English 
Vietnamese Làm sạch dữ liệu (data cleansing) là một trong những bước quan trọng nhất trong quá trình chuẩn bị dữ liệu. Khi doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để đưa ra những quyết định quan trọng, thông tin kém chất lượng không những làm giảm hiệu suất hoạt động mà còn khiến doanh nghiệp bỏ lỡ cơ hội hoặc thậm chí gây tổn thất về tài chính. Do đó, đảm bảo cơ sở dữ liệu "sạch" là một trong những thách thức lớn nhất của doanh nghiệp hiện nay.
Đọc thêm: 5 ứng dụng của data lake có thể bạn chưa biết
Làm sạch dữ liệu là gì? Tại sao chúng ta cần dọn dẹp dữ liệu?
Làm sạch dữ liệu là gì?
Làm sạch, sàng lọc hay làm sạch dữ liệu (data cleansing) là bước đầu tiên của việc chuẩn bị dữ liệu (data preparation).
Làm sạch dữ liệu có thể được định nghĩa đơn giản là hành động tìm hiểu và sửa chữa hoặc loại bỏ dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, hoặc không liên quan trong tập dữ liệu. Doanh nghiệp có thể lựa chọn làm sàng lọc dữ liệu bằng tay hoặc thông qua phần mềm hỗ trợ.
Những vấn đề gì cần lưu ý khi làm sạch dữ liệu?
Vô số vấn đề có thể xảy ra với dữ liệu khi các doanh nghiệp truy xuất từ internet hoặc các nguồn khác, liên kết dữ liệu từ các bộ dữ liệu khác nhau, nhận dữ liệu từ khách hàng hoặc các bộ phận khác, v.v.
Một số vấn đề phổ biến nhất là:
- Trùng lặp dữ liệu: Khi có 2 hoặc nhiều bản ghi giống hệt nhau.
- Mâu thuẫn dữ liệu: Mâu thuẫn thông tin trong cùng một hồ sơ. Ví dụ: cùng một khách hàng nhưng có nhiều số điện thoại khác nhau trong các bản ghi khác nhau.
- Dữ liệu không đầy đủ: Dữ liệu bị thiếu thuộc tính.
- Dữ liệu không hợp lệ: Dữ liệu không phù hợp với tiêu chuẩn.
Mối nguy hại từ “dữ liệu xấu”
Ngày nay, dữ liệu đã trở thành một trong những tài sản quan trọng nhất đối với hầu hết các doanh nghiệp. Ngày càng nhiều người dựa vào dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược, dữ liệu kém chất lượng chắc chắn sẽ làm ảnh hưởng đến lợi nhuận của công ty.
Trên thực tế, theo Forbes, dữ liệu kém chất lượng đang tiêu tốn 12% doanh thu từ các doanh nghiệp và chỉ riêng ở Hoa Kỳ, dữ liệu bẩn khiến nền kinh tế bị thiệt hại gần 3.1 nghìn tỷ USD trong một năm.
Dữ liệu kém chất lượng không chỉ gây thiệt hại cho các công ty về mặt tài chính, nó còn làm mất thời gian vì các nhân viên phân tích phải dành hơn một nửa thời gian của họ để quản lý và sàng lọc dữ liệu. Khoảng thời gian này sẽ tăng lên và làm trì hoãn tiến độ của toàn bộ công ty.
Hơn nữa, dữ liệu xấu cũng có thể ảnh hưởng đến nhiều bộ phận khác. Ví dụ: thiếu dữ liệu về sở thích của khách hàng có thể làm giảm hiệu quả của các chiến dịch marketing hoặc thông tin của khách hàng không đáng tin cậy có thể gây rắc rối cho đội ngũ bán hàng.
Đọc thêm: Vì sao vị trí Giám đốc Dữ liệu (CDO) ngày càng phổ biến?
Lợi ích của việc dọn dẹp dữ liệu
Làm sạch dữ liệu mang lại nhiều lợi ích khác nhau, chẳng hạn như:
1. Thông tin và dự đoán chính xác hơn
Khi dữ liệu được xử lý tốt, thông tin sẽ đáng tin cậy hơn. Điều này sẽ cung cấp cho công ty nhiều insights hữu ích về nhiều lĩnh vực và giúp đưa ra những dự đoán chính xác hơn.
2. Tăng năng suất công việc
Dữ liệu bẩn có thể tạo ra các nút thắt giữa các bộ phận cũng như tạo thêm nhiều vấn đề nan giải. Bằng cách loại bỏ những nút thắt này, nhân viên có thể hoàn thành công việc nhanh và hiệu quả hơn.
3. Giảm chi phí và tăng lợi nhuận
Nghiên cứu cho thấy dữ liệu bẩn có thể gây tổn thất lên đến 12% tổng doanh thu của công ty. Nếu được thực hiện đúng cách, quy trình làm sạch dữ liệu không những giúp doanh nghiệp tiết kiệm đáng kể thời gian, công sức mà còn giúp tăng doanh thu.
4. Tăng sự hài lòng của khách hàng
Dữ liệu chính xác có thể giúp các công ty hiểu khách hàng hơn, nhờ đó giúp nâng cao tổng thể trải nghiệm khách hàng.
Đọc thêm: Những gì bạn cần biết về giải pháp làm sạch và quản lý dữ liệu
Best practice để làm sạch dữ liệu
Có nhiều kỹ thuật và phương pháp khác nhau để giữ cơ sở dữ liệu sạch đẹp. Dưới đây là một số best practice giúp dữ liệu của bạn luôn sạch và chính xác.
1. Xây dựng chiến lược duy trì chất lượng dữ liệu
- Xác định bạn muốn dữ liệu của mình sẽ như thế nào
- Tạo các KPI (chỉ số hiệu suất) cho chất lượng dữ liệu – Thế nào là dữ liệu chất lượng và làm thế nào để bạn đáp ứng được chất lượng? Làm thế nào để theo dõi thực trạng chất lượng dữ liệu? Làm thế nào để duy trì dữ liệu sạch liên tục?
- Tìm hiểu nguyên nhân ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu.
- Xác định những dữ liệu không chính xác.
- Xây dựng kế hoạch nhằm đảm bảo chất lượng dữ liệu.
2. Đảm bảo dữ liệu chính xác từ bước nhập dữ liệu ban đầu
Để giữ cơ sở dữ liệu luôn đạt chuẩn, điều quan trọng là phải có dữ liệu sạch và tiêu chuẩn, đảm bảo tất cả các thuộc tính quan trọng không có vấn đề và sai sót ngay tại bước nhập dữ liệu ban đầu. Điều này có thể giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong các bước sau.
Doanh nghiệp cần thiết lập một quy trình thao tác nhập liệu tiêu chuẩn để nhân viên và đội nhóm thực thi theo. Điều này sẽ đảm bảo rằng chỉ có dữ liệu chất lượng mới được nhập vào hệ thống.
3. Xác định tính chính xác của dữ liệu
Trong bước này, chúng ta cần xác thực dữ liệu để đảm bảo nó đáp ứng tất cả các yêu cầu, việc này có thể được thực hiện thủ công với một tập dữ liệu nhỏ. Tuy nhiên, với các bộ dữ liệu lớn và phức tạp hơn, phương pháp thủ công sẽ cực kỳ tốn thời gian, công sức và không hiệu quả vì con người dễ mắc sai lầm trong khi thao tác. Các công cụ kiểm soát chất lượng dữ liệu có thể giúp giải quyết vấn đề này.
TÌm hiểu thêm về các công cụ làm sạch dữ liệu, làm thế nào các công cụ này có thể giúp bạn giải quyết vấn đề tại đây.
4. Xử lý trùng lặp
Trùng lặp dữ liệu vừa gây tổn thất vừa lãng phí về thời gian cũng như công sức. Chúng ảnh hưởng đến không chỉ một mà nhiều bộ phận trong công ty, từ marketing đến bán hàng, chăm sóc và hỗ trợ khách hàng... làm chậm trễ hoạt động kinh doanh đồng thời ảnh hưởng đến cả mối quan hệ giữa công ty và khách hàng.
Đọc thêm: Đừng để data lake của doanh nghiệp trở thành 'đầm lầy dữ liệu'
Doanh nghiệp phải hạn chế tối đa tình trạng trùng lặp dữ liệu xảy ra. Và sau khi loại bỏ tất cả dữ liệu trùng lặp ngay tại công đoạn nhập dữ liệu, doanh nghiệp cũng cần phải xem xét những điều sau đây:
- Tiêu chuẩn hóa: Chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng đồng nhất để xử lý và phân tích.
- Chuẩn hóa: Đảm bảo rằng tất cả dữ liệu được ghi lại một cách nhất quán.
- Hợp nhất: Khi dữ liệu nằm rải rác trên nhiều bộ dữ liệu, cần kết hợp các phần có liên quan của các bộ dữ liệu để tạo ra một tệp mới.
- Tổng hợp: Sắp xếp dữ liệu và thể hiện nó dưới dạng tóm tắt.
- Lọc: Thu hẹp bộ dữ liệu chỉ gồm thông tin mà người dùng muốn.
- Thang đo đạc: Chuyển đổi dữ liệu sao cho phù hợp với thang đo cụ thể như 0-100 hoặc 0-1.
- Loại bỏ: Loại bỏ các điểm dữ liệu trùng lặp và ngoại lai để ngăn ngừa trường hợp sai lệch giá trị hồi quy tuyến tính (linear regression).
5. Bổ sung các dữ liệu bị thiếu
Bổ sung các thông tin còn thiếu trong hồ sơ, chẳng hạn như số điện thoại, địa chỉ email, họ và tên, địa chỉ nhà, v.v. Nhưng việc tìm kiếm thông tin còn thiếu có thể khó khăn.
Để thực hiện bước này một cách hiệu quả, các công ty nên sử dụng nguồn dữ liệu đáng tin cậy của bên thứ ba để giúp lấp đầy khoảng trống dữ liệu.
6. Nhấn mạnh việc sử dụng dữ liệu sạch toàn công ty
Sau khi mọi thứ được thực hiện, bạn cần thông báo với mọi người trong doanh nghiệp về tầm quan trọng của dữ liệu sạch. Đảm bảo rằng nhân viên, bất kể chức vụ của họ là gì, cần hiểu và thực thi theo đúng quy định chuẩn bạn đã thiết lập nhằm duy trì dữ liệu luôn chính xác.
Tại TRG International, chúng tôi cung cấp giải pháp Infor OS Data Fabric, một giải pháp hữu ích tận dụng machine learnign và xử lý tự động để hỗ trợ bạn vượt qua những thách thức liên quan đến quản trị dữ liệu.
Là một phần thuộc Infor OS, Data Fabric (Data Lake) của Infor tổng hợp tất cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc của doanh nghiệp trên hệ thống CloudSuite, Internet of Things, các tài liệu, dữ liệu ứng dụng của bên thứ ba ... vào một kho lưu trữ duy nhất.
Thêm vào đó, Infor OS còn tích hợp sẵn robot Infor Coleman AI, nền tảng trí tuệ nhân tạo có khả năng chủ động tư vấn cho người dùng.
Doanh nghiệp bạn muốn đột phá để duy trì lợi thế cạnh tranh trong thị trường đầy biến động hiện nay? Liêu doanh nghiệp bạn đã sở hữu giải pháp công nghệ thích hợp để phát huy hết tiềm năng của dữ liệu? Tải brochure của Infor OS để tìm hiểu ngay hôm nay!
