Качество данных в эпоху больших данных
Опубликовано: 2020-12-23Какое первое слово возникает у вас в голове, когда вы слышите слово «качество данных»? Трудно действительно определить это в реальных объективных терминах. Зачем нам это нужно, но? Просто из-за огромного количества доступных данных.
«Размер» данных больше не в TB, а в PB (1PB = 210 ТБ), EB (1EB = 210PB) и ZB (1ZB = 210EB). По прогнозам IDC «Digital Universe», к 2020 году уже будет сгенерировано 40 ЗБ данных. Но качество действительно там, где оно есть.
Это очень хорошо отражается на качестве данных. Хорошие данные, как мы уже упоминали, на самом деле не так просто описать. Качество данных — это способность ваших данных служить по назначению, определяемому несколькими характеристиками.
Быстрый поиск в Интернете даст вам несколько определений. Пока вы можете использовать эти данные для принятия бизнес-решений, они хорошего качества. Данные плохого качества увеличивают вашу рабочую нагрузку, а не помогают ей. Представьте, что вы приняли определенные маркетинговые решения на основе вторичных исследований, проведенных два года назад, что в этом хорошего?
Параметры качества данных
Интуитивно вы можете сказать, что данные в реальном времени — это лучшие данные. Не совсем верно. В то время как данные хороши только как «свежие» (потому что мы движемся со скоростью деформации или что-то еще), есть и другие определяющие факторы для доступа к качеству данных , которые мы не можем игнорировать.
Перемежающаяся характеристика параметров качества данных важна для обеспечения лучшего понимания качества данных, поскольку параметры качества данных не работают изолированно. Некоторые из них, такие как точность, надежность, своевременность, полнота и непротиворечивость, можно разделить на внутренние и внешние. Каждая из этих классификаций может быть дополнительно разделена на измерения, связанные с данными, и измерения, связанные с системой. Или параметры качества данных можно разделить на четыре категории; внутренний, контекстуальный, репрезентативный и доступный.
А). Точность данных
Это измерение было включено в семантическую точность и синтаксическую точность . Последнее относится к близости значения к элементу соответствующей области определения, тогда как семантическая точность относится к близости значения к фактическому мировому значению.
Б). Доступность данных
Демократизация данных — палка о двух концах. Но что хорошего в данных, если они не доступны для всех, кому нужно их обработать?
С). Полнота
Инструменты очистки данных ищут в каждом поле недостающие значения. Они заполняют их, чтобы предоставить вам исчерпывающий поток данных. Однако данные также должны представлять нулевые значения. Нулевым значениям также следует присвоить равный вес, если мы можем определить причину нулевого значения в наборе данных.
Д). Согласованность данных
Непротиворечивые данные отражают состояние, в котором одни и те же данные представляют одно и то же значение во всей системе. Все знаменатели должны быть равными, если они обозначают одно и то же значение. Данные обычно интегрируются из различных источников для сбора информации и раскрытия информации. Но разные источники имеют разные схемы и соглашения об именах, поэтому после интеграции ожидается несогласованность. Принимая во внимание огромный объем и разнообразие интегрируемых данных, вопросы согласованности следует решать на ранней стадии интеграции путем определения стандартов данных и политик данных внутри компании.
Е). Своевременность
Своевременность данных определяется как переменная датированности. Атрибут датированности включает в себя возраст и волатильность в качестве меры. Однако это не следует рассматривать вне контекста приложения. Естественно, самые свежие данные имеют больший потенциал считаться данными высокого качества, но это не предшествует релевантности.
Параметры качества данных, такие как точность, полнота, непротиворечивость и существование, связаны с классификацией атрибутов целостности. Его можно описать как врожденную способность данных отображать интересы пользователей данных. По сравнению с репрезентативной согласованностью отсутствие несогласованности в атрибуте целостности было определено с точки зрения значения данных, а не только формата или представления самих данных.
Веб-скрейпинг как наиболее эффективное решение для мониторинга качества данных
Веб-скрапинг использует инструменты сканирования для поиска в Интернете необходимой информации. Его можно интегрировать с автоматизированной системой обеспечения качества для обеспечения качества данных по всем измерениям.
Как вы структурируете такую систему?
На более широком уровне система пытается оценить целостность ваших данных вместе с совокупностью просканированных вами данных.
А). Надежность
а). Убедитесь, что просканированные поля данных взяты из правильных элементов страницы.
б). Собрать недостаточно. Форматирование не менее важно. Убедитесь, что извлеченные данные были обработаны после сбора и представлены в формате, заданном на этапе сбора.
Б). Покрываемая площадь
а). Каждый доступный элемент должен быть очищен, в этом суть парсинга веб-страниц.
б). Каждое поле данных по каждому элементу также должно быть покрыто.
С). Различные подходы к структурированию системы
Структура тестирования для конкретного проекта
Как следует из названия, каждый автоматизированный тестовый фреймворк для каждого проекта веб-скрейпинга, над которым вы работаете, будет абсолютно настроенным. Такой подход желателен, если требования многоуровневые, а функциональность вашего паука в значительной степени основана на правилах с взаимозависимостью полей.
Общая тестовая среда
Другой вариант — создать общую структуру, соответствующую всем вашим требованиям. Это работает, если веб-скрапинг лежит в основе всех бизнес-решений, а индивидуальные фрагменты невозможны. Эта структура также позволяет быстро добавить уровень обеспечения качества в любой проект.
Решение
Службы парсинга веб-страниц лучше всего подходят для управления целостностью данных. Он поставляется как с ручными, так и с автоматическими слоями. Он также избавляется от всех тегов HTML для получения «чистых» данных. Корпоративный сервис парсинга веб-страниц, такой как PromptCloud, поддерживает качество данных для сотен клиентов по всему миру и зеттабайты данных, которые они приобретают. Мы также поддерживаем вас на протяжении всего процесса, а наша служба поддержки клиентов всегда на расстоянии одного звонка.
Все еще не уверены в важности качества данных? Вот вам причина в 3,1 триллиона долларов . Годовая стоимость данных низкого качества только в США по категории А в 2016 году составила колоссальные 3,1 триллиона долларов.
Если вам понравилось читать это так же, как нам понравилось писать это, пожалуйста, поделитесь любовью. Мы думаем, что вы могли бы получить удовольствие от чтения этого так же много.