La qualità dei dati nell'era dei big data

Qual è la prima parola che ti viene in mente quando senti la parola qualità dei dati? È difficile definirlo veramente in termini oggettivi. Perché ne abbiamo bisogno, ma? Proprio per l'enorme quantità di dati disponibili.

La "dimensione" dei dati non è più di TB di stagno ma PB (1 PB = 210 TB), EB (1 EB = 210 PB) e ZB (1ZB = 210 EB). Secondo le previsioni del "Digital Universe" di IDC, entro il 2020 erano già stati generati 40 ZB di dati. Ma la qualità è davvero dove si trova.

Questo si traduce molto bene quando si tratta di qualità dei dati. I buoni dati, come abbiamo accennato, non sono davvero così semplici da descrivere. La qualità dei dati è la capacità dei tuoi dati di servire allo scopo previsto definito da diverse caratteristiche.

Una rapida ricerca online ti darà più definizioni. Finché puoi utilizzare quei dati per aiutare le tue decisioni aziendali, sono di buona qualità. I dati di scarsa qualità si aggiungono al tuo carico di lavoro invece di aiutarlo. Immagina di aver preso determinate decisioni di marketing sulla base di una ricerca secondaria condotta due anni fa, a che serve?

Dimensioni della qualità dei dati

Intuitivamente potresti dire che i dati in tempo reale sono i dati migliori. Non del tutto vero. Mentre i dati sono buoni solo come "freschi" (perché ci stiamo muovendo a velocità di curvatura o cosa), ci sono altri fattori determinanti per accedere alla qualità dei dati , che non possiamo ignorare.

La caratteristica intervallata delle dimensioni della qualità dei dati è importante per fornire una migliore comprensione della qualità dei dati poiché le dimensioni della qualità dei dati non funzionano nei silos. Alcuni di essi come le dimensioni di accuratezza, affidabilità, tempestività, completezza e coerenza possono essere classificati in viste interne ed esterne. Ciascuna di queste classificazioni può essere ulteriormente suddivisa in dimensioni relative ai dati e relative al sistema. Oppure, le dimensioni della qualità dei dati possono essere classificate in quattro categorie; intrinseca, contestuale, rappresentativa e accessibilità.

UN). Precisione dei dati

Questa dimensione è stata inserita nell'accuratezza semantica e nell'accuratezza sintattica . Quest'ultimo si riferisce alla vicinanza del valore all'elemento del dominio di definizione interessato, mentre l'accuratezza semantica si riferisce alla vicinanza del valore al valore reale del mondo.

B). Disponibilità dei dati

Democratizzare i dati è un'arma a doppio taglio. Ma a cosa servono i dati se non sono accessibili a tutti coloro che hanno bisogno di sgranocchiarli?

C). Completezza

Gli strumenti di pulizia dei dati cercano in ogni campo i valori mancanti, li riempiono per darti un feed di dati completo. Tuttavia, i dati dovrebbero anche rappresentare valori nulli. Anche ai valori Null deve essere assegnata la stessa ponderazione purché sia ​​possibile identificare la causa del valore Null nel set di dati.

D). Coerenza dei dati

I dati coerenti riflettono uno stato in cui gli stessi dati rappresentano lo stesso valore in tutto il sistema. Tutti i denominatori dovrebbero essere sullo stesso piano purché denotino lo stesso valore. I dati vengono solitamente integrati da varie fonti per raccogliere informazioni e svelare approfondimenti. Tuttavia, origini diverse hanno schemi e convenzioni di denominazione diversi, è prevista incoerenza dopo l'integrazione. Tenendo presente l'enorme volume e varietà di dati da integrare, i problemi di coerenza dovrebbero essere gestiti nella fase iniziale dell'integrazione definendo standard di dati e politiche di dati all'interno dell'azienda.

E). Tempestività

La tempestività dei dati è definita come la variabile della databilità. L'attributo della datazione include l'età e la volatilità come misura. Ciò, tuttavia, non dovrebbe essere considerato senza il contesto della domanda. Naturalmente, i dati più attuali hanno più possibilità di essere considerati di alta qualità, ma non precedono la pertinenza.

Le dimensioni della qualità dei dati come accuratezza, completezza, coerenza ed esistenza sono correlate a una classificazione degli attributi di integrità. Può essere descritto come la capacità innata dei dati di mappare l'interesse dell'utente dei dati. Rispetto alla coerenza rappresentativa, la mancanza di incoerenza nell'attributo di integrità è stata definita dal punto di vista del valore dei dati e non solo dal formato o dalla rappresentazione dei dati stessi.

Web scraping come la soluzione più praticabile per monitorare la qualità dei dati

Il web scraping utilizza strumenti di scansione per setacciare il web alla ricerca delle informazioni richieste. Può essere integrato con un sistema automatizzato di assicurazione della qualità per garantire la qualità dei dati per tutte le dimensioni.

Come strutturare un tale sistema?

A un livello più ampio, il sistema sta cercando di misurare l'integrità dei tuoi dati insieme all'ombrello dei dati che hai scansionato.

UN). Affidabilità

un). Assicurati che i campi di dati scansionati siano stati presi dagli elementi della pagina corretti.

b). Il collezionismo non basta. La formattazione è altrettanto importante. Assicurarsi che i dati raschiati siano stati elaborati dopo la raccolta e presentati nel formato richiesto durante la fase di raccolta.

B). Area Coperta

un). Ogni articolo disponibile deve essere raschiato, che è l'essenza stessa del web scraping.

b). Anche ogni campo di dati per ogni elemento deve essere coperto.

C). Approcci diversi per strutturare il sistema

Quadro di prova specifico del progetto

Come suggerisce il nome, ogni framework di test automatizzato per ogni progetto di scraping web su cui lavori sarà assolutamente personalizzato. Un tale approccio è auspicabile se i requisiti sono stratificati e la funzionalità del tuo spider è altamente basata su regole, con interdipendenze di campo.

Quadro di prova generico

L'altra opzione è creare un framework generico per soddisfare tutte le vostre esigenze. Funziona se il web scraping è al centro di tutte le decisioni aziendali e i pezzi personalizzati non saranno fattibili. Questo framework consente inoltre di aggiungere rapidamente un livello di garanzia della qualità a qualsiasi progetto.

Soluzione

I servizi di web scraping sono la soluzione migliore per gestire l'integrità dei dati. Viene fornito con livelli sia manuali che automatici. Elimina anche tutti i tag HTML per ottenere dati "puliti". Il servizio di web scraping aziendale come PromptCloud mantiene la qualità dei dati per centinaia di clienti in tutto il mondo e gli zettabyte di dati che procurano. Ti aiutiamo anche durante il processo e il nostro team di assistenza clienti è sempre a portata di mano.

Non sei ancora convinto che la qualità dei dati sia essenziale? Ecco una ragione per te da 3,1 trilioni di dollari . Il costo annuale dei dati di scarsa qualità, solo negli Stati Uniti di A, è stato di ben 3,1 trilioni di dollari nel 2016.

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