Calitatea datelor în era Big Data

Care este primul cuvânt care îți evocă în minte când auzi cuvântul calitate a datelor? Este dificil să-l definești cu adevărat în termeni reali obiectivi. De ce avem nevoie de el, dar? Doar din cauza cantității mari de date disponibile.

„Dimensiunea” datelor nu mai este TB de staniu, ci PB (1PB = 210TB), EB (1EB = 210PB) și ZB (1ZB = 210EB). Conform previziunilor „Universul digital” ale IDC, 40 ZB de date au fost deja generate până în 2020. Dar calitatea este într-adevăr acolo unde se află.

Acest lucru se traduce foarte bine când vine vorba de calitatea datelor. Datele bune, așa cum am menționat, nu sunt chiar atât de simplu de descris. Calitatea datelor este capacitatea datelor dvs. de a-și îndeplini scopul propus, definit de mai multe caracteristici.

O căutare rapidă online vă va oferi mai multe definiții. Atâta timp cât puteți folosi acele date pentru a vă ajuta în deciziile de afaceri, acestea sunt de bună calitate. Datele de proastă calitate se adaugă la volumul de lucru în loc să o ajute. Imaginați-vă că ați luat anumite decizii de marketing pe baza cercetărilor secundare efectuate acum doi ani, la ce bun?

Dimensiuni de calitate a datelor

În mod intuitiv, ați putea spune că datele în timp real sunt cele mai bune date. Nu în întregime adevărat. În timp ce datele sunt la fel de bune ca „proaspete” (pentru că ne mișcăm cu viteză warp sau ce), există și alți factori determinanți pentru a accesa calitatea datelor , pe care nu îi putem ignora.

Caracteristica intercalată a dimensiunilor calității datelor este importantă pentru a oferi o mai bună înțelegere a calității datelor, deoarece dimensiunile calității datelor nu funcționează în siloz. Unele dintre ele, cum ar fi dimensiunile de precizie, fiabilitate, actualitate, completitudine și coerență, pot fi clasificate în vederi interne și externe. Fiecare dintre aceste clasificări poate fi împărțită în dimensiuni legate de date și de sistem. Sau, dimensiunile calității datelor pot fi clasificate în patru categorii; intrinsecă, contextuală, reprezentațională și accesibilitate.

A). Precizia datelor

Această dimensiune a fost conectată la acuratețea semantică și acuratețea sintactică . Acesta din urmă se referă la proximitatea valorii față de elementul domeniului de definiție în cauză, în timp ce acuratețea semantică se referă la proximitatea valorii față de valoarea reală a lumii.

B). Disponibilitatea datelor

Democratizarea datelor este o sabie cu două tăișuri. Dar la ce servesc datele dacă nu sunt accesibile tuturor celor care trebuie să le analizeze?

C). Completitudine

Instrumentele de curățare a datelor caută în fiecare câmp valorile lipsă, le completează pentru a vă oferi un flux de date cuprinzător. Cu toate acestea, datele ar trebui să reprezinte și valori nule. Valorilor nule ar trebui să li se atribuie, de asemenea, o pondere egală, atâta timp cât putem identifica cauza valorii nule în setul de date.

D). Consistența datelor

Datele consistente reflectă o stare în care aceleași date reprezintă aceeași valoare în întregul sistem. Toți numitorii ar trebui să fie pe picior de egalitate, atâta timp cât ei denotă aceeași valoare. Datele sunt de obicei integrate din surse variate pentru a aduna informații și a dezvălui informații. Dar, surse diferite au scheme și convenții de denumire diferite, inconsistență după integrare este de așteptat. Ținând cont de volumul mare și varietatea datelor care sunt integrate, problemele de coerență ar trebui gestionate în stadiul incipient al integrării prin definirea standardelor de date și a politicilor de date în cadrul companiei.

E). Promptitudine

Actualitatea datelor este definită ca variabila datatării. Atributul datat include vârsta și volatilitatea ca măsură. Totuși, acest lucru nu ar trebui luat în considerare fără contextul cererii. Desigur, cele mai actuale date au mai mult potențial de a fi considerate ca date de înaltă calitate, dar nu precedă relevanța.

Dimensiunile calității datelor, cum ar fi acuratețea, completitudinea, consistența și existența sunt legate de o clasificare a atributelor de integritate. Poate fi descrisă ca fiind capacitatea înnăscută a datelor de a se mapa cu interesul utilizatorului de date. În comparație cu consistența reprezentării, lipsa inconsecvenței în atributul de integritate a fost definită din perspectiva valorii datelor și nu doar din formatul sau reprezentarea datelor în sine.

Web Scraping ca cea mai viabilă soluție pentru monitorizarea calității datelor

Web scraping folosește instrumente de crawling pentru a căuta pe web informațiile necesare. Poate fi integrat cu un sistem automat de asigurare a calității pentru a asigura calitatea datelor pentru toate dimensiunile.

Cum structurați un astfel de sistem?

La un nivel mai larg, sistemul încearcă să evalueze integritatea datelor dvs. împreună cu umbrela datelor pe care le-ați accesat cu crawlere.

A). Fiabilitate

A). Asigurați-vă că câmpurile de date accesate cu crawlere au fost preluate din elementele corecte ale paginii.

b). Colectarea nu este suficientă. Formatarea este la fel de importantă. Asigurați-vă că datele răzuite au fost procesate după colectare și prezentate în formatul cerut în timpul fazei de colectare.

B). Zona acoperită

A). Fiecare articol disponibil trebuie să fie răzuit, aceasta este însăși esența web scraping.

b). Fiecare câmp de date pentru fiecare articol trebuie de asemenea acoperit.

C). Diferite abordări pentru structurarea sistemului

Cadrul de testare specific proiectului

După cum sugerează și numele, fiecare cadru de testare automatizat pentru fiecare proiect de web scraping la care lucrați va fi absolut personalizat. O astfel de abordare este de dorit dacă cerințele sunt stratificate și funcționalitatea dvs. de păianjen este foarte bazată pe reguli, cu interdependențe de câmp.

Cadrul de testare generic

Cealaltă opțiune este să creați un cadru generic care să se potrivească tuturor cerințelor dumneavoastră. Acest lucru funcționează dacă web scraping este în centrul tuturor deciziilor de afaceri și piesele personalizate nu vor fi fezabile. Acest cadru permite, de asemenea, adăugarea rapidă a unui strat de asigurare a calității oricărui proiect.

Soluţie

Serviciile de web scraping sunt cel mai bun pariu pentru a gestiona integritatea datelor. Vine atât cu straturi manuale, cât și automate. De asemenea, scapă de toate etichetele HTML pentru a obține date „curate”. Serviciul de scraping web pentru întreprinderi precum PromptCloud menține calitatea datelor pentru sute de clienți de pe tot globul și zettabytes de date pe care aceștia le procura. De asemenea, vă ținem în mână pe tot parcursul procesului, iar echipa noastră de asistență pentru clienți este întotdeauna la un apel distanță.

Încă nu sunteți convins că calitatea datelor este esențială? Iată un motiv de 3,1 trilioane de dolari pentru tine. Costul anual al datelor de proastă calitate, numai în SUA, a fost de 3,1 trilioane de dolari în 2016.

Dacă ți-a plăcut să citești asta la fel de mult pe cât ne-a plăcut nouă să scriem asta, te rog să împărtășești dragostea. Credem că ți-ar putea plăcea să citești la fel de mult.