डेटा सफाई सफाई डेटासेट के भीतर गलत, भ्रष्ट, गलत रूप से स्वरूपित, डुप्लिकेट या अपूर्ण डेटा को ठीक करने या हटाने की प्रक्रिया है। एकाधिक डेटा स्रोतों के संयोजन के दौरान डेटा को डुप्लिकेट या गलत तरीके से जोड़ने के कई अवसर हैं। यदि डेटा गलत है, तो परिणाम और एल्गोरिदम अविश्वसनीय हैं, भले ही वे सही दिख सकें। डेटा सफाई प्रक्रिया में सटीक चरणों को निर्धारित करने का कोई पूर्ण तरीका नहीं है क्योंकि प्रक्रियाएं डेटासेट से डेटासेट तक भिन्न होंगी। लेकिन यह आपके डेटा सफाई प्रक्रिया के लिए एक टेम्पलेट स्थापित करने के लिए महत्वपूर्ण है ताकि आप जानते हैं कि आप इसे हर बार सही तरीके से कर रहे हैं।

CRM डेटा सफाई और डेटा परिवर्तन के बीच क्या अंतर है?

सीआरएम डेटा सफाई वह प्रक्रिया है जो उस डेटा को हटाती है जो आपके सीआरएम से संबंधित नहीं है। डेटा रूपांतरण डेटा को एक प्रारूप या संरचना से दूसरे में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है। रूपांतरण प्रक्रियाओं को डेटा wrangling, या डेटा munging के रूप में भी संदर्भित किया जा सकता है। यह लेख आपके बाहर निकलने वाले CRM डेटा को साफ करने और कच्चे डेटा पर केंद्रित है जिसे आप हमारे CRM में आयात करने की योजना बना रहे हैं।

आप डेटा कैसे साफ कर सकते हैं?

जबकि डेटा सफाई के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकें आपकी कंपनी के स्टोरों के प्रकार के अनुसार भिन्न हो सकती हैं, आप अपने संगठन के लिए एक रूपरेखा तैयार करने के लिए इन बुनियादी चरणों का पालन कर सकते हैं।

चरण 1: डुप्लिकेट या अप्रासंगिक पंक्तियों को हटा दें

अपने डेटासेट से अवांछित पंक्तियों को निकालें, जिसमें डुप्लिकेट पंक्तियां या अप्रासंगिक डेटा शामिल हैं। डुप्लिकेट पंक्तियां अक्सर हमारे सिस्टम के साथ डेटा आयात या विलय के दौरान होती हैं। जब आप एकाधिक स्थानों, स्क्रैप डेटा से डेटा आयात करते हैं, या ग्राहकों या एकाधिक विभागों से डेटा प्राप्त करते हैं, तो डुप्लिकेट डेटा बनाने का अवसर मिलता है। डी-डुप्लिकेशन इस प्रक्रिया में विचार करने वाले सबसे बड़े क्षेत्रों में से एक है।

चरण 2: संरचनात्मक त्रुटियों को ठीक करें

संरचनात्मक त्रुटियां तब होती हैं जब आप डेटा को मापते हैं या स्थानांतरित करते हैं और अजीब नामकरण सम्मेलनों, typos, या गलत पूंजीकरण को नोटिस करते हैं। ये असंयमताएँ भ्रामक श्रेणियों या वर्गों का कारण बन सकती हैं। उदाहरण के लिए, आपको "एन / ए" और "नहीं लागू" दोनों दिखाई देते हैं, लेकिन उन्हें उसी श्रेणी के रूप में विश्लेषण किया जाना चाहिए।

चरण 3: अवांछित डेटा फ़िल्टर करें

अक्सर, इससे पहले कि आप अपने crm में डेटा आयात करते हैं, आपको कुछ पंक्तियों को मिलाना होगा, उनमें जलन डेटा होता है जिसे आप बिना ईमेल के उपयोग नहीं कर सकते हैं। आयात से पहले उन पंक्तियों को फ़िल्टर करें।

स्टेप 4: हैंडल लापता डेटा

आप लापता डेटा को अनदेखा नहीं कर सकते क्योंकि कई क्षेत्र लापता मूल्यों को स्वीकार नहीं करेंगे। लापता डेटा से निपटने के कुछ तरीके हैं। नहीं तो इष्टतम है, लेकिन दोनों को माना जा सकता है।

1. पहले विकल्प के रूप में, आप उन पंक्तियों को छोड़ सकते हैं जिनके पास लापता मान हैं, लेकिन ऐसा करने से जानकारी गिर जाएगी या खो जाएगी, इसलिए इससे पहले कि आप इसे हटा दें।
2. दूसरे विकल्प के रूप में, आप अन्य पंक्तियों के आधार पर लापता मूल्यों को इनपुट कर सकते हैं; फिर, डेटा की अखंडता को खोने का अवसर है क्योंकि आप धारणाओं से काम कर सकते हैं और वास्तविक अवलोकन नहीं कर सकते हैं।
3. एक तीसरे विकल्प के रूप में, आप इस तरह बदल सकते हैं कि डेटा का उपयोग प्रभावी ढंग से शून्य मानों को नेविगेट करने के लिए किया जाता है।

चरण 5: मान्य और क्यूए

डेटा सफाई प्रक्रिया के अंत में, आपको बुनियादी वैधता के एक हिस्से के रूप में इन सवालों का जवाब देने में सक्षम होना चाहिए:

क्या डेटा समझ सकता है?

• क्या डेटा अपने क्षेत्र के लिए उपयुक्त नियमों का पालन करता है?
• क्या यह आपके कार्य सिद्धांत को साबित या विचलित करता है?
• क्या आप अपने अगले सिद्धांत को बनाने में मदद करने के लिए डेटा में रुझान पा सकते हैं?
• यदि नहीं, तो क्या डेटा गुणवत्ता के मुद्दे के कारण है?

गलत या "गंदा" डेटा के कारण झूठी निष्कर्ष खराब व्यापार रणनीति और निर्णय लेने को सूचित कर सकते हैं। झूठी निष्कर्ष एक रिपोर्टिंग मीटिंग में एक शर्मनाक क्षण पैदा कर सकता है जब आप महसूस करते हैं कि आपका डेटा जांच के लिए खड़ा नहीं है। इससे पहले, आपके संगठन में गुणवत्ता डेटा की संस्कृति बनाना महत्वपूर्ण है। ऐसा करने के लिए, आपको इस संस्कृति को बनाने के लिए आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरणों को दस्तावेज करना चाहिए और आप किस डेटा की गुणवत्ता का मतलब है।