Comment fusionner Purger de grandes bases de données

Une entreprise moyenne utilise 464 applications personnalisées digitaliser ses processus métier. Mais lorsqu’il s’agit de générer des informations utiles, les données provenant de sources disparates doivent être combinées et fusionnées. Selon le nombre de sources impliquées et la structure des données stockées dans ces bases de données, cela peut être une tâche assez complexe. Pour cette raison, il est impératif que les entreprises comprennent les défis et le processus de fusion de grandes bases de données.

Dans cet article, nous discuterons de ce qu’est le processus de purge de fusion et verrons comment vous pouvez fusionner des bases de données volumineuses. Commençons.

Qu’est-ce qu’une purge de fusion ?

La purge de fusion est un processus systématique qui filtre tous les enregistrements résidant dans différentes sources et implémente plusieurs algorithmes qui nettoient, normalisent et dédupliquent les données pour créer une vue unique et complète de vos entités, telles que les clients, les produits, les employés, etc. processus très utile, en particulier pour les organisations axées sur les données.

Exemple : fusionner purger les fiches clients

Considérons l’ensemble de données client d’une entreprise. Les informations client sont capturées à plusieurs endroits, y compris les formulaires Web sur les pages de destination, les outils d’automatisation du marketing, les canaux de paiement, les outils de suivi des activités, etc. Si vous vouliez effectuer l’attribution des prospects pour comprendre le chemin exact qui a conduit à la conversion des prospects, vous auriez besoin de tous ces détails au même endroit. La fusion et la purge de grands ensembles de données clients pour obtenir une vue à 360° de votre clientèle peuvent ouvrir de grandes portes pour votre entreprise, telles que faire des déductions sur le comportement des clients, des stratégies de tarification concurrentielles, des analyses de marché, et bien plus encore.

Comment fusionner purger de grandes bases de données ?

Le processus de purge de fusion peut être un peu complexe car vous ne voulez pas perdre d’informations ou vous retrouver avec des informations incorrectes dans votre jeu de données résultant. Pour cette raison, nous effectuons certains processus avant le processus de purge de fusion proprement dit. Jetons un coup d’œil à toutes les étapes impliquées au cours de ce processus.

1. Connecter toutes les bases de données à une source centrale – La première étape de ce processus consiste à connecter les bases de données à une source centrale. Ceci est fait pour rassembler les données en un seul endroit afin que le processus de fusion puisse être mieux planifié en tenant compte de toutes les sources et données impliquées. Cela peut vous obliger à extraire des données d’un certain nombre d’endroits, tels que des fichiers locaux, des bases de données, un stockage en nuage ou d’autres applications tierces.

2. Profilage des données pour découvrir les détails structurels – Profilage des données signifie exécuter une analyse agrégée et statistique sur vos données importées pour découvrir ses détails structurels et identifier les opportunités potentielles de nettoyage et de transformation. Par exemple, un profil de données vous montrera une liste de tous les attributs présents dans chaque base de données, ainsi que leur taux de remplissage, le type de données, la longueur maximale des caractères, le modèle commun, le format et d’autres détails similaires. Grâce à ces informations, vous pouvez comprendre les différences présentes dans les jeux de données connectés et ce que vous devez prendre en compte et corriger avant de fusionner des données.

3. Éliminer l’hétérogénéité des données – structurelles et lexicales L’hétérogénéité des données fait référence aux différences structurelles et lexicales présentes entre deux ou plusieurs ensembles de données. Un exemple d’hétérogénéité structurelle est lorsqu’un jeu de données contient trois colonnes pour un nom (Première, Milieuet Nom de famille), tandis que l’autre n’en contient qu’un (Nom et prénom). Au contraire, l’hétérogénéité lexicale concerne le contenu présent dans une colonne, par exemple le Nom et prénom colonne dans une base de données stocke le nom comme Jane Doetandis que l’autre ensemble de données le stocke en tant que Fais, Jane.

4. Nettoyer, analyser et filtrer les données – Une fois que vous avez les rapports de profil de données et que vous êtes conscient des différences présentes entre vos ensembles de données, vous pouvez maintenant commencer à résoudre les problèmes susceptibles de causer des problèmes lors du processus de purge de fusion. Cela peut inclure :
   • Remplir les valeurs vides,
   • Transformer les types de données de certains attributs,
   • Éliminer ou remplacer les valeurs erronées,
   • Analyser un attribut pour identifier des sous-composants plus petits, ou fusionner deux attributs ou plus pour former une colonne,
   • Filtrer les attributs en fonction des exigences du jeu de données résultant, etc.

5. Correspondance des données pour découvrir les entités et dédupliquer – Il s’agit probablement de la partie principale de votre processus de purge de fusion de données : faire correspondre les enregistrements pour déterminer quels enregistrements appartiennent à la même entité et lesquels sont une copie complète d’un enregistrement existant. Les enregistrements contiennent généralement des attributs d’identification uniques, tels que le SSN pour les clients. Mais dans certains cas, ces attributs peuvent être manquants. Avant de pouvoir fusionner efficacement des données pour obtenir une vue unique de vos entités, vous devez effectuer une mise en correspondance des données pour trouver des enregistrements en double ou ceux qui appartiennent à une entité. En cas d’identifiants manquants, vous pouvez effectuer un algorithme de correspondance floue qui sélectionne une combinaison d’attributs des deux enregistrements et calcule la probabilité qu’ils appartiennent à la même entité.

6. Concevoir des règles de purge de fusion – Lorsque vous avez identifié les enregistrements correspondants, il peut être difficile de sélectionner l’enregistrement principal et d’étiqueter les autres comme doublons. Pour cela, vous pouvez concevoir un ensemble de règles de purge de fusion de données qui comparent les enregistrements en fonction des critères définis et sélectionnent conditionnellement l’enregistrement principal, dédupliquent ou, dans certains cas, écrasent les données dans les enregistrements. Par exemple, vous pouvez automatiser les éléments suivants :
   • Conserver l’enregistrement ayant le plus long Adresse,
   • Supprimer les enregistrements en double provenant d’une source de données spécifique, et
   • Remplacer le Numéro de téléphone d’une source spécifique vers l’enregistrement principal.

7. Fusionner et purger les données pour obtenir le disque d’or – Il s’agit de la dernière étape du processus où se produit l’exécution du processus de purge de fusion. Toutes les étapes préalables ont été suivies pour garantir la réussite de la mise en œuvre du processus et la production de résultats fiables. Si vous utilisez avancé logiciel de purge de fusionvous pouvez effectuer les processus précédents ainsi que le processus de purge de fusion au sein du même outil en quelques minutes.

Et voilà, fusionnez de grandes bases de données pour obtenir une vue unique de vos entités. Le processus peut être simple, mais un certain nombre de défis sont rencontrés lors de son exécution, tels que la résolution des problèmes d’intégration, d’hétérogénéité et d’évolutivité, ainsi que la gestion des attentes irréalistes des autres parties impliquées. L’utilisation d’un outil logiciel qui facilite l’automatisation et la répétabilité de certains processus peut certainement aider vos équipes à fusionner de grandes bases de données rapidement, efficacement et avec précision.

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