දත්ත පිරිසිදු කිරීම තීරණාත්මක වන්නේ ඇයි සහ ඔබට දත්ත පිරිසිදු කිරීමේ ක්‍රියාවලි සහ විසඳුම් ක්‍රියාත්මක කළ හැක්කේ කෙසේද?

දත්ත පිරිසිදු කිරීම: ඔබේ දත්ත පිරිසිදු කරන්නේ කෙසේද?

බොහෝ ව්‍යාපාරික නායකයින් තම ඉලක්කගත ඉලක්ක සපුරා ගැනීමට අපොහොසත් වීම නිසා දුර්වල දත්ත ගුණාත්මක භාවය වැඩිවන කනස්සල්ලකි. දත්ත විශ්ලේෂකයින් කණ්ඩායම - එය විශ්වාසදායක දත්ත තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් නිපදවිය යුතුය - ඔවුන්ගේ කාලයෙන් 80% ක් පිරිසිදු කිරීමට සහ දත්ත සැකසීමට වැය කරයි, සහ කාලයෙන් 20% ක් පමණි සැබෑ විශ්ලේෂණය කිරීමට ඉතිරිව ඇත. බහු දත්ත කට්ටලවල දත්ත ගුණාත්මක භාවය අතින් වලංගු කළ යුතු බැවින් මෙය කණ්ඩායමේ ඵලදායිතාවයට විශාල බලපෑමක් ඇති කරයි.

ප්‍රධාන විධායක නිලධාරීන්ගෙන් 84%ක් ඔවුන් තම තීරණ මත පදනම් වන දත්තවල ගුණාත්මකභාවය ගැන සැලකිලිමත් වේ.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

එවැනි ගැටළු වලට මුහුණ දීමෙන් පසු, සංවිධාන දත්ත පිරිසිදු කිරීමේ සහ ප්‍රමිතිකරණය කිරීමේ ස්වයංක්‍රීය, සරල සහ වඩාත් නිවැරදි ක්‍රමයක් සොයයි. මෙම බ්ලොගය තුළ, අපි දත්ත පිරිසිදු කිරීමේ මූලික ක්‍රියාකාරකම් කිහිපයක් සහ ඔබට ඒවා ක්‍රියාත්මක කළ හැකි ආකාරය දෙස බලමු.

දත්ත පිරිසිදු කිරීම යනු කුමක්ද?

දත්ත පිරිසිදු කිරීම යනු ඕනෑම අපේක්ෂිත අරමුණක් සඳහා දත්ත භාවිතා කළ හැකි බවට පත් කිරීමේ ක්‍රියාවලියට යොමු වන පුළුල් යෙදුමකි. සියලුම අසමාන ප්‍රභවයන් හරහා ස්ථාවර දසුනක් ලබා ගැනීම සඳහා දත්ත කට්ටල සහ ප්‍රමිතිගත අගයන්ගෙන් වැරදි සහ වලංගු නොවන තොරතුරු ඉවත් කරන දත්ත තත්ත්ව සවිකිරීමේ ක්‍රියාවලියකි. ක්රියාවලිය සාමාන්යයෙන් පහත සඳහන් ක්රියාකාරකම් ඇතුළත් වේ:

  1. ඉවත් කර ප්රතිස්ථාපනය කරන්න - දත්ත කට්ටලයක ක්ෂේත්‍ර බොහෝ විට ප්‍රයෝජනයක් නැති ප්‍රමුඛ හෝ ලුහුබැඳීමේ අක්ෂර හෝ විරාම ලකුණු අඩංගු වන අතර වඩා හොඳ විශ්ලේෂණයක් සඳහා ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමට හෝ ඉවත් කිරීමට අවශ්‍ය වේ (අවකාශ, ශුන්‍ය, කැපීම්, ආදිය). 
  2. විග්‍රහ කර ඒකාබද්ධ කරන්න - සමහර විට ක්ෂේත්‍රවල එකතු කළ දත්ත මූලද්‍රව්‍ය අඩංගු වේ, උදාහරණයක් ලෙස, the ලිපිනය ක්ෂේත්රයේ අඩංගු වේ වීදි අංකයවීථියේ නමහැඟීම්රජයේ, ආදිය. එවැනි අවස්ථාවන්හිදී, එකතු කළ ක්ෂේත්‍ර වෙනම තීරුවලට විග්‍රහ කළ යුතු අතර, සමහර තීරු දත්ත පිළිබඳ වඩා හොඳ දසුනක් ලබා ගැනීමට එකට ඒකාබද්ධ කළ යුතුය – නැතහොත් ඔබේ භාවිත අවස්ථාව සඳහා ක්‍රියා කරන දෙයක්.
  3. දත්ත වර්ග පරිවර්තනය කරන්න – මෙයට පරිවර්තනයක් වැනි ක්ෂේත්‍රයක දත්ත වර්ගය වෙනස් කිරීම ඇතුළත් වේ දුරකතන අංකය කලින් තිබුණු ක්ෂේත්‍රය String දක්වා අංකය. මෙමගින් ක්ෂේත්‍රයේ ඇති සියලුම අගයන් නිවැරදි සහ වලංගු බව සහතික කරයි. 
  4. රටා වලංගු කරන්න - සමහර ක්ෂේත්‍ර වලංගු රටාවක් හෝ ආකෘතියක් අනුගමනය කළ යුතුය. ඒ සඳහා දත්ත පිරිසිදු කිරීමේ ක්‍රියාවලිය වත්මන් රටා හඳුනාගෙන නිරවද්‍යතාවය සහතික කිරීම සඳහා ඒවා පරිවර්තනය කරයි. උදාහරණයක් ලෙස, ද එක්සත් ජනපද දුරකථනය අංකය රටාව අනුගමනය කරමින්: AAA-BBB-CCCC
  5. ශබ්දය ඉවත් කරන්න – දත්ත ක්ෂේත්‍රවල බොහෝ විට වැඩි වටිනාකමක් එකතු නොකරන වචන අඩංගු වන අතර එම නිසා ශබ්දය හඳුන්වා දෙන්න. උදාහරණයක් ලෙස, මෙම සමාගම් නම් 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC' සලකා බලන්න. සියලුම සමාගම් නම් සමාන වන නමුත් ඔබේ විශ්ලේෂණ ක්‍රියාවලීන්ට ඒවා අද්විතීය ලෙස සැලකිය හැකි අතර Inc., LLC සහ Incorporated වැනි වචන ඉවත් කිරීමෙන් ඔබේ විශ්ලේෂණයේ නිරවද්‍යතාවය වැඩි දියුණු කළ හැකිය.
  6. අනුපිටපත් හඳුනා ගැනීමට දත්ත ගළපන්න - දත්ත කට්ටලවල සාමාන්‍යයෙන් එකම ආයතනය සඳහා වාර්තා කිහිපයක් අඩංගු වේ. පාරිභෝගික නම්වල සුළු වෙනස්කම් ඔබේ පාරිභෝගික දත්ත ගබඩාවේ බහුවිධ ඇතුළත් කිරීම් කිරීමට ඔබේ කණ්ඩායමට මඟ පෑදිය හැක. පිරිසිදු සහ ප්‍රමිතිගත දත්ත කට්ටලයක අද්විතීය වාර්තා අඩංගු විය යුතුය - එක් ආයතනයකට එක් වාර්තාවක්. 

ව්‍යුහගත එදිරිව ව්‍යුහගත නොවන දත්ත

සංඛ්‍යාංක දත්තවල එක් නවීන අංගයක් නම් එය සංඛ්‍යාත්මක ක්ෂේත්‍රයකට හෝ පාඨමය අගයකට ගැළපීමට අනුකූල නොවීමයි. ව්‍යුහගත දත්ත යනු සමාගම් සාමාන්‍යයෙන් වැඩ කරන්නේ - ප්රමාණාත්මක වේ පහසුවෙන් වැඩ කිරීමට පැතුරුම්පත් හෝ වගු වැනි විශේෂිත ආකෘතිවල ගබඩා කර ඇති දත්ත. කෙසේ වෙතත්, ව්‍යාපාර තව තවත් ව්‍යුහගත නොවන දත්ත සමඟ වැඩ කරයි… මෙයයි ගුණාත්මක දත්ත.

ව්‍යුහගත නොකළ දත්ත සඳහා උදාහරණයක් වන්නේ පෙළ, ශ්‍රව්‍ය සහ වීඩියෝ මූලාශ්‍රවලින් ස්වභාවික භාෂාවයි. අලෙවිකරණයේ එක් පොදු එකක් වන්නේ සබැඳි සමාලෝචන වලින් සන්නාම හැඟීම් උකහා ගැනීමයි. තරු විකල්පය ව්‍යුහගත වේ (උදා. ලකුණු 1 සිට 5 දක්වා ලකුණු), නමුත් අදහස ව්‍යුහගත නොවන අතර ගුණාත්මක දත්ත ස්වාභාවික භාෂා සැකසුම් හරහා සැකසිය යුතුය (NLP) හැඟීම්වල ප්‍රමාණාත්මක අගයක් සෑදීමට ඇල්ගොරිතම.

පිරිසිදු දත්ත සහතික කරන්නේ කෙසේද?

පිරිසිදු දත්ත සහතික කිරීමේ වඩාත් ඵලදායී මාධ්‍ය වන්නේ ඔබේ වේදිකාවට ඇතුල් වන සෑම ස්ථානයක්ම විගණනය කිරීම සහ දත්ත නිවැරදිව ඇතුළත් කර ඇති බව සහතික කිරීම සඳහා ඒවා ක්‍රමලේඛනගතව යාවත්කාලීන කිරීමයි. මෙය ක්රම කිහිපයකින් ඉටු කළ හැක:

  • අවශ්‍ය ක්ෂේත්‍ර - පෝරමයක් හෝ ඒකාබද්ධ කිරීම නිශ්චිත ක්ෂේත්‍ර සමත් විය යුතු බව සහතික කිරීම.
  • ක්ෂේත්ර දත්ත වර්ග භාවිතා කිරීම - තෝරා ගැනීම සඳහා සීමිත ලැයිස්තු සැපයීම, දත්ත හැඩතල ගැන්වීම සඳහා නිත්‍ය ප්‍රකාශන සහ දත්ත නිසි ආකෘතියට සහ ගබඩා කර ඇති වර්ගයට සීමා කිරීම සඳහා නිසි දත්ත වර්ගවල දත්ත ගබඩා කිරීම.
  • තෙවන පාර්ශවීය සේවා ඒකාබද්ධ කිරීම - ලිපිනය වලංගු කරන ලිපින ක්ෂේත්‍රයක් වැනි දත්ත නිසි ලෙස ගබඩා කර ඇති බව සහතික කිරීම සඳහා තෙවන පාර්ශවීය මෙවලම් ඒකාබද්ධ කිරීම, ස්ථාවර, ගුණාත්මක දත්ත සැපයිය හැකිය.
  • වලංගුභාවය - ඔබේ ගනුදෙනුකරුවන් ඔවුන්ගේ දුරකථන අංකය හෝ විද්‍යුත් තැපැල් ලිපිනය වලංගු කිරීමෙන් නිවැරදි දත්ත ගබඩා කර ඇති බව සහතික කළ හැක.

ඇතුල්වීමේ ලක්ෂ්‍යයක් පෝරමයක් පමණක් නොවිය යුතුය, එය එක් පද්ධතියකින් තවත් පද්ධතියකට දත්ත යවන සෑම පද්ධතියක් අතරම සම්බන්ධකය විය යුතුය. පිරිසිදු දත්ත ගබඩා කිරීම සහතික කිරීම සඳහා පද්ධති අතර දත්ත උපුටා ගැනීම, පරිවර්තනය කිරීම සහ පැටවීම (ETL) සඳහා සමාගම් බොහෝ විට වේදිකා භාවිතා කරයි. සමාගම් ඉටු කිරීමට දිරිමත් කරනු ලැබේ දත්ත සොයාගැනීම ඔවුන්ගේ පාලනය තුළ ඇති දත්ත සඳහා සියලුම ඇතුල්වීම් ලක්ෂ්‍ය, සැකසුම් සහ උපයෝගිතා ලක්ෂ්‍ය ලේඛනගත කිරීමට විගණනය කරයි. ආරක්ෂක ප්‍රමිතීන් සහ පෞද්ගලිකත්ව රෙගුලාසි වලට අනුකූල වීම සහතික කිරීම සඳහා මෙය ඉතා වැදගත් වේ.

ඔබේ දත්ත පිරිසිදු කරන්නේ කෙසේද?

පිරිසිදු දත්ත තිබීම ප්‍රශස්ත වන අතර, දත්ත ආයාත කිරීම සහ ග්‍රහණය කර ගැනීම සඳහා උරුම පද්ධති සහ ලිහිල් විනය බොහෝ විට පවතී. මෙය දත්ත පිරිසිදු කිරීම බොහෝ අලෙවිකරණ කණ්ඩායම්වල ක්‍රියාකාරකම්වල කොටසක් කරයි. දත්ත පිරිසිදු කිරීමේ ක්‍රියාවලීන් ඇතුළත් ක්‍රියාවලීන් අපි සොයා බැලුවෙමු. ඔබේ සංවිධානයට දත්ත පිරිසිදු කිරීම ක්‍රියාත්මක කළ හැකි විකල්ප ක්‍රම මෙන්න:

විකල්ප 1: කේත-පාදක ප්‍රවේශයක් භාවිතා කිරීම

Python මීට උදාහරණ සහ R දත්ත හැසිරවීම සඳහා කේතීකරණ විසඳුම් සඳහා බහුලව භාවිතා වන ක්‍රමලේඛන භාෂා දෙකකි. ඔබේ දත්තවල ස්වභාවය අනුව ඇල්ගොරිතම සුසර කිරීමට ඔබට ලැබෙන බැවින් දත්ත පිරිසිදු කිරීමට ස්ක්‍රිප්ට් ලිවීම ප්‍රයෝජනවත් විය හැක, තවමත්, කාලයත් සමඟ මෙම ස්ක්‍රිප්ට් නඩත්තු කිරීම අපහසු විය හැකිය. එපමනක් නොව, මෙම ප්‍රවේශය සමඟ ඇති ලොකුම අභියෝගය වන්නේ දෘඪ-කේතීකරණ විශේෂිත අවස්ථා වෙනුවට විවිධ දත්ත කට්ටල සමඟ හොඳින් ක්‍රියා කරන සාමාන්‍යකරණය කළ විසඳුමක් කේතනය කිරීමයි. 

විකල්ප 2: Platform Integration Tools භාවිතා කිරීම

බොහෝ වේදිකා වැඩසටහන් හෝ කේත රහිත ඉදිරිපත් කරයි සම්බන්ධක පද්ධති අතර දත්ත නිසි ආකෘතියෙන් ගෙන යාමට. ගොඩනඟන ලද ස්වයංක්‍රීය වේදිකා ජනප්‍රිය වෙමින් පවතින අතර එමඟින් වේදිකා ඔවුන්ගේ සමාගමේ මෙවලම් කට්ටල අතර පහසුවෙන් ඒකාබද්ධ විය හැකිය. මෙම මෙවලම් බොහෝ විට එක් පද්ධතියකින් තවත් පද්ධතියකට දත්ත ආනයනය කිරීම, විමසීම් කිරීම හෝ ලිවීම මත ධාවනය කළ හැකි ප්‍රේරක හෝ කාලසටහන්ගත ක්‍රියාවලි ඇතුළත් වේ. සමහර වේදිකා, වැනි රොබෝ ක්‍රියාවලි ස්වයංක්‍රීයකරණය (ආර්පීඒ) වේදිකා, දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම් නොමැති විට තිරවල පවා දත්ත ඇතුළත් කළ හැක.

විකල්ප 3: කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීම

තථ්‍ය-ලෝක දත්ත කට්ටල ඉතා විවිධාකාර වන අතර ක්ෂේත්‍රවල සෘජු බාධාවන් ක්‍රියාත්මක කිරීම සාවද්‍ය ප්‍රතිඵල ලබා දිය හැක. කෘතිම බුද්ධිය (කෘත්‍රිම බුද්ධිය)AI) ඉතා ප්රයෝජනවත් විය හැක. නිවැරදි, වලංගු සහ නිවැරදි දත්ත පිළිබඳ ආකෘති පුහුණු කිරීම සහ පැමිණෙන වාර්තාවල පුහුණු ආකෘති භාවිතා කිරීම විෂමතා සලකුණු කිරීම, පිරිසිදු කිරීමේ අවස්ථා හඳුනා ගැනීම යනාදිය උපකාරී වේ.

දත්ත පිරිසිදු කිරීමේදී AI සමඟ වැඩිදියුණු කළ හැකි සමහර ක්‍රියාවලීන් පහත සඳහන් වේ:

  • තීරුවක විෂමතා හඳුනා ගැනීම.
  • වැරදි සම්බන්ධතා පරායත්තතා හඳුනා ගැනීම.
  • පොකුරු කිරීම හරහා අනුපිටපත් වාර්තා සොයා ගැනීම.
  • ගණනය කළ සම්භාවිතාව මත පදනම්ව ප්රධාන වාර්තා තෝරාගැනීම.

විකල්ප 4: ස්වයං සේවා දත්ත තත්ත්ව මෙවලම් භාවිතා කිරීම

සමහර වෙළෙන්දන් මෙවලම් ලෙස ඇසුරුම් කර ඇති විවිධ දත්ත ගුණාත්මක කාර්යයන් පිරිනමයි දත්ත පිරිසිදු කිරීමේ මෘදුකාංගය. ඔවුන් විවිධ ප්‍රභවයන් හරහා දත්ත පැතිකඩ කිරීම, පිරිසිදු කිරීම, ප්‍රමිතිකරණය කිරීම, ගැලපීම සහ ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා කර්මාන්තයේ ප්‍රමුඛ මෙන්ම හිමිකාර ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි. එවැනි මෙවලම් ප්ලග්-ඇන්ඩ්-ප්ලේ ලෙස ක්‍රියා කළ හැකි අතර අනෙකුත් ප්‍රවේශයන් හා සසඳන විට අවම වශයෙන් ඇතුළත් වීමේ කාලය අවශ්‍ය වේ. 

දත්ත ඉණිමඟ

දත්ත විශ්ලේෂණ ක්‍රියාවලියක ප්‍රතිඵල ආදාන දත්තවල ගුණාත්මක භාවය තරමටම යහපත් වේ. මෙම හේතුව නිසා, දත්ත ගුණාත්මක භාවයේ අභියෝග අවබෝධ කර ගැනීම සහ මෙම දෝෂ නිවැරදි කිරීම සඳහා අවසානය සිට අවසානය දක්වා විසඳුමක් ක්‍රියාත්මක කිරීම ඔබේ දත්ත පිරිසිදුව, ප්‍රමිතිගතව සහ ඕනෑම අපේක්ෂිත අරමුණක් සඳහා භාවිත කළ හැකි ලෙස තබා ගැනීමට උපකාරී වේ. 

Data Ladder ඔබට නොගැලපෙන සහ වලංගු නොවන අගයන් ඉවත් කිරීමට, රටා නිර්මාණය කිරීමට සහ වලංගු කිරීමට සහ ඉහළ දත්ත ගුණාත්මක භාවය, නිරවද්‍යතාවය සහ උපයෝගීතාවය සහතික කරමින් සියලු දත්ත මූලාශ්‍ර හරහා ප්‍රමිතිගත දසුනක් ලබා ගැනීමට උපකාරී වන විශේෂාංගවලින් පොහොසත් මෙවලම් කට්ටලයක් පිරිනමයි.

දත්ත ඉණිමඟ - දත්ත පිරිසිදු කිරීමේ මෘදුකාංගය

වැඩි විස්තර සඳහා Data Ladder වෙත පිවිසෙන්න