تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟

سلامت مناسب داده‌ها برای هر کسب و کاری بسیار مهم است. برای مبتدیان، اطمینان از دقیق بودن و به روز بودن داده‌ها و نگه داشتن اطلاعات در سطح بالای کار، وضعیتی خوب را به همراه خواهد داشت. با این حال، تمیزسازی داده‌ها (Data cleaning) نیز بخشی حیاتی از فرایند تجزیه و تحلیل داده‌ها است. اگر داده‌های شما مغایرت یا خطایی داشته باشد، می‌توانید پیش‌بینی کنید که نتایج شما نیز ناقص خواهد بود. حتما نیاز نیست نابغه باشید تا تصور کنید که وقتی بر اساس این بینش تصمیمات مهم مربوط به سازمان را می‌گیرید، چه اشتباهی ممکن است رخ دهد.

در زمینه‌ای مانند بازاریابی، بینش بد می‌تواند به معنای هدر دادن پول در کمپین‌های ضعیف باشد. در زمینه‌ای مانند مراقبت‌های بهداشتی یا علوم، به معنای واقعی کلمه می‌تواند تفاوت بین مرگ و زندگی باشد. در این مقاله، ما دقیقا بررسی خواهیم کرد که تمیزسازی داده چیست و چرا توجه به آن بسیار حیاتی است. همچنین مروری بر مراحل اصلی که باید هنگام تمیزسازی داده‌های خود انجام دهید، ارائه خواهیم داد.

تمیزسازی داده‌ها (Data cleaning) چیست؟

تمیزسازی داده‌ها (که بعضا به عنوان پاکسازی داده‌ها نیز شناخته می‌شوند) یک مرحله بسیار مهم در مراحل تجزیه و تحلیل داده‌ها است. این امر ضروری، که شامل تهیه و اعتبارسنجی داده‌ها است، معمولا قبل از تجزیه و تحلیل اصلی انجام می‌شود. تمیزسازی داده‌ها فقط شامل حذف داده‌های اشتباه نیست، اگرچه این مهم اغلب بخشی از آن می‌باشد. در مبحث تمیزسازی داده‌ها، تمرکز اصلی بیشتر بر روی شناسایی داده‌های جعلی یا rogue data و (در صورت امکان) اصلاح آن‌ها، انجام می‌شود.

“داده‌های جعلی” شامل مواردی مانند داده‌های ناقص، نادرست، بی‌ربط، خراب یا با قالب‌بندی نادرست هستند. این فرایند همچنین شامل تکثیر یا “برداشتن” است که به طور موثر به معنی ادغام یا حذف نقاط داده یکسان می‌باشد.

اما چرا اصلاح این نوع خطاها تا این حد مهم است؟

پاسخ به اندازه کافی ساده است: اگر این کار را نکنید، آن‌ها بر نتایج تجزیه و تحلیل شما تأثیر می‌گذارند. از آنجا که تجزیه و تحلیل داده‌ها معمولا برای اطلاع رسانی تصمیمات کسب و کار مورد استفاده قرار می‌گیرد، نتایج باید دقیق باشند. در این حالت، تنها حذف داده‌های جعلی یا ناقص ایمن‌تر به نظر می‌رسد. اما این مسئله نیز مشکلاتی را ایجاد می‌کند: “یک مجموعه داده ناقص نیز بر نتایج تجزیه و تحلیل شما تأثیر می‌گذارد”. به همین دلیل یکی از اهداف اصلی تمیزسازی داده‌ها، سالم نگه داشتن هر چه بیشتر یک مجموعه داده است. این امر به بهبود قابلیت اطمینان بینش شما، کمک می‌کند.

تمیزسازی داده‌ها نه تنها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها مهم است، همچنین برای مدیریت عمومی کسب و کار (یا “حاکمیت داده“) نیز مهم می‌باشد. منابع، کلان داده‌های پویا بوده و دائما در حال تغییر هستند. بنابراین نگهداری منظم پایگاه‌های داده به شما کمک می‌کند تا همه چیز را حفظ کنید. این مسئله مزایای اضافی دارد که در بخش بعدی به آن‌ها خواهیم پرداخت.

چرا تمیزسازی داده‌ها مهم است؟

یکی از پیشنهادات رایج که در دنیای تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌شنوید این است: “زباله داخل، زباله خارج”. این عبارت، که اغلب توسط تحلیلگران داده استفاده می‌شود، حتی مخفف خاص خود را دارد که به صورت GIGO شناخته می‌شود. اصل GIGO به این معنی است که اگر کیفیت داده‌های شما از سطح پایین‌تری برخوردار باشد، نتایج هرگونه تجزیه و تحلیل با استفاده از این داده‌ها نیز ناقص خواهد بود. حتی اگر هر مرحله دیگر از روند تجزیه و تحلیل داده‌ها را به درستی دنبال کنید، اگر داده‌های شما ناموزون باشد، تفاوتی ایجاد نمی‌کند.

به همین دلیل، اهمیت تمیزسازی داده‌ها، اصلا قابل اغماض نیست. درست مثل ایجاد زیربنایی برای یک ساختمان: کارتان را درست انجام دهید و می‌توانید چیزی محکم و با دوام بسازید. اگر این کار را اشتباه انجام دهید، با چشم خود می‌بینید که ساختمان به زودی فرو خواهد ریخت. به همین دلیل است که تحلیلگران خوب داده ۶۰-۸۰٪ از وقت خود را صرف انجام فعالیت‌های پاکسازی اطلاعات می‌کنند. فراتر از تجزیه و تحلیل داده‌ها، تمیز بودن خوب داده‌ها مزایای دیگری نیز دارد.

نتیجه سخن

تمیزسازی داده‌ها احتمالا مهم‌ترین قسمت در فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها است. سلامت داده‌ها فقط به تجزیه و تحلیل داده‌ها مربوط نمی‌شود. به هر حال نگهداری و به روزرسانی منظم داده‌های شما، امری حیاتی است. استفاده از داده‌های تمیز، بخش اصلی تجزیه و تحلیل داده‌ها و به طور کلی حوزه علم داده است.