Sai lầm phổ biến trong Data Cleaning

Bỏ qua metadata

• Không nắm rõ kiểu dữ liệu cần xử lý
• Bỏ sót các ràng buộc quan trọng trong schema
• Khó khăn trong việc truy xuất nguồn gốc dữ liệu
• Mất thông tin về mối quan hệ giữa các trường dữ liệu

Phụ thuộc vào kiểm tra thủ công

• Tốn thời gian và nguồn lực
• Dễ bỏ sót lỗi do mệt mỏi
• Không đảm bảo tính nhất quán
• Khó scale up khi khối lượng dữ liệu tăng
• Không thể tái sử dụng quy trình

Quy tắc làm sạch không nhất quán

• Tạo ra dữ liệu không đồng nhất
• Khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu
• Giảm độ tin cậy của kết quả phân tích
• Tăng chi phí xử lý sau này
• Gây nhầm lẫn cho team member

Thiếu ghi nhận lỗi

• Khó xác định root cause của lỗi
• Mất thời gian debug
• Không có data để cải thiện quy trình
• Khó tracking tiến độ công việc
• Thiếu cơ sở đánh giá hiệu quả

Nguyên Nhân Gốc Rễ Của Lỗi Dữ Liệu

Logic xử lý chưa chặt chẽ

• Quy tắc làm sạch thiếu tính toàn diện
• Bỏ sót các trường hợp ngoại lệ
• Thiếu kiểm tra chéo

Edge Cases

• Ký tự đặc biệt không được xử lý
• Định dạng ngày tháng không chuẩn
• Giá trị null/missing không được định nghĩa rõ

Workflow không hiệu quả

• Các bước xử lý thiếu logic
• Không có checkpoint kiểm tra
• Thiếu tự động hóa trong quy trình

Công Cụ Và Framework Hỗ Trợ

Thư viện Python

• Pandas: Xử lý dữ liệu cấu trúc
• PySpark: Xử lý dữ liệu lớn
• Great Expectations: Kiểm tra chất lượng dữ liệu
• Scikit-learn: Phát hiện outliers

Công cụ SQL

• Dataform: Quản lý transformation
• dbt: Kiểm tra và validation
• SQL procedures: Tự động hóa cleaning

Framework Phân Tán

• Apache Spark: Xử lý dữ liệu phân tán
• Dask: Tính toán song song
• Ray: ML và AI distributed

Quy Trình Xử Lý Lỗi Hiệu Quả

1. Data Profiling
2. Schema Validation
3. Modular Cleaning
4. Anomaly Detection
5. Iterative Cleaning
6. Automated Reporting

Kết Luận