Data cleaning là gì? Lợi ích của việc làm sạch dữ liệu

1375

26-04-2024

Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong thế giới hiện đại của chúng ta. Tuy nhiên, đa số chúng ta không phải là chuyên gia dữ liệu hay kỹ sư phần mềm, điều này khiến chúng ta khó khăn trong việc hiểu rõ sâu hơn về quy trình phức tạp như data cleaning để chuyển đổi hàng loạt dữ liệu thành thông tin chi tiết hữu ích cho doanh nghiệp. Vậy Data cleaning là gì hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu ngay qua bài viết dưới đây.

Data cleaning là gì?

Data cleaning là quá trình chuẩn bị dữ liệu để phân tích bằng cách xóa hoặc sửa đổi dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, không liên quan, trùng lặp hoặc được định dạng không đúng. Dữ liệu này thường không cần thiết hoặc không hữu ích khi phân tích dữ liệu vì nó có thể cản trở quá trình hoặc cung cấp kết quả không chính xác. Có một số phương pháp để làm sạch dữ liệu tùy thuộc vào cách nó được lưu trữ cùng với câu trả lời được tìm kiếm. Data cleaning không chỉ đơn giản là xóa thông tin để tạo khoảng trống cho dữ liệu mới mà là tìm cách tối đa hóa độ chính xác của tập dữ liệu mà không nhất thiết phải xóa thông tin.

Vì sao cần phải data cleaning?

Khi doanh nghiệp tổng hợp dữ liệu sẽ tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau. Vì thế nên dẫn đến chất lượng dữ liệu có vấn đề. Ví dụ như:

Dữ liệu trùng lặp (duplicate data): Hai hoặc nhiều bản ghi có thông tin giống hệt nhau. Điều này có thể dẫn đến các vấn đề về hàng tồn kho, tài sản thế chấp trùng lặp, v.v.
Dữ liệu xung đột (conflict data): Khi cùng một bản ghi tạo ra hai dòng dữ liệu có thuộc tính riêng biệt, dữ liệu được coi là xung đột. Ví dụ: nếu một công ty chỉ có một trụ sở chính nhưng có hai địa điểm riêng biệt trong cơ sở dữ liệu, người gửi hàng có thể gặp phải sự phức tạp.
Dữ liệu không đầy đủ (incomplete data): Dữ liệu bị thiếu thuộc tính. Ví dụ: bảng lương nhân viên không bao gồm thông tin về số an sinh xã hội cá nhân.
Dữ liệu không hợp lệ(invalid data): Thuộc tính dữ liệu không đáp ứng các tiêu chuẩn dữ liệu được xác định trước. Ví dụ như số điện thoại.

Lợi ích của việc làm sạch dữ liệu - data cleaning

Làm sạch dữ liệu là một phần quan trọng trong quản lý dữ liệu có thể có tác động đáng kể đến độ chính xác, khả năng sử dụng và phân tích của dữ liệu. Thông qua các kỹ thuật làm sạch dữ liệu như xác thực dữ liệu, xác minh dữ liệu, lọc dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu, doanh nghiệp có thể đảm bảo tính chính xác và toàn vẹn của dữ liệu của mình. Làm sạch dữ liệu là một nhiệm vụ quản lý dữ liệu thiết yếu có thể mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức bao gồm:

Cải thiện độ chính xác của dữ liệu

Bằng cách thường xuyên làm sạch dữ liệu, đặc biệt là một phần của đường dẫn dữ liệu tự động, có thể giảm nguy cơ sai sót và thiếu chính xác trong bản ghi dữ liệu. Tính toàn vẹn dữ liệu này rất cần thiết cho việc phân tích dữ liệu và cho phép các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu với độ tin cậy cao hơn.

Tăng khả năng sử dụng dữ liệu

Dữ liệu sạch có thể được các chuyên gia dữ liệu như kỹ sư phân tích tin cậy trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, giúp dữ liệu trở nên dễ tiếp cận và có giá trị hơn trên các lĩnh vực khác nhau của doanh nghiệp và đối với các loại người dùng khác nhau. Bằng cách làm sạch dữ liệu, các tổ chức có thể đảm bảo rằng dữ liệu ở định dạng nhất quán và có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ dựa trên dữ liệu.

Phân tích dữ liệu dễ dàng hơn

Dữ liệu sạch cung cấp nền tảng cho việc phân tích dữ liệu, giúp việc hiểu rõ hơn về dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Điều quan trọng là phải đảm bảo hồ sơ dữ liệu chính xác và cập nhật để mang lại kết quả phân tích dữ liệu đáng tin cậy.

Đảm bảo quản trị dữ liệu

Chương trình quản trị dữ liệu phù hợp, trong đó dữ liệu được bảo mật và chỉ những cá nhân phù hợp mới có thể truy cập được là một thành phần thiết yếu của bất kỳ chiến lược dữ liệu nào. Với việc làm sạch dữ liệu đúng cách, các tổ chức có thể tuân thủ nghiêm ngặt các sáng kiến quản trị dữ liệu nhằm bảo vệ quyền riêng tư.

Lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn

Làm sạch dữ liệu có thể giúp giảm chi phí lưu trữ dữ liệu bằng cách loại bỏ dữ liệu không cần thiết và giảm trùng lặp dữ liệu, cho dù bạn đang sử dụng kho dữ liệu đám mây hay giải pháp tại chỗ truyền thống. Bằng cách hợp nhất các bản ghi dữ liệu, tổ chức có thể giảm thiểu yêu cầu lưu trữ dữ liệu và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên dữ liệu.

Làm thế nào để xác nhận rằng dữ liệu đã được làm sạch?

Trong quá trình làm sạch dữ liệu, việc xác nhận rằng dữ liệu đã được làm sạch là một bước quan trọng để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu. Dưới đây là một số cách để xác nhận rằng dữ liệu đã được làm sạch đúng cách:

Kiểm tra lại quy trình làm sạch dữ liệu: Đảm bảo rằng tất cả các bước trong quy trình làm sạch dữ liệu đã được thực hiện đúng cách và không bỏ sót bất kỳ bước nào.
Sử dụng công cụ kiểm tra lỗi: Sử dụng các công cụ kiểm tra lỗi để xác định xem còn tồn tại các lỗi nào trong dữ liệu sau khi đã hoàn thành quá trình làm sạch.
So sánh dữ liệu trước và sau khi làm sạch: So sánh dữ liệu trước khi làm sạch với dữ liệu sau khi đã được làm sạch để đảm bảo rằng các thay đổi đã được áp dụng đúng và không ảnh hưởng đến tính chính xác của dữ liệu.
Thực hiện kiểm tra độ chính xác: Kiểm tra độ chính xác của dữ liệu bằng cách so sánh với các nguồn dữ liệu đáng tin cậy khác để đảm bảo rằng dữ liệu đã được làm sạch đúng cách.
Đánh giá hiệu suất của mô hình: Kiểm tra hiệu suất của mô hình hoặc phân tích dữ liệu sau khi đã làm sạch để đảm bảo rằng dữ liệu đã được làm sạch đúng cách và không ảnh hưởng đến kết quả.

Những khó khăn khi data cleaning

Làm sạch dữ liệu là một nhiệm vụ phức tạp có thể tiêu tốn tới nhiều thời gian. Nếu không có kiến thức chuyên môn cũng như kinh nghiệm, người xử lý sẽ gặp nhiều khó khăn khi data cleaning.

Việc loại bỏ dữ liệu không cẩn thận sẽ dẫn đến mất thông tin, khiến dữ liệu không đầy đủ và sai sót.
Việc bảo trì liên tục có thể tốn kém và đòi hỏi thời gian.
Rất khó để lập một kế hoạch và sơ đồ để làm sạch dữ liệu trước khi vấn đề về dữ liệu phát sinh.

Data Cleaning là một bước quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu. Chúng giúp dữ liệu có tính nhất quán, độ tin cậy, hiệu quả và giá trị. Bằng cách thực hiện data cleaning, tổ chức có thể tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu để phân tích, dự báo nhằm đạt được kết quả tốt hơn trong kinh doanh.