Jakość danych w dobie Big Data

Jakie jest pierwsze słowo, które przywołuje ci się w głowie, gdy słyszysz słowo jakość danych? Trudno to naprawdę zdefiniować w realnych obiektywnych kategoriach. Dlaczego tego potrzebujemy, ale? Tylko ze względu na samą ilość dostępnych danych.

„Rozmiar” danych to już nie TB, ale PB (1PB = 210TB), EB (1EB = 210PB) i ZB (1ZB = 210EB). Według prognoz IDC „Digital Universe”, do 2020 r. wygenerowano już 40 ZB danych. Ale jakość jest naprawdę tam, gdzie jest.

Przekłada się to naprawdę dobrze, jeśli chodzi o jakość danych. Dobre dane, jak wspomnieliśmy, naprawdę nie są tak proste do opisania. Jakość danych to zdolność Twoich danych do spełniania zamierzonego celu określonego przez kilka cech.

Szybkie wyszukiwanie w Internecie da ci wiele definicji. Dopóki możesz wykorzystywać te dane do wspomagania decyzji biznesowych, są one dobrej jakości. Dane o złej jakości zwiększają obciążenie, zamiast je wspomagać. Wyobraź sobie, że podjąłeś pewne decyzje marketingowe na podstawie wtórnych badań przeprowadzonych dwa lata temu, co to w ogóle dobrego?

Wymiary jakości danych

Intuicyjnie można powiedzieć, że najlepsze są dane w czasie rzeczywistym. Nie do końca prawda. Chociaż dane są tylko tak dobre, jak „świeże” (ponieważ poruszamy się z prędkością warp lub co), istnieją inne czynniki decydujące o dostępie do jakości danych , których nie możemy zignorować.

Przeplatana charakterystyka wymiarów jakości danych jest ważna dla lepszego zrozumienia jakości danych, ponieważ wymiary jakości danych nie działają w silosach. Niektóre z nich, takie jak dokładność, rzetelność, terminowość, kompletność i spójność, można podzielić na widoki wewnętrzne i zewnętrzne. Każdą z tych klasyfikacji można dalej podzielić na wymiary związane z danymi i związane z systemem. Lub wymiary jakości danych można podzielić na cztery kategorie; wewnętrzne, kontekstowe, reprezentacyjne i dostępność.

A). Dokładność danych

Ten wymiar został połączony z dokładnością semantyczną i dokładnością składniową . Ta ostatnia odnosi się do bliskości wartości względem elementu danej dziedziny definicji, natomiast trafność semantyczna odnosi się do bliskości wartości względem rzeczywistej wartości światowej.

B). Dostępność danych

Demokratyzacja danych to miecz obosieczny. Ale co z danych, jeśli nie są dostępne dla każdego, kto musi je przetworzyć?

C). Kompletność

Narzędzia do czyszczenia danych przeszukują każde pole w poszukiwaniu brakujących wartości, wypełniają je, aby zapewnić Ci kompleksowy plik danych. Jednak dane powinny również reprezentować wartości null. Wartościom zerowym należy również przypisać równą wagę, o ile możemy zidentyfikować przyczynę wartości zerowej w zestawie danych.

D). Spójność danych

Spójne dane odzwierciedlają stan, w którym te same dane reprezentują tę samą wartość w całym systemie. Wszystkie mianowniki powinny być jednakowe, o ile oznaczają tę samą wartość. Dane są zwykle integrowane z różnych źródeł w celu gromadzenia informacji i ujawniania wglądu. Ale różne źródła mają różne schematy i konwencje nazewnictwa, oczekiwana jest niespójność po integracji. Mając na uwadze samą ilość i różnorodność integrowanych danych, kwestiami spójności należy zarządzać na wczesnym etapie integracji, definiując standardy danych i polityki dotyczące danych w firmie.

MI). Aktualność

Terminowość danych jest definiowana jako zmienna datowania. Atrybut dated obejmuje wiek i zmienność jako miarę. Nie należy tego jednak rozpatrywać bez kontekstu wniosku. Oczywiście najbardziej aktualne dane mają większy potencjał, aby uznać je za dane wysokiej jakości, ale nie poprzedza to trafności.

Wymiary jakości danych, takie jak dokładność, kompletność, spójność i istnienie, są powiązane z klasyfikacją atrybutów integralności. Można to opisać jako wrodzoną zdolność danych do mapowania do zainteresowań użytkownika danych. W porównaniu do spójności reprezentacyjnej, brak niezgodności w atrybucie integralności został zdefiniowany z perspektywy wartości danych, a nie tylko formatu czy reprezentacji samych danych.

Web Scraping jako najbardziej opłacalne rozwiązanie do monitorowania jakości danych

Web scraping wykorzystuje narzędzia indeksujące do przeszukiwania sieci w poszukiwaniu wymaganych informacji. Można go zintegrować z automatycznym systemem zapewniania jakości, aby zapewnić jakość danych dla wszystkich wymiarów.

Jak zbudować taki system?

Na szerszym poziomie system próbuje ocenić integralność danych wraz z parasolem danych, które przeszukałeś.

A). Niezawodność

a). Upewnij się, że zindeksowane pola danych zostały pobrane z poprawnych elementów strony.

b). Zbieranie nie wystarczy. Równie ważne jest formatowanie. Upewnij się, że zebrane dane zostały przetworzone po zebraniu i przedstawione w formacie wymaganym podczas fazy zbierania.

B). Objęty obszar

a). Każdy dostępny przedmiot musi zostać zeskrobany, co jest esencją web scrapingu.

b). Należy również uwzględnić każde pole danych w odniesieniu do każdego elementu.

C). Różne podejścia do struktury systemu

Specyficzne dla projektu ramy testowe

Jak sama nazwa wskazuje, każdy automatyczny framework testowy dla każdego projektu web scrapingu, nad którym pracujesz, będzie całkowicie dostosowany. Takie podejście jest pożądane, jeśli wymagania są warstwowe, a funkcjonalność pająka jest w dużym stopniu oparta na regułach, ze współzależnymi polami.

Ogólne ramy testowe

Inną opcją jest stworzenie ogólnych ram, które spełnią wszystkie Twoje wymagania. Działa to, jeśli web scraping jest podstawą wszystkich decyzji biznesowych, a niestandardowe elementy nie będą wykonalne. Rama ta pozwala również na szybkie dodanie warstwy zapewnienia jakości do dowolnego projektu.

Rozwiązanie

Usługi web scrapingu to najlepszy sposób na zarządzanie integralnością danych. Jest dostarczany z warstwami ręcznymi i automatycznymi. Pozbywa się również wszystkich znaczników HTML, aby uzyskać „czyste” dane. Usługa Enterprise Web scraping, taka jak PromptCloud, utrzymuje jakość danych dla setek klientów na całym świecie oraz zettabajty danych, które pozyskują. Przeprowadzamy Cię również przez cały proces, a nasz zespół obsługi klienta jest zawsze w zasięgu jednego telefonu.

Nadal nie jesteś przekonany, że jakość danych jest niezbędna? Oto powód za 3,1 biliona dolarów . Roczny koszt danych o niskiej jakości w samych Stanach Zjednoczonych Ameryki A wyniósł aż 3,1 biliona dolarów w 2016 roku.

Jeśli podobało ci się to czytanie tak samo, jak nam się podobało pisanie tego, proszę podziel się miłością. Uważamy, że czytanie tego może Ci się spodobać.