
Data Cleansing
Lợi ích của Data Cleansing
Khi phân tích dữ liệu cho thấy dữ liệu công ty của khách hàng không đáp ứng nhu cầu hoặc khi các dự án quản lý dữ liệu cụ thể được lên kế hoạch, đây là thời điểm để xử lý chất lượng dữ liệu. Data Cleansing của Wolf Solutions sẽ giúp khách hàng thực hiện việc làm sạch dữ liệu một cách hiệu quả. Công cụ dọn dẹp trích xuất dữ liệu khách hàng cần thiết từ các hệ thống nguồn bằng các đầu nối, xóa dữ liệu bưu chính, làm phong phú các hồ sơ hiện có với thông tin bổ sung và xác định các bản sao với sự tích hợp phức tạp.
Với việc làm sạch dữ liệu (hoặc lọc dữ liệu), kho dữ liệu của khách hàng sẽ được làm sạch với những quy tắc do chính doanh nghiệp đặt ra hoặc dựa vào phần cài đặt có sẵn. Làm sạch dữ liệu ở các phần cần lưu ý đã được xác định với Data Analyzer hoặc bằng cách theo dõi tự động từ Data Governance. Với Data Quality Control Center của Wolf Solutions, các quy trình và ứng dụng sẽ được trình bày một cách nhất quán.
Các tính năng chính của Data Cleansing
Làm sạch dữ liệu và lấy dữ liệu nhiều khách hàng từ một loạt các hệ thống nguồn.
Xác minh và điều chỉnh bất kỳ dữ liệu khách hàng nào cần thiết, bằng cách tạo một bộ quy tắc riêng (nghĩa là sử dụng trình chỉnh sửa quy tắc tích hợp).
Chuyển đổi định dạng và cấu trúc dữ liệu thành định dạng mong muốn của người dùng.
Tải dữ liệu khách hàng được làm sạch, ghép nối, biên dịch và chuyển đổi vào (các) hệ thống đích – tập trung xử lý dữ liệu hàng loạt và hiệu quả.
Những ưu điểm của việc làm sạch dữ liệu
- Thích hợp cho các dự án làm sạch dữ liệu nhỏ với số lượng dữ liệu hạn chế, cũng như làm sạch toàn bộ khối lượng dữ liệu rất lớn của công ty.
- Data Cleansing’s Unicode giúp xử lý các ký tự và các bộ ký tự cụ thể theo từng quốc gia khác nhau.
- Tích hợp kiểm tra linh hoạt địa chỉ quốc tế trong các ứng dụng của doanh nghiệp như một giải pháp cài đặt truyền thống, hoặc với phần mềm dịch vụ hoặc bằng cách sử dụng mô hình kết hợp, mang lại lợi thế của cả hai.

Chất lượng dữ liệu - Yếu tố tạo nên thành công
Data Cleansing là một bước quan trọng trong quy trình chất lượng dữ liệu, giúp hiện thực hóa định hướng khách hàng với ưu tiên sử dụng dữ liệu trong việc điều hành, hay các lĩnh vực chuyên sâu, chẳng hạn như việc đảm bảo lòng trung thành của khách hàng, hoặc được sử dụng trong đối thoại và marketing trực tiếp (direct marketing).
Data Cleansing tạo ra chất lượng dữ liệu tối ưu liên quan đến mức độ cập nhật, độ tin cậy và chi tiết. Data Cleansing tạo cơ sở cho nội dung thông tin cao hơn, kết quả phân tích tốt và quy trình kinh doanh hiệu quả hơn.