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데이터 위생 : 데이터 병합 제거에 대한 빠른 가이드

병합 제거는 DM 마케팅 및 단일 진실 소스 확보와 같은 비즈니스 운영을위한 핵심 기능입니다. 그러나 많은 조직은 여전히 ​​복잡한 데이터 품질 요구 사항을 수정하는 데 거의 역할을하지 않는 Excel 기술 및 기능에만 병합 제거 프로세스가 제한되어 있다고 믿고 있습니다.

이 가이드는 비즈니스 및 IT 사용자가 병합 제거 프로세스를 이해하는 데 도움이되며 팀이 더 이상 Excel을 통해 병합 및 제거를 계속할 수없는 이유를 이해할 수 있도록합니다.

의 시작하자!

병합 제거 프로세스 또는 기능이란 무엇입니까?

병합 제거는 여러 데이터 소스를 한 곳으로 가져 오는 동시에 소스에서 잘못된 레코드와 중복을 제거하는 프로세스입니다.

다음 예에서 간단히 설명 할 수 있습니다.

고객 데이터

위의 이미지에는 데이터 품질과 관련된 여러 문제가있는 세 개의 유사한 레코드가 있습니다. 이 레코드에 병합 제거 기능을 적용하면 아래 예와 같이 깔끔하고 단일 한 출력으로 변환됩니다.

중복 데이터

여러 데이터 소스에서 중복 항목을 병합하고 제거하면 결과에 원본 레코드의 통합 버전이 표시됩니다. 또 다른 열 [Industry]이 레코드의 또 다른 버전에서 가져온 레코드에 추가되었습니다.

병합 제거 프로세스의 출력은 데이터의 비즈니스 목적에 맞는 고유 한 정보를 포함하는 레코드를 만듭니다. 위의 예에서 최적화되면 데이터가 메일 캠페인의 마케팅 담당자에게 신뢰할 수있는 레코드 역할을합니다.

데이터 병합 및 제거를위한 모범 사례

산업, 비즈니스 또는 회사 규모에 관계없이 병합 제거 프로세스는 데이터 구동 목표의 기반이됩니다. 연습은 오로지 조합과 제거에만 국한되었지만 오늘날 병합 및 제거는 사용자가 데이터를 매우 자세하게 분석 할 수있는 필수 메커니즘으로 발전했습니다.

프로세스가 현재 광범위하게 자동화되어 있음에도 불구하고 제거 소프트웨어 병합 사용자는 데이터 병합 제거에 대한 모범 사례를 유지해야합니다. 다음은 내가 따라야 할 몇 가지 사항입니다.

  • 데이터 품질에 집중 : 병합 제거 작업을 수행하기 전에 데이터를 정리하고 표준화해야합니다. 이렇게하면 중복 제거 프로세스가 더 쉬워집니다. 데이터를 정리하지 않고 중복을 제거하면 결과는 실망 스러울뿐입니다.
  • 현실적인 계획 고수 : 이것은 간단한 데이터 병합 프로세스가 우선 순위가 아닌 경우입니다. 병합 및 제거하려는 레코드 유형을 평가하는 데 도움이되는 계획을 세우는 것이 좋습니다.
  • 데이터 모델 최적화 : 일반적으로 초기 병합 제거 프로세스 후에 회사는 데이터 모델을 더 잘 이해하게됩니다. 모델에 대한 사전 이해가 개발되면 KPI를 만들고 전체 프로세스에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
  • 목록 기록 유지 : 목록을 제거하는 것이 반드시 목록을 완전히 삭제하는 것은 아닙니다. 모든 데이터 병합 제거 소프트웨어를 사용하면 레코드를 저장하고 목록에 적용된 각 변경 사항의 데이터베이스를 유지할 수 있습니다.
  • 단일 소스의 진실 유지 : 사용자 데이터를 여러 레코드에서 가져온 경우 서로 다른 정보로 인해 불일치가 발생합니다. 이 경우 병합 및 제거는 단일 진실 소스를 만드는 데 도움이됩니다. 여기에는 고객에 대한 모든 필수 정보가 포함됩니다.

셀프 서비스 병합 제거 소프트웨어의 이점

나머지 모범 사례를 따르면서 단일 진실 소스를 만드는 효과적인 솔루션은 병합 제거 소프트웨어를 사용하는 것입니다. 이러한 도구는 데이터 생존 프로세스를 통해 새로운 정보를 사용하여 이전 기록을 덮어 씁니다.

또한 셀프 서비스 병합 제거 도구를 사용하면 비즈니스 사용자가 심도있는 프로그래밍 지식이나 경험이 없어도 데이터 레코드를 편리하게 병합하고 제거 할 수 있습니다.

이상적인 병합 제거 도구는 비즈니스 사용자에게 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다.

  • 오류 및 정보 일관성 평가를 통한 데이터 준비
  • 정의 된 비즈니스 규칙에 따라 데이터 정리 및 정규화
  • 확립 된 알고리즘의 조합을 통해 여러 목록 일치
  • 높은 정확도로 중복 제거
  • 황금 기록을 만들고 단일 진실 소스를 얻습니다.
  • & 훨씬 더

말할 필요도없이 자동화가 비즈니스 성공에 필수적인 시대에 기업은 비즈니스 데이터 최적화를 지연시킬 수 없습니다. 따라서 최신 데이터 병합 / 제거 도구는 이제 데이터 병합 및 제거를위한 복잡한 프로세스와 관련된 오래된 문제에 대한 주요 솔루션이되었습니다.

데이터 래더

회사의 데이터는 가장 귀중한 자산 중 하나입니다. 다른 모든 자산과 마찬가지로 데이터도 육성해야합니다. 기업은 점점 더 많은 양의 정보를 수집하고 데이터 수집을 강화하는 데 집중하고 있지만 수집 된 데이터는 결국 휴면 상태로 유지되고 오랜 시간 동안 값 비싼 CRM 또는 저장 공간을 차지하게됩니다. 이러한 경우 데이터를 비즈니스 용도로 사용하기 전에 제거해야합니다.

그러나 데이터 소스를 병합하고 실제로 가치있는 레코드를 만드는 데 도움이되는 원 스톱 병합 제거 소프트웨어를 통해 복잡한 병합 / 제거 프로세스를 단순화 할 수 있습니다.

Data Ladder는 비즈니스 사용자가 데이터 매칭, 프로파일 링, 중복 제거 및 강화 도구를 통해 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 돕는 데 전념하는 데이터 품질 소프트웨어 회사입니다. 퍼지 매칭 알고리즘을 통해 수백만 개의 레코드를 매칭하든 시맨틱 기술을 통해 복잡한 제품 데이터를 변환하든 Data Ladder의 데이터 품질 도구는 업계 최고 수준의 서비스를 제공합니다.

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자베리아 가우하르 칸

Folio3의 마케팅 책임자인 Javeria Gauhar Khan은 데이터 관리 산업을 위한 글쓰기를 전문으로 하는 숙련된 B2B/SaaS 작가입니다. 그녀는 또한 엔터프라이즈 소프트웨어 응용 프로그램을 개발, 테스트 및 유지 관리하는 프로그래머입니다.

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