Logiciel de normalisation des données
Convertissez des données de plusieurs formats et des points de données disparates en un format cohérent et utilisable pour identifier les valeurs aberrantes et accélérer l’analyse des données.
Approuvé par
Approuvé par
Définition
Qu'est-ce que la normalisation des données ?
La normalisation des données est le processus de transformation des données dans un format standardisé. Il est obtenu en effectuant des activités de nettoyage et de normalisation des données qui donnent une vue cohérente et utilisable des données provenant de plusieurs sources disparates.
Les entreprises utilisent en moyenne plus de 50 applications qui ont des règles et des formats différents pour la saisie et le stockage des données. En plus de cela, les erreurs et les erreurs humaines provoquent une ponctuation et des majuscules incohérentes, des entrées de données invalides, des variations obscures ou multiples d’acronymes, etc. Les organisations doivent identifier et résoudre ces incohérences en mettant en œuvre des techniques de normalisation des données pour garantir une qualité fiable des données.
Traiter
Comment fonctionne la normalisation des données ?
Combiner et profiler les données
Rassemblez les données en un seul endroit et créez un rapport de synthèse rapide des données pour mettre en évidence les valeurs manquantes, incomplètes ou invalides présentes et identifier les opportunités potentielles de nettoyage des données.
Analyser et fusionner des colonnes
Exécutez les champs de données avec un dictionnaire de mots pour identifier les éléments de sous-données (tels que le nom de la rue et le numéro de la rue pour l'adresse) et fusionnez les colonnes pour suivre des formats personnalisés.
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 standardisé et acceptable.
Supprimer et remplacer des caractères
Supprimez et remplacez les espaces de début et de fin , des lettres ou des chiffres spécifiques, des caractères non imprimables, etc.
Transformer la casse des lettres
Transformez les cas de lettres en chaînes pour garantir une vue cohérente et standardisée de tous les enregistrements de données.
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 correspondanceet la déduplication.
Solution
Laissez Data Ladder s'occuper de la normalisation de vos données
Voir DataMatch Enterprise au travail
DataMatch Enterprise est un outil de normalisation des données très visuel et intuitif qui dispose d’une suite de fonctionnalités pour inspecter, rapprocher et supprimer les erreurs de données à grande échelle de manière intuitive et abordable.
DME offre une pléthore de fonctionnalités qui rendent votre processus de normalisation des données plus simple, plus rapide et plus intelligent. Son générateur de modèles est livré avec une bibliothèque de modèles intégrée, ainsi qu’un concepteur visuel de regex par glisser-déposer pour créer des modèles personnalisés. De plus, DME offre également une centralisation étendue de toutes vos activités de nettoyage de données, de sorte que les mêmes activités puissent être effectuées pour les enregistrements anciens, nouveaux et à venir, sans aucun travail ni effort supplémentaire.
Avantages commerciaux
Comment la normalisation des données peut-elle vous être bénéfique?
Masquage des données pour la conformité
Transformez les valeurs des données à l'aide de modèles et masquez ou masquez toute information sensible ou personnellement identifiable pour garantir la conformité des données.
Identifier et supprimer les doublons
L'uniformité des formats et des modèles facilite la précision des algorithmes d'appariement pour trouver des correspondances exactes, floues, phonétiques ainsi que des enregistrements en double.
Un meilleur retour sur investissement marketing
Analysez les noms et les adresses ou standardisez les formats d'enregistrement d'entreprise, d'e-mail et de téléphone dans CRM pour optimiser les campagnes d'e-mail et de publipostage.
Améliorer la productivité de la main-d'œuvre
Automatisez la normalisation des données sur des millions d'enregistrements pour économiser les ventes, les données et l'équipe informatique des centaines d'heures de validation et de surveillance.
Meilleure prise de décision
La mise en œuvre de règles de données à l'échelle de l'entreprise permet aux responsables de prendre des décisions plus éclairées en raison d'erreurs et de données sans doublons.
Minimiser les coûts
Des données cohérentes et sans erreur permettent d'éviter des pertes de revenus potentielles en raison de la dégradation des données CRM, des paiements en trop de factures et des pénalités de non-conformité.
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 plus grand défi rencontré lors de la normalisation des données est l’intégration des données, car tous les fournisseurs ont leurs propres normes d’hébergement de données et le regroupement des données et la résolution des différences de schéma peuvent être assez difficiles. Un autre défi majeur est la répétabilité et l’évolutivité des techniques de normalisation des données, ce qui signifie pouvoir utiliser les mêmes vérifications de nettoyage des données et de validation des modèles pour les enregistrements de données anciens et à venir.
Notre outil de normalisation des données vous aide à profiler d’abord vos données afin que vous puissiez les explorer et voir les problèmes potentiels qui pourraient affecter les rapports. Une fois que vous avez compris vos données, vous pouvez supprimer les caractères superflus qui ne sont pas conformes à la norme de qualité des données requise et procéder à l’application des règles de normalisation à grande échelle à l’aide de fonctionnalités avancées telles que la reconnaissance de formes, les bibliothèques intégrées et la recherche et le remplacement.
prêt? allons-y
Essayez maintenant ou obtenez une démo avec un expert!
« * » indique les champs nécessaires