Datenqualität im Zeitalter von Big Data

Was ist das erste Wort, das Ihnen in den Sinn kommt, wenn Sie das Wort Datenqualität hören? Es ist schwierig, es wirklich objektiv zu definieren. Warum brauchen wir es aber? Schon allein wegen der schieren Menge an Daten, die zur Verfügung stehen.

Die „Größe“ der Daten ist nicht mehr die von Tin TBs, sondern die PB (1 PB = 210 TB), EB (1 EB = 210 PB) und ZB (1 ZB = 210 EB). Laut IDCs „Digital Universe“-Prognosen wurden bis 2020 bereits 40 ZB an Daten generiert. Aber die Qualität ist wirklich da, wo sie ist.

Dies lässt sich wirklich gut übersetzen, wenn es um die Datenqualität geht. Wie wir bereits erwähnt haben, sind gute Daten wirklich nicht so einfach zu beschreiben. Datenqualität ist die Fähigkeit Ihrer Daten, den beabsichtigten Zweck zu erfüllen, der durch mehrere Merkmale definiert wird.

Eine schnelle Online-Suche gibt Ihnen mehrere Definitionen. Solange Sie diese Daten zur Unterstützung Ihrer Geschäftsentscheidungen verwenden können, sind sie von guter Qualität. Daten von schlechter Qualität erhöhen Ihre Arbeitsbelastung, anstatt sie zu unterstützen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten bestimmte Marketingentscheidungen auf der Grundlage von Sekundärforschung getroffen, die vor zwei Jahren durchgeführt wurde, was nützt das überhaupt?

Dimensionen der Datenqualität

Intuitiv könnte man sagen, dass Echtzeitdaten die besten Daten sind. Nicht ganz richtig. Während Daten nur so gut wie „frisch“ sind (weil wir uns mit Warp-Geschwindigkeit bewegen oder so), gibt es andere bestimmende Faktoren für den Zugriff auf die Datenqualität , die wir nicht ignorieren können.

Das eingestreute Merkmal von Datenqualitätsdimensionen ist wichtig, um ein besseres Verständnis der Datenqualität zu ermöglichen, da Datenqualitätsdimensionen nicht in Silos funktionieren. Einige von ihnen, wie z. B. Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Aktualität, Vollständigkeit und Konsistenz, können in interne und externe Ansichten eingeteilt werden. Jede dieser Klassifikationen kann weiter in datenbezogene und systembezogene Dimensionen unterteilt werden. Oder Datenqualitätsdimensionen können in vier Kategorien eingeteilt werden; intrinsisch, kontextbezogen, repräsentativ und Zugänglichkeit.

EIN). Datengenauigkeit

Diese Dimension wurde in semantische Genauigkeit und syntaktische Genauigkeit gesteckt. Letztere bezieht sich auf die Nähe des Werts zum Element des betreffenden Definitionsbereichs, während sich semantische Genauigkeit auf die Nähe des Werts zum tatsächlichen Weltwert bezieht.

B). Datenverfügbarkeit

Die Demokratisierung von Daten ist ein zweischneidiges Schwert. Aber was nützen Daten, wenn sie nicht für alle zugänglich sind, die sie verarbeiten müssen?

C). Vollständigkeit

Datenbereinigungstools durchsuchen jedes Feld nach fehlenden Werten. Sie füllen diese aus, um Ihnen einen umfassenden Datenfeed zu liefern. Daten sollten jedoch auch Nullwerte darstellen. Nullwerte sollten ebenfalls gleich gewichtet werden, solange wir die Ursache für den Nullwert im Datensatz identifizieren können.

D). Datenkonsistenz

Konsistente Daten spiegeln einen Zustand wider, in dem dieselben Daten im gesamten System denselben Wert darstellen. Alle Nenner sollten gleichberechtigt sein, solange sie den gleichen Wert bezeichnen. Daten werden normalerweise aus verschiedenen Quellen integriert, um Informationen zu sammeln und Erkenntnisse zu gewinnen. Da verschiedene Quellen jedoch unterschiedliche Schemata und Namenskonventionen haben, ist eine Inkonsistenz nach der Integration zu erwarten. In Anbetracht des schieren Volumens und der Vielfalt der zu integrierenden Daten sollten Konsistenzprobleme in der frühen Phase der Integration durch die Definition von Datenstandards und Datenrichtlinien innerhalb des Unternehmens behandelt werden.

E). Aktualität

Die Aktualität von Daten wird als die Variable der Aktualität definiert. Das Datierungsattribut umfasst Alter und Volatilität als Maß. Dies sollte jedoch nicht ohne Kontext der Anwendung betrachtet werden. Natürlich haben die aktuellsten Daten mehr Potenzial, als hohe Datenqualität angesehen zu werden, aber sie gehen der Relevanz nicht voraus.

Datenqualitätsdimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Existenz beziehen sich auf eine Klassifizierung von Integritätsattributen. Es kann als die angeborene Fähigkeit von Daten beschrieben werden, die Interessen der Datennutzer abzubilden. Im Vergleich zur Darstellungskonsistenz wurde der Mangel an Inkonsistenz im Integritätsattribut aus der Datenwertperspektive und nicht nur aus dem Format oder der Darstellung der Daten selbst definiert.

Web Scraping als die praktikabelste Lösung zur Überwachung der Datenqualität

Web Scraping verwendet Crawling-Tools, um das Web nach den erforderlichen Informationen zu durchsuchen. Es kann in ein automatisiertes Qualitätssicherungssystem integriert werden, um die Datenqualität für alle Dimensionen sicherzustellen.

Wie baut man ein solches System auf?

Auf einer breiteren Ebene versucht das System, die Integrität Ihrer Daten zusammen mit dem Schirm der von Ihnen gecrawlten Daten zu messen.

EIN). Verlässlichkeit

a). Stellen Sie sicher, dass die gecrawlten Datenfelder aus den richtigen Seitenelementen stammen.

b). Sammeln reicht nicht. Genauso wichtig ist die Formatierung. Stellen Sie sicher, dass die abgekratzten Daten nach der Erfassung verarbeitet und in dem während der Erfassungsphase geforderten Format präsentiert wurden.

B). Bereich abgedeckt

a). Jeder verfügbare Gegenstand muss geschabt werden, das ist die Essenz des Web Scraping.

b). Jedes Datenfeld zu jedem Artikel muss ebenfalls abgedeckt werden.

C). Verschiedene Ansätze zur Strukturierung des Systems

Projektspezifisches Testframework

Wie der Name schon sagt, wird jedes automatisierte Test-Framework für jedes Web-Scraping-Projekt, an dem Sie arbeiten, absolut individuell angepasst. Ein solcher Ansatz ist wünschenswert, wenn die Anforderungen geschichtet sind und Ihre Spider-Funktionalität stark regelbasiert ist und Feldabhängigkeiten aufweist.

Generisches Test-Framework

Die andere Möglichkeit besteht darin, ein generisches Framework zu erstellen, das alle Ihre Anforderungen erfüllt. Dies funktioniert, wenn Web Scraping im Mittelpunkt aller Geschäftsentscheidungen steht und kundenspezifische Teile nicht realisierbar sind. Dieses Framework ermöglicht es auch, jedem Projekt schnell eine Qualitätssicherungsebene hinzuzufügen.

Lösung

Web-Scraping-Dienste sind die beste Wahl, um die Datenintegrität zu verwalten. Es enthält sowohl manuelle als auch automatische Ebenen. Es entfernt auch alle HTML-Tags, um „saubere“ Daten zu erhalten. Enterprise-Web-Scraping-Dienste wie PromptCloud bewahren die Datenqualität von Hunderten von Kunden auf der ganzen Welt und die Zettabytes an Daten, die sie beschaffen. Wir führen Sie auch durch den Prozess und unser Kundensupport-Team ist immer nur einen Anruf entfernt.

Immer noch nicht davon überzeugt, dass Datenqualität unerlässlich ist? Hier ist ein 3,1 Billionen-Dollar-Grund für Sie. Allein in den USA beliefen sich die jährlichen Kosten von Daten schlechter Qualität im Jahr 2016 auf satte 3,1 Billionen US-Dollar.

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