АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

Анализ качества данных: как оценить и при необходимости исправить данные?

Важным этапом при анализе данных является сбор и дальнейшая обработка информации. Идеально, когда данные точные, полные, не дублируются, не содержат ошибок. Как оценить качество собранных данных и при необходимости исправить их?

Качество данных

В этой статье мы будем говорить о качестве данных, необходимых для BI-анализа (или бизнес-анализа). Только на основе качественных данных можно построить корректные отчеты, сделать верный анализ, провести предикативную аналитику (прогнозирование).

В случае, если данные не прошли обработку, их использование не только не принесет ощутимых результатов, но и может навредить бизнесу. На основе неточных, неактуальных, ошибочных данных получится сделать такие же неточные и неверные выводы и прогнозы. А значит, принять неверные решения, которые могут негативно сказаться на деятельности компании.

Обработка данных процессами Data Quality

Для начала нужно в общем определить, насколько ваши данные подходят для анализа – оценить их актуальность, полноту, точность и пр.
С какими проблемами можно столкнуться на этапе анализа качества данных?

— Дублирование данных;

— Отсутствие унификации (стандарта)

— Ошибки;

— Противоречия;

— Нехватка или избыток информации

Сегодня big data для анализа больших данных использует специальные системы, программные решения. После такого анализа и повышения качества данных создаются эталонные значения. Обработку данных можно разделить на несколько процессов:

— Профилирование. С помощью него мы определяем, насколько данные подходят для анализа, достаточно ли существующей информации? Определяем ее качество и полноту.

— Стандартизация. Помогает привести данные к единому формату, унифицировать их. А значит, уменьшить потенциальную противоречивость данных при анализе.

— Очистка. На этапе очистки выявляются и при возможности исправляются различные ошибки в существующих данных, устраняются неточности в данных.

— Обогащение данных. Этот процесс подразумевает добавление новых данных, необходимых для будущего анализа. Или таких данных, которые необязательны, но могут сделать анализ более полным и глубоким. Например, если у вас есть имя и телефон клиента, то можно по коду телефона определить город проживания и добавить эти данные в анализ.

— Дедупликация. Тоже важный процесс в обработке данных перед их анализом. Дедупликация помогает выявить избыточные данные и объединить их в одну запись. Например, если в базе данных содержится два Ивана Иванова, но телефоны у них разные, то автоматически будет сохранен номер, который был добавлен позже.

Один из продуктов для обработки данных – программное решение Alteryx. Эта программа предлагает простое управление потоками данных, соединение данных из разных источников, обогащение данных, их подготовка к использованию в BI-системах для анализа (например, Tableau). При этом у Alteryx есть отличное преимущество – это возможность мощной предсказательной аналитики.

Анализируйте ваши данные быстро, легко и красиво!

 

 

Нам доверяют: 

 

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.