কেন ডেটা পরিষ্কার করা গুরুত্বপূর্ণ এবং আপনি কীভাবে ডেটা পরিচ্ছন্নতা প্রক্রিয়া এবং সমাধানগুলি বাস্তবায়ন করতে পারেন

ডেটা ক্লিনিং: কীভাবে আপনার ডেটা পরিষ্কার করবেন

খারাপ ডেটা গুণমান অনেক ব্যবসায়ী নেতাদের জন্য একটি ক্রমবর্ধমান উদ্বেগ কারণ তারা তাদের লক্ষ্যমাত্রা পূরণ করতে ব্যর্থ হয়। ডেটা বিশ্লেষকদের দল - যা নির্ভরযোগ্য ডেটা অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করার কথা - তাদের 80% সময় ব্যয় করে ডেটা পরিষ্কার এবং প্রস্তুত করতে, এবং সময়ের মাত্র 20% প্রকৃত বিশ্লেষণ করতে বাকি আছে। এটি দলের উত্পাদনশীলতার উপর একটি বিশাল প্রভাব ফেলে কারণ তাদের একাধিক ডেটাসেটের ডেটা গুণমান ম্যানুয়ালি যাচাই করতে হয়।

84% সিইও তাদের সিদ্ধান্তের উপর ভিত্তি করে ডেটার গুণমান সম্পর্কে উদ্বিগ্ন।

গ্লোবাল সিইও আউটলুক, ফোর্বস ইনসাইট এবং কেপিএমজি

এই ধরনের সমস্যাগুলির মুখোমুখি হওয়ার পরে, সংস্থাগুলি ডেটা পরিষ্কার এবং মানসম্মত করার একটি স্বয়ংক্রিয়, সহজ এবং আরও সঠিক উপায় সন্ধান করে৷ এই ব্লগে, আমরা ডেটা পরিষ্কারের সাথে জড়িত কিছু মৌলিক ক্রিয়াকলাপ দেখব এবং আপনি কীভাবে সেগুলি বাস্তবায়ন করতে পারেন৷

ডেটা ক্লিনজিং কি?

ডেটা ক্লিনজিং একটি বিস্তৃত পরিভাষা যা কোনো উদ্দেশ্যমূলক উদ্দেশ্যে ডেটা ব্যবহারযোগ্য করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এটি একটি ডেটা মানের ফিক্সিং প্রক্রিয়া যা ডেটাসেট এবং প্রমিত মানগুলি থেকে ভুল এবং অকার্যকর তথ্য মুছে দেয় যাতে সমস্ত বৈচিত্র্যময় উত্স জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি অর্জন করা যায়। প্রক্রিয়াটি সাধারণত নিম্নলিখিত ক্রিয়াকলাপগুলি অন্তর্ভুক্ত করে:

  1. সরান এবং প্রতিস্থাপন - একটি ডেটাসেটের ক্ষেত্রগুলিতে প্রায়শই অগ্রণী বা ট্রেসিং অক্ষর বা বিরামচিহ্ন থাকে যেগুলি কোনও কাজে লাগে না এবং আরও ভাল বিশ্লেষণের জন্য (যেমন স্পেস, শূন্য, স্ল্যাশ ইত্যাদি) প্রতিস্থাপন বা অপসারণ করতে হবে। 
  2. পার্স এবং মার্জ - কখনও কখনও ক্ষেত্রগুলিতে একত্রিত ডেটা উপাদান থাকে, উদাহরণস্বরূপ, ঠিকানা ক্ষেত্র রয়েছে রাস্তা নম্বররাস্তার নামশহররাষ্ট্র, ইত্যাদি। এই ধরনের ক্ষেত্রে, সমষ্টিগত ক্ষেত্রগুলিকে অবশ্যই পৃথক কলামে পার্স করতে হবে, যখন কিছু কলামকে একত্রে মার্জ করতে হবে যাতে ডেটার আরও ভাল ভিউ পাওয়া যায় – অথবা এমন কিছু যা আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে কাজ করে।
  3. তথ্য প্রকার রূপান্তর - এটি একটি ক্ষেত্রের ডেটা টাইপ পরিবর্তন করে, যেমন একটি রূপান্তর ফোন নম্বর ক্ষেত্র যা আগে ছিল স্ট্রিং থেকে সংখ্যা. এটি নিশ্চিত করে যে ক্ষেত্রের সমস্ত মান সঠিক এবং বৈধ। 
  4. নিদর্শন যাচাই - কিছু ক্ষেত্র একটি বৈধ প্যাটার্ন বা বিন্যাস অনুসরণ করার কথা। এর জন্য, ডেটা পরিষ্কার করার প্রক্রিয়া বর্তমান নিদর্শনগুলিকে স্বীকৃতি দেয় এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে তাদের রূপান্তর করে। উদাহরণস্বরূপ, দ মার্কিন ফোন সংখ্যা প্যাটার্ন অনুসরণ করুন: AAA-BBB-CCCC
  5. আওয়াজ সরান - ডেটা ফিল্ডে প্রায়শই এমন শব্দ থাকে যেগুলি খুব বেশি মূল্য যোগ করে না এবং তাই, শব্দের পরিচয় দেয়। উদাহরণস্বরূপ, এই কোম্পানির নামগুলি বিবেচনা করুন 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'। সমস্ত কোম্পানির নাম একই কিন্তু আপনার বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াগুলি সেগুলিকে অনন্য বলে বিবেচনা করতে পারে এবং Inc., LLC, এবং Incorporated এর মতো শব্দগুলি সরিয়ে দিলে আপনার বিশ্লেষণের যথার্থতা উন্নত হতে পারে৷
  6. ডুপ্লিকেট শনাক্ত করতে ডেটা মেলান - ডেটাসেটে সাধারণত একই সত্তার জন্য একাধিক রেকর্ড থাকে। গ্রাহকের নামের সামান্য পরিবর্তন আপনার গ্রাহক ডাটাবেসে একাধিক এন্ট্রি করতে আপনার দলকে নেতৃত্ব দিতে পারে। একটি পরিষ্কার এবং প্রমিত ডেটাসেটে অনন্য রেকর্ড থাকা উচিত - প্রতি সত্তার জন্য একটি রেকর্ড। 

স্ট্রাকচার্ড বনাম আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা

ডিজিটাল ডেটার একটি আধুনিক দিক হল যে এটি একটি সাংখ্যিক ক্ষেত্র বা পাঠ্য মানের সাথে মানানসই নয়। স্ট্রাকচার্ড ডেটা হল কোম্পানিগুলি সাধারণত যা নিয়ে কাজ করে - মাত্রিক সহজে কাজ করার জন্য স্প্রেডশীট বা টেবিলের মতো নির্দিষ্ট ফরম্যাটে সংরক্ষিত ডেটা। যাইহোক, ব্যবসাগুলি আরও বেশি করে অসংগঠিত ডেটা নিয়ে কাজ করছে… এটাই গুণগত ডেটা।

অসংগঠিত ডেটার একটি উদাহরণ পাঠ্য, অডিও এবং ভিডিও উত্স থেকে প্রাকৃতিক ভাষা। বিপণনের একটি সাধারণ বিষয় হল অনলাইন পর্যালোচনা থেকে ব্র্যান্ডের অনুভূতি সংগ্রহ করা। তারকা বিকল্পটি কাঠামোগত (যেমন 1 থেকে 5 তারার স্কোর), কিন্তু মন্তব্যটি অসংগঠিত এবং গুণগত ডেটা অবশ্যই প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে প্রক্রিয়া করা উচিত (NLP) অ্যালগরিদম অনুভূতির একটি পরিমাণগত মান গঠন করে।

কিভাবে ক্লিন ডেটা নিশ্চিত করবেন?

পরিষ্কার ডেটা নিশ্চিত করার সবচেয়ে কার্যকর উপায় হল আপনার প্ল্যাটফর্মের প্রতিটি এন্ট্রি পয়েন্ট অডিট করা এবং ডেটা সঠিকভাবে প্রবেশ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করতে প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে আপডেট করা। এটি বিভিন্ন উপায়ে সম্পন্ন করা যেতে পারে:

  • ক্ষেত্র প্রয়োজন - একটি ফর্ম বা ইন্টিগ্রেশন নিশ্চিত করার জন্য নির্দিষ্ট ক্ষেত্র পাস করতে হবে।
  • ক্ষেত্রের ডেটা প্রকারগুলি ব্যবহার করা - নির্বাচনের জন্য সীমিত তালিকা প্রদান করা, ডেটা ফর্ম্যাট করার জন্য নিয়মিত এক্সপ্রেশন, এবং সঠিক ফর্ম্যাট এবং টাইপ সংরক্ষিত ডেটাকে সীমাবদ্ধ করার জন্য সঠিক ডেটা প্রকারে ডেটা সংরক্ষণ করা।
  • থার্ড-পার্টি সার্ভিস ইন্টিগ্রেশন - ডেটা সঠিকভাবে সংরক্ষণ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য তৃতীয় পক্ষের সরঞ্জামগুলিকে একীভূত করা, যেমন একটি ঠিকানা ক্ষেত্র যা ঠিকানা যাচাই করে, সামঞ্জস্যপূর্ণ, গুণমান ডেটা সরবরাহ করতে পারে।
  • ভ্যালিডেশন - আপনার গ্রাহকদের তাদের ফোন নম্বর বা ইমেল ঠিকানা যাচাই করা নিশ্চিত করতে পারে যে সঠিক ডেটা সংরক্ষণ করা হয়েছে।

একটি এন্ট্রি পয়েন্ট শুধুমাত্র একটি ফর্ম হতে হবে না, এটি প্রতিটি সিস্টেমের মধ্যে সংযোগকারী হওয়া উচিত যা একটি সিস্টেম থেকে অন্য সিস্টেমে ডেটা প্রেরণ করে। কোম্পানীগুলো প্রায়ই প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে সিস্টেমের মধ্যে ডেটা এক্সট্র্যাক্ট, ট্রান্সফর্ম এবং লোড (ETL) যাতে পরিষ্কার ডাটা সংরক্ষণ করা হয়। কোম্পানিগুলিকে সঞ্চালন করতে উত্সাহিত করা হয় তথ্য আবিষ্কার তাদের নিয়ন্ত্রণের মধ্যে থাকা ডেটার জন্য সমস্ত এন্ট্রি পয়েন্ট, প্রক্রিয়াকরণ এবং ব্যবহারের পয়েন্টগুলি নথিভুক্ত করতে অডিট। নিরাপত্তা মান এবং গোপনীয়তা প্রবিধানের সাথে সম্মতি নিশ্চিত করার জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ।

কিভাবে আপনার ডেটা পরিষ্কার করবেন?

যদিও পরিষ্কার ডেটা থাকা সর্বোত্তম হবে, উত্তরাধিকার ব্যবস্থা এবং ডেটা আমদানি এবং ক্যাপচার করার জন্য শিথিল শৃঙ্খলা প্রায়শই বিদ্যমান। এটি বেশিরভাগ বিপণন দলের কার্যকলাপের একটি অংশ ডেটা পরিষ্কার করে তোলে। ডেটা ক্লিনজিং প্রসেসগুলি যে প্রক্রিয়াগুলি জড়িত তা আমরা দেখেছি। আপনার সংস্থা ডেটা ক্লিনজিং বাস্তবায়ন করতে পারে এমন ঐচ্ছিক উপায়গুলি এখানে রয়েছে:

বিকল্প 1: একটি কোড-ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করা

পাইথন এবং R ডেটা ম্যানিপুলেট করার জন্য কোডিং সমাধানের জন্য দুটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত প্রোগ্রামিং ভাষা। ডেটা পরিষ্কার করার জন্য স্ক্রিপ্টগুলি লেখা উপকারী বলে মনে হতে পারে কারণ আপনি আপনার ডেটার প্রকৃতি অনুসারে অ্যালগরিদমগুলিকে সুর করতে পারেন, তবুও, সময়ের সাথে সাথে এই স্ক্রিপ্টগুলি বজায় রাখা কঠিন হতে পারে। তদুপরি, এই পদ্ধতির সাথে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হল একটি সাধারণ সমাধান কোড করা যা হার্ড-কোডিং নির্দিষ্ট পরিস্থিতির পরিবর্তে বিভিন্ন ডেটাসেটের সাথে ভাল কাজ করে। 

বিকল্প 2: প্ল্যাটফর্ম ইন্টিগ্রেশন টুল ব্যবহার করা

অনেক প্ল্যাটফর্ম প্রোগ্রাম্যাটিক বা কোডলেস অফার করে সংযোগকারীগুলিকে সঠিক বিন্যাসে সিস্টেমের মধ্যে ডেটা স্থানান্তর করতে। অন্তর্নির্মিত অটোমেশন প্ল্যাটফর্মগুলি জনপ্রিয়তা অর্জন করছে যাতে প্ল্যাটফর্মগুলি তাদের কোম্পানির টুলসেটের মধ্যে সহজে একীভূত করতে পারে৷ এই সরঞ্জামগুলি প্রায়শই ট্রিগার বা নির্ধারিত প্রক্রিয়াগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে যা এক সিস্টেম থেকে অন্য সিস্টেমে ডেটা আমদানি, অনুসন্ধান বা লেখার উপর চালানো যেতে পারে। কিছু প্ল্যাটফর্ম, যেমন রোবোটিক প্রক্রিয়া অটোমেশন (RPA) প্ল্যাটফর্ম, এমনকি ডাটা ইন্টিগ্রেশন উপলব্ধ না হলে স্ক্রীনে ডেটা প্রবেশ করতে পারে।

বিকল্প 3: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা

বাস্তব-বিশ্বের ডেটাসেটগুলি খুব বৈচিত্র্যময় এবং ক্ষেত্রগুলিতে সরাসরি সীমাবদ্ধতা প্রয়োগ করা ভুল ফলাফল দিতে পারে। এখানেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) খুব সহায়ক হতে পারে। সঠিক, বৈধ, এবং নির্ভুল ডেটার উপর প্রশিক্ষণ মডেল এবং তারপরে আগত রেকর্ডগুলিতে প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যবহার করা অসঙ্গতিগুলি চিহ্নিত করতে, পরিষ্কার করার সুযোগগুলি সনাক্ত করতে ইত্যাদিতে সহায়তা করতে পারে।

ডেটা পরিষ্কার করার সময় AI দিয়ে উন্নত করা যেতে পারে এমন কিছু প্রক্রিয়া নিচে উল্লেখ করা হল:

  • একটি কলামে অসঙ্গতি সনাক্ত করা।
  • ভুল সম্পর্কীয় নির্ভরতা সনাক্তকরণ।
  • ক্লাস্টারিংয়ের মাধ্যমে ডুপ্লিকেট রেকর্ড খোঁজা।
  • গণনা করা সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে মাস্টার রেকর্ড নির্বাচন করা।

বিকল্প 4: স্ব-পরিষেবা ডেটা গুণমানের সরঞ্জাম ব্যবহার করা

কিছু বিক্রেতা বিভিন্ন ডেটা মানের ফাংশন সরবরাহ করে যা সরঞ্জাম হিসাবে প্যাকেজ করা হয়, যেমন ডেটা ক্লিনিজিং সফটওয়্যার. তারা শিল্প-নেতৃস্থানীয় পাশাপাশি মালিকানা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে প্রোফাইলিং, ক্লিনজিং, স্ট্যান্ডার্ডাইজিং, ম্যাচিং, এবং ভিন্ন ভিন্ন উত্স জুড়ে ডেটা মার্জ করার জন্য। এই ধরনের সরঞ্জামগুলি প্লাগ-এন্ড-প্লে হিসাবে কাজ করতে পারে এবং অন্যান্য পদ্ধতির তুলনায় অনবোর্ডিং সময় সবচেয়ে কম প্রয়োজন। 

ডেটা মই

একটি ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার ফলাফল ইনপুট ডেটার গুণমানের মতোই ভাল। এই কারণে, ডেটা মানের চ্যালেঞ্জগুলি বোঝা এবং এই ত্রুটিগুলি সংশোধন করার জন্য একটি শেষ থেকে শেষ সমাধান প্রয়োগ করা আপনার ডেটাকে পরিষ্কার, মানসম্মত এবং যে কোনও উদ্দেশ্যে ব্যবহারযোগ্য রাখতে সহায়তা করতে পারে। 

ডেটা ল্যাডার একটি বৈশিষ্ট্য-সমৃদ্ধ টুলকিট অফার করে যা আপনাকে অসামঞ্জস্যপূর্ণ এবং অবৈধ মানগুলি দূর করতে, প্যাটার্ন তৈরি এবং যাচাই করতে এবং উচ্চ ডেটা গুণমান, নির্ভুলতা এবং ব্যবহারযোগ্যতা নিশ্চিত করে সমস্ত ডেটা উত্স জুড়ে একটি প্রমিত দৃশ্য অর্জন করতে সহায়তা করে।

ডেটা ল্যাডার - ডেটা ক্লিনজিং সফটওয়্যার

আরও তথ্যের জন্য ডেটা মই দেখুন