Data Cleaning là gì? Cách thực hiện làm sạch dữ liệu trong doanh nghiệp

Data cleaning là một trong những bước quan trọng nhất đối với doanh nghiệp nếu muốn ra quyết định chính xác từ dữ liệu. Khi sử dụng dữ liệu, hầu hết mọi người đều đồng ý rằng những hiểu biết và phân tích của bạn sẽ dựa vào chất lượng dữ liệu bạn đang sử dụng. Hãy cùng Cole tìm hiểu chi tiết về data cleaning trong bài viết dưới đây. 

Data Cleaning là gì?

Data cleaning còn được gọi là làm sạch dữ liệu hoặc lọc dữ liệu. Hiểu đơn giản thì đây là quá trình sửa dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, trùng lặp hoặc có lỗi khác trong tập dữ liệu. Nó liên quan đến việc xác định các lỗi dữ liệu và sau đó thay đổi, cập nhật hoặc xóa dữ liệu để sửa chúng. Làm sạch dữ liệu cải thiện chất lượng dữ liệu và giúp cung cấp thông tin chính xác, nhất quán và đáng tin cậy hơn cho việc ra quyết định cho doanh nghiệp.

Data cleaning là một phần quan trọng của quy trình quản lý dữ liệu tổng thể và là một trong những thành phần cốt lõi của data preparation nhằm chuẩn bị sẵn các bộ dữ liệu để sử dụng trong các ứng dụng business intelligence (BI) và data science. Việc này thường được thực hiện bởi các data quality analysts và engineers hoặc các chuyên gia data management khác. Nhưng các data scientists, BI analysts và người dùng doanh nghiệp cũng có thể làm sạch dữ liệu hoặc tham gia vào quá trình làm sạch dữ liệu cho các ứng dụng của riêng họ.

Tại sao việc làm sạch dữ liệu quan trọng như vậy?

Business operations và decision-making ngày càng được thực hiện dựa trên dữ liệu, khi các doanh nghiệp tìm cách sử dụng phân tích dữ liệu để giúp cải thiện hiệu suất kinh doanh và đạt được lợi thế cạnh tranh so với đối thủ. Do đó, dữ liệu sạch là điều bắt buộc đối với các nhóm BI và khoa học dữ liệu, business executives, marketing managers, sales reps và nhân viên vận hành. Điều đó đặc biệt đúng trong ngành bán lẻ, dịch vụ tài chính và các ngành sử dụng nhiều dữ liệu khác, nhưng nó cũng áp dụng cho các doanh nghiệp trên diện rộng, cả lớn và nhỏ.

Nếu dữ liệu không được làm sạch đúng cách, hồ sơ khách hàng và các dữ liệu kinh doanh khác có thể không chính xác và các ứng dụng phân tích có thể cung cấp thông tin bị lỗi. Điều đó có thể dẫn đến những quyết định kinh doanh sai lầm, chiến lược sai lầm, bỏ lỡ cơ hội và các vấn đề về vận hành, cuối cùng có thể làm tăng chi phí, giảm doanh thu và lợi nhuận. IBM ước tính rằng các vấn đề về chất lượng dữ liệu khiến các doanh nghiệp ở Mỹ thiệt hại tổng cộng 3,1 nghìn tỷ USD trong năm 2016, một con số khổng lồ.

Các bước thực hiện Data Cleaning

Mặc dù các kỹ thuật được sử dụng để làm sạch dữ liệu có thể khác nhau tùy theo loại dữ liệu mà công ty bạn lưu trữ, nhưng bạn có thể làm theo các bước cơ bản sau để vạch ra frameworks cho tổ chức của mình.

Bước 1: Loại bỏ những observations trùng lặp hoặc không liên quan

Loại bỏ các observations không mong muốn khỏi bộ dữ liệu của bạn, bao gồm các observations trùng lặp hoặc observations không liên quan. Các observations trùng lặp sẽ xảy ra thường xuyên nhất trong quá trình thu thập dữ liệu. Khi bạn kết hợp các bộ dữ liệu từ nhiều nơi, tạo dữ liệu hoặc nhận dữ liệu từ khách hàng hoặc nhiều bộ phận, có cơ hội tạo dữ liệu trùng lặp. Việc sao chép là một trong những thao tác lớn nhất có trong trong quá trình này. Các observations không liên quan là khi bạn nhận thấy các observations không phù hợp với vấn đề cụ thể mà bạn đang cố gắng phân tích. 

Ví dụ: nếu bạn muốn phân tích dữ liệu về khách hàng millennials, nhưng bộ dữ liệu của bạn bao gồm các thế hệ cũ hơn, bạn có thể xóa những observations không liên quan đó. Điều này có thể làm cho phân tích hiệu quả hơn và tăng chất lượng dữ liệu, cũng như tạo ra một bộ dữ liệu dễ quản lý và cho hiệu suất cao hơn.

Bước 2: Khắc phục lỗi cấu trúc

Lỗi cấu trúc là khi bạn đo hoặc truyền dữ liệu và nhìn thấy các quy ước đặt tên lạ, lỗi chính tả hoặc viết hoa không chính xác. Những lỗi này có thể gây ra các danh mục hoặc lớp được dán nhãn sai. Ví dụ: bạn có thể thấy cả “N/A” và “Not Applicable” đều xuất hiện nhưng chúng phải được phân tích dưới dạng cùng một danh mục.

Bước 3: Lọc bỏ các ngoại lệ không mong muốn

Thông thường, sẽ có những quan sát chỉ diễn ra một lần mà nhìn thoáng qua, chúng có vẻ không khớp với dữ liệu bạn đang phân tích. Nếu bạn có lý do chính đáng để xóa ngoại lệ, chẳng hạn như nhập dữ liệu không đúng, thì làm như vậy sẽ giúp cải thiện hiệu suất của dữ liệu bạn đang làm việc. Tuy nhiên, đôi khi chính sự xuất hiện của một ngoại lệ sẽ chứng minh cho lý thuyết mà bạn đang nghiên cứu. Hãy nhớ rằng: chỉ vì một ngoại lệ tồn tại không có nghĩa là nó không chính xác. Bước này là cần thiết để xác định tính hợp lệ của dữ liệu đó. Nếu một ngoại lệ được chứng minh là không liên quan đến việc phân tích hoặc là một lỗi, hãy cân nhắc loại bỏ nó.

Bước 4: Xử lý dữ liệu bị thiếu

• Bạn không thể bỏ qua dữ liệu bị thiếu vì nhiều thuật toán sẽ không chấp nhận các giá trị bị thiếu. Có một số cách để xử lý dữ liệu bị thiếu. Cả hai đều không tối ưu, nhưng cả hai đều có thể được xem xét.
  Với lựa chọn đầu tiên, bạn có thể loại bỏ các observations có giá trị bị thiếu, nhưng làm như vậy sẽ loại bỏ hoặc mất thông tin, vì vậy hãy lưu ý điều này trước khi loại bỏ nó.
• Với lựa chọn thứ hai, bạn có thể nhập các giá trị còn thiếu dựa trên các observations khác. Một lần nữa điều này có khả năng làm mất tính toàn vẹn của dữ liệu vì bạn có thể đang vận hành dựa trên các giả định chứ không phải quan sát thực tế.
• Với lựa chọn thứ ba, bạn có thể thay đổi cách sử dụng dữ liệu để điều hướng các giá trị null một cách hiệu quả.

Bước 5: Xác thực và QA

Khi kết thúc quá trình làm sạch dữ liệu, bạn sẽ có thể trả lời những câu hỏi sau như một phần của quá trình xác thực cơ bản:

• Dữ liệu có ý nghĩa không? 
• Dữ liệu có tuân theo các quy tắc thích hợp cho trường của nó không? 
• Nó có chứng minh hay bác bỏ working theory của bạn hay mang lại insights nào không? 
• Bạn có thể tìm thấy các trends trong dữ liệu để giúp bạn hình thành theory tiếp theo của mình không? Nếu không, đó có phải là do vấn đề về chất lượng dữ liệu không?

Kết luận sai vì dữ liệu không chính xác hoặc ‘dirty data’ có thể đưa ra chiến lược kinh doanh và ra quyết định kém hiệu quả. Kết luận sai có thể dẫn đến các khoảnh khắc không muốn có trong cuộc họp báo cáo khi bạn nhận ra dữ liệu của mình không đủ khả năng để xem xét kỹ lưỡng. Trước khi bạn đạt được điều đó, hãy tạo ra văn hóa tổng hợp dữ liệu chất lượng trong doanh nghiệp của bạn.

Các đặc điểm của data sau quy trình làm sạch dữ liệu

Các đặc điểm và thuộc tính dữ liệu khác nhau được sử dụng để đo lường mức độ sạch và chất lượng tổng thể của các tập dữ liệu, bao gồm:

• Accuracy: tính chính xác.
• Completeness: tính đầy đủ. 
• Consistency: tính nhất quán. 
• Integrity: tính toàn vẹn. 
• Timeliness: tính kịp thời. 
• Uniformity: tính đồng nhất. 
• Validity: tính hiệu lực.

Data management teams tạo ra data quality metrics để theo dõi các đặc điểm đó, cũng như những thứ như tỷ lệ lỗi và số lượng lỗi tổng thể trong các bộ dữ liệu. Đa phần cố gắng tính toán tác động kinh doanh của các vấn đề về chất lượng dữ liệu và giá trị kinh doanh tiềm năng của việc sửa chúng, một phần thông qua các cuộc khảo sát và phỏng vấn với business executives.

Tác dụng của quy trình Data Cleaning

Một khi được thực hiện tốt, data cleaning cung cấp các lợi ích đáng kể cho việc quản lý dữ liệu và các hoạt động kinh doanh sau:

• Cải thiện việc ra quyết định: Với dữ liệu chính xác hơn, các ứng dụng phân tích có thể tạo ra kết quả tốt hơn. Điều đó cho phép các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt hơn về chiến lược và hoạt động kinh doanh, ví dụ như những vấn đề như chăm sóc bệnh nhân và các chương trình của chính phủ.
• Marketing và bán hàng hiệu quả hơn: Dữ liệu khách hàng thường sai, không nhất quán hoặc lỗi thời. Việc làm sạch dữ liệu trong hệ thống bán hàng và quản lý quan hệ khách hàng giúp nâng cao hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị và nỗ lực bán hàng.
• Hiệu suất hoạt động tốt hơn: Dữ liệu sạch, chất lượng cao giúp các tổ chức tránh tình trạng thiếu hàng tồn kho, trục trặc trong giao hàng và các vấn đề kinh doanh khác có thể dẫn đến chi phí cao hơn, doanh thu thấp hơn và mối quan hệ với khách hàng bị tổn hại.
• Tăng sử dụng dữ liệu: Dữ liệu đã trở thành một tài sản quan trọng của công ty, nhưng nó không thể tạo ra giá trị kinh doanh nếu nó không được sử dụng. Bằng cách làm cho dữ liệu đáng tin cậy hơn, việc làm sạch dữ liệu giúp thuyết phục các managers và nhân sự dựa vào nó như là một phần của công việc của họ.
• Giảm chi phí cho việc quản lý dữ liệu: Việc làm sạch dữ liệu sẽ ngăn chặn các lỗi và sự cố dữ liệu tiếp tục lan truyền trong các hệ thống và ứng dụng phân tích. Về lâu dài, điều đó giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc vì đội ngũ quản lý dữ liệu và CNTT không phải tiếp tục sửa các lỗi tương tự trong tập dữ liệu.

Data cleaning và các phương pháp giúp tăng chất lượng dữ liệu khác cũng là một phần quan trọng của chương trình quản trị dữ liệu, nhằm đảm bảo dữ liệu trong hệ thống doanh nghiệp nhất quán và được sử dụng đúng cách. Dữ liệu sạch là một trong những đặc điểm nổi bật của sáng kiến ​​quản trị dữ liệu thành công. Theo dõi Cole và tham gia khóa học data analysis online để cập nhật các kiến thức hữu ích về lập trình và khoa học dữ liệu.