Che cos’è la pulizia dei dati?
La pulizia dei dati è il processo di preparazione dei dati per l’analisi, rimuovendo o modificando i dati errati, incompleti, irrilevanti, duplicati o formattati in modo non corretto.
Questi dati di solito non sono necessari o utili quando si tratta di analizzare i dati perché possono ostacolare il processo o fornire risultati imprecisi. Ci sono diversi metodi per la pulizia dei dati a seconda di come sono memorizzati e delle risposte che si cercano.
La pulizia dei dati non consiste semplicemente nel cancellare le informazioni per fare spazio a nuovi dati, ma piuttosto nel trovare un modo per massimizzare l’accuratezza di un set di dati senza necessariamente cancellare le informazioni.
Per esempio, la pulizia dei dati include più azioni che la rimozione dei dati, come la correzione di errori di ortografia e sintassi, la standardizzazione dei set di dati e la correzione di errori come campi vuoti, codici mancanti e l’identificazione di punti di dati duplicati. La pulizia dei dati è considerata un elemento fondamentale delle basi della scienza dei dati, in quanto svolge un ruolo importante nel processo analitico e nella scoperta di risposte affidabili.
Più importante, l’obiettivo della pulizia dei dati è quello di creare set di dati che siano standardizzati e uniformi per consentire agli strumenti di business intelligence e analisi dei dati di accedere facilmente e trovare i dati giusti per ogni query.
Come posso usare la pulizia dei dati?
A prescindere dal tipo di analisi o di visualizzazione dei dati di cui avete bisogno, la pulizia dei dati è un passo fondamentale per garantire che le risposte che generate siano accurate. Quando si raccolgono dati da diversi flussi e con l’input manuale da parte degli utenti, le informazioni possono contenere errori, essere inserite in modo errato o presentare lacune.
La pulizia dei dati aiuta a garantire che le informazioni corrispondano sempre ai campi corretti, rendendo più facile per gli strumenti di business intelligence interagire con i set di dati per trovare informazioni in modo più efficiente. Uno degli esempi più comuni di pulizia dei dati è la sua applicazione nei data warehouse.
Un data warehouse di successo memorizza una varietà di dati provenienti da fonti diverse e li ottimizza per l’analisi prima che venga fatta qualsiasi modellazione. Per fare ciò, le applicazioni di magazzino devono analizzare milioni di punti di dati in entrata per assicurarsi che siano accurati prima che possano essere inseriti nel giusto database, tabella o altra struttura.
Anche le organizzazioni che raccolgono dati direttamente dai consumatori che compilano sondaggi, questionari e moduli usano ampiamente la pulizia dei dati. In questi casi, ciò include il controllo che i dati siano stati inseriti nel campo corretto, che non contengano caratteri non validi e che non ci siano lacune nelle informazioni fornite.
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