Kebersihan Data: Panduan Cepat Untuk Pembersihan Penggabungan Data

Kebersihan Data - Apa Itu Pembersihan Gabungan

Pembersihan gabungan adalah fungsi penting untuk operasi bisnis seperti pemasaran surat langsung dan mendapatkan satu sumber kebenaran. Namun, banyak organisasi masih percaya bahwa proses pembersihan penggabungan hanya terbatas pada teknik dan fungsi Excel yang sangat sedikit untuk memperbaiki kebutuhan kualitas data yang semakin kompleks.

Panduan ini akan membantu pengguna bisnis dan TI memahami proses pembersihan penggabungan, dan mungkin membuat mereka menyadari mengapa tim mereka tidak dapat lagi melanjutkan penggabungan dan pembersihan melalui Excel.

Mari kita mulai!

Apa itu Proses atau Fungsi Pembersihan Gabung?

Gabung pembersihan adalah proses membawa beberapa sumber data ke satu tempat sementara pada saat yang sama menghapus catatan buruk dan duplikat dari sumber.

Ini dapat secara sederhana dijelaskan dalam contoh berikut:

Data Klien

Perhatikan bahwa gambar di atas memiliki tiga rekaman serupa dengan beberapa masalah terkait kualitas data. Setelah menerapkan fungsi pembersihan gabungan ke rekaman ini, ini akan diubah menjadi keluaran yang bersih dan tunggal seperti contoh di bawah ini:

Data Duplikat

Setelah menggabungkan dan menghapus duplikat dari beberapa sumber data, hasilnya menunjukkan versi gabungan dari catatan asli. Kolom lain [Industri] telah ditambahkan ke catatan, bersumber dari catatan versi lain.

Output dari proses pembersihan gabungan membuat rekaman yang berisi informasi unik yang melayani tujuan bisnis data. Dalam contoh di atas, setelah dioptimalkan, data akan berfungsi sebagai catatan yang dapat diandalkan untuk pemasar dalam kampanye email.

Praktik Terbaik untuk Menggabungkan dan Membersihkan Data

Terlepas dari industri, bisnis, atau ukuran perusahaan, proses pembersihan gabungan berfungsi sebagai dasar untuk tujuan drive data. Meskipun latihan ini hanya terbatas pada kombinasi dan eliminasi, saat ini penggabungan dan pembersihan telah berkembang menjadi mekanisme penting yang memungkinkan pengguna menganalisis data mereka dengan sangat detail.

Meskipun prosesnya sebagian besar otomatis sekarang melalui ekstensif menggabungkan perangkat lunak pembersih dan alat, pengguna masih perlu mempertahankan praktik terbaik untuk pembersihan penggabungan data. Berikut ini adalah beberapa yang sangat saya sarankan untuk Anda ikuti:

  • Tetap Fokus pada Kualitas Data: Sebelum melakukan operasi pembersihan gabungan, penting untuk membersihkan dan menstandarkan data, karena ini memastikan bahwa proses penghapusan lebih mudah. Jika Anda menghapus tanpa data dibersihkan, hasilnya hanya akan mengecewakan Anda.
  • Berpegang pada Rencana Realistis: Ini jika proses penggabungan data sederhana bukanlah prioritas bagi Anda. Anda disarankan untuk membuat rencana yang akan membantu menilai jenis rekaman yang ingin Anda gabungkan dan hapus.
  • Mengoptimalkan Model Data Anda: Umumnya, setelah proses pembersihan penggabungan awal, perusahaan mengembangkan pemahaman yang lebih baik tentang model data mereka. Setelah pemahaman awal tentang model Anda dikembangkan, Anda dapat membuat KPI dan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk keseluruhan proses.
  • Memelihara Catatan Daftar: Membersihkan daftar tidak selalu berarti menghapus daftar sepenuhnya. Perangkat lunak pembersih gabungan data apa pun akan memungkinkan Anda untuk menyimpan catatan dan memelihara database dari setiap perubahan yang telah dilakukan pada daftar.
  • Menjaga Satu Sumber Kebenaran: Ketika data pengguna bersumber dari beberapa catatan, perbedaan akan dihadapi karena informasi yang berbeda. Dalam kasus ini, penggabungan dan pembersihan membantu menciptakan satu sumber kebenaran. Ini termasuk semua informasi yang diperlukan tentang pelanggan.

Manfaat Software Self-Service Merge Purge

Solusi efektif untuk membuat satu sumber kebenaran sambil memastikan Anda mengikuti praktik terbaik yang tersisa, adalah mendapatkan perangkat lunak pembersih gabungan. Alat semacam itu akan menimpa catatan lama menggunakan informasi baru melalui proses penyimpanan data.

Selain itu, alat pembersihan penggabungan layanan mandiri dapat memungkinkan pengguna bisnis untuk dengan mudah menggabungkan dan membersihkan catatan data mereka tanpa mengharuskan mereka untuk memiliki pengetahuan atau pengalaman pemrograman yang mendalam.

Alat pembersih gabungan yang ideal dapat membantu pengguna bisnis dengan:

  • Mempersiapkan data melalui penilaian kesalahan dan konsistensi informasi
  • Membersihkan dan menormalkan data sesuai dengan aturan bisnis yang ditetapkan
  • Mencocokkan beberapa daftar melalui kombinasi algoritme yang mapan
  • Menghapus duplikat dengan tingkat akurasi tinggi
  • Membuat catatan emas dan mendapatkan satu sumber kebenaran
  • & lebih banyak

Tak perlu dikatakan, di era di mana otomatisasi menjadi penting untuk kesuksesan bisnis, perusahaan tidak dapat menunda untuk mengoptimalkan data bisnis mereka. Dengan demikian, alat penggabungan / pembersihan data modern kini telah menjadi solusi andalan untuk masalah lama yang terkait dengan proses kompleks untuk menggabungkan dan menghapus data.

Tangga Data

Data perusahaan adalah salah satu aset mereka yang paling berharga - dan seperti aset lainnya, data perlu dipelihara. Meskipun perusahaan telah menjadi fokus laser untuk memperoleh peningkatan jumlah informasi dan memperkuat pengumpulan data mereka, data yang diperoleh akhirnya tetap tidak aktif dan menghabiskan CRM atau ruang penyimpanan yang mahal untuk jangka waktu yang lama. Dalam kasus seperti itu, data perlu dibersihkan sebelum dapat digunakan untuk keperluan bisnis.

Namun, proses kompleks penggabungan / pembersihan dapat disederhanakan melalui perangkat lunak pembersihan gabungan satu atap yang membantu Anda menggabungkan sumber data dan membuat rekaman yang benar-benar berharga.

Data Ladder adalah perusahaan perangkat lunak kualitas data yang didedikasikan untuk membantu pengguna bisnis mendapatkan hasil maksimal dari data mereka melalui pencocokan data, pembuatan profil, deduplikasi, dan alat pengayaan. Baik itu mencocokkan jutaan catatan melalui algoritme pencocokan fuzzy kami, atau mengubah data produk yang kompleks melalui teknologi semantik, alat kualitas data Data Ladder memberikan tingkat layanan yang unggul yang tak tertandingi di industri.

Unduh Percobaan Gratis

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.