كيفية دمج تطهير قواعد البيانات الكبيرة

ما هو دمج التطهير وكيفية القيام به

يستخدم المشروع المتوسط 464 تطبيقًا مخصصًا لرقمنة عملياتها التجارية. ولكن عندما يتعلق الأمر بتكوين رؤى مفيدة ، يجب دمج البيانات الموجودة في مصادر مختلفة ودمجها معًا. اعتمادًا على عدد المصادر المعنية وهيكل البيانات المخزنة في قواعد البيانات هذه ، يمكن أن تكون هذه مهمة معقدة للغاية. لهذا السبب ، من الضروري أن تفهم الشركات التحديات وعملية دمج قواعد البيانات الكبيرة.  

في هذه المقالة ، سنناقش ماهية عملية تطهير الدمج ونرى كيف يمكنك دمج تطهير قواعد البيانات الكبيرة. هيا نبدأ. 

ما هو دمج التطهير؟

يعد دمج التطهير عملية منهجية تقوم بفحص جميع السجلات الموجودة في مصادر مختلفة وتنفذ خوارزميات متعددة تنظف البيانات وتوحدها وتزيل تكرارها لإنشاء عرض واحد وشامل لكياناتك ، مثل العملاء والمنتجات والموظفين ، وما إلى ذلك. عملية مفيدة للغاية ، خاصة للمؤسسات التي تعتمد على البيانات.  

مثال: دمج مسح سجلات العملاء 

لنفكر في مجموعة بيانات عملاء الشركة. يتم التقاط معلومات العميل في أماكن متعددة ، بما في ذلك نماذج الويب على الصفحات المقصودة وأدوات أتمتة التسويق وقنوات الدفع وأدوات تتبع النشاط وما إلى ذلك. إذا كنت ترغب في تنفيذ إحالة العملاء المحتملين لفهم المسار الدقيق الذي أدى إلى تحويل العملاء المحتملين ، فستحتاج إلى كل هذه التفاصيل في مكان واحد. يمكن أن يؤدي دمج مجموعات بيانات العملاء الكبيرة وتطهيرها للحصول على عرض 360 لقاعدة العملاء لديك إلى فتح أبواب كبيرة لعملك ، مثل تقديم استنتاجات حول سلوك العملاء واستراتيجيات التسعير التنافسية وتحليل السوق وغير ذلك الكثير. 

كيفية دمج تطهير قواعد البيانات الكبيرة؟ 

يمكن أن تكون عملية حذف الدمج معقدة بعض الشيء لأنك لا تريد أن تفقد المعلومات أو ينتهي بك الأمر بمعلومات غير صحيحة في مجموعة البيانات الناتجة. لهذا السبب ، نقوم ببعض العمليات قبل عملية إزالة الدمج الفعلية. دعنا نلقي نظرة على جميع الخطوات المتضمنة خلال هذه العملية. 

  1. ربط جميع قواعد البيانات بمصدر مركزي - الخطوة الأولى في هذه العملية هي ربط قواعد البيانات بمصدر مركزي. يتم ذلك لتجميع البيانات معًا في مكان واحد بحيث يمكن تخطيط عملية الدمج بشكل أفضل من خلال مراعاة جميع المصادر والبيانات المعنية. قد يتطلب ذلك منك سحب البيانات من عدد من الأماكن ، مثل الملفات المحلية أو قواعد البيانات أو التخزين السحابي أو تطبيقات الطرف الثالث الأخرى. 

  1. تنميط البيانات للكشف عن التفاصيل الهيكلية - تنميط البيانات يعني إجراء تحليل تجميعي وإحصائي على بياناتك المستوردة للكشف عن تفاصيلها الهيكلية وتحديد فرص التطهير والتحويل المحتملة. على سبيل المثال ، سيعرض لك ملف تعريف البيانات قائمة بجميع السمات الموجودة في كل قاعدة بيانات ، بالإضافة إلى معدل التعبئة ونوع البيانات والحد الأقصى لطول الأحرف والنمط المشترك والتنسيق وتفاصيل أخرى من هذا القبيل. باستخدام هذه المعلومات ، يمكنك فهم الاختلافات الموجودة في مجموعات البيانات المتصلة وما تحتاج إلى مراعاته وإصلاحه قبل دمج البيانات. 

  1. القضاء على عدم تجانس البيانات - الهيكلية والمعجمية يشير عدم تجانس البيانات إلى الاختلافات الهيكلية والمعجمية الموجودة بين مجموعتين أو أكثر من مجموعات البيانات. مثال على عدم التجانس الهيكلي هو عندما تحتوي مجموعة بيانات واحدة على ثلاثة أعمدة لاسم (الاسم الأول, وسطو اسم العائلة) ، بينما يحتوي الآخر على واحد فقط (الاسم الكامل). على العكس من ذلك ، فإن عدم التجانس المعجمي له علاقة بالمحتويات الموجودة داخل عمود ، على سبيل المثال الاسم الكامل العمود في قاعدة بيانات واحدة يخزن الاسم كـ جين الفلاني، بينما تقوم مجموعة البيانات الأخرى بتخزينها كملف دو ، جين

  1. تنظيف البيانات وتحليلها وتصفيتها - بمجرد حصولك على تقارير ملف تعريف البيانات وإدراك الاختلافات الموجودة بين مجموعات البيانات ، يمكنك الآن البدء في إصلاح الأشياء التي قد تسبب مشكلات أثناء عملية إزالة الدمج. يمكن أن يشمل ذلك: 
    • ملء القيم الفارغة ، 
    • تحويل أنواع البيانات لسمات معينة ، 
    • إزالة أو استبدال القيم غير الصحيحة ، 
    • تحليل سمة لتحديد مكونات فرعية أصغر ، أو دمج سمتين أو أكثر معًا لتشكيل عمود واحد ، 
    • سمات التصفية بناءً على متطلبات مجموعة البيانات الناتجة وما إلى ذلك. 

  1. مطابقة البيانات للكشف عن الكيانات وإلغاء التكرار - ربما يكون هذا هو الجزء الرئيسي من عملية مسح دمج البيانات: مطابقة السجلات لمعرفة السجلات التي تنتمي إلى نفس الكيان وأي منها يمثل تكرارًا كاملاً لسجل موجود. تحتوي السجلات عادةً على سمات تعريف فريدة ، مثل SSN للعملاء. لكن في بعض الحالات ، قد تكون هذه السمات مفقودة. قبل أن تتمكن من دمج البيانات بشكل فعال للحصول على عرض واحد للكيانات الخاصة بك ، يجب إجراء مطابقة البيانات للعثور على السجلات المكررة أو تلك التي تنتمي إلى كيان. في حالة فقدان المعرفات ، يمكنك تنفيذ خوارزمية مطابقة غامضة تحدد مجموعة من السمات من كلا السجلين وتحسب احتمال انتمائها إلى نفس الكيان. 

  1. تصميم قواعد تطهير الدمج - عند تحديد السجلات المطابقة ، قد يكون من الصعب تحديد السجل الرئيسي وتسمية السجلات الأخرى على أنها مكررة. لهذا ، يمكنك تصميم مجموعة من قواعد حذف دمج البيانات التي تقارن السجلات وفقًا للمعايير المحددة وتحديد السجل الرئيسي بشكل مشروط ، أو إلغاء تكرار ، أو في بعض الحالات ، الكتابة فوق البيانات في السجلات. على سبيل المثال ، قد ترغب في أتمتة ما يلي: 
    • احتفظ بالسجل الأطول العنوان,  
    • احذف السجلات المكررة القادمة من مصدر بيانات محدد ، و 
    • الكتابة فوق رقم الهاتف من مصدر معين إلى السجل الرئيسي. 

  1. دمج البيانات وتطهيرها للحصول على السجل الذهبي - هذه هي الخطوة الأخيرة من العملية حيث يتم تنفيذ عملية تطهير الدمج. تم اتخاذ جميع الخطوات المسبقة لضمان التنفيذ الناجح للعملية وإنتاج نتائج موثوقة. إذا كنت تستخدم متقدم دمج برنامج التطهير، يمكنك تنفيذ العمليات السابقة وكذلك عملية تطهير الدمج داخل نفس الأداة في غضون دقائق. 

وإليكم الأمر - دمج قواعد البيانات الكبيرة للحصول على عرض واحد للكيانات الخاصة بك. قد تكون العملية مباشرة ولكن يتم مواجهة عدد من التحديات أثناء تنفيذها ، مثل التغلب على قضايا التكامل وعدم التجانس وقابلية التوسع ، فضلاً عن التعامل مع التوقعات غير الواقعية للأطراف الأخرى المعنية. يمكن أن يساعد استخدام أداة برمجية تجعل أتمتة عمليات معينة وإمكانية تكرارها ، بالتأكيد ، فرقك في دمج قواعد البيانات الكبيرة بسرعة وفعالية ودقة. 

جرب Data Ladder Merge Purge اليوم

ما رأيك؟

يستخدم هذا الموقع نظام Akismet لتقليل الرسائل الضارة. تعرف كيف تتم معالجة بيانات تعليقك.