Data Cleaning là gì?

Data Cleaning, hay còn được gọi là Data Cleansing hoặc Data Scrubbing. Đây là quá trình xử lý các dữ liệu không chính xác, trùng lặp, hỏng hoặc thiếu trong cơ sở dữ liệu. Mục đích của Data Cleaning là cải thiện chất lượng dữ liệu và đảm bảo tính chính xác.

Quá trình làm sạch dữ liệu không chỉ đơn giản là xóa bỏ dữ liệu không mong muốn, mà còn bao gồm việc sửa lỗi cú pháp và chính tả, điều chỉnh các giá trị thiếu, xác định và loại bỏ dữ liệu trùng lặp và chuẩn hóa dữ liệu. Data Cleaning đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính xác thực của dữ liệu và đóng góp vào quá trình phân tích và ra quyết định. Đây được xem là phần cơ bản trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Làm thế nào để Clean Data

Để thực hiện Data Cleaning, có một số bước cơ bản như sau:

• Xác định các trường dữ liệu quan trọng: Xác định các trường dữ liệu quan trọng trong dự án.
• Thu thập dữ liệu: Thu thập, phân loại và tổ chức dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
• Loại bỏ giá trị trùng lặp: Xác định và loại bỏ các giá trị trùng lặp không mong muốn.
• Xử lý các giá trị thiếu: Tìm và điền vào các giá trị bị thiếu trong dữ liệu.
• Áp dụng quy trình làm sạch tiêu chuẩn: Chuẩn hóa quy trình Data Cleaning và thực hiện theo các phương pháp đã được chứng minh là tạo ra dữ liệu chất lượng.
• Xem xét, điều chỉnh và lặp lại: Kiểm tra và điều chỉnh các lỗi, cải tiến quy trình Data Cleaning, và theo dõi sự chính xác của dữ liệu theo thời gian.

Một số lợi ích của Data Cleaning

Data Cleaning cũng mang lại nhiều lợi ích khác cho tổ chức. Dưới đây là một số lợi ích tiếp theo của Data Cleaning:

1.Tăng tính nhất quán và đồng nhất của dữ liệu

Data Cleaning giúp đảm bảo tính nhất quán và đồng nhất của dữ liệu trong cùng một cơ sở dữ liệu và trên các tập dữ liệu khác nhau. Điều này rất quan trọng để đảm bảo các phân tích và báo cáo dựa trên dữ liệu đáng tin cậy và chính xác.

2. Giảm rủi ro và sai sót

Việc làm sạch dữ liệu giúp giảm rủi ro và sai sót trong quyết định và phân tích. Bằng cách loại bỏ dữ liệu không chính xác, trùng lặp và hỏng, tổ chức có thể tin tưởng vào thông tin mà họ sử dụng để đưa ra quyết định kinh doanh.

3. Nâng cao hiệu quả và hiệu suất

Dữ liệu sạch và chính xác giúp cải thiện hiệu quả và hiệu suất của các quy trình và hoạt động kinh doanh. Khi không phải mất thời gian và công sức để sửa lỗi hoặc đối phó với dữ liệu không chính xác, nhân viên có thể tập trung vào công việc chính và đạt được kết quả tốt hơn.

4. Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Dữ liệu sạch và chính xác giúp cung cấp thông tin chính xác về khách hàng, giúp tổ chức hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng. Điều này cho phép cung cấp dịch vụ và sản phẩm tốt hơn, tăng cường trải nghiệm khách hàng và xây dựng mối quan hệ lâu dài.

5. Tăng giá trị của dữ liệu

Bằng cách làm sạch dữ liệu, tổ chức có thể tạo ra dữ liệu có giá trị cao hơn. Dữ liệu sạch và chính xác cung cấp thông tin đáng tin cậy cho doanh nghiệp. Từ đó doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh, nghiên cứu thị trường và phân tích dữ liệu. Điều này giúp tăng cường kiến thức về khách hàng, thị trường và hoạt động kinh doanh nói chung.

6. Đáng tin cậy trong phân tích và dự báo

Data Cleaning đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các xu hướng, mô hình và dự báo trong phân tích dữ liệu. Khi dữ liệu được làm sạch, các chuyên gia phân tích có thể tin cậy hơn khi áp dụng các phương pháp thống kê và machine learning để phân tích và dự báo. Kết quả của phân tích và dự báo sẽ đáng tin cậy hơn và mang lại giá trị cao hơn cho tổ chức.

7. Hỗ trợ tuân thủ quy định và quy tắc

Có các quy định và quy tắc pháp lý liên quan đến việc sử dụng và bảo vệ dữ liệu. Data Cleaning đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tuân thủ các quy định và quy tắc này. Bằng cách loại bỏ các dữ liệu chưa được làm sạch, tổ chức có thể đảm bảo rằng dữ liệu của họ tuân thủ các yêu cầu pháp lý và bảo mật.

8. Xác định và giải quyết vấn đề nhanh chóng

Data Cleaning giúp xác định các vấn đề và sự cố trong dữ liệu sớm hơn. Khi phát hiện dữ liệu chưa được làm sạch tổ chức có thể tiến hành khắc phục ngay lập tức. Điều này giúp giảm thiểu tác động tiêu cực của dữ liệu không chính xác và đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng trong quyết định và phân tích là tin cậy.

Tóm lại

Data Cleaning là một bước quan trọng và cần thiết trong quá trình xử lý dữ liệu. Mang lại nhiều lợi ích về tính nhất quán, độ tin cậy, hiệu quả và giá trị của dữ liệu. Bằng cách làm sạch dữ liệu, tổ chức có thể tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu và đạt được kết quả tốt hơn trong kinh doanh, phân tích dữ liệu và dự báo.

Mastering Data Analytics hân hạnh cùng bạn đồng hành trong ngành Data. Các lớp Business Intelligence được tổ chức khai giảng hàng tháng. Truy cập Khóa học Business Intelligence để cập nhật thời gian khai giảng khóa mới nhất nhé. Bạn cũng đừng quên follow Fanpage Mastering Data Analytics để nhận nhiều kiến thức bổ ích về Data nhé! Nếu có thắc mắc về khóa học, gọi đến hotline 0961486648 để được giải đáp trực tiếp và nhanh nhất.