Büyük Veri Çağında Veri Kalitesi

Veri kalitesi kelimesini duyduğunuzda aklınıza gelen ilk kelime nedir? Bunu gerçek nesnel terimlerle gerçekten tanımlamak zor. Neden ihtiyacımız var ama? Sadece mevcut veri miktarı nedeniyle.

Verilerin 'boyutu' artık kalay TB'ler değil, PB (1PB = 210TB), EB (1EB = 210PB) ve ZB (1ZB = 210EB). IDC'nin “Dijital Evren” tahminlerine göre, 2020 yılına kadar zaten 40 ZB veri üretildi. Ancak kalite gerçekten bulunduğu yerde.

Bu, veri kalitesi söz konusu olduğunda gerçekten iyi tercüme eder. Daha önce de belirttiğimiz gibi, iyi verileri açıklamak o kadar basit değil. Veri kalitesi, verilerinizin çeşitli özelliklerle tanımlanan amacına hizmet etme yeteneğidir.

Hızlı bir çevrimiçi arama size birden çok tanım verecektir. Bu verileri iş kararlarınıza yardımcı olmak için kullanabildiğiniz sürece, iyi kalitededir. Kötü kaliteli veriler, iş yükünüze yardımcı olmak yerine onu artırır. İki yıl önce yürütülen ikincil araştırmalara dayanarak belirli pazarlama kararları verdiğinizi hayal edin, bunun ne faydası var?

Veri Kalitesi Boyutları

Sezgisel olarak, gerçek zamanlı verilerin en iyi veri olduğunu söyleyebilirsiniz. Tamamen doğru değil. Veriler yalnızca 'taze' kadar iyi olsa da (çünkü warp hızında mı ilerliyoruz yoksa ne), veri kalitesine erişmek için göz ardı edemeyeceğimiz başka belirleyici faktörler de var.

Veri kalitesi boyutlarının serpiştirilmiş özelliği, veri kalitesi boyutları silolarda çalışmadığından veri kalitesinin daha iyi anlaşılmasını sağlamak için önemlidir. Doğruluk, güvenilirlik, zamanlılık, tamlık ve tutarlılık boyutları iç ve dış görünümler olarak sınıflandırılabilir. Bu sınıflandırmaların her biri ayrıca veri ile ilgili ve sistemle ilgili boyutlara ayrılabilir. Veya veri kalitesi boyutları dört kategoride sınıflandırılabilir; içsel, bağlamsal, temsili ve erişilebilirlik.

A). Veri doğruluğu

Bu boyut, anlamsal doğruluk ve sözdizimsel doğruluk ile ilişkilendirilmiştir . İkincisi, değerin ilgili tanım alanının unsuruna yakınlığını ifade ederken, anlamsal doğruluk, değerin gerçek dünya değerine yakınlığını ifade eder.

B). Veri kullanılabilirliği

Verileri demokratikleştirmek iki ucu keskin bir kılıçtır. Ancak, onu kırması gereken herkes tarafından erişilebilir değilse, veriler ne işe yarar?

C). eksiksizlik

Veri temizleme araçları, eksik değerler için her alanı arar, size kapsamlı bir veri akışı sağlamak için bunları doldurur. Ancak, veriler aynı zamanda boş değerleri de temsil etmelidir. Veri kümesindeki boş değerin nedenini tanımlayabildiğimiz sürece boş değerlere de eşit ağırlık atanmalıdır.

D). Veri tutarlılığı

Tutarlı veriler, aynı verilerin sistem genelinde aynı değeri temsil ettiği bir durumu yansıtır. Tüm paydalar, aynı değeri ifade ettikleri sürece eşit düzeyde olmalıdır. Veriler, genellikle Bilgi toplamak ve içgörüyü ortaya çıkarmak için çeşitli kaynaklardan bütünleştirilir. Ancak, farklı kaynakların farklı şema ve adlandırma kuralları vardır, entegrasyondan sonra tutarsızlık beklenir. Entegre edilen verilerin hacmi ve çeşitliliği göz önünde bulundurularak, tutarlılık sorunları, entegrasyonun ilk aşamasında şirket içinde veri standartları ve veri politikaları tanımlanarak yönetilmelidir.

E). zamanlılık

Veri zamanlılığı, tarihlilik değişkeni olarak tanımlanır. Tarihli olma özelliği, bir ölçü olarak yaş ve oynaklığı içerir. Ancak bu, başvurunun bağlamı olmadan düşünülmemelidir. Doğal olarak, en güncel verilerin yüksek veri kalitesi olarak değerlendirilme potansiyeli daha fazladır, ancak alaka düzeyinin önüne geçmez.

Doğruluk, tamlık, tutarlılık ve mevcudiyet gibi veri kalitesi boyutları, bütünlük niteliklerinin sınıflandırılmasıyla ilgilidir. Verinin, kullanıcının ilgi alanıyla eşleşmesi için doğuştan gelen yeteneği olarak tanımlanabilir. Temsil tutarlılığı ile karşılaştırıldığında, bütünlük özniteliğinde tutarsızlık eksikliği, yalnızca verinin kendisinin biçimi veya temsili değil, veri değeri perspektifinden tanımlanmıştır.

Veri Kalitesini İzlemek İçin En Uygun Çözüm Olarak Web Kazıma

Web kazıma, gerekli bilgiler için web'i taramak için tarama araçlarını kullanır. Tüm boyutlar için veri kalitesini sağlamak için otomatik bir kalite güvence sistemi ile entegre edilebilir.

Böyle Bir Sistemi Nasıl Yapılandırırsınız?

Daha geniş bir düzeyde, sistem, taradığınız verilerin şemsiyesi ile birlikte verilerinizin bütünlüğünü ölçmeye çalışıyor.

A). Güvenilirlik

a). Taranan veri alanlarının doğru sayfa öğelerinden alındığından emin olun.

b). Toplamak yetmez. Biçimlendirme de bir o kadar önemlidir. Sökülen verilerin toplama sonrasında işlendiğinden ve toplama aşamasında istenen formatta sunulduğundan emin olun.

B). Kapalı Alan

a). Mevcut her öğenin kazınması gerekir, bu, web kazıma işleminin özüdür.

b). Her öğeye karşı her veri alanı da kapsanmalıdır.

C). Sistemi Yapılandırmak İçin Farklı Yaklaşımlar

Projeye Özel Test Çerçevesi

Adından da anlaşılacağı gibi, üzerinde çalıştığınız her web kazıma projesi için her otomatik test çerçevesi kesinlikle özelleştirilecektir. Böyle bir yaklaşım, gereksinimler katmanlıysa ve örümcek işlevselliğiniz alan bağımlılıklarıyla yüksek oranda kurallara dayalıysa arzu edilir.

Genel Test Çerçevesi

Diğer seçenek, tüm gereksinimlerinize uyacak genel bir çerçeve oluşturmaktır. Bu, web kazıma tüm iş kararlarının merkezindeyse ve özelleştirilmiş parçalar mümkün olmayacaksa işe yarar. Bu çerçeve ayrıca herhangi bir projeye hızlı bir şekilde bir kalite güvence katmanı eklemeyi sağlar.

Çözüm

Web kazıma hizmetleri , veri bütünlüğünü yönetmek için en iyi bahistir. Hem manuel hem de otomatik katmanlarla birlikte gelir. Ayrıca 'temiz' veriler elde etmek için tüm HTML etiketlerinden kurtulur. PromptCloud gibi kurumsal web kazıma hizmeti, dünya çapındaki yüzlerce müşteri için veri kalitesini ve sağladıkları zettabaytlarca veriyi korur. Ayrıca süreç boyunca sizi tutuyoruz ve müşteri destek ekibimiz her zaman bir telefon uzağınızda.

Hala veri kalitesinin gerekli olduğuna ikna olmadınız mı? İşte size 3.1 trilyon dolarlık bir sebep . Yalnızca ABD'de düşük kaliteli verilerin yıllık maliyeti 2016'da 3,1 trilyon dolardı.

Bizim bunu yazmaktan zevk aldığımız kadar siz de okumaktan hoşlanıyorsanız, lütfen sevginizi paylaşın. Bunu okumaktan da çok keyif alacağınızı düşünüyoruz.