ڈیٹا کی صفائی کیوں اہم ہے اور آپ ڈیٹا کی صفائی کے عمل اور حل کو کیسے نافذ کر سکتے ہیں

ڈیٹا کی صفائی: اپنے ڈیٹا کو کیسے صاف کریں۔

ڈیٹا کا خراب معیار بہت سے کاروباری رہنماؤں کے لیے تشویش کا باعث ہے کیونکہ وہ اپنے ہدف کے اہداف کو پورا کرنے میں ناکام رہتے ہیں۔ ڈیٹا تجزیہ کاروں کی ٹیم - جو کہ قابل اعتماد ڈیٹا بصیرت پیدا کرتی ہے - اپنا 80% وقت ڈیٹا کی صفائی اور تیاری میں صرف کرتی ہے، اور وقت کا صرف 20٪ اصل تجزیہ کرنا چھوڑ دیا گیا ہے۔ اس کا ٹیم کی پیداواری صلاحیت پر بہت زیادہ اثر پڑتا ہے کیونکہ انہیں متعدد ڈیٹا سیٹس کے ڈیٹا کوالٹی کو دستی طور پر درست کرنا ہوتا ہے۔

84% CEOs ڈیٹا کے معیار کے بارے میں فکر مند ہیں جس پر وہ اپنے فیصلے کر رہے ہیں۔

گلوبل سی ای او آؤٹ لک، فوربس انسائٹ اور کے پی ایم جی

ایسے مسائل کا سامنا کرنے کے بعد، تنظیمیں ڈیٹا کو صاف کرنے اور معیاری بنانے کا ایک خودکار، آسان اور زیادہ درست طریقہ تلاش کرتی ہیں۔ اس بلاگ میں، ہم ڈیٹا کی صفائی میں شامل کچھ بنیادی سرگرمیوں کو دیکھیں گے، اور آپ ان کو کیسے نافذ کر سکتے ہیں۔

ڈیٹا کلیننگ کیا ہے؟

ڈیٹا کی صفائی ایک وسیع اصطلاح ہے جس سے مراد کسی بھی مطلوبہ مقصد کے لیے ڈیٹا کو قابل استعمال بنانے کے عمل سے ہے۔ یہ ڈیٹا کوالٹی فکسنگ کا ایک عمل ہے جو ڈیٹا سیٹس اور معیاری اقدار سے غلط اور غلط معلومات کو ختم کرتا ہے تاکہ تمام مختلف ذرائع میں ایک مستقل نظریہ حاصل کیا جا سکے۔ اس عمل میں عام طور پر درج ذیل سرگرمیاں شامل ہوتی ہیں۔

  1. ہٹائیں اور تبدیل کریں۔ – ڈیٹاسیٹ میں موجود فیلڈز میں اکثر معروف یا ٹریس کرنے والے حروف یا اوقاف ہوتے ہیں جن کا کوئی فائدہ نہیں ہوتا اور بہتر تجزیہ کے لیے انہیں تبدیل کرنے یا ہٹانے کی ضرورت ہوتی ہے (جیسے خالی جگہیں، زیرو، سلیش وغیرہ)۔ 
  2. تجزیہ کریں اور ضم کریں۔ - بعض اوقات فیلڈز میں مجموعی ڈیٹا عناصر ہوتے ہیں، مثال کے طور پر، ایڈریس فیلڈ پر مشتمل ہے۔ گلی نمبرگلی کا نامشہرحالت, وغیرہ۔ ایسے معاملات میں، جمع شدہ فیلڈز کو الگ الگ کالموں میں پارس کیا جانا چاہیے، جب کہ ڈیٹا کا بہتر نظارہ حاصل کرنے کے لیے کچھ کالموں کو ایک ساتھ ضم کیا جانا چاہیے - یا کوئی ایسی چیز جو آپ کے استعمال کے معاملے کے لیے کام کرتی ہو۔
  3. ڈیٹا کی اقسام کو تبدیل کریں۔ - اس میں فیلڈ کے ڈیٹا کی قسم کو تبدیل کرنا شامل ہے، جیسے کہ تبدیلی فون نمبر فیلڈ جو پہلے تھا۔ سلک کرنے کے لئے نمبر. یہ یقینی بناتا ہے کہ فیلڈ میں تمام اقدار درست اور درست ہیں۔ 
  4. پیٹرن کی توثیق کریں۔ - کچھ فیلڈز کو ایک درست پیٹرن یا فارمیٹ کی پیروی کرنی چاہیے۔ اس کے لیے، ڈیٹا کی صفائی کا عمل موجودہ نمونوں کو پہچانتا ہے اور درستگی کو یقینی بنانے کے لیے انہیں تبدیل کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، the امریکی فون نمبر پیٹرن کی پیروی کریں: AAA-BBB-CCCC
  5. شور کو دور کریں۔ - ڈیٹا فیلڈز میں اکثر ایسے الفاظ ہوتے ہیں جو زیادہ اہمیت نہیں دیتے اور اس وجہ سے شور متعارف کراتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ان کمپنی کے ناموں پر غور کریں 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'۔ تمام کمپنی کے نام ایک جیسے ہیں لیکن آپ کے تجزیہ کے عمل ان کو منفرد سمجھ سکتے ہیں، اور Inc., LLC، اور Incorporated جیسے الفاظ کو ہٹانے سے آپ کے تجزیہ کی درستگی بہتر ہو سکتی ہے۔
  6. ڈپلیکیٹس کا پتہ لگانے کے لیے ڈیٹا کو میچ کریں۔ - ڈیٹا سیٹس میں عام طور پر ایک ہی ہستی کے لیے متعدد ریکارڈ ہوتے ہیں۔ کسٹمر کے ناموں میں معمولی تغیرات آپ کی ٹیم کو آپ کے کسٹمر ڈیٹا بیس میں متعدد اندراجات کرنے کی طرف لے جا سکتے ہیں۔ ایک صاف اور معیاری ڈیٹاسیٹ میں منفرد ریکارڈ ہونا چاہیے - ایک ریکارڈ فی ادارہ۔ 

سٹرکچرڈ بمقابلہ غیر ساختہ ڈیٹا

ڈیجیٹل ڈیٹا کا ایک جدید پہلو یہ ہے کہ یہ عددی فیلڈ یا متنی قدر میں فٹ ہونے میں مطابقت نہیں رکھتا ہے۔ سٹرکچرڈ ڈیٹا وہ ہے جس کے ساتھ کمپنیاں عام طور پر کام کر رہی ہیں - مقدار کی ڈیٹا کو مخصوص فارمیٹس میں محفوظ کیا جاتا ہے جیسے اسپریڈ شیٹس یا ٹیبلز میں آسانی سے کام کرنا۔ تاہم، کاروبار زیادہ سے زیادہ غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ کام کر رہے ہیں… یہ ہے۔ قابلیت اعداد و شمار.

غیر ساختہ ڈیٹا کی ایک مثال متن، آڈیو اور ویڈیو ذرائع سے قدرتی زبان ہے۔ مارکیٹنگ میں ایک عام چیز آن لائن جائزوں سے برانڈ کے جذبات کو اکٹھا کرنا ہے۔ ستارہ کا اختیار ساختہ ہے (مثلاً 1 سے 5 ستاروں کا سکور)، لیکن تبصرہ غیر ساختہ ہے اور کوالٹیٹیو ڈیٹا کو قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے ذریعے پروسیس کیا جانا چاہیے (ینیلپی) جذبات کی مقداری قدر بنانے کے لیے الگورتھم۔

صاف ڈیٹا کو کیسے یقینی بنایا جائے؟

صاف ڈیٹا کو یقینی بنانے کا سب سے مؤثر ذریعہ یہ ہے کہ آپ اپنے پلیٹ فارمز میں ہر انٹری پوائنٹ کا آڈٹ کریں اور ڈیٹا کے صحیح طریقے سے داخل ہونے کو یقینی بنانے کے لیے پروگرام کے مطابق ان کو اپ ڈیٹ کریں۔ یہ کئی طریقوں سے پورا کیا جا سکتا ہے:

  • فیلڈز کی ضرورت ہے۔ - کسی فارم یا انضمام کو یقینی بنانے کے لیے مخصوص فیلڈز کو پاس کرنا ضروری ہے۔
  • فیلڈ ڈیٹا کی اقسام کا استعمال - انتخاب کے لیے محدود فہرستیں فراہم کرنا، ڈیٹا کو فارمیٹ کرنے کے لیے ریگولر ایکسپریشنز، اور ڈیٹا کو مناسب ڈیٹا کی اقسام میں اسٹور کرنا تاکہ ڈیٹا کو مناسب فارمیٹ اور قسم کو محفوظ کیا جا سکے۔
  • تھرڈ پارٹی سروس انٹیگریشن - فریق ثالث کے ٹولز کو اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ ڈیٹا کو صحیح طریقے سے ذخیرہ کیا گیا ہے، جیسے ایڈریس فیلڈ جو ایڈریس کی توثیق کرتا ہے، مستقل، معیاری ڈیٹا فراہم کر سکتا ہے۔
  • توثیق - آپ کے صارفین کو ان کے فون نمبر یا ای میل ایڈریس کی توثیق کرنے سے یہ یقینی بنایا جا سکتا ہے کہ درست ڈیٹا محفوظ ہے۔

ایک انٹری پوائنٹ کو صرف ایک فارم کی ضرورت نہیں ہے، یہ ہر سسٹم کے درمیان کنیکٹر ہونا چاہیے جو ڈیٹا کو ایک سسٹم سے دوسرے سسٹم میں منتقل کرتا ہے۔ کمپنیاں اکثر پلیٹ فارمز کو سسٹم کے درمیان ڈیٹا نکالنے، تبدیل کرنے اور لوڈ کرنے کے لیے استعمال کرتی ہیں تاکہ صاف ڈیٹا کو محفوظ کیا جا سکے۔ کمپنیوں کو کارکردگی دکھانے کی ترغیب دی جاتی ہے۔ ڈیٹا کی دریافت ان کے کنٹرول میں موجود ڈیٹا کے لیے تمام انٹری پوائنٹس، پروسیسنگ، اور استعمال کے پوائنٹس کو دستاویز کرنے کے لیے آڈٹ۔ یہ حفاظتی معیارات اور رازداری کے ضوابط کی تعمیل کو یقینی بنانے کے لیے بھی اہم ہے۔

اپنے ڈیٹا کو کیسے صاف کریں؟

اگرچہ صاف ڈیٹا کا ہونا بہترین ہوگا، لیکن ڈیٹا کی درآمد اور کیپچر کرنے کے لیے میراثی نظام اور ڈھیلے نظم و ضبط اکثر موجود ہوتے ہیں۔ یہ ڈیٹا کی صفائی کو زیادہ تر مارکیٹنگ ٹیموں کی سرگرمیوں کا حصہ بناتا ہے۔ ہم نے ان عملوں کا جائزہ لیا جن میں ڈیٹا صاف کرنے کے عمل شامل ہیں۔ یہ اختیاری طریقے ہیں جن سے آپ کی تنظیم ڈیٹا کی صفائی کو نافذ کر سکتی ہے:

آپشن 1: کوڈ پر مبنی طریقہ استعمال کرنا

ازگر اور R ڈیٹا میں ہیرا پھیری کے لیے کوڈنگ حل کے لیے دو عام استعمال شدہ پروگرامنگ زبانیں ہیں۔ ڈیٹا کو صاف کرنے کے لیے اسکرپٹ لکھنا فائدہ مند معلوم ہو سکتا ہے کیونکہ آپ اپنے ڈیٹا کی نوعیت کے مطابق الگورتھم کو ٹیون کرتے ہیں، پھر بھی، وقت کے ساتھ ساتھ ان اسکرپٹس کو برقرار رکھنا مشکل ہو سکتا ہے۔ مزید یہ کہ اس نقطہ نظر کے ساتھ سب سے بڑا چیلنج ایک عمومی حل کو کوڈ کرنا ہے جو سخت کوڈنگ مخصوص منظرناموں کے بجائے مختلف ڈیٹاسیٹس کے ساتھ اچھی طرح کام کرتا ہے۔ 

آپشن 2: پلیٹ فارم انٹیگریشن ٹولز کا استعمال

بہت سے پلیٹ فارم پروگرامی یا کوڈ لیس پیش کرتے ہیں۔ کنیکٹر ڈیٹا کو سسٹمز کے درمیان مناسب فارمیٹ میں منتقل کرنے کے لیے۔ بلٹ ان آٹومیشن پلیٹ فارمز مقبولیت حاصل کر رہے ہیں تاکہ پلیٹ فارم اپنی کمپنی کے ٹول سیٹس کے درمیان آسانی سے مربوط ہو سکیں۔ یہ ٹولز اکثر متحرک یا طے شدہ عمل کو شامل کرتے ہیں جو ایک سسٹم سے دوسرے سسٹم میں ڈیٹا کو درآمد کرنے، استفسار کرنے یا لکھنے پر چلائے جا سکتے ہیں۔ کچھ پلیٹ فارمز، جیسے روبوٹک پروسیسنگ میشن (آر پی اے) پلیٹ فارمز، یہاں تک کہ ڈیٹا انضمام دستیاب نہ ہونے پر بھی اسکرینوں میں ڈیٹا داخل کر سکتے ہیں۔

آپشن 3: مصنوعی ذہانت کا استعمال

حقیقی دنیا کے ڈیٹاسیٹس بہت متنوع ہیں اور فیلڈز پر براہ راست رکاوٹوں کو لاگو کرنا غلط نتائج دے سکتا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں مصنوعی ذہانت (AI) بہت مددگار ثابت ہو سکتا ہے۔ درست، درست اور درست ڈیٹا پر ٹریننگ ماڈلز اور پھر آنے والے ریکارڈز پر تربیت یافتہ ماڈلز کا استعمال بے ضابطگیوں کو جھنڈا دینے، صفائی کے مواقع کی شناخت وغیرہ میں مدد کر سکتا ہے۔

ڈیٹا کی صفائی کے دوران AI کے ساتھ کچھ ایسے عمل کو بڑھایا جا سکتا ہے جن کا ذکر ذیل میں دیا گیا ہے۔

  • کالم میں بے ضابطگیوں کا پتہ لگانا۔
  • غلط رشتہ دار انحصار کی نشاندہی کرنا۔
  • کلسٹرنگ کے ذریعے ڈپلیکیٹ ریکارڈز تلاش کرنا۔
  • حسابی امکانات کی بنیاد پر ماسٹر ریکارڈز کا انتخاب۔

آپشن 4: سیلف سروس ڈیٹا کوالٹی ٹولز کا استعمال

کچھ دکاندار مختلف ڈیٹا کوالٹی فنکشنز پیش کرتے ہیں جو ٹولز کے طور پر پیک کیے جاتے ہیں، جیسے ڈیٹا صاف کرنے والا سافٹ ویئر. وہ مختلف ذرائع میں ڈیٹا کی پروفائلنگ، صفائی، معیاری بنانے، مماثلت اور انضمام کے لیے صنعت کے معروف اور ملکیتی الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں۔ اس طرح کے ٹولز پلگ اینڈ پلے کے طور پر کام کر سکتے ہیں اور دوسرے طریقوں کے مقابلے میں کم سے کم آن بورڈنگ وقت کی ضرورت ہوتی ہے۔ 

ڈیٹا سیڑھی

ڈیٹا کے تجزیہ کے عمل کے نتائج اتنے ہی اچھے ہوتے ہیں جتنے ان پٹ ڈیٹا کے معیار کے۔ اس وجہ سے، ڈیٹا کے معیار کے چیلنجوں کو سمجھنا اور ان خامیوں کو دور کرنے کے لیے ایک اختتام سے آخر تک حل کو لاگو کرنا آپ کے ڈیٹا کو صاف، معیاری، اور کسی بھی مطلوبہ مقصد کے لیے قابل استعمال رکھنے میں مدد کر سکتا ہے۔ 

ڈیٹا سیڑھی ایک خصوصیت سے بھرپور ٹول کٹ پیش کرتا ہے جو آپ کو متضاد اور غلط اقدار کو ختم کرنے، پیٹرن بنانے اور توثیق کرنے، اور ڈیٹا کے تمام ذرائع پر معیاری نظریہ حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے، ڈیٹا کے اعلی معیار، درستگی اور استعمال کو یقینی بناتا ہے۔

ڈیٹا سیڑھی - ڈیٹا صاف کرنے والا سافٹ ویئر

مزید معلومات کے لیے ڈیٹا سیڑھی پر جائیں۔