración de datos altamente visual e intuitivo que tiene el conjunto de funciones para inspeccionar, conciliar y eliminar errores de datos a escala de una manera intuitiva y asequible.
DataMatch aprovecha una gran cantidad de algoritmos patentados y estándar de la industria para detectar variaciones fonéticas, difusas , mal introducidas y abreviadas. El paquete le permite crear configuraciones escalables para la estandarización de datos , la deduplicación , el enlace de registros , la mejora y el enriquecimiento en conjuntos de datos de fuentes múltiples y dispares, como Excel, archivos de texto, repositorios basados en SQL y Hadoop y API.
Beneficios de negocio
¿Cómo puede beneficiarle la depuración de datos?
Conciliar entradas duplicadas
Identifique y elimine cuentas de empresa y nombres de clientes duplicados para evitar el procesamiento de varias facturas y campañas de marketing duplicadas.
Garantizar el cumplimiento normativo
Elimine los errores de datos para cumplir con diversas regulaciones federales e internacionales, incluidas KYC, AML, OFAC y GDPR.
Definir normas y reglas de datos
Aplique un marco de calidad de datos en toda la empresa con reglas de datos, convenciones de nomenclatura de archivos y formatos para la eficiencia operativa.
Mejorar la segmentación por clientes
Limpie los registros de nombre, dirección, correo electrónico y teléfono de contacto para impulsar objetivos más altos de captación y retención de clientes, aumentando las ventas.
Preparar datos para obtener información útil
Resuelva las anomalías de los datos, incluidos los formatos variados, para preparar los datos a fin de obtener conocimientos analíticos precisos para la toma de decisiones.
Mejorar la productividad de los empleados
Supere los problemas de deterioro de los datos para ahorrarle al personal considerables horas-persona dedicadas a verificar la dirección de contacto, el correo electrónico y los datos telefónicos.
Comparemos
¿Qué tan precisa es nuestra solución?
Las implementaciones internas tienen un 10% de posibilidades de perder personal interno, por lo que durante 5 años, la mitad de las implementaciones internas pierden al miembro principal que ejecutó y entendió el programa de emparejamiento.
Se completaron pruebas detalladas en 15 comparaciones de productos diferentes con empresas universitarias, gubernamentales y privadas (registros de 80K a 8M), y se encontraron estos resultados: (Nota: esto incluye el efecto de los falsos positivos)
| Features of the solution | Data Ladder | IBM Quality Stage | SAS Dataflux | In-House Solutions | Comments |
|---|---|---|---|---|---|
| Match Accuracy (Between 40K to 8M record samples) | 96% | 91% | 84% | 65-85% | Multi-threaded, in-memory, no-SQL processing to optimize for speed and accuracy. Speed is important, because the more match iterations you can run, the more accurate your results will be. |
| Software Speed | Very Fast | Fast | Fast | Slow | A metric for ease of use. Here speed indicates time to first result, not necessary full cleansing. |
| Time to First Result | 15 Minutes | 2 Months+ | 2 Months+ | 3 Months+ | |
| Purchasing/Licensing Costing | 80 to 95% Below Competition | $370K+ | $220K+ | $250K+ | Includes base license costs. |
Preguntas frecuentes
¿Tienes más preguntas? Mira esto
- El proceso de depuración de datos se puede planificar en cinco fases:
- Definir y planificar: Identifique los datos que son importantes en el proceso diario de su operación.
- Evaluar: comprender qué se debe limpiar, qué información falta y qué se puede eliminar.
- Ejecutar: Es hora de ejecutar el proceso de limpieza. Cree flujos de trabajo para estandarizar y limpiar el flujo de datos para facilitar la automatización del proceso.
- Revisión: audita y corrige los datos que no se pueden corregir automáticamente, como números de teléfono o correos electrónicos.
- Administrar y monitorear: La evaluación y el monitoreo consistentes de los datos son importantes para garantizar una calidad de datos confiable.
¿Listo? vamos
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