تمیز کردن داده‌ها برای فرآیندکاوی

در دنیای امروزی مبتنی بر داده، کسب‌وکارها در تمام صنایع تلاش می‌کنند تا با استفاده از قدرت داده، مزیت رقابتی به دست آورند. فرآیندکاوی، تکنیکی که از گزارش‌های رویداد برای تجزیه و تحلیل، درک و بهبود فرآیندهای کسب و کار استفاده می‌کند، به دلیل پتانسیل آن برای کشف ناکارآمدی‌های پنهان و ساده‌سازی عملیات، اهمیت قابل توجهی پیدا کرده است. با این حال، کیفیت بینش‌های حاصل از فرآیند کاوی فقط به اندازه داده‌های زیربنایی خوب است.  اینجاست که تمیز کردن داده ها اهمیت بسیار زیادی پیدا می‌کند.

برای آشنایی با آماده سازی داده‌ها مقاله پیش پردازش گزارش رویداد در فرآیندکاوی و آماده سازی گزارش رویداد در فرآیندکاوی را نیز مطالعه نمایید.

اهمیت پاکسازی داده ها در فرآیند کاوی

تمیز کردن داده ها که به آن پاکسازی داده یا پاکسازی داده نیز گفته می شود، فرآیند شناسایی و تصحیح یا حذف خطاها، ناسازگاری ها و نادرستی ها در مجموعه داده ها است. این  کاریک گام مهم در خط لوله فرآیندکاوی است، زیرا کیفیت بینش استخراج شده مستقیماً به کیفیت داده های ورودی بستگی دارد. داده‌های تمیز و دقیق به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند، رضایت مشتری را افزایش دهند و منابع را بهینه کنند.

برخی از مزایای پاکسازی داده ها در فرآیند کاوی عبارتند از:

آ. دقت بهبود یافته بینش ها:

داده های تمیز تضمین می کند که بینش های تولید شده توسط الگوریتم های فرآیند کاوی قابل اعتماد باشند، که منجر به تصمیم گیری بهتر و پیش بینی های دقیق تر می شود. در علم داده نقل قول معروفی وجود دارد که Garbage in  garbage out این بدان معناست که در صورت ورد داده‌های با کیفیت پایین نمی‌توان انتظار تحلیل‌های با کیفیت بالا داشت .

 

ب.افزایش بهره وری فرآیند:

شناسایی و اصلاح مشکلات داده به کشف گلوگاه‌های پنهان، افزونگی ها و ناکارآمدی ها کمک می کند و در نتیجه کارایی کلی فرآیند را بهبود می بخشد.

 

ج.کاهش خطر مسائل مربوط به انطباق:

اطمینان از صحت و ثبات داده ها می تواند به کسب و کارها کمک کند تا از مقررات صنعت پیروی کنند و از مجازات های احتمالی اجتناب کنند. یکی از پر اهمیت ترین مسائل در کسب و کار‌های امروزی پیدا کردن مواردی است که طبق دستورالعمل و یا قوانین سازمان اجرا نشده‌اند. تمیز کردن داده‌ها کمک می‌کند تا مواردی که به دلیل اشکال سیستمی دچار چالش هستند را از مواردی که واقعا بر خلاف قوانین اجرا شده را متمایز کنیم. برای نمونه در صنایع بیمه‌ای به دنبال یافتن تخلفات در فرآیند‌های ادعای خسارت هستند.

 

د.نرخ بازگشت سرمایه بالاتر:

سرمایه گذاری زمان و تلاش برای پاکسازی داده ها، شانس دستیابی به بینش های معنادار و عملی از فرآیند کاوی را افزایش می دهد و در نهایت منجر به بازگشت سرمایه بالاتر می شود.

چالش ها در پاکسازی داده ها برای فرآیند کاوی

با وجود اهمیت بسیار زیاد، پاکسازی داده‌ها می تواند یک کار پیچیده و زمان بر باشد. برخی از چالش های رایجی که کسب و کارها در این زمینه با آن مواجه هستند عبارتند از:

آ.داده‌های ناقص:

داده‌های ناقص گزارش رویداد می‌تواند منجر به نمایش نادرست فرآیندهای کسب و کار واقعی شود که منجر به بینش‌های گمراه‌کننده می‌شود.

 

ب.داده‌های ناسازگار:

ناسازگاری‌ها می‌توانند از قراردادهای مختلف ورود داده‌ها، تغییرات در قالب داده‌ها یا اختلاف در منابع داده‌ها ناشی شوند که مقایسه و تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها را دشوار می‌کند.

 

ج.داده های تکراری:

رکوردهای تکراری می توانند نتایج تجزیه و تحلیل را منحرف کنند و تصورات نادرستی از عملکرد فرآیند ایجاد کنند.

 

د.خطاهای انسانی:

ورود دستی داده ها مستعد خطا است که می تواند نادرستی و تناقض در داده ها ایجاد کند.

 

ه.یکپارچه‌سازی داده‌ها:

ترکیب داده‌ها از منابع متعدد می‌تواند چالش برانگیز باشد، به‌ویژه زمانی که قالب‌ها، ساختارها و معنای داده‌ها در سیستم‌ها متفاوت است.

 

روش ها و تکنیک های پاکسازی داده ها در فرآیند کاوی

تکنیک‌ها و ابزارهای متعددی برای رسیدگی به چالش‌های فوق‌الذکر و بهبود کیفیت داده‌های مورد استفاده برای فرآیند کاوی وجود دارد. برخی از این روش ها عبارتند از:

 

آ. پروفایل داده:

این شامل بررسی داده‌ها برای شناسایی الگوها، ناهنجاری‌ها و ناسازگاری‌هایی است که می‌تواند بر کیفیت نتایج فرآیند کاوی تأثیر بگذارد. پروفایل داده ها را می توان با استفاده از آمار توصیفی، توزیع فراوانی و سایر تکنیک های تحلیلی انجام داد.

 

ب.تبدیل داده ها:

تبدیل داده ها به یک قالب و ساختار سازگار برای تجزیه و تحلیل دقیق ضروری است. این ممکن است شامل تبدیل انواع داده ها، هماهنگ کردن واحدهای اندازه گیری، یا نگاشت داده ها به هستی شناسی های استاندارد باشد.

 

ج.اعتبارسنجی داده ها:

اعتبارسنجی داده ها در برابر قوانین از پیش تعریف شده یا مجموعه داده های مرجع به شناسایی خطاها و ناسازگاری ها کمک می کند. این را می توان با استفاده از اسکریپت های اعتبار سنجی خودکار، الگوریتم های یادگیری ماشین یا بررسی های دستی کیفیت داده ها انجام داد.

 

د.انتساب داده ها:

در برخی موارد، داده های گمشده یا ناقص را می توان با استفاده از تکنیک های آماری یا مدل های پیش بینی تخمین زد یا استنباط کرد.

به طور کلی پاکسازی داده‌ها یکی از چالش‌برانگیزترین قسمت‌ها در پروژه‌های فرآیندکاوی است که بخش زیادی از زمان و انرژی صرف آن می‌شود. با این حال منابع داده‌ای که گزارش رویداد از آن‌ها استخراج می‌شوند بخش بسیار مهمی در سطح پاکسازی داده‌ها خواهند داشت برای نمونه پاکسازی داده‌های حاصل از BPMS به مراتب ساده‌تر از تمیز کردن داده‌های مربوط به سیستم‌های منابع سازمانی (ERP) خواهد بود.