So führen Sie große Datenbanken zusammen

Was ist eine Merge-Bereinigung und wie man sie durchführt

Ein durchschnittliches Unternehmen verwendet 464 benutzerdefinierte Anwendungen seine Geschäftsprozesse zu digitalisieren. Aber wenn es darum geht, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, müssen die Daten aus unterschiedlichen Quellen kombiniert und zusammengeführt werden. Abhängig von der Anzahl der beteiligten Quellen und der Struktur der in diesen Datenbanken gespeicherten Daten kann dies eine ziemlich komplexe Aufgabe sein. Aus diesem Grund ist es unerlässlich, dass Unternehmen die Herausforderungen und den Prozess der Zusammenführung großer Datenbanken verstehen.  

In diesem Artikel besprechen wir, was der Zusammenführungsbereinigungsprozess ist, und sehen, wie Sie große Datenbanken zusammenführen und bereinigen können. Lass uns anfangen. 

Was ist eine Merge-Bereinigung?

Die Zusammenführungsbereinigung ist ein systematischer Prozess, der alle Datensätze aus verschiedenen Quellen überprüft und mehrere Algorithmen implementiert, die Daten bereinigen, standardisieren und deduplizieren, um eine einzige, umfassende Ansicht Ihrer Einheiten wie Kunden, Produkte, Mitarbeiter usw. zu erstellen sehr nützlicher Prozess, insbesondere für datengesteuerte Organisationen.  

Beispiel: Kundendatensätze zusammenführen und löschen 

Betrachten wir den Kundendatensatz eines Unternehmens. Kundeninformationen werden an mehreren Stellen erfasst, darunter Webformulare auf Zielseiten, Tools zur Marketingautomatisierung, Zahlungskanäle, Tools zur Aktivitätsverfolgung und so weiter. Wenn Sie eine Lead-Zuordnung durchführen möchten, um den genauen Pfad zu verstehen, der zur Lead-Konvertierung geführt hat, benötigen Sie alle diese Details an einem Ort. Das Zusammenführen und Bereinigen großer Kundendatensätze, um eine 360-Grad-Ansicht Ihres Kundenstamms zu erhalten, kann Ihrem Unternehmen große Türen öffnen, z. B. Rückschlüsse auf das Kundenverhalten, wettbewerbsfähige Preisstrategien, Marktanalysen und vieles mehr. 

Wie kann man große Datenbanken zusammenführen und bereinigen? 

Der Zusammenführungsbereinigungsprozess kann etwas komplex sein, da Sie keine Informationen verlieren oder falsche Informationen in Ihrem resultierenden Datensatz erhalten möchten. Aus diesem Grund führen wir einige Prozesse vor dem eigentlichen Zusammenführungsbereinigungsprozess durch. Werfen wir einen Blick auf alle Schritte, die während dieses Prozesses erforderlich sind. 

  1. Anbindung aller Datenbanken an eine zentrale Quelle – Der erste Schritt in diesem Prozess besteht darin, die Datenbanken mit einer zentralen Quelle zu verbinden. Dies geschieht, um Daten an einem Ort zusammenzuführen, damit der Zusammenführungsprozess unter Berücksichtigung aller beteiligten Quellen und Daten besser geplant werden kann. Dies kann erfordern, dass Sie Daten aus einer Reihe von Orten abrufen, z. B. aus lokalen Dateien, Datenbanken, Cloud-Speicher oder anderen Anwendungen von Drittanbietern. 

  1. Profildaten zur Aufdeckung struktureller Details - Datenprofilierung bedeutet, aggregierte und statistische Analysen Ihrer importierten Daten durchzuführen, um ihre strukturellen Details aufzudecken und potenzielle Bereinigungs- und Transformationsmöglichkeiten zu identifizieren. Ein Datenprofil zeigt Ihnen beispielsweise eine Liste aller in jeder Datenbank vorhandenen Attribute sowie deren Füllrate, Datentyp, maximale Zeichenlänge, gemeinsames Muster, Format und andere derartige Details. Mit diesen Informationen können Sie die Unterschiede in den verbundenen Datensätzen verstehen und was Sie beachten und beheben müssen, bevor Sie Daten zusammenführen. 

  1. Beseitigung von Datenheterogenität – strukturell und lexikalisch Datenheterogenität bezieht sich auf die strukturellen und lexikalischen Unterschiede zwischen zwei oder mehr Datensätzen. Ein Beispiel für strukturelle Heterogenität ist, wenn ein Datensatz drei Spalten für einen Namen enthält (Vorname, Mitteund Nachname), während der andere nur einen enthält (Name). Im Gegensatz dazu hat lexikalische Heterogenität mit den Inhalten zu tun, die in einer Spalte vorhanden sind, zum Beispiel die Name Spalte in einer Datenbank speichert den Namen als Jane Doe, während das andere Dataset es als speichert Damhirschkuh, Jane

  1. Daten bereinigen, parsen und filtern – Sobald Sie die Datenprofilberichte haben und sich der Unterschiede zwischen Ihren Datensätzen bewusst sind, können Sie jetzt damit beginnen, Dinge zu beheben, die während des Zusammenführungsbereinigungsprozesses Probleme verursachen können. Dies kann beinhalten: 
    • Leere Werte ausfüllen, 
    • Transformieren von Datentypen bestimmter Attribute, 
    • Eliminieren oder Ersetzen falscher Werte, 
    • Analysieren eines Attributs, um kleinere Unterkomponenten zu identifizieren, oder Zusammenführen von zwei oder mehr Attributen, um eine Spalte zu bilden, 
    • Filtern von Attributen basierend auf den Anforderungen des resultierenden Datasets usw. 

  1. Abgleich von Daten, um Entitäten aufzudecken und zu deduplizieren – Dies ist wahrscheinlich der Hauptteil Ihres Datenzusammenführungsbereinigungsprozesses: Abgleichen von Datensätzen, um herauszufinden, welche Datensätze zur selben Entität gehören und welche ein vollständiges Duplikat eines vorhandenen Datensatzes sind. Datensätze enthalten normalerweise eindeutig identifizierende Attribute, wie z. B. SSN für Kunden. In einigen Fällen können diese Attribute jedoch fehlen. Bevor Sie Daten effektiv zusammenführen können, um eine einzelne Ansicht Ihrer Entitäten zu erhalten, müssen Sie einen Datenabgleich durchführen, um doppelte Datensätze oder diejenigen zu finden, die zu einer Entität gehören. Im Falle fehlender Identifikatoren können Sie einen Fuzzy-Matching-Algorithmus ausführen, der eine Kombination von Attributen aus beiden Datensätzen auswählt und die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass sie zu derselben Entität gehören. 

  1. Entwerfen von Merge-Bereinigungsregeln – Wenn Sie die übereinstimmenden Datensätze identifiziert haben, kann es schwierig sein, den Master-Datensatz auszuwählen und andere als Duplikate zu kennzeichnen. Zu diesem Zweck können Sie eine Reihe von Bereinigungsregeln für die Datenzusammenführung entwerfen, die Datensätze gemäß den definierten Kriterien vergleichen und den Stammdatensatz bedingt auswählen, deduplizieren oder in einigen Fällen Daten in Datensätzen überschreiben. Beispielsweise möchten Sie möglicherweise Folgendes automatisieren: 
    • Behalte den Rekord mit dem längsten Adresse,  
    • Löschen Sie doppelte Datensätze, die aus einer bestimmten Datenquelle stammen, und 
    • Überschreiben Sie die Telefonnummer von einer bestimmten Quelle zum Stammsatz. 

  1. Zusammenführen und Bereinigen von Daten, um den Golden Record zu erhalten – Dies ist der letzte Schritt des Prozesses, in dem der Merge-Löschprozess ausgeführt wird. Alle vorherigen Schritte wurden unternommen, um eine erfolgreiche Prozessimplementierung und zuverlässige Ergebnisproduktion sicherzustellen. Wenn Sie Advanced verwenden Zusammenführungssäuberungssoftware, können Sie die vorherigen Prozesse sowie den Merge-Purge-Prozess in wenigen Minuten innerhalb desselben Tools durchführen. 

Und da haben Sie es – das Zusammenführen großer Datenbanken, um eine einheitliche Ansicht Ihrer Entitäten zu erhalten. Der Prozess mag einfach sein, aber während seiner Ausführung treten eine Reihe von Herausforderungen auf, wie z. B. die Überwindung von Integrations-, Heterogenitäts- und Skalierbarkeitsproblemen sowie der Umgang mit unrealistischen Erwartungen anderer beteiligter Parteien. Die Verwendung eines Softwaretools, das die Automatisierung und Wiederholbarkeit bestimmter Prozesse erleichtert, kann Ihren Teams definitiv dabei helfen, große Datenbanken schnell, effektiv und genau zusammenzuführen. 

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