Le prétraitement des données est une étape préliminaire tout au long du processus de traitement de l'information. Est sur tout type de traitement effectué avec les données brutes pour les transformer en données aux formats plus conviviauxr.
Dans le monde réel, les données ne sont souvent pas propres, valeurs clés manquantes, contenir des incohérences et, souvent, montrer du bruit, contenir des erreurs et des valeurs aberrantes. Sans prétraitement des données, ces erreurs de données survivraient et réduiraient la qualité des données. traitement de l'information.
Le manque de nettoyage approprié des données est le problème numéro un dans le stockage de données.. Certains tâches de prétraitement des données sont les suivants:
- Remplir les valeurs manquantes
- Identifiez et effacez les données qui peuvent être considérées comme du bruit.
Les données sont disponibles sous différents formats, comme des formes statiques, catégorique, numérique et dynamique. Certains exemples incluent des métadonnées, données Web, texte, vidéo, son et images. Ces différentes alternatives de données aident le traitement des données à faire face en permanence à de nouveaux défis..
Traitement des données manquantes
En même temps, la gestion des données manquantes, Il est essentiel d'identifier les causes des données manquantes pour éviter que ces problèmes de données évitables ne se reproduisent. Les solutions pour les données manquantes incluent le remplissage manuel des valeurs manquantes et le remplissage automatique du mot “inconnu”.
Comment gérer la duplication des données
La duplication de données peut être un obstacle majeur à l'exploration de données.car cela entraîne souvent des pertes d'activité, perte de temps et difficulté à traiter. Un exemple courant d'obstacle typique de duplication de données comprend plusieurs appels de vente au même contact. Les solutions possibles impliquent des mises à jour logicielles ou un changement dans la façon dont votre entreprise gère la gestion de la relation client.. Sans plan spécifique et le bon logiciel, difficile d'effacer les données en double.
Une autre source courante de duplication de données est lorsqu'une entreprise a un nombre excessif de bases de données. Dans le cadre du pré-traitement de vos données, devrait examiner périodiquement les possibilités de réduire et de supprimer certaines de ces bases de données. Si ce n'est pas fait, la duplication de données est susceptible d'être un obstacle récurrent auquel vous devrez faire face encore et encore.
Atteindre la qualité des données dans l'exploration de données
La plupart des entreprises souhaitent mieux utiliser leurs données étendues, mais ils ne savent pas par où commencer. Le nettoyage des données est une première étape intelligente un long chemin pour améliorer la qualité des données. La qualité des données peut être un objectif difficile à atteindre sans un méthodologie efficace qui accélère le nettoyage des données:
- Reconnaître le problème et identifier les causes profondes.
- Créer une stratégie et vision de la qualité des données.
- Prioriser la pertinence des données.
- Réalisation de évaluations de données.
- Estimation du retour sur investissement pour améliorer la qualité des données par rapport au coût de ne rien faire.
- Déterminer le rresponsabilité de la qualité des données.
- Recrutement d'un consultant externe expérimenté qui peut nous aider.
L'une des raisons les plus impérieuses de faire confiance à un cabinet de conseil externe est la nécessité d'éviter de réinventer la roue. Un cabinet de conseil expérimenté sait déjà comment les entreprises de toutes tailles peuvent relever de manière rentable les défis courants associés à l'exploration et au nettoyage des données...
