Logiciel de nettoyage des données
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Définition
Qu'est-ce que le nettoyage des données?
Le nettoyage des données, également appelé nettoyage des données , est le processus d’identification des incohérences, des inexactitudes, des lacunes et d’autres données désordonnées, puis de les nettoyer pour obtenir des données propres et standardisées dans toute l’entreprise, en particulier pour les applications d’analyse en aval qui prennent en charge les processus métier et la prise de décision. .
Le logiciel de nettoyage des données y parvient en commençant par profiler les données, en appliquant des techniques de normalisation, puis en faisant correspondre les entités entre les systèmes de l’ensemble de l’organisation ou au sein d’un ensemble de données à des fins d’enrichissement et de déduplication .
Traiter
Comment fonctionne le nettoyage des données?
Intégration de données
Connectez-vous à des sources de données et chargez des données à partir de diverses sources, telles que des fichiers locaux, des serveurs de bases de données relationnelles, des CRM ou d'autres applications Web.
Nettoyage des données
Effectuez des activités de nettoyage des données pour supprimer les anomalies statistiques et structurelles des valeurs de données, telles que la suppression des espaces de début et de fin, le remplacement des valeurs nulles, la correction des erreurs de ponctuation, etc.
Utiliser l'outil Wordsmith
Récupérez les mots les plus répétitifs apparaissant dans un champ de données et décidez de marquer, de remplacer ou de supprimer certains mots pour parvenir à la standardisation, ou préparer les données pour la correspondance et la déduplication .
Profilage des données
Exécutez le profilage et les contrôles de validité pour évaluer la qualité des données, créer des rapports de profil de données actuels et identifier les opportunités potentielles de nettoyage des données.
Reconnaissance et validation de formes
Identifiez les modèles cachés dans vos colonnes de données, exécutez des contrôles de validation et transformez les informations non valides afin que toutes les valeurs suivent le modèle valide.
Détection de doublons
Identifiez les doublons présents dans vos enregistrements de données en exécutant des algorithmes de correspondance de données appropriés et en détectant les variations floues , numériques, exactes ou phonétiques des mêmes données.
Solution
Laissez Data Ladder gérer votre processus de nettoyage des données
Voir DataMatch Enterprise au travail
DataMatch Enterprise est un logiciel de nettoyage de données très visuel et intuitif qui dispose d’une suite de fonctionnalités pour inspecter, réconcilier et supprimer les erreurs de données à grande échelle de manière intuitive et abordable.
DataMatch s’appuie sur une pléthore d’algorithmes propriétaires et standard de l’industrie pour détecter les variations phonétiques, floues , mal saisies et abrégées. La suite vous permet de créer des configurations évolutives pour la normalisation des données , la déduplication , la liaison d’enregistrements , l’amélioration et l’enrichissement d’ensembles de données à partir de sources multiples et disparates, telles qu’Excel, des fichiers texte, des référentiels SQL et Hadoop et des API.
Avantages commerciaux
Comment le nettoyage des données peut-il vous être bénéfique?
Rapprocher les entrées en double
Identifiez et supprimez les comptes d'entreprise et les noms de clients en double pour éviter de traiter plusieurs factures et des campagnes marketing en double.
Assurer la conformité réglementaire
Frotter les erreurs de données pour répondre aux diverses réglementations fédérales et internationales, notamment KYC, AML, OFAC et GDPR.
Définir des normes et des règles de données
Appliquez un cadre de qualité des données à l'échelle de l'entreprise avec des règles de données, des conventions de dénomination des fichiers et des formats pour une efficacité opérationnelle.
Améliorer le ciblage des clients
Nettoyez le nom, l'adresse, l'adresse e-mail et les enregistrements téléphoniques des contacts pour atteindre des objectifs plus élevés d'acquisition et de fidélisation des clients, augmentant ainsi les ventes.
Préparer les données pour des informations exploitables
Résolvez les anomalies de données, y compris des formats variés, pour préparer les données afin d'obtenir des informations analytiques précises pour la prise de décision.
Améliorer la productivité des employés
Surmontez les problèmes de dégradation des données pour faire économiser au personnel des heures-personnes considérables consacrées à la vérification de l'adresse de contact, de l'e-mail et des données téléphoniques.
Comparons
Quelle est la précision de notre solution?
Les implémentations internes ont 10% de chances de perdre du personnel interne. Ainsi, sur 5ans, la moitié des implémentations internes perdent le membre principal qui a dirigé et compris le programme de correspondance.
Des tests détaillés ont été effectués sur 15 comparaisons de produits différents avec des universités, des gouvernements et des entreprises privées (80 000 à 8 millions d’enregistrements), et ces résultats ont été trouvés: (Remarque: cela inclut l’effet des faux positifs)
| 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. |
Questions fréquemment posées
Vous avez d'autres questions? Regarde ça
- Le processus de nettoyage des données peut être planifié en cinq phases:
- Définir et planifier: identifiez les données qui sont importantes dans le processus quotidien de votre opération.
- Évaluer: comprendre ce qui doit être nettoyé, les informations manquantes et ce qui peut être supprimé.
- Exécuter: Il est temps de lancer le processus de nettoyage. Créez des workflows pour standardiser et nettoyer le flux de données afin de faciliter l’automatisation du processus.
- Révision: vérifiez et corrigez les données qui ne peuvent pas être corrigées automatiquement, telles que les numéros de téléphone ou les e-mails.
- Gérer et surveiller: une évaluation et un suivi cohérents des données sont importants pour garantir une qualité fiable des données.
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