എന്തുകൊണ്ടാണ് ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗ് നിർണ്ണായകമായിരിക്കുന്നത്, നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയകളും പരിഹാരങ്ങളും നടപ്പിലാക്കാം

ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗ്: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ എങ്ങനെ വൃത്തിയാക്കാം

ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നതിനാൽ, മോശം ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം പല ബിസിനസ്സ് നേതാക്കളുടെയും വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആശങ്കയാണ്. ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളുടെ ടീം - അത് വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സൃഷ്ടിക്കുമെന്ന് കരുതപ്പെടുന്നു - അവരുടെ സമയത്തിന്റെ 80% ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാനും തയ്യാറാക്കാനും ചെലവഴിക്കുന്നു, കൂടാതെ സമയം 20% മാത്രം യഥാർത്ഥ വിശകലനം നടത്താൻ അവശേഷിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഡാറ്റ നിലവാരം സ്വമേധയാ സാധൂകരിക്കേണ്ടതിനാൽ ടീമിന്റെ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയിൽ ഇത് വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു.

84% സിഇഒമാരും തങ്ങളുടെ തീരുമാനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെക്കുറിച്ച് ആശങ്കാകുലരാണ്.

ഗ്ലോബൽ സിഇഒ ഔട്ട്ലുക്ക്, ഫോർബ്സ് ഇൻസൈറ്റ് & കെപിഎംജി

അത്തരം പ്രശ്നങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിച്ചതിന് ശേഷം, ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുന്നതിനും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ്, ലളിതവും കൂടുതൽ കൃത്യവുമായ മാർഗ്ഗം ഓർഗനൈസേഷനുകൾ തേടുന്നു. ഈ ബ്ലോഗിൽ, ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ചില അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങളും നിങ്ങൾക്ക് അവ എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ നോക്കും.

എന്താണ് ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗ്?

ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗ് എന്നത് ഒരു വിശാലമായ പദമാണ്, അത് ഏത് ഉദ്ദേശിച്ച ആവശ്യത്തിനും ഡാറ്റ ഉപയോഗയോഗ്യമാക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. എല്ലാ വ്യത്യസ്‌ത സ്രോതസ്സുകളിലുടനീളം സ്ഥിരമായ കാഴ്‌ച നേടുന്നതിന് ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്നും സ്റ്റാൻഡേർഡ് മൂല്യങ്ങളിൽ നിന്നുമുള്ള തെറ്റായതും അസാധുവായതുമായ വിവരങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരം പരിഹരിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണിത്. പ്രക്രിയയിൽ സാധാരണയായി ഇനിപ്പറയുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

  1. നീക്കം ചെയ്ത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക - ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ഫീൽഡുകളിൽ പലപ്പോഴും ലീഡിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ട്രെയ്‌സിംഗ് പ്രതീകങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ വിരാമചിഹ്നങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അവ ഉപയോഗശൂന്യവും മികച്ച വിശകലനത്തിനായി (സ്‌പെയ്‌സുകൾ, പൂജ്യങ്ങൾ, സ്ലാഷുകൾ മുതലായവ) മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുകയോ നീക്കം ചെയ്യുകയോ വേണം. 
  2. പാഴ്സ് ചെയ്ത് ലയിപ്പിക്കുക - ചിലപ്പോൾ ഫീൽഡുകളിൽ സംഗ്രഹിച്ച ഡാറ്റ ഘടകങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, the വിലാസം ഫീൽഡ് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു തെരുവ് നമ്പർതെരുവിന്റെ പേര്വികാരങ്ങൾഅവസ്ഥ, മുതലായവ. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, സംഗ്രഹിച്ച ഫീൽഡുകൾ പ്രത്യേക കോളങ്ങളായി പാഴ്‌സ് ചെയ്യണം, അതേസമയം ഡാറ്റയുടെ മികച്ച കാഴ്‌ച ലഭിക്കുന്നതിന് ചില കോളങ്ങൾ ഒന്നിച്ച് ലയിപ്പിക്കണം - അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തിന് പ്രവർത്തിക്കുന്ന എന്തെങ്കിലും.
  3. ഡാറ്റ തരങ്ങൾ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുക - ട്രാൻസ്ഫോർമിംഗ് പോലുള്ള ഒരു ഫീൽഡിന്റെ ഡാറ്റ തരം മാറ്റുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു ഫോൺ നമ്പർ മുമ്പ് ഉണ്ടായിരുന്ന ഫീൽഡ് സ്ട്രിംഗ് ലേക്ക് അക്കം. ഫീൽഡിലെ എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും കൃത്യവും സാധുതയുള്ളതുമാണെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. 
  4. പാറ്റേണുകൾ സാധൂകരിക്കുക - ചില ഫീൽഡുകൾ സാധുവായ പാറ്റേൺ അല്ലെങ്കിൽ ഫോർമാറ്റ് പിന്തുടരേണ്ടതാണ്. അതിനായി, ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗ് പ്രക്രിയ നിലവിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ അവയെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ദി യുഎസ് ഫോൺ അക്കം പാറ്റേൺ പിന്തുടരുന്നു: AAA-BBB-CCCC
  5. ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യുക - ഡാറ്റാ ഫീൽഡുകളിൽ പലപ്പോഴും കൂടുതൽ മൂല്യം ചേർക്കാത്ത വാക്കുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ, ശബ്ദം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC' എന്നീ കമ്പനികളുടെ പേരുകൾ പരിഗണിക്കുക. എല്ലാ കമ്പനി പേരുകളും ഒരുപോലെയാണ്, എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ വിശകലന പ്രക്രിയകൾക്ക് അവ അദ്വിതീയമായി കണക്കാക്കാം, കൂടാതെ Inc., LLC, Incorporated തുടങ്ങിയ വാക്കുകൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തും.
  6. തനിപ്പകർപ്പുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡാറ്റ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക - ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ സാധാരണയായി ഒരേ എന്റിറ്റിക്കായി ഒന്നിലധികം റെക്കോർഡുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ നാമങ്ങളിലെ ചെറിയ വ്യതിയാനങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ കസ്റ്റമർ ഡാറ്റാബേസിൽ ഒന്നിലധികം എൻട്രികൾ ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ ടീമിനെ നയിച്ചേക്കാം. വൃത്തിയുള്ളതും നിലവാരമുള്ളതുമായ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ അദ്വിതീയ റെക്കോർഡുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കണം - ഓരോ എന്റിറ്റിക്കും ഒരു റെക്കോർഡ്. 

ഘടനാപരമായതും ഘടനയില്ലാത്തതുമായ ഡാറ്റ

ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റയുടെ ഒരു ആധുനിക വശം, ഒരു സംഖ്യാ ഫീൽഡിലേക്കോ വാചക മൂല്യത്തിലേക്കോ അത് പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല എന്നതാണ്. ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയാണ് കമ്പനികൾ സാധാരണയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് - പരിമിതം എളുപ്പത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകളോ പട്ടികകളോ പോലുള്ള പ്രത്യേക ഫോർമാറ്റുകളിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ. എന്നിരുന്നാലും, ബിസിനസുകൾ ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റയുമായി കൂടുതൽ കൂടുതൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു... ഇതാണ് ഗുണപരമായ ഡാറ്റ.

ടെക്സ്റ്റ്, ഓഡിയോ, വീഡിയോ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള സ്വാഭാവിക ഭാഷയാണ് ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുടെ ഉദാഹരണം. ഓൺലൈൻ റിവ്യൂകളിൽ നിന്ന് ബ്രാൻഡ് വികാരം ശേഖരിക്കുക എന്നതാണ് മാർക്കറ്റിംഗിലെ പൊതുവായ ഒന്ന്. സ്റ്റാർ ഓപ്‌ഷൻ ഘടനാപരമായതാണ് (ഉദാ. സ്‌കോർ 1 മുതൽ 5 വരെ നക്ഷത്രങ്ങൾ), എന്നാൽ അഭിപ്രായം ഘടനാരഹിതമാണ്, കൂടാതെ ഗുണപരമായ ഡാറ്റ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലൂടെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യണം (NLP) വികാരത്തിന്റെ അളവ് മൂല്യം രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ.

ക്ലീൻ ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കാം?

നിങ്ങളുടെ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലേക്കുള്ള എല്ലാ എൻട്രി പോയിന്റുകളും ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുകയും ഡാറ്റ ശരിയായി നൽകിയിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ അവ പ്രോഗ്രാമാറ്റിക് ആയി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ക്ലീൻ ഡാറ്റ ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ മാർഗം. ഇത് പല തരത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും:

  • ആവശ്യമായ ഫീൽഡുകൾ - ഒരു ഫോം അല്ലെങ്കിൽ സംയോജനം നിർദ്ദിഷ്ട ഫീൽഡുകൾ കടന്നുപോകണമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
  • ഫീൽഡ് ഡാറ്റ തരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു - തിരഞ്ഞെടുക്കലിനായി പരിമിതമായ ലിസ്‌റ്റുകൾ നൽകൽ, ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പതിവ് എക്‌സ്‌പ്രഷനുകൾ, ശരിയായ ഫോർമാറ്റിലേക്കും സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന തരത്തിലേക്കും ഡാറ്റയെ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് ശരിയായ ഡാറ്റാ തരങ്ങളിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുക.
  • മൂന്നാം കക്ഷി സേവന സംയോജനം - വിലാസത്തെ സാധൂകരിക്കുന്ന ഒരു വിലാസ ഫീൽഡ് പോലെ, ഡാറ്റ ശരിയായി സംഭരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ മൂന്നാം കക്ഷി ടൂളുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് സ്ഥിരവും ഗുണനിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റ നൽകാൻ കഴിയും.
  • മൂല്യനിർണ്ണയം - നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾ അവരുടെ ഫോൺ നമ്പറോ ഇമെയിൽ വിലാസമോ സാധൂകരിക്കുന്നത് കൃത്യമായ ഡാറ്റ സംഭരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും.

ഒരു എൻട്രി പോയിന്റ് ഒരു ഫോം മാത്രമായിരിക്കണമെന്നില്ല, അത് ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ഡാറ്റ കൈമാറുന്ന എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കുമിടയിലുള്ള കണക്ടർ ആയിരിക്കണം. ശുദ്ധമായ ഡാറ്റ സംഭരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കിടയിൽ ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനും രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനും ലോഡ് (ഇടിഎൽ) ചെയ്യാനും കമ്പനികൾ പലപ്പോഴും പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രകടനം നടത്താൻ കമ്പനികളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു ഡാറ്റ കണ്ടെത്തൽ എല്ലാ എൻട്രി പോയിന്റുകളും, പ്രോസസ്സിംഗ് പോയിന്റുകളും, അവരുടെ നിയന്ത്രണത്തിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗ പോയിന്റുകളും രേഖപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഓഡിറ്റുകൾ. സുരക്ഷാ മാനദണ്ഡങ്ങളും സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങളും പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഇത് നിർണായകമാണ്.

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ എങ്ങനെ വൃത്തിയാക്കാം?

ശുദ്ധമായ ഡാറ്റ ഉള്ളത് ഒപ്റ്റിമൽ ആയിരിക്കുമെങ്കിലും, ലെഗസി സിസ്റ്റങ്ങളും ഡാറ്റ ഇറക്കുമതി ചെയ്യുന്നതിനും പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിനുമുള്ള അയഞ്ഞ അച്ചടക്കവും പലപ്പോഴും നിലവിലുണ്ട്. ഇത് ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണത്തെ മിക്ക മാർക്കറ്റിംഗ് ടീമുകളുടെയും പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഭാഗമാക്കുന്നു. ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കൽ പ്രക്രിയകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന പ്രക്രിയകൾ ഞങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു. നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന് ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കൽ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഓപ്ഷണൽ വഴികൾ ഇതാ:

ഓപ്ഷൻ 1: ഒരു കോഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു

പൈത്തൺ ഒപ്പം R ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കോഡിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾക്കായി സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന രണ്ട് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളാണ്. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ സ്വഭാവമനുസരിച്ച് അൽഗോരിതം ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാൻ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എഴുതുന്നത് പ്രയോജനകരമാണെന്ന് തോന്നാം, എന്നിരുന്നാലും, കാലക്രമേണ ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ നിലനിർത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. മാത്രമല്ല, ഈ സമീപനത്തിലെ ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളി, പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങൾ ഹാർഡ്-കോഡ് ചെയ്യുന്നതിനുപകരം, വിവിധ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സാമാന്യവൽക്കരിച്ച പരിഹാരം കോഡ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്. 

ഓപ്ഷൻ 2: പ്ലാറ്റ്ഫോം ഇന്റഗ്രേഷൻ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്

പല പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും പ്രോഗ്രമാറ്റിക് അല്ലെങ്കിൽ കോഡ്‌ലെസ്സ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു കണക്റ്ററുകൾ ശരിയായ ഫോർമാറ്റിൽ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കിടയിൽ ഡാറ്റ നീക്കാൻ. ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഓട്ടോമേഷൻ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ജനപ്രീതി നേടുന്നു, അതിനാൽ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾക്ക് അവരുടെ കമ്പനിയുടെ ടൂൾസെറ്റുകൾക്കിടയിൽ എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാനാകും. ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ഡാറ്റ ഇറക്കുമതി ചെയ്യുന്നതിനോ അന്വേഷിക്കുന്നതിനോ എഴുതുന്നതിനോ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ട്രിഗർ ചെയ്‌തതോ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്‌തതോ ആയ പ്രക്രിയകൾ ഈ ഉപകരണങ്ങൾ പലപ്പോഴും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ചില പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ, പോലെ റോബോട്ടിക് പ്രോസസ് ഓട്ടോമേഷൻ (RPA) പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾക്ക്, ഡാറ്റ സംയോജനം ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോൾ സ്‌ക്രീനുകളിൽ ഡാറ്റ നൽകാനും കഴിയും.

ഓപ്ഷൻ 3: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്

യഥാർത്ഥ-ലോക ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വളരെ വൈവിധ്യപൂർണ്ണമാണ്, കൂടാതെ ഫീൽഡുകളിൽ നേരിട്ടുള്ള നിയന്ത്രണങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് കൃത്യമല്ലാത്ത ഫലങ്ങൾ നൽകും. ഇവിടെയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) വളരെ സഹായകരമാകും. ശരിയായതും സാധുതയുള്ളതും കൃത്യവുമായ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള പരിശീലന മോഡലുകൾ, തുടർന്ന് ഇൻകമിംഗ് റെക്കോർഡുകളിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് അപാകതകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാനും ശുദ്ധീകരണ അവസരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും സഹായിക്കും.

ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗ് സമയത്ത് AI ഉപയോഗിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന ചില പ്രക്രിയകൾ ചുവടെ സൂചിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു:

  • ഒരു നിരയിലെ അപാകതകൾ കണ്ടെത്തുന്നു.
  • തെറ്റായ റിലേഷണൽ ഡിപൻഡൻസികൾ തിരിച്ചറിയുന്നു.
  • ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡുകൾ ക്ലസ്റ്ററിങ്ങിലൂടെ കണ്ടെത്തുന്നു.
  • കണക്കാക്കിയ സാധ്യതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മാസ്റ്റർ റെക്കോർഡുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.

ഓപ്ഷൻ 4: സെൽഫ് സർവീസ് ഡാറ്റ ക്വാളിറ്റി ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്

ചില വെണ്ടർമാർ ടൂളുകളായി പാക്കേജുചെയ്‌ത വിവിധ ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാര ഫംഗ്‌ഷനുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണ സോഫ്റ്റ്വെയർ. വ്യത്യസ്‌ത സ്രോതസ്സുകളിലുടനീളം ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിംഗ്, ക്ലീൻ ചെയ്യൽ, സ്റ്റാൻഡേർഡൈസ് ചെയ്യൽ, പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ, ലയിപ്പിക്കൽ എന്നിവയ്‌ക്കായി അവർ വ്യവസായ പ്രമുഖവും ഉടമസ്ഥതയിലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. അത്തരം ഉപകരണങ്ങൾക്ക് പ്ലഗ്-ആൻഡ്-പ്ലേ ആയി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും കൂടാതെ മറ്റ് സമീപനങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഓൺബോർഡിംഗ് സമയം ആവശ്യമാണ്. 

ഡാറ്റ ലാഡർ

ഒരു ഡാറ്റ വിശകലന പ്രക്രിയയുടെ ഫലങ്ങൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം പോലെ മികച്ചതാണ്. ഇക്കാരണത്താൽ, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരത്തിന്റെ വെല്ലുവിളികൾ മനസിലാക്കുകയും ഈ പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സൊല്യൂഷൻ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വൃത്തിയുള്ളതും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആയി നിലനിർത്താനും ഉദ്ദേശിച്ച ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാനും സഹായിക്കും. 

പൊരുത്തമില്ലാത്തതും അസാധുവായതുമായ മൂല്യങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കാനും പാറ്റേണുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കാനും സാധൂകരിക്കാനും എല്ലാ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിലുടനീളം ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് കാഴ്‌ച നേടാനും, ഉയർന്ന ഡാറ്റ നിലവാരം, കൃത്യത, ഉപയോഗക്ഷമത എന്നിവ ഉറപ്പാക്കാനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ഫീച്ചറുകളാൽ സമ്പന്നമായ ടൂൾകിറ്റ് ഡാറ്റ ലാഡർ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഡാറ്റ ലാഡർ - ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയർ

കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ ലാഡർ സന്ദർശിക്കുക