ហេតុអ្វីបានជាការសម្អាតទិន្នន័យមានសារៈសំខាន់ និងរបៀបដែលអ្នកអាចអនុវត្តដំណើរការ និងដំណោះស្រាយនៃការសម្អាតទិន្នន័យ

ការសម្អាតទិន្នន័យ៖ របៀបសម្អាតទិន្នន័យរបស់អ្នក។

គុណភាពទិន្នន័យមិនល្អគឺជាការព្រួយបារម្ភកើនឡើងសម្រាប់អ្នកដឹកនាំអាជីវកម្មជាច្រើន ដោយសារពួកគេមិនបំពេញតាមគោលដៅដែលបានកំណត់។ ក្រុមអ្នកវិភាគទិន្នន័យ - ដែលត្រូវបានគេសន្មត់ថាបង្កើតការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យដែលអាចទុកចិត្តបាន - ចំណាយ 80% នៃពេលវេលារបស់ពួកគេក្នុងការសម្អាត និងរៀបចំទិន្នន័យ និង មានតែ 20% នៃពេលវេលា នៅសល់ដើម្បីធ្វើការវិភាគជាក់ស្តែង។ នេះជះឥទ្ធិពលយ៉ាងខ្លាំងទៅលើផលិតភាពរបស់ក្រុម ដោយសារពួកគេត្រូវតែផ្ទៀងផ្ទាត់គុណភាពទិន្នន័យដោយដៃនៃសំណុំទិន្នន័យច្រើន។

84% នៃ CEO មានការព្រួយបារម្ភអំពីគុណភាពនៃទិន្នន័យដែលពួកគេកំពុងផ្អែកលើការសម្រេចចិត្តរបស់ពួកគេ។

នាយកប្រតិបត្តិសកល Outlook, Forbes Insight & KPMG

បន្ទាប់ពីប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាបែបនេះ ស្ថាប័ននានាស្វែងរកវិធីស្វ័យប្រវត្តិ សាមញ្ញ និងត្រឹមត្រូវជាងមុនក្នុងការសម្អាត និងធ្វើឱ្យទិន្នន័យមានលក្ខណៈស្តង់ដារ។ នៅក្នុងប្លុកនេះ យើងនឹងពិនិត្យមើលសកម្មភាពជាមូលដ្ឋានមួយចំនួនដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការសម្អាតទិន្នន័យ និងរបៀបដែលអ្នកអាចអនុវត្តពួកវាបាន។

តើការសម្អាតទិន្នន័យគឺជាអ្វី?

ការសម្អាតទិន្នន័យគឺជាពាក្យទូលំទូលាយដែលសំដៅទៅលើដំណើរការនៃការធ្វើឱ្យទិន្នន័យអាចប្រើប្រាស់បានសម្រាប់គោលបំណងដែលបានគ្រោងទុក។ វាគឺជាដំណើរការជួសជុលគុណភាពទិន្នន័យដែលលុបបំបាត់ព័ត៌មានមិនត្រឹមត្រូវ និងមិនត្រឹមត្រូវពីសំណុំទិន្នន័យ និងតម្លៃស្តង់ដារ ដើម្បីសម្រេចបាននូវទិដ្ឋភាពស្របគ្នានៅទូទាំងប្រភពខុសគ្នាទាំងអស់។ ដំណើរការជាធម្មតារួមមានសកម្មភាពដូចខាងក្រោមៈ

  1. យកចេញនិងជំនួស - វាលនៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យជារឿយៗមានតួអក្សរនាំមុខ ឬតាមដាន ឬសញ្ញាវណ្ណយុត្តិដែលមិនមានប្រយោជន៍ ហើយត្រូវការជំនួស ឬដកចេញសម្រាប់ការវិភាគកាន់តែប្រសើរ (ដូចជាដកឃ្លា លេខសូន្យ សញ្ញាដក ។ល។)។ 
  2. ញែកនិងបញ្ចូលគ្នា - ពេលខ្លះវាលមានធាតុទិន្នន័យសរុប ឧទាហរណ៍ ប្រអប់ អាស័យដ្ឋាន វាលមាន លេខ​ផ្លូវឈ្មោះ​ផ្លូវរាជធានី ខេត្តរដ្ឋល. ក្នុងករណីបែបនេះ វាលសរុបត្រូវតែញែកទៅជាជួរឈរដាច់ដោយឡែក ខណៈពេលដែលជួរឈរមួយចំនួនត្រូវតែបញ្ចូលគ្នាជាមួយគ្នាដើម្បីទទួលបានទិដ្ឋភាពប្រសើរជាងមុននៃទិន្នន័យ – ឬអ្វីមួយដែលដំណើរការសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់របស់អ្នក។
  3. ផ្លាស់ប្តូរប្រភេទទិន្នន័យ - វាពាក់ព័ន្ធនឹងការផ្លាស់ប្តូរប្រភេទទិន្នន័យនៃវាល ដូចជាការបំប្លែង លេខ​ទូរស័ព្ទ វាលដែលពីមុន ខ្សែអក្សរ ទៅ លេខ. វាធានាថាតម្លៃទាំងអស់នៅក្នុងវាលគឺត្រឹមត្រូវ និងត្រឹមត្រូវ។ 
  4. ធ្វើឱ្យមានសុពលភាពគំរូ - វាលមួយចំនួនត្រូវបានគេសន្មត់ថាធ្វើតាមលំនាំឬទម្រង់ត្រឹមត្រូវ។ សម្រាប់នោះ ដំណើរការនៃការសម្អាតទិន្នន័យទទួលស្គាល់គំរូបច្ចុប្បន្ន និងបំប្លែងពួកវាដើម្បីធានាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវ។ ឧ ទូរស័ព្ទអាមេរិក លេខ តាមលំនាំ៖ AAA-BBB-CCCC
  5. ដកសំលេងរំខាន - វាលទិន្នន័យជាញឹកញាប់មានពាក្យដែលមិនបន្ថែមតម្លៃច្រើន ហេតុដូច្នេះហើយ សូមណែនាំសំលេងរំខាន។ ជាឧទាហរណ៍ សូមពិចារណាឈ្មោះក្រុមហ៊ុនទាំងនេះ 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'។ ឈ្មោះក្រុមហ៊ុនទាំងអស់គឺដូចគ្នា ប៉ុន្តែដំណើរការវិភាគរបស់អ្នកអាចចាត់ទុកថាពួកវាមានតែមួយ ហើយការដកពាក្យដូចជា Inc., LLC, និង Incorporated អាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវនៃការវិភាគរបស់អ្នក។
  6. ផ្គូផ្គងទិន្នន័យដើម្បីរកមើលស្ទួន - សំណុំទិន្នន័យជាធម្មតាមានកំណត់ត្រាច្រើនសម្រាប់អង្គភាពតែមួយ។ ការប្រែប្រួលបន្តិចបន្តួចនៃឈ្មោះអតិថិជនអាចនាំក្រុមរបស់អ្នកបង្កើតធាតុជាច្រើននៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យអតិថិជនរបស់អ្នក។ សំណុំទិន្នន័យស្អាត និងស្តង់ដារគួរតែមានកំណត់ត្រាតែមួយគត់ – កំណត់ត្រាមួយក្នុងមួយអង្គភាព។ 

Structured vs Unstructured Data

ទិដ្ឋភាពទំនើបមួយនៃទិន្នន័យឌីជីថលគឺថាវាមិនស៊ីសង្វាក់គ្នាក្នុងការបញ្ចូលទៅក្នុងវាលលេខ ឬតម្លៃអត្ថបទ។ ទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធគឺជាអ្វីដែលក្រុមហ៊ុនជាធម្មតាកំពុងធ្វើការជាមួយ - បរិមាណ ទិន្នន័យត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងទម្រង់ជាក់លាក់ដូចជាសៀវភៅបញ្ជី ឬតារាង ដើម្បីដំណើរការកាន់តែងាយស្រួល។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ អាជីវកម្មកំពុងធ្វើការជាមួយទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធកាន់តែច្រើនឡើងផងដែរ… នេះគឺ គុណភាព ទិន្នន័យ។

ឧទាហរណ៍នៃទិន្នន័យដែលគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធគឺជាភាសាធម្មជាតិពីប្រភពអត្ថបទ អូឌីយ៉ូ និងវីដេអូ។ រឿងធម្មតាមួយនៅក្នុងទីផ្សារគឺការប្រមូលអារម្មណ៍ម៉ាកពីការពិនិត្យលើអ៊ីនធឺណិត។ ជម្រើសផ្កាយត្រូវបានរៀបចំ (ឧ. ពិន្ទុពី 1 ដល់ផ្កាយ 5) ប៉ុន្តែមតិយោបល់មិនមានរចនាសម្ព័ន្ធទេ ហើយទិន្នន័យគុណភាពត្រូវតែដំណើរការតាមរយៈដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) ក្បួនដោះស្រាយដើម្បីបង្កើតតម្លៃបរិមាណនៃអារម្មណ៍។

តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីធានាបាននូវទិន្នន័យស្អាត?

មធ្យោបាយដ៏មានប្រសិទ្ធភាពបំផុតក្នុងការធានានូវទិន្នន័យស្អាតគឺការត្រួតពិនិត្យរាល់ចំណុចចូលទៅក្នុងវេទិការបស់អ្នក ហើយធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពពួកវាតាមកម្មវិធី ដើម្បីធានាថាទិន្នន័យត្រូវបានបញ្ចូលយ៉ាងត្រឹមត្រូវ។ នេះអាចសម្រេចបានតាមវិធីជាច្រើន៖

  • ទាមទារវាល - ការធានានូវទម្រង់ ឬការរួមបញ្ចូលត្រូវតែឆ្លងកាត់វាលជាក់លាក់។
  • ការប្រើប្រាស់ប្រភេទទិន្នន័យវាល - ការផ្តល់បញ្ជីមានកំណត់សម្រាប់ការជ្រើសរើស កន្សោមធម្មតាដើម្បីធ្វើទ្រង់ទ្រាយទិន្នន័យ និងការរក្សាទុកទិន្នន័យក្នុងប្រភេទទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ ដើម្បីបង្ខាំងទិន្នន័យទៅជាទម្រង់ និងប្រភេទត្រឹមត្រូវដែលរក្សាទុក។
  • ការរួមបញ្ចូលសេវាកម្មភាគីទីបី - ការរួមបញ្ចូលឧបករណ៍ភាគីទីបី ដើម្បីធានាថាទិន្នន័យត្រូវបានរក្សាទុកយ៉ាងត្រឹមត្រូវ ដូចជាវាលអាសយដ្ឋានដែលផ្តល់សុពលភាពអាសយដ្ឋាន អាចផ្តល់នូវទិន្នន័យប្រកបដោយគុណភាព។
  • សុពលភាព - ការឱ្យអតិថិជនរបស់អ្នកបញ្ជាក់លេខទូរស័ព្ទ ឬអាសយដ្ឋានអ៊ីមែលរបស់ពួកគេអាចធានាថាទិន្នន័យត្រឹមត្រូវត្រូវបានរក្សាទុក។

ចំណុចចូលមិនចាំបាច់គ្រាន់តែជាទម្រង់ទេ វាគួរតែជាឧបករណ៍ភ្ជាប់រវាងគ្រប់ប្រព័ន្ធដែលបញ្ជូនទិន្នន័យពីប្រព័ន្ធមួយទៅប្រព័ន្ធមួយទៀត។ ក្រុមហ៊ុនជាញឹកញាប់ប្រើប្រាស់វេទិកាដើម្បីទាញយក បំប្លែង និងផ្ទុកទិន្នន័យ (ETL) រវាងប្រព័ន្ធ ដើម្បីធានាថាទិន្នន័យស្អាតត្រូវបានរក្សាទុក។ ក្រុមហ៊ុនត្រូវបានលើកទឹកចិត្តឱ្យអនុវត្ត ការរកឃើញទិន្នន័យ សវនកម្មដើម្បីចងក្រងរាល់ចំណុចចូល ដំណើរការ និងចំណុចប្រើប្រាស់សម្រាប់ទិន្នន័យនៅក្នុងការគ្រប់គ្រងរបស់ពួកគេ។ នេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ធានាការអនុលោមតាមស្តង់ដារសុវត្ថិភាព និងបទប្បញ្ញត្តិឯកជនភាពផងដែរ។

តើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីសម្អាតទិន្នន័យរបស់អ្នក?

ខណៈពេលដែលការមានទិន្នន័យស្អាតនឹងល្អបំផុត ប្រព័ន្ធកេរ្តិ៍ដំណែល និងវិន័យខ្ជិលសម្រាប់ការនាំចូល និងចាប់យកទិន្នន័យតែងតែមាន។ នេះធ្វើឱ្យការសម្អាតទិន្នន័យជាផ្នែកមួយនៃសកម្មភាពក្រុមទីផ្សារភាគច្រើន។ យើងបានពិនិត្យមើលដំណើរការដែលដំណើរការសម្អាតទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធ។ នេះគឺជាវិធីស្រេចចិត្តដែលស្ថាប័នរបស់អ្នកអាចអនុវត្តការសម្អាតទិន្នន័យ៖

ជម្រើសទី 1: ការប្រើប្រាស់វិធីសាស្រ្តផ្អែកលើកូដ

ពស់ថ្លាន់ និង R គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដែលប្រើជាទូទៅចំនួនពីរសម្រាប់ដំណោះស្រាយការសរសេរកូដដើម្បីរៀបចំទិន្នន័យ។ ការ​សរសេរ​ស្គ្រីប​ដើម្បី​សម្អាត​ទិន្នន័យ​អាច​មើល​ទៅ​មាន​ប្រយោជន៍​ព្រោះ​អ្នក​អាច​សម្រួល​ក្បួន​ដោះស្រាយ​តាម​លក្ខណៈ​នៃ​ទិន្នន័យ​របស់​អ្នក​ ប៉ុន្តែ​វា​អាច​ជា​ការ​លំបាក​ក្នុង​ការ​រក្សា​ស្គ្រីប​ទាំងនេះ​តាម​ពេលវេលា។​ ជាងនេះទៅទៀត បញ្ហាប្រឈមដ៏ធំបំផុតជាមួយវិធីសាស្រ្តនេះគឺការសរសេរកូដដំណោះស្រាយទូទៅដែលដំណើរការបានយ៉ាងល្អជាមួយសំណុំទិន្នន័យផ្សេងៗ ជាជាងការសរសេរកូដជាក់លាក់។ 

ជម្រើសទី 2៖ ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍រួមបញ្ចូលវេទិកា

វេទិកាជាច្រើនផ្តល់ជូននូវកម្មវិធី ឬគ្មានកូដ ឧបករណ៍ភ្ជាប់ ដើម្បីផ្លាស់ទីទិន្នន័យរវាងប្រព័ន្ធក្នុងទម្រង់ត្រឹមត្រូវ។ វេទិកាស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលភ្ជាប់មកជាមួយកំពុងទទួលបានប្រជាប្រិយភាព ដូច្នេះវេទិកាអាចរួមបញ្ចូលកាន់តែងាយស្រួលរវាងឧបករណ៍របស់ក្រុមហ៊ុនពួកគេ។ ឧបករណ៍ទាំងនេះជារឿយៗរួមបញ្ចូលដំណើរការដែលបានកេះ ឬកំណត់ពេលដែលអាចដំណើរការលើការនាំចូល សួរ ឬការសរសេរទិន្នន័យពីប្រព័ន្ធមួយទៅប្រព័ន្ធមួយទៀត។ វេទិកាមួយចំនួនដូចជា ស្វ័យប្រវត្តិកម្មដំណើរការរ៉ូបូត (RPA ។) platforms សូម្បីតែអាចបញ្ចូលទិន្នន័យនៅក្នុងអេក្រង់នៅពេលដែលការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យមិនមាន។

ជម្រើសទី 3៖ ការប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត

សំណុំទិន្នន័យពិភពលោកពិតមានភាពចម្រុះណាស់ ហើយការអនុវត្តឧបសគ្គផ្ទាល់នៅលើវាលអាចផ្តល់លទ្ធផលមិនត្រឹមត្រូវ។ នេះគឺជាកន្លែងដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់។ គំរូបណ្ដុះបណ្ដាលអំពីទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ ត្រឹមត្រូវ និងត្រឹមត្រូវ ហើយបន្ទាប់មកការប្រើគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលលើកំណត់ត្រាចូល អាចជួយសម្គាល់ភាពមិនប្រក្រតី កំណត់អត្តសញ្ញាណឱកាសសម្អាត ជាដើម។

ដំណើរការមួយចំនួនដែលអាចត្រូវបានពង្រឹងជាមួយ AI កំឡុងពេលសម្អាតទិន្នន័យត្រូវបានរៀបរាប់ខាងក្រោម៖

  • ការរកឃើញភាពមិនប្រក្រតីនៅក្នុងជួរឈរ។
  • កំណត់អត្តសញ្ញាណភាពអាស្រ័យទំនាក់ទំនងមិនត្រឹមត្រូវ។
  • ស្វែងរកកំណត់ត្រាស្ទួនតាមរយៈការធ្វើចង្កោម។
  • ការជ្រើសរើសកំណត់ត្រាមេដោយផ្អែកលើលទ្ធភាពដែលបានគណនា។

ជម្រើសទី 4៖ ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍គុណភាពទិន្នន័យសេវាកម្មខ្លួនឯង

អ្នកលក់មួយចំនួនផ្តល់ជូននូវមុខងារគុណភាពទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នាដែលខ្ចប់ជាឧបករណ៍ដូចជា ផ្នែកទន់សម្អាតទិន្នន័យ. ពួកគេប្រើប្រាស់ឧស្សាហកម្មឈានមុខគេ ក៏ដូចជាក្បួនដោះស្រាយដែលមានកម្មសិទ្ធិសម្រាប់ការបង្កើតទម្រង់ ការសម្អាត ការកំណត់ស្តង់ដារ ការផ្គូផ្គង និងការបញ្ចូលទិន្នន័យឆ្លងកាត់ប្រភពផ្សេងៗគ្នា។ ឧបករណ៍បែបនេះអាចដើរតួជាកម្មវិធីដោត និងលេង ហើយត្រូវការពេលវេលាដំណើរការតិចបំផុត បើប្រៀបធៀបទៅនឹងវិធីសាស្រ្តផ្សេងទៀត។ 

ជណ្តើរទិន្នន័យ

លទ្ធផលនៃដំណើរការវិភាគទិន្នន័យគឺល្អដូចជាគុណភាពនៃទិន្នន័យបញ្ចូល។ អាស្រ័យហេតុនេះ ការយល់ដឹងអំពីបញ្ហាប្រឈមនៃគុណភាពទិន្នន័យ និងការអនុវត្តដំណោះស្រាយពីចុងដល់ចប់សម្រាប់ការកែតម្រូវកំហុសទាំងនេះ អាចជួយរក្សាទិន្នន័យរបស់អ្នកឱ្យស្អាត មានលក្ខណៈស្តង់ដារ និងអាចប្រើប្រាស់បានសម្រាប់គោលបំណងណាមួយ។ 

Data Ladder ផ្តល់ជូននូវកញ្ចប់ឧបករណ៍ដែលសំបូរទៅដោយលក្ខណៈពិសេសដែលជួយអ្នកក្នុងការលុបបំបាត់តម្លៃដែលមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា និងមិនត្រឹមត្រូវ បង្កើត និងធ្វើឱ្យគំរូត្រឹមត្រូវ និងសម្រេចបាននូវទិដ្ឋភាពស្តង់ដារនៅទូទាំងប្រភពទិន្នន័យទាំងអស់ ធានានូវគុណភាពទិន្នន័យខ្ពស់ ភាពត្រឹមត្រូវ និងលទ្ធភាពប្រើប្រាស់។

Data Ladder - កម្មវិធីសម្អាតទិន្នន័យ

សូមចូលទៅកាន់ Data Ladder សម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែម