Hvad er datarengøring?
Datarengøring er en proces, hvor data forberedes til analyse ved at fjerne eller ændre data, der er ukorrekte, ufuldstændige, irrelevante, duplikerede eller forkert formaterede.
Disse data er normalt ikke nødvendige eller nyttige, når det drejer sig om at analysere data, fordi de kan hindre processen eller give unøjagtige resultater. Der findes flere metoder til rensning af data afhængigt af, hvordan de er lagret sammen med de svar, der søges.
Datarengøring handler ikke blot om at slette oplysninger for at gøre plads til nye data, men snarere om at finde en måde at maksimere et datasæts nøjagtighed uden nødvendigvis at slette oplysninger.
For det første omfatter datarengøring flere handlinger end at fjerne data, såsom at rette stave- og syntaksfejl, standardisere datasæt og korrigere fejl såsom tomme felter, manglende koder og identificere dobbelte datapunkter. Datarensning anses for at være et grundlæggende element i datalogiens grundprincipper, da det spiller en vigtig rolle i den analytiske proces og afdækning af pålidelige svar.
Det vigtigste er, at målet med datarensning er at skabe datasæt, der er standardiserede og ensartede, så business intelligence- og dataanalyseværktøjer nemt kan få adgang til og finde de rigtige data til hver forespørgsel.
Hvordan kan jeg bruge datarensning?
Uanset hvilken type analyse eller datavisualiseringer du har brug for, er datarensning et vigtigt skridt for at sikre, at de svar, du genererer, er nøjagtige. Når data indsamles fra flere strømme og med manuel indtastning fra brugere, kan oplysningerne bære fejl, være forkert indtastet eller have huller.
Datarengøring hjælper med at sikre, at oplysningerne altid passer til de korrekte felter, samtidig med at det bliver lettere for business intelligence-værktøjer at interagere med datasæt for at finde oplysninger mere effektivt. Et af de mest almindelige eksempler på datarengøring er anvendelsen i datawarehouses.
Et vellykket datawarehouse gemmer en række data fra forskellige kilder og optimerer dem til analyse, før der foretages nogen form for modellering. For at gøre dette skal warehouse-applikationer gennemgå millioner af indgående datapunkter for at sikre, at de er korrekte, før de kan placeres i den rigtige database, tabel eller anden struktur.
Organisationer, der indsamler data direkte fra forbrugere, der udfylder undersøgelser, spørgeskemaer og formularer, bruger også datarensning i stor udstrækning. I deres tilfælde omfatter dette kontrol af, at dataene blev indtastet i det korrekte felt, at de ikke indeholder ugyldige tegn, og at der ikke er huller i de afgivne oplysninger.
Se det i praksis:
Udforsk Dashboard