Čisto, jasno i povezano: Objašnjenje deduplikacije podataka i povezivanja zapisa

29. 05. 2023.

U današnjem poslovnom okruženju zasnovanom na podacima, efikasno upravljanje master podacima je ključno.

Količina podataka koje preduzeća generišu i prikupljaju raste brzinom bez presedana.

Svi se slažu da podaci mogu pružiti prednost koja je potrebna da bi posao bio uspešan.

Međutim, zahtev da se upravlja podacima naterao je mnoga preduzeća da mahnito pribavljaju što je moguće više podataka ne obraćajući mnogo pažnje na upotrebljivost dobijenih podataka.

Dakle, sada imamo preduzeća koja sede na ogromnim količinama različitih i nepouzdanih podataka razbacanih po mnogim različitim platformama, timovima i uslugama – ali malo vrednosti ili uvida.

Ključna borba sa kojom se većina firmi suočava je čišćenje i konsolidacija svih ovih podataka u koherentnu i moćnu poslovnu vrednost.

U današnjem blog-postu ćemo:

• Ukratko objasniti upravljanje master podacima,
• Definisati deduplikaciju podataka i povezivanje zapisa,
• Razgovarati o negativnim posledicama lošeg upravljanja master podacima, i
• Dati konkretne savete za povezivanje različitih izvora podataka, uklanjanje duplikata obimnih skupova podataka i obogaćivanje podataka.

Počnimo!

Šta je upravljanje master podacima (MDM)?

Upravljanje master podacima je proces stvaranja jedinstvenih, tačnih i konzistentnih podataka. To je holistički pristup koji uzima u obzir sve dostupne podatke i radi na izgradnji jedinstvenog master zapisa za svaki entitet u podacima.

MDM obično uključuje osnovne poslovne informacije kao što su:

• Podaci o kupcima,
• Podaci o proizvodima
• Podaci o prodavcima,
• Podaci o zaposlenima, i
• Drugim ključnim entitetima, koji se dele u celoj organizaciji.

MDM je ključan za poslovni uspeh – pruža čvrstu osnovu za donošenje odluka na osnovu podataka, operativnu efikasnost i usklađenost.

Dve ključne komponente procesa upravljanja master podacima su deduplikacija i povezivanje zapisa. Hajde da ukratko objasnimo dva koncepta.

Razumevanje deduplikacije

Deduplikacija se odnosi na identifikaciju i eliminisanje duplikata ili suvišnih zapisa unutar određenog skupa podataka. Ovaj proces uključuje upoređivanje unosa podataka i određivanje koji zapisi predstavljaju isti entitet.

Pored toga, postoje dve tehnike deduplikacije koje možete primeniti da biste eliminisali duple podatke:

• Prvi je zasnovan na pravilima, gde postavljate specifične kriterijume za identifikaciju duplikata,
• Drugi je zasnovan na mašinskom učenju, gde algoritmi uče obrasce i sličnosti da bi identifikovali duple zapise.

Koju god tehniku da odaberete, cilj deduplikacije je da obezbedi tačnost podataka, poboljša kvalitet podataka i spreči suvišne ili nedosledne informacije.

Razumevanje povezivanja zapisa

Povezivanje zapisa, takođe poznata kao povezivanje zapisa ili podudaranje entiteta, je proces identifikacije i povezivanja zapisa koji odgovaraju istom entitetu iz stvarnog sveta u različitim izvorima podataka.

Zahvaljujući povezivanju zapisa, možete odrediti da li se dva ili više zapisa odnose na istog pojedinca, kupca ili proizvod.

Tehnike povezivanja zapisa koriste različite algoritme i mere sličnosti za upoređivanje atributa podataka i identifikaciju odnosa ili sličnosti između zapisa.

Cilj povezivanja zapisa je stvaranje jedinstvenog, sveobuhvatnog pogleda na entitet povezivanjem i spajanjem povezanih zapisa iz različitih izvora. Ovo pomaže da se eliminiše suvišnost, konsoliduju informacije i da se obezbedi doslednost i tačnost podataka.

–

Sve u svemu, deduplikacija se fokusira na identifikaciju i uklanjanje duplikata zapisa unutar skupa podataka, dok povezivanje zapisa ima za cilj da poveže i spoji zapise koji predstavljaju isti entitet iz stvarnog sveta u različitim izvorima podataka.

Oba procesa su neophodna za postizanje kvaliteta podataka, integriteta i jedinstvenog pogleda na entitete unutar okvira upravljanja podacima.

Šta se dešava ako sa svojim podacima ne postupate pravilno?

Negativne posledice lošeg upravljanja podacima

Podaci iz stvarnog sveta su složeni i njima se mora pravilno upravljati.

U poslovnom kontekstu, nepravilno rukovanje podacima može dovesti do ozbiljnih posledica kao što su:

• Loše korisničko iskustvo i korisnička usluga,
• Povećani marketinški troškovi,
• Obmanjujuće izveštavanje i donošenje odluka, i
• Stotine izgubljenih sati za ručno usaglašavanje.

Kako bismo vam pomogli da razumete nedostatke lošeg MDM procesa, pogledajmo jedan primer.

Primer lošeg upravljanja master podacima

Firma ima centralizovano CRM rešenje koje sadrži podatke o svim njenim kupcima. Tokom godina, CRM je bio popunjen podacima iz različitih izvora kao što su:

• Različite poslovne vertikale,
• Spoljne integracije,
• Obrasci za veb-sajt itd.

Iako većina CRM rešenja pruža neki oblik rukovanja duplikatima, ovi procesi se uglavnom bore sa bilo čim što je izvan osnovne deduplikacije zasnovane na pravilima i mogu da rade samo sa ograničenim količinama podataka.

Povrh svega, čak i ovi osnovni procesi mogu biti preskočeni zbog porekla i načina na koji su podaci uvezeni, ljudske greške itd.

Ovo bi moglo dovesti do toga da imamo zapise poput ovih u tabeli ispod.

• Postoje dve Džejn Do – obe su inženjeri podataka i žive u Njujorku i imaju isti broj.
• Tu su i dva Džona Smita koji dolaze iz Tempea i rade u istoj kompaniji.

Ljudskom oku je prilično očigledno da imamo posla sa dva skupa duplikata zapisa.

Međutim, ovi podaci o klijentima ne dele dovoljno identičnih karakteristika što otežava primenu jednostavnog procesa zasnovanog na pravilima za deduplikaciju i povezivanje zapisa.

Sada zamislite da imate skup podataka sa stotinama hiljada ili čak milionima zapisa – složenost problema može da poraste eksponencijalno.

Dakle, kako možete poboljšati svoj MDM proces i ukloniti mogućnost dupliranja zapisa i suvišnih informacija?

Saveti za primenu deduplikacije podataka i povezivanja zapisa

Ako vaša kompanija ne rukuje podacima na pravi način, možete izgubiti mnogo vremena, novca i na kraju kupaca. Umesto toga, potreban vam je odgovarajući MDM pristup zasnovan na deduplikaciji podataka i povezivanju zapisa.

Kada govorimo o efikasnijem upravljanju podacima, trebalo bi da pristupite ovome sa tri različita aspekta:

• Povezivanje različitih izvora podataka,
• Uklanjanje duplikata obimnih skupova podataka, i
• Obogaćivanje podataka.

Evo nekoliko saveta o tome kako da se pozabavite svakim aspektom.

Kako povezati različite izvore podataka

Povezivanje različitih izvora podataka pomaže vam da dobijete sveobuhvatan i jedinstven pogled na podatke. Ovo takođe pomaže u omogućavanju precizne analize i informisanog donošenja odluka u celoj vašoj organizaciji.

Kako možete povezati različite izvore podataka?

• Platforme za integrisanje podataka: Investirajte u platforme ili alate za integraciju podataka koji mogu da harmonizuju i konsoliduju podatke iz različitih izvora, obezbeđujući jedinstven pogled na vaše podatke.
• API interfejsi i veb usluge: Koristite API interfejse i veb usluge kako biste uspostavili veze između različitih sistema i aplikacija. Na ovaj način možete omogućiti besprekornu razmenu podataka i ažuriranja u stvarnom vremenu.
• Skladištenje podataka: Takođe možete implementirati skladište podataka za centralizaciju i skladištenje podataka iz različitih izvora. Ako želite da obezbedite jedan izvor istine za analizu i izveštavanje, ovo je pravi način.
• Virtuelizacija podataka: Razmotrite tehnike virtuelizacije podataka kako biste pristupili i analizirali podatke iz više izvora bez njihovog fizičkog pomeranja ili repliciranja.

Ovo su neki od načina za povezivanje različitih izvora podataka. Sada je vreme da uklonite duplikate. Hajde da vidimo kako.

Kako ukloniti duplikate obimnih skupova podataka

Uklanjanje suvišnih i dupliranih podataka je važno jer može da:

• Smanji troškove skladištenja,
• Optimizuje efikasnost podataka i
• Obezbedi tačne i pouzdane informacije u svim sistemima.

Sledi nekoliko saveta za primenu:

• Profilisanje podataka: Ako sprovodite profilisanje podataka, lako možete da identifikujete duplikate zapisa i razumete obim dupliranja u vašim skupovima podataka.
• Algoritmi za podudaranje podataka: Implementirajte neke napredne algoritme uparivanja podataka poput nepotpunog podudaranja ili fonetskog podudaranja. Ovo vam može pomoći da otkrijete i spojite duplikate zapisa na osnovu specifičnih atributa.
• Ručni pregled: Angažujte stručnjake za podatke da ručno pregledaju potencijalne duplikate i donose informisane odluke o njihovoj konsolidaciji.
• Automatska deduplikacija podataka: Koristite automatizovane alate za deduplikaciju podataka kako biste pojednostavili proces i smanjili ljudske greške.

Nadamo se da će vam se neki od ovih saveta biti od pomoći. Hajde da vidimo šta možete da uradite kako biste obogatili svoje podatke.

Kako da obogatite vaše podatke

Ovaj korak je važan jer poboljšava vrednost i kvalitet vaših informacija uvrštavanjem dodatnih relevantnih detalja, konteksta i eksternih izvora podataka.

Sledi nekoliko ideja:

• Izvori podataka trećih strana: Integrisanje relevantnih podataka iz renomiranih trećih izvora može pomoći da dopuni postojeće podatke dodatnim informacijama, kao što su demografski podaci, firmografija ili geoprostorni podaci.
• Usluge obogaćivanja podataka: Kako biste osigurali tačnost i potpunost podataka, možete koristiti usluge obogaćivanja podataka koje mogu poboljšati vaše podatke sa standardizovanim i validiranim informacijama
• Sadržaj generisan od strane korisnika: Podstaknite sadržaj koji generišu korisnici, kao što su recenzije, ocene i povratne informacije, kako biste obogatili svoje podatke vrednim gledištima kupaca.
• Mašinsko učenje i AI: Koristite mašinsko učenje i algoritme veštačke inteligencije kako biste analizirali i obogatili svoje podatke uvidima, predviđanjima ili analizom osećanja.

Na kraju krajeva, uspešno upravljanje podacima treba da se zasniva na promišljenoj strategiji i odgovarajućim alatima. Ali takođe treba da proverite kvalitet i tačnost svojih podataka pre nego što ih ugradite u svoj MDM proces.

Ako zaista želite da zadržite integritet i korisnost svojih podataka tokom vremena, trebalo bi i da obavljate redovno održavanje podataka.

Kako vam Things Solver može pomoći da efikasnije rukujete podacima?

U kompaniji Things Solver, znamo koliko teško može biti pronaći odgovarajuće rešenje za upravljanje podacima koje efikasno upravlja dupliranjem podataka.

Zamislite da imate 25% duplikata zapisa u vašim skupovima podataka.

Sada, zastanite i razmislite o tome koliko novca trošite na suvišnu komunikaciju sa kupcima svakog meseca. Ne samo da ovo utiče na vaš budžet, već dovodi i do lošeg korisničkog iskustva i negativne percepcije brenda. Ovih 25% utiče na vaše kritične potrebe za izveštavanjem i vaše donošenje odluka.

Ali, sa našim prilagođenim rešenjima, mogli biste mnogo bolje.

Model povezivanja zapisa kompanije Things Solver zasnovan na AI i ML-u

Želeći da pomognemo preduzećima da se lako nose sa ovim izazovima dupliranja podataka i redundantnosti, razvili smo jedinstven model koji sve to rešava sa lakoćom.

Naš model povezivanja zapisa zasnovan na AI i ML testiran je u odnosu na industrijske standarde i postigao je uporedive ili bolje rezultate uz znatno niže troškove.

Ne zahteva nikakva prilagođavanja podataka sa poslovne strane. On samostalno obavlja svu prethodnu obradu, čišćenje i pripremu.

Sve što treba da uradite je da obezbedite podatke – bilo iz jednog izvora ili iz više izvora za uparivanje između izvora.

Sada, da bi vaš MDM proces bio besprekoran, možete dodatno fino podesiti naš model:

• Možete odabrati koje funkcije ćete koristiti za proces podudaranja ili
• Možete odlučiti koji prag sličnosti treba primeniti, tj. grupisati entitete sa stepenom podudaranja od najmanje 80%.

Nakon pokretanja modela, dobićemo klastere povezanih entiteta ili duplikata. U zavisnosti od konkretnog problema kojim se bavimo, možete odrediti da li želite:

• Da eliminišete duplikate i zadržite samo najnoviji zapis, ili
• Spojite zapise u jedan sveobuhvatan zapis, koji se često naziva „zlatni zapis“.

Poslednji pristup se pokazuje posebno vrednim kada se radi sa podacima dobijenim iz više izvora, od kojih svaki sadrži različite informacije. Konsolidacijom ovih izvora možemo kreirati obogaćeni pojedinačni zapis po entitetu, koji uključuje sve dostupne informacije.

Da li su vaši podaci već čisti, jasni i povezani?

Postoji razlog zašto su deduplikacija podataka i povezivanje zapisa ključni procesi u svetu upravljanja podacima. Oni igraju vitalnu ulogu u obezbeđivanju tačnosti, doslednosti i pouzdanosti informacija unutar organizacije.

Kako obim podataka nastavlja eksponencijalno da raste, potreba za rešavanjem redundantnosti podataka i nedoslednosti postaje hitnija nego ikada ranije.

Zajedno, deduplikacija podataka i povezivanje zapisa čine moćan duo koji ne samo da poboljšava kvalitet podataka već i pokreće poslovni rast i profitabilnost. Održavanjem čistih i jasnih podataka, možete poboljšati svoje inicijative zasnovane na podacima, ojačati odnose sa klijentima i optimizovati operativnu efikasnost.

–

Da li ste spremni da investirate u prilagođeno rešenje za upravljanje podacima? Sa Solverovim prilagođenim modelom upravljanja podacima, možete brzo da pozicionirate svoje poslovanje tako da ostane ispred konkurencije, da se brzo prilagodite promenljivim tržišnim uslovima i da otključate pun potencijal svojih podataka. Kontaktirajte nas na ai@thingsolver.com i smislimo rešenje koje odgovara vašim potrebama.