การทำความสะอาดข้อมูล (หรือ) Data Cleansing
การทำความสะอาดข้อมูลนั้นมีบทบาทสำคัญต่อการได้มาซึ่งข้อมูลที่เที่ยงตรงและสม่ำเสมอที่สุด และผลลัพธ์ที่มีข้อมูลเชิงลึก กระบวนการนี้จะประกอบด้วยการตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดที่นำเสนอภายในฐานข้อมูลเพื่อลบหรืออัปเดตข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ไม่ถูกต้อง ซ้ำซ้อน และไม่สอดคล้อง
ฟีเจอร์ของเครื่องมือทำความสะอาดข้อมูล
การเลือกเครื่องมือทำความสะอาดข้อมูลที่มีเป็นจำนวนมากในท้องตลาดนั้นเป็นงานที่น่าเบื่อหน่าย เครื่องมือทำความสะอาดข้อมูลที่ดีควรมีฟีเจอร์ส่วนใหญ่หรือทั้งหมดนี้เป็นอย่างน้อย:
สนับสนุนข้อมูลหลากหลายประเภทและรูปแบบเพื่อช่วยในการนำเข้าและส่งออกข้อมูลไปยังจุดหมายปลายทางที่หลากหลาย
การตรวจสอบข้อมูลและระบุข้อมูลที่มีปัญหา
ช่วยขจัดข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่เที่ยงตรง ไม่สม่ำเสมอ ไม่ครบถ้วน ล้าสมัย และซ้ำซ้อน
รักษาความเป็นมาของข้อมูล
เชื่อมต่อและผนวกรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
ให้ความสามารถในการเพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูล
กำหนดเวลาและทำให้งานแก้ไขข้อมูลเป็นอัตโนมัติ
รักษาความถูกต้องสมบูรณ์ของข้อมูล
การทำความสะอาดข้อมูลใน Zoho DataPrep
Zoho DataPrep เป็นซอฟต์แวร์การแก้ไขข้อมูลบนระบบคลาวด์ขั้นสูงแบบบริการตนเองที่ช่วยทำให้การแก้ไขข้อมูลขององค์กรเป็นไปโดยอัตโนมัติ ขณะที่ลดต้นทุนและเวลาในการแก้ไขข้อมูล
Zoho DataPrep ทำงานอย่างไร
เครื่องมือทำความสะอาดข้อมูลบนระบบคลาวด์ที่ไม่ต้องทำการตั้งค่าหรือติดตั้ง
การผสานรวมที่พร้อมใช้งานได้ทันทีด้วยการเชื่อมต่อกับแหล่งที่มาข้อมูลมากกว่า 50 รายการ
การเชื่อมต่อในตัวเพื่อทำให้การส่งออกข้อมูลเป็นอัตโนมัติไปยังปลายทางข้อมูลมากกว่า 30 รายการ
การตรวจสอบข้อมูลอัตโนมัติและให้คำแนะนำในการแก้ไขข้อมูล
ตั้งค่าไปป์ไลน์ข้อมูลอัตโนมัติแบบครบวงจร
การแปลงโดยใช้ AI ที่ยังช่วยเสริมความสมบูรณ์ของข้อมูล
เก็บรักษาสายข้อมูลเพื่อติดตามทุกขั้นตอนของกิจกรรมการแก้ไขข้อมูลและทำให้เป็นอัตโนมัติ
การควบคุมการเข้าถึงแบบละเอียดทั่วทั้งองค์กรเพื่อการทำงานร่วมกันด้านข้อมูลที่ปลอดภัย
การใช้งานการทำความสะอาดข้อมูล
การทำความสะอาดข้อมูลนั้นเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องจัดการกับข้อมูลปริมาณมาก นี่เป็นตัวอย่างการใช้งานที่สำคัญที่การทำความสะอาดข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็น
การวิเคราะห์ขั้นสูง
การแก้ไขข้อมูลจะช่วยปรับปรุงคุณภาพข้อมูล ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเที่ยงตรงและความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์
Machine Learning
ข้อมูลที่ไม่สม่ำเสมอ สูญหาย และผิดปกติจากโมเดล Machine Learning การแก้ไขข้อมูลของคุณก่อนการฝึกโมเดลของคุณนั้นสำคัญต่อความสำเร็จของโมเดล Machine Learning ของคุณ
การทำคลังข้อมูล
ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลในคลังข้อมูลของคุณ การแก้ไขข้อมูลนั้นเป็นขั้นตอนที่จำเป็นต้องทำก่อนการเก็บข้อมูลลงในคลัง เพื่อให้ผู้ใช้คลังข้อมูลทุกคนมีข้อมูลที่มีคุณภาพ
การย้ายข้อมูล
ระหว่างที่ย้ายข้อมูลจากแอปพลิเคชันหนึ่งไปยังอีกแอปพลิเคชันหนึ่ง ให้กรองข้อมูลที่ผิดพลาด ซ้ำซ้อน และไม่เกี่ยวข้องออกไป เพื่อให้ข้อมูลในแอปพลิเคชันเป้าหมายมีคุณภาพสูง
“Zoho DataPrep ลดเวลาในการแก้ไขและนำเข้าข้อมูลจากหลายๆ ชั่วโมงเหลือเพียงไม่กี่นาที ผมช่วยให้ลูกค้าติดตามข้อมูลสถิติที่สำคัญได้ดียิ่งขึ้น เพราะตอนนี้ผมมีวิธีนำเข้าข้อมูลบุคคลที่สามแบบอัตโนมัติ”
Bob Sullivan JD
COO ของ Vector Solutions