Data Cleaning (làm sạch dữ liệu) còn có tên gọi khác Data Scrubbing là những thuật ngữ quen thuộc đối với dân làm Data. Chúng là các quy trình đã được phát triển để giúp các tổ chức có dữ liệu tốt hơn. Các quy trình này mang lại nhiều lợi ích cho bất kỳ các tổ chức, doanh nghiệp nào lựa chọn thực hiện chúng. Vậy Data Cleaning là gì? Nó khác gì so với Data Transformation?

Ảnh minh họa: hevodata

Data Cleaning là gì?

Data Cleaning là quá trình thay đổi hoặc loại bỏ dữ liệu không chính xác, trùng lặp, bị hỏng hoặc không đầy đủ bên trong cơ sở dữ liệu (database). Nếu dữ liệu không chính xác, các thuật toán và kết quả tìm kiếm ẽ không đáng tin cậy, dù cho nó có vẻ đúng. Quy trình Data Cleaning không chỉ đơn thuần quan tâm đến việc xóa dữ liệu để tăng dung lượng cho dữ liệu mớim mà còn tìm ra phương pháp tối đa hóa tính xác thực của tập dữ liệu mà không cần phải xóa thông tin.

Data Cleaning không chỉ đơn thuần là loại bỏ dữ liệu (dư thừa, kém chất lượng...), mà còn bao gồm các hoạt động như: sửa lỗi cú pháp và chính tả, sửa đổi các lỗi như thiếu mã, trường trống, rã đông dữ liệu lưu kho (archived), lọc dữ liệu ngoại lai (outliers), xác định các điểm dữ liệu trùng lặp và chuẩn hóa tập dữ liệu. 

Data Cleaning đóng một phần quan trọng trong việc phát triển các câu trả lời đáng tin cậy và trong quá trình phân tích, đồng thời được coi là một tính năng cơ bản của kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu. Mục đích của Data Cleaning là xây dựng các bộ dữ liệu thống nhất và được tiêu chuẩn hóa. Nó cho phép các công cụ phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh dễ dàng truy cập và nhận thức dữ liệu chính xác cho từng vấn đề.

Sự khác biệt giữa Data Cleaning và Data Transformation

Kho dữ liệu (Data Warehouse) hỗ trợ phân tích dữ liệu, tạo báo cáo, trực quan hóa dữ liệu và đưa ra các giải pháp kinh doanh có giá trị. Data Transformation và Data Cleaning là hai phương pháp được sử dụng trong Data Warehouse. Data Cleaning có nghĩa là loại bỏ thông tin không mạch lạc khỏi Database để tăng tính đồng nhất của dữ liệu. Trong khi đó, Data Transformation là việc chuyển đổi dữ liệu từ cấu trúc này sang cấu trúc khác để giúp xử lý dễ dàng hơn. 

Lợi ích của Data Cleaning

Việc kiểm tra dữ liệu sạch sẽ và chất lượng cuối cùng chắc chắn sẽ tăng năng suất tổng thể và cho phép thông tin chất lượng cao để ra quyết định nhanh chóng và đúng.

• Khi nhiều nguồn dữ liệu đang phát, các lỗi sẽ được loại bỏ để hoạt động trơn tru.
• Có Ít hoặc không có sai sót làm cho khách hàng vui vẻ, hài lòng và giảm bớt căng thẳng cho nhân viên.
• Khả năng lập bản đồ các chức năng khác nhau và dữ liệu của bạn dự định làm gì.
• Theo dõi các lỗi và tiêu chuẩn báo cáo cao hơn và xác định chính xác nguồn gốc của lỗi giúp dễ dàng gỡ lỗi dữ liệu sai cho ứng dụng trong tương lai.
• Các công cụ Data Cleaning giúp cho hoạt động kinh doanh hiệu quả hơn, đồng thời cho phép ra quyết định nhanh chóng và dễ dàng.
• Tăng doanh thu: Hoạt động kinh doanh vận hành linh hoạt và hiệu quả hơn, dẫn đến hiệu suất tốt hơn. Từ đó, giúp tăng trưởng trong tổ chức, cuối cùng dẫn đến tăng doanh thu.
• Hiệu quả về chi phí: Làm việc với Database phù hợp cho hoạt động Marketing sẽ giúp tiết kiệm chi phí
• Tăng năng suất: Với những địa chỉ liên hệ đã hết hạn hoặc những khách hàng không có tiềm năng, nhân viên đỡ tốn thời gian hơn trong việc liên hệ họ
• Danh tiếng: Sự tin tưởng và danh tiếng chắc chắn sẽ tốt đối với các công ty liên quan đến việc chia sẻ dữ liệu với công chúng.

Dữ liệu chất lượng có các tiêu chí đánh giá gì?

Việc xác định tiêu chuẩn thông tin đòi hỏi phải xem xét kỹ lưỡng các đặc điểm của nó, sau đó đo lường các đặc điểm đó theo mức độ quan trọng của nó và ứng dụng của chúng trong tổ chức. Năm đặc điểm của dữ liệu chất lượng phải có là:

• Tính hợp lệ: Mức độ phù hợp với các ràng buộc và quy tắc kinh doanh đã xác định.
• Độ chính xác: Dữ liệu phải có khả năng mô tả các giá trị thực và tốt nhất.
• Tính đầy đủ: Mức độ quen thuộc của tất cả dữ liệu được yêu cầu.
• Tính nhất quán: Tính nhất quán về dữ liệu trong cùng một cơ sở dữ liệu và trên các tập dữ liệu khác nhau.
• Tính đồng nhất: Mức độ dữ liệu được tuân theo cùng một đơn vị đo lường.

Phân biệt Data Scrubbing và Data Cleaning

Data Scrubbing tập trung vào số lượng các quy trình chuyên biệt liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu (data preparation) như hợp nhất (merge), chuyển đổi định dạng (data translation), giải mã (decode) và lọc dữ liệu (filter). Trong khi đó Data Cleaning tập trung vào quá trình làm sạch dữ liệu thôthí dụ như điền các giá trị NULL, loại bỏ dữ liệu ngoại lai, v.v.

Ảnh minh họa: iteratorshq.com

Các bước của quy trình Clean Data?

Một công cụ Data Cleaning sẽ thay đổi hầu hết các khía cạnh của chương trình Data Cleaning chung, nhưng công cụ Data Cleaning này chỉ là một phần của biện pháp khắc phục liên tục để làm sạch dữ liệu. 

Có nhiều quy trình thực hiện Data Cleaning tùy vào sự linh hoạt của mỗi tổ chức, tuy nhiên quy trình sẽ bao gồm 3 đến 5 bước thực hiện. Ảnh minh họa: expressanalytics. 

Sơ lược về các bước Data Cleaning như sau:

Xác định các trường dữ liệu quan trọng: Xác định loại trường dữ liệu nào là quan trọng đối với dự án dự định.

Thu thập và phân loại dữ liệu: Dữ liệu có trong các trường dữ liệu được liệt kê ngắn gọn được thu thập, phân loại và tổ chức.

Loại bỏ các giá trị trùng lặp: Các số liệu trùng lặp được nhận dạng, loại bỏ và không chính xác được giải quyết.

Giải quyết các giá trị trống: Các công cụ Data Cleaning tìm kiếm và lấp đầy các giá trị còn thiếu đó để hoàn thiện tập dữ liệu và tránh các khoảng trống trong thông tin.

Quy trình làm sạch tiêu chuẩn: Quy trình Data Cleaning phải được chuẩn hóa theo các thử nghiệm và các phương pháp lặp đi lặp lại đã chứng minh là tạo ra dữ liệu chất lượng, sau này sẽ giúp dễ dàng sao chép và nhất quán. Quy trình và tần suất Data Cleaning phải được chuẩn hóa và việc xem xét dữ liệu thường được sử dụng nhất.

Xem xét, điều chỉnh, lặp lại: Thời gian cụ thể phải được dành ra hằng tuần hoặc hàng tháng để phân tích cẩn thận các lỗi, phương pháp hoạt động tốt, chỗ để cải thiện, lỗi và trục trặc đang xảy ra.