Data cleansing là gì?

Data cleansing (data cleaning, data scrubbing) đều có nghĩa là làm sạch dữ liệu, hay xóa dữ liệu. Đây là quá trình sửa dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, trùng lặp hoặc có những lỗi khác trong một bộ dữ liệu. Nó liên quan đến việc xác định những lỗi xảy ra với dữ liệu và sau đó người dùng tiến hành thay đổi, cập nhật hoặc xóa dữ liệu để sửa chúng.

Làm sạch dữ liệu sẽ giúp cải thiện chất lượng dữ liệu và giúp cung cấp những thông tin đầy đủ, chính xác, nhất quán và đáng tin cậy hơn cho việc đưa ra quyết định trong một doanh nghiệp, tổ chức.

Làm sạch dữ liệu là một phần rất quan trọng của quy trình quản lý dữ liệu tổng thể và cũng là một trong những thành phần cốt lõi của công việc chuẩn bị dữ liệu nhằm chuẩn bị sẵn sàng các bộ dữ liệu để sử dụng trong các ứng dụng khoa học dữ liệu và kinh doanh thông minh (BI). Nó thường được thực hiện bởi các nhà phân tích và kỹ sư chất lượng dữ liệu hoặc các chuyên gia quản lý dữ liệu khác.

Tuy nhiên, các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích BI và người dùng doanh nghiệp cũng có thể làm sạch dữ liệu hoặc tham gia vào quá trình làm sạch dữ liệu cho những loại ứng dụng của riêng họ. Data cleansing (data cleaning, data scrubbing) dần trở thành một phần không thể thiếu của quá trình sử dụng và phân tích dữ liệu.

Data cleansing vs data cleaning vs data scrubbing

Data cleansing hay data cleaning hay data scrubbing (xóa dữ liệu) thường được sử dụng để thay thế cho nhau. Đối với hầu hết các quy trình, chúng được coi là giống nhau. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, việc xóa dữ liệu được xem như một yếu tố làm sạch dữ liệu, cụ thể liên quan đến việc loại bỏ dữ liệu trùng lặp, xấu, không cần thiết hoặc đã quá cũ khỏi các tập dữ liệu.

Data scrubbing - xóa dữ liệu cũng có một ý nghĩa khác liên quan đến lưu trữ dữ liệu. Trong bối cảnh đó, đây là một chức năng tự động kiểm tra các ổ đĩa và hệ thống lưu trữ để đảm bảo có thể đọc được dữ liệu mà chúng chứa và để xác định bất kỳ thành phần hoặc dữ liệu xấu nào.

Tại sao dữ liệu sạch lại quan trọng?

Hoạt động kinh doanh và đưa ra những quyết định quan trọng ngày càng dựa nhiều vào dữ liệu khi các tổ chức tìm cách sử dụng phân tích dữ liệu để giúp cải thiện hiệu quả kinh doanh và đạt được lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ. Do đó, dữ liệu sạch là điều bắt buộc đối với các nhóm khoa học dữ liệu và BI, giám đốc điều hành doanh nghiệp, giám đốc tiếp thị, đại diện bán hàng và nhân viên vận hành. Điều đó đặc biệt đúng trong ngành bán lẻ, dịch vụ tài chính và các ngành sử dụng nhiều dữ liệu khác, nhưng nó cũng áp dụng cho các tổ chức, cả lớn và nhỏ.

Nếu dữ liệu không được làm sạch đúng cách, hồ sơ khách hàng và dữ liệu kinh doanh khác có thể không chính xác và các ứng dụng phân tích có thể cung cấp thông tin sai. Điều đó có thể dẫn đến các quyết định kinh doanh thiếu sót, các chiến lược sai lầm, các cơ hội bị bỏ lỡ và gặp phải các vấn đề về hoạt động, và cuối cùng có thể làm tăng chi phí, giảm doanh thu và lợi nhuận. IBM ước tính rằng các vấn đề về chất lượng dữ liệu đã tiêu tốn của các tổ chức ở Hoa Kỳ tổng cộng 3,1 nghìn tỷ USD vào năm 2016.

Các bước làm sạch dữ liệu là gì?

Các phương pháp làm sạch dữ liệu của các tổ chức sẽ có những điểm khác nhau tùy theo nhu cầu thực tiễn của họ cũng như những sự ràng buộc cụ thể của tập hợp dữ liệu. Tuy nhiên, hầu hết các bước data cleansing - làm sạch dữ liệu đều tuân theo một khung tiêu chuẩn:

• Xác định các giá trị dữ liệu quan trọng bạn cần cho việc phân tích của mình.
• Thu thập dữ liệu bạn cần, sau đó sắp xếp và tổ chức dữ liệu đó.
• Xác định các giá trị trùng lặp hoặc không liên quan và loại bỏ chúng.
• Tìm kiếm các giá trị còn thiếu và điền vào để bạn có tập dữ liệu hoàn chỉnh.
• Sửa bất kỳ lỗi cấu trúc hoặc lặp lại nào còn lại trong bộ dữ liệu.
• Xác định các giá trị ngoại lệ và loại bỏ chúng để chúng không cản trở quá trình phân tích của bạn.
• Xác thực tập dữ liệu của bạn để đảm bảo tập dữ liệu sẵn sàng cho việc chuyển đổi và phân tích dữ liệu.

• Khi tập hợp đã được xác thực, hãy thực hiện chuyển đổi và phân tích của bạn.

Theo định kỳ, bạn nên đánh giá các quy trình làm sạch dữ liệu của mình và điều chỉnh nó khi cần thiết. Mặc dù mỗi tập dữ liệu là duy nhất, nhưng điều quan trọng là phải phát triển một quy trình được tiêu chuẩn hóa phần nào để nhóm quản lý dữ liệu của bạn sử dụng làm điểm bắt đầu. Điều này sẽ đảm bảo không có bước làm sạch dữ liệu quan trọng nào vô tình bị bỏ qua trong khi vẫn cung cấp đủ tính linh hoạt để điều chỉnh khung khi cần.

Xóa dữ liệu có thể khắc phục những loại lỗi dữ liệu nào?

Làm sạch dữ liệu giải quyết một loạt lỗi và sự cố trong bộ dữ liệu, bao gồm dữ liệu không chính xác, không hợp lệ, không tương thích và bị hỏng. Một số vấn đề đó là do lỗi của con người trong quá trình nhập dữ liệu, trong khi những vấn đề khác là do việc sử dụng các cấu trúc, định dạng và thuật ngữ dữ liệu khác nhau trong các hệ thống riêng biệt trong toàn tổ chức.

Các loại sự cố thường được khắc phục bởi quy trình làm sạch dữ liệu bao gồm:

• Lỗi chính tả và dữ liệu không hợp lệ hoặc bị thiếu. Làm sạch dữ liệu sửa các lỗi cấu trúc khác nhau trong tập dữ liệu. Ví dụ: bao gồm lỗi chính tả và các lỗi đánh máy khác, nhập sai số, lỗi cú pháp và thiếu giá trị, chẳng hạn như các trường trống hoặc rỗng nên chứa dữ liệu.
• Dữ liệu không nhất quán. Tên, địa chỉ và các thuộc tính khác thường được định dạng khác nhau giữa các hệ thống. Ví dụ: một bộ dữ liệu có thể bao gồm tên đệm viết tắt của khách hàng, trong khi một bộ dữ liệu khác thì không. Các yếu tố dữ liệu như thuật ngữ và số nhận dạng cũng có thể khác nhau. Làm sạch dữ liệu giúp đảm bảo rằng dữ liệu nhất quán để có thể phân tích chính xác.
• Dữ liệu trùng lặp. Làm sạch dữ liệu xác định các bản ghi trùng lặp trong tập dữ liệu và loại bỏ hoặc hợp nhất chúng thông qua việc sử dụng các biện pháp chống trùng lặp. Ví dụ: khi dữ liệu từ hai hệ thống được kết hợp, các mục nhập dữ liệu trùng lặp có thể được đối chiếu để tạo các bản ghi đơn lẻ.
• Dữ liệu không liên quan. Một số dữ liệu -- ví dụ: giá trị ngoại lai hoặc mục nhập lỗi thời - có thể không liên quan đến các ứng dụng phân tích và có thể làm sai lệch kết quả của chúng. Làm sạch dữ liệu sẽ loại bỏ dữ liệu dư thừa khỏi các bộ dữ liệu, giúp hợp lý hóa việc chuẩn bị dữ liệu và giảm lượng tài nguyên lưu trữ và xử lý dữ liệu cần thiết.

Đặc điểm của dữ liệu sạch

Các đặc điểm và thuộc tính dữ liệu khác nhau được sử dụng để đo lường độ sạch và chất lượng tổng thể của các tập dữ liệu, bao gồm:

• Sự chính xác
• Sự đầy đủ
• Tính nhất quán
• Sự chính trực
• Kịp thời
• Tính đồng nhất
• Hiệu lực

Các nhóm quản lý dữ liệu tạo các chỉ số chất lượng dữ liệu để theo dõi các đặc điểm đó, cũng như những thứ như tỷ lệ lỗi và tổng số lỗi trong tập dữ liệu. Nhiều người cũng cố gắng tính toán tác động kinh doanh của các vấn đề về chất lượng dữ liệu và giá trị kinh doanh tiềm năng của việc khắc phục chúng, một phần thông qua các cuộc khảo sát và phỏng vấn các giám đốc điều hành doanh nghiệp.

Lợi ích của việc làm sạch dữ liệu hiệu quả

Thực hiện tốt, làm sạch dữ liệu sẽ cung cấp các lợi ích trong việc quản lý dữ liệu và kinh doanh như sau:

• Cải thiện việc ra quyết định. Với dữ liệu chính xác hơn, các ứng dụng phân tích có thể tạo ra kết quả tốt hơn. Điều đó cho phép các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt hơn về chiến lược và hoạt động kinh doanh, cũng như những vấn đề như chăm sóc bệnh nhân và các chương trình của chính phủ.
• Tiếp thị và bán hàng hiệu quả hơn. Dữ liệu khách hàng thường sai, không nhất quán hoặc lỗi thời. Dọn dẹp dữ liệu trong hệ thống quản lý quan hệ khách hàng và bán hàng giúp nâng cao hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị và nỗ lực bán hàng.
• Hiệu suất hoạt động tốt hơn. Dữ liệu sạch, chất lượng cao giúp các tổ chức tránh được tình trạng thiếu hàng tồn kho, giao hàng khó khăn và các vấn đề kinh doanh khác có thể dẫn đến chi phí cao hơn, doanh thu thấp hơn và mối quan hệ với khách hàng bị tổn hại.
• Tăng cường sử dụng dữ liệu. Dữ liệu đã trở thành tài sản quan trọng của công ty, nhưng nó không thể tạo ra giá trị kinh doanh nếu không được sử dụng. Bằng cách làm cho dữ liệu trở nên đáng tin cậy hơn, quá trình làm sạch dữ liệu giúp thuyết phục các nhà quản lý doanh nghiệp và người lao động tin tưởng vào dữ liệu đó như một phần công việc của họ.
• Giảm chi phí dữ liệu. Làm sạch dữ liệu ngăn chặn các lỗi và sự cố dữ liệu lan rộng hơn nữa trong các hệ thống và ứng dụng phân tích. Về lâu dài, điều đó giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc vì các nhóm quản lý dữ liệu và CNTT không phải tiếp tục sửa các lỗi tương tự trong tập dữ liệu.

Làm sạch dữ liệu và các phương pháp chất lượng dữ liệu khác cũng là một phần quan trọng của các chương trình quản trị dữ liệu nhằm đảm bảo rằng dữ liệu trong các hệ thống doanh nghiệp nhất quán và được sử dụng đúng cách. Dữ liệu sạch là một trong những dấu hiệu của sáng kiến quản trị dữ liệu thành công.

Data cleansing (data cleaning, data scrubbing) hay làm sạch dữ liệu là quy trình quan trọng trong việc quản lý dữ liệu. Việc làm sạch dữ liệu sẽ giúp tránh việc dữ liệu bị trùng lặp, sai sót, ảnh hưởng đến việc đưa ra quyết định của các doanh nghiệp.

Bùi Bích Hạnh