รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้นด้วยกลยุทธ์การล้างข้อมูลที่เหมาะสม [+5 เครื่องมือ]

สงสัยว่าจะรับข้อมูลที่เชื่อถือได้และสอดคล้องกันสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร? ใช้กลยุทธ์การล้างข้อมูลเหล่านี้ทันที!

การตัดสินใจทางธุรกิจของคุณขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงลึกในการวิเคราะห์ข้อมูล ในทำนองเดียวกัน ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากชุดข้อมูลอินพุตขึ้นอยู่กับคุณภาพของแหล่งข้อมูล แหล่งข้อมูลคุณภาพต่ำ ไม่ถูกต้อง ขยะ และไม่สอดคล้องกันเป็นความท้าทายที่ยากสำหรับอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล

ดังนั้นผู้เชี่ยวชาญจึงคิดวิธีแก้ปัญหา วิธีแก้ปัญหานี้เป็นการล้างข้อมูล มันช่วยให้คุณไม่ต้องตัดสินใจจากข้อมูลที่จะก่อให้เกิดอันตรายต่อธุรกิจแทนที่จะปรับปรุงให้ดีขึ้น

อ่านต่อเพื่อเรียนรู้กลยุทธ์การล้างข้อมูลที่ดีที่สุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ประสบความสำเร็จใช้ นอกจากนี้ สำรวจเครื่องมือที่สามารถนำเสนอข้อมูลที่สะอาดสำหรับโครงการวิทยาการข้อมูลแบบทันที

การล้างข้อมูลคืออะไร?

คุณภาพของข้อมูลมีห้ามิติ การระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดในข้อมูลที่ป้อนเข้าของคุณโดยปฏิบัติตามนโยบายคุณภาพข้อมูลเรียกว่าการล้างข้อมูล

พารามิเตอร์คุณภาพของมาตรฐานห้ามิตินี้คือ:

#1. ความสมบูรณ์

พารามิเตอร์การควบคุมคุณภาพนี้ช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลอินพุตมีพารามิเตอร์ ส่วนหัว แถว คอลัมน์ ตาราง ฯลฯ ที่จำเป็นทั้งหมดสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

#2. ความแม่นยำ

ตัวบ่งชี้คุณภาพข้อมูลที่ระบุว่าข้อมูลนั้นใกล้เคียงกับค่าจริงของข้อมูลอินพุต ข้อมูลสามารถมีค่าจริงได้เมื่อคุณปฏิบัติตามมาตรฐานทางสถิติทั้งหมดสำหรับการสำรวจหรือการทิ้งสำหรับการรวบรวมข้อมูล

#3. ความถูกต้อง

วิทยาศาสตร์ข้อมูลพารามิเตอร์นี้ที่ข้อมูลสอดคล้องกับกฎทางธุรกิจที่คุณตั้งค่าไว้

#4. ความสม่ำเสมอ

ความสม่ำเสมอเป็นการยืนยันว่าข้อมูลมีเนื้อหาที่เหมือนกันหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลการสำรวจการใช้พลังงานในสหรัฐอเมริกาควรมีหน่วยทั้งหมดเป็นระบบการวัดแบบอิมพีเรียล หากคุณใช้ระบบเมตริกสำหรับเนื้อหาบางอย่างในแบบสำรวจเดียวกัน ข้อมูลจะไม่เหมือนกัน

#5. ความสม่ำเสมอ

ความสอดคล้องทำให้มั่นใจว่าค่าข้อมูลมีความสอดคล้องกันระหว่างตาราง แบบจำลองข้อมูล และชุดข้อมูล คุณต้องตรวจสอบพารามิเตอร์นี้อย่างใกล้ชิดเมื่อย้ายข้อมูลข้ามระบบ

โดยสรุป ใช้กระบวนการควบคุมคุณภาพข้างต้นกับชุดข้อมูลดิบและล้างข้อมูลก่อนที่จะส่งไปยังเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ

ความสำคัญของการล้างข้อมูล

คุณไม่สามารถดำเนินธุรกิจดิจิทัลของคุณบนแผนแบนด์วิธอินเทอร์เน็ตที่ไม่ดีได้ คุณไม่สามารถตัดสินใจได้อย่างยอดเยี่ยมเมื่อคุณภาพของข้อมูลไม่เป็นที่ยอมรับ หากคุณพยายามใช้ขยะและข้อมูลผิดพลาดในการตัดสินใจทางธุรกิจ คุณจะสูญเสียรายได้หรือได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ต่ำ

จากรายงานของ Gartner เกี่ยวกับคุณภาพข้อมูลที่ไม่ดีและผลที่ตามมานั้น Think Tank พบว่าการสูญเสียโดยเฉลี่ยที่ธุรกิจต้องเผชิญคือ 12.9 ล้านดอลลาร์ นี่เป็นเพียงการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่ผิดพลาด ปลอมแปลง และขยะ

รายงานฉบับเดียวกันนี้ชี้ให้เห็นว่าการใช้ข้อมูลที่ไม่ดีทั่วสหรัฐฯ ทำให้ประเทศสูญเสียมูลค่าปีละ 3 ล้านล้านดอลลาร์

ข้อมูลเชิงลึกขั้นสุดท้ายจะเป็นขยะอย่างแน่นอนหากคุณป้อนข้อมูลขยะให้กับระบบ BI

ดังนั้น คุณต้องล้างข้อมูลดิบเพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียทางการเงินและทำการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพจากโครงการวิเคราะห์ข้อมูล

ประโยชน์ของการล้างข้อมูล

#1. หลีกเลี่ยงการสูญเสียทางการเงิน

ด้วยการล้างข้อมูลอินพุต คุณจะสามารถช่วยบริษัทของคุณจากการสูญเสียทางการเงินที่อาจนำมาเป็นค่าปรับสำหรับการไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดหรือการสูญเสียลูกค้า

#2. ตัดสินใจอย่างยิ่งใหญ่

ข้อมูลคุณภาพสูงและนำไปใช้ได้จริงให้ข้อมูลเชิงลึกที่ยอดเยี่ยม ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวช่วยให้คุณตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างยอดเยี่ยมเกี่ยวกับการตลาดผลิตภัณฑ์ การขาย การจัดการสินค้าคงคลัง การกำหนดราคา ฯลฯ

#3. สร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง

หากคุณเลือกล้างข้อมูลเร็วกว่าคู่แข่ง คุณจะได้รับประโยชน์จากการเป็นผู้ขับเคลื่อนอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมของคุณ

#4. ทำให้โครงการมีประสิทธิภาพ

กระบวนการล้างข้อมูลที่คล่องตัวช่วยเพิ่มระดับความมั่นใจของสมาชิกในทีม เนื่องจากพวกเขารู้ว่าข้อมูลมีความน่าเชื่อถือ พวกเขาจึงสามารถมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลได้มากขึ้น

#5. ประหยัดทรัพยากร

การล้างและตัดแต่งข้อมูลจะลดขนาดของฐานข้อมูลโดยรวม ดังนั้น คุณจึงล้างพื้นที่จัดเก็บฐานข้อมูลโดยกำจัดข้อมูลขยะ

กลยุทธ์ในการล้างข้อมูล

สร้างมาตรฐานข้อมูลภาพ

ชุดข้อมูลจะประกอบด้วยอักขระหลายประเภท เช่น ข้อความ ตัวเลข สัญลักษณ์ ฯลฯ คุณต้องใช้รูปแบบข้อความตัวพิมพ์ใหญ่แบบเดียวกันกับข้อความทั้งหมด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสัญลักษณ์อยู่ในการเข้ารหัสที่ถูกต้อง เช่น Unicode, ASCII เป็นต้น

ตัวอย่างเช่น คำที่เป็นตัวพิมพ์ใหญ่ Bill หมายถึงชื่อของบุคคล ตรงกันข้าม บิลหรือบิลหมายถึงใบเสร็จรับเงินของธุรกรรม ดังนั้น การจัดรูปแบบอักษรตัวพิมพ์ใหญ่ที่เหมาะสมจึงมีความสำคัญ

ลบข้อมูลที่จำลอง

ข้อมูลที่ซ้ำกันทำให้ระบบ BI สับสน ดังนั้นรูปแบบจะบิดเบี้ยว ดังนั้น คุณต้องกำจัดรายการที่ซ้ำกันออกจากฐานข้อมูลอินพุต

การทำซ้ำมักมาจากกระบวนการป้อนข้อมูลของมนุษย์ หากคุณทำให้กระบวนการป้อนข้อมูลดิบเป็นอัตโนมัติได้ คุณจะกำจัดการจำลองแบบข้อมูลจากรูทได้

แก้ไขค่าผิดปกติที่ไม่ต้องการ

ค่าผิดปกติคือจุดข้อมูลที่ผิดปกติซึ่งไม่ได้อยู่ภายในรูปแบบข้อมูล ดังที่แสดงในกราฟด้านบน ค่าผิดปกติที่แท้จริงนั้นไม่เป็นไรเนื่องจากช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลค้นพบข้อบกพร่องของการสำรวจ อย่างไรก็ตาม หากค่าที่ผิดปกติมาจากความผิดพลาดของมนุษย์ ก็เป็นปัญหา

คุณต้องใส่ชุดข้อมูลในแผนภูมิหรือกราฟเพื่อค้นหาค่าผิดปกติ หากคุณพบใด ๆ ให้ตรวจสอบแหล่งที่มา หากแหล่งที่มาเป็นข้อผิดพลาดของมนุษย์ ให้นำข้อมูลที่ผิดปกติออก

มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลโครงสร้าง

ส่วนใหญ่เป็นการค้นหาและแก้ไขข้อผิดพลาดในชุดข้อมูล

ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลประกอบด้วยหนึ่งคอลัมน์ของ USD และหลายคอลัมน์ของสกุลเงินอื่นๆ หากข้อมูลของคุณเป็นข้อมูลสำหรับผู้ชมในสหรัฐอเมริกา ให้แปลงสกุลเงินอื่นๆ เป็น USD ที่เทียบเท่า จากนั้นแทนที่สกุลเงินอื่นทั้งหมดเป็น USD

สแกนข้อมูลของคุณ

ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดาวน์โหลดจากคลังข้อมูลสามารถมีตารางได้หลายพันตาราง คุณอาจไม่ต้องการตารางทั้งหมดสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

ดังนั้น หลังจากได้ฐานข้อมูลแล้ว คุณต้องเขียนสคริปต์เพื่อระบุตารางข้อมูลที่คุณต้องการ เมื่อคุณทราบแล้ว คุณสามารถลบตารางที่ไม่เกี่ยวข้องและลดขนาดของชุดข้อมูลให้เล็กลงได้

ซึ่งจะส่งผลให้ค้นพบรูปแบบข้อมูลได้เร็วขึ้นในที่สุด

ล้างข้อมูลบนคลาวด์

หากฐานข้อมูลของคุณใช้วิธีสคีมาเมื่อเขียน คุณต้องแปลงเป็นสคีมาเมื่ออ่าน ซึ่งจะช่วยให้สามารถล้างข้อมูลได้โดยตรงบนที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์และแยกข้อมูลที่จัดรูปแบบ จัดระเบียบ และพร้อมวิเคราะห์

แปลภาษาต่างประเทศ

หากคุณทำแบบสำรวจทั่วโลก คุณจะพบภาษาต่างประเทศในข้อมูลดิบ คุณต้องแปลแถวและคอลัมน์ที่มีภาษาต่างประเทศเป็นภาษาอังกฤษหรือภาษาอื่นที่คุณต้องการ คุณสามารถใช้เครื่องมือช่วยแปลภาษา (CAT) เพื่อจุดประสงค์นี้ได้

การล้างข้อมูลทีละขั้นตอน

#1. ค้นหาฟิลด์ข้อมูลที่สำคัญ

คลังข้อมูลประกอบด้วยฐานข้อมูลหลายเทราไบต์ แต่ละฐานข้อมูลสามารถบรรจุข้อมูลได้ไม่กี่ถึงพันคอลัมน์ ตอนนี้ คุณต้องดูวัตถุประสงค์ของโครงการและแยกข้อมูลจากฐานข้อมูลดังกล่าว

หากโครงการของคุณศึกษาแนวโน้มการช็อปปิ้งทางอีคอมเมิร์ซของผู้อยู่อาศัยในสหรัฐอเมริกา การรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับร้านค้าปลีกออฟไลน์ในสมุดงานเดียวกันจะไม่ส่งผลดีใดๆ

#2. จัดระเบียบข้อมูล

เมื่อคุณพบฟิลด์ข้อมูลสำคัญ ส่วนหัวของคอลัมน์ ตาราง ฯลฯ จากฐานข้อมูลแล้ว ให้จัดเรียงข้อมูลเหล่านั้นให้เป็นระเบียบ

#3. ลบรายการที่ซ้ำกัน

ข้อมูลดิบที่รวบรวมจากคลังข้อมูลจะมีรายการที่ซ้ำกันเสมอ คุณต้องค้นหาและลบแบบจำลองเหล่านั้น

#4. กำจัดค่าว่างและช่องว่าง

ส่วนหัวของคอลัมน์บางคอลัมน์และช่องข้อมูลที่สอดคล้องกันอาจไม่มีค่าใดๆ คุณต้องกำจัดส่วนหัว/ฟิลด์ของคอลัมน์เหล่านั้นหรือแทนที่ค่าว่างด้วยตัวอักษรและตัวเลขที่เหมาะสม

#5. ดำเนินการจัดรูปแบบอย่างละเอียด

ชุดข้อมูลอาจมีช่องว่าง สัญลักษณ์ อักขระ ฯลฯ ที่ไม่จำเป็น คุณต้องจัดรูปแบบเหล่านี้โดยใช้สูตรเพื่อให้ชุดข้อมูลโดยรวมมีขนาดเซลล์และช่วงเท่ากัน

#6. สร้างมาตรฐานกระบวนการ

คุณต้องสร้าง SOP ที่สมาชิกในทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถติดตามและทำหน้าที่ของตนได้ในระหว่างกระบวนการล้างข้อมูล จะต้องประกอบด้วยสิ่งต่อไปนี้:

• ความถี่ในการรวบรวมข้อมูลดิบ
• หัวหน้างานจัดเก็บและบำรุงรักษาข้อมูลดิบ
• ความถี่ในการทำความสะอาด
• ทำความสะอาดการจัดเก็บข้อมูลและผู้ดูแลการบำรุงรักษา

เครื่องมือล้างข้อมูล

ต่อไปนี้คือเครื่องมือล้างข้อมูลยอดนิยมที่สามารถช่วยคุณในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้:

วินเพียว

หากคุณกำลังมองหาแอปพลิเคชันที่ให้คุณทำความสะอาดและสครับข้อมูลได้อย่างถูกต้องและรวดเร็ว WinPure เป็นโซลูชันที่เชื่อถือได้ เครื่องมือชั้นนำของอุตสาหกรรมนี้นำเสนอสิ่งอำนวยความสะดวกในการล้างข้อมูลระดับองค์กรด้วยความเร็วและความแม่นยำที่ไม่มีใครเทียบได้

เนื่องจากได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับผู้ใช้รายบุคคลและธุรกิจ ใครๆ ก็สามารถใช้งานได้โดยไม่ยาก ซอฟต์แวร์ใช้คุณลักษณะการทำโปรไฟล์ข้อมูลขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ประเภท รูปแบบ ความสมบูรณ์ และมูลค่าของข้อมูลสำหรับการตรวจสอบคุณภาพ เครื่องมือจับคู่ข้อมูลที่ทรงพลังและชาญฉลาดจะเลือกการจับคู่ที่สมบูรณ์แบบโดยมีการจับคู่ที่ผิดพลาดน้อยที่สุด

นอกจากคุณสมบัติข้างต้นแล้ว WinPure ยังนำเสนอภาพที่สวยงามสำหรับข้อมูลทั้งหมด กลุ่มที่ตรงกันและไม่ตรงกัน

นอกจากนี้ยังทำหน้าที่เป็นเครื่องมือผสานที่รวมเรคคอร์ดที่ซ้ำกันเพื่อสร้างเรคคอร์ดหลักที่สามารถเก็บค่าปัจจุบันทั้งหมดได้ นอกจากนี้ คุณสามารถใช้เครื่องมือนี้เพื่อกำหนดกฎสำหรับการเลือกเรคคอร์ดหลักและลบเรคคอร์ดทั้งหมดได้ทันที

OpenRefine

OpenRefine เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สฟรีที่ช่วยให้คุณแปลงข้อมูลที่ยุ่งเหยิงของคุณให้เป็นรูปแบบสะอาดตาที่สามารถใช้กับบริการบนเว็บได้ ใช้แง่มุมเพื่อล้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทำงานในมุมมองชุดข้อมูลที่กรอง

ด้วยความช่วยเหลือของฮิวริสติกอันทรงพลัง เครื่องมือนี้สามารถรวมค่าที่คล้ายกันเพื่อกำจัดความไม่สอดคล้องกันทั้งหมด ให้บริการกระทบยอดเพื่อให้ผู้ใช้สามารถจับคู่ชุดข้อมูลของตนกับฐานข้อมูลภายนอก นอกจากนี้ การใช้เครื่องมือนี้หมายความว่าคุณสามารถกลับไปใช้ชุดข้อมูลที่เก่ากว่าได้หากจำเป็น

นอกจากนี้ ผู้ใช้สามารถเล่นประวัติการดำเนินการซ้ำในเวอร์ชันที่อัปเดตได้ หากคุณกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูล OpenRefine คือตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับคุณ โดยจะล้างข้อมูลในเครื่องของคุณ ดังนั้นจึงไม่มีการย้ายข้อมูลไปยังระบบคลาวด์เพื่อจุดประสงค์นี้

ไทรแฟคต้า ดีไซเนอร์ คลาวด์

แม้ว่าการล้างข้อมูลจะซับซ้อน แต่ Trifacta Designer Cloud ช่วยให้คุณง่ายขึ้น ใช้วิธีการเตรียมข้อมูลแบบใหม่สำหรับการขัดถูข้อมูล เพื่อให้องค์กรได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลดังกล่าว

อินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถล้างข้อมูลและขัดถูข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้ ปัจจุบัน ธุรกิจสามารถทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้นกับข้อมูลของตนโดยใช้ประโยชน์จากคำแนะนำอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย ML ของ Trifacta Designer Cloud

ยิ่งไปกว่านั้น พวกเขาจะต้องใช้เวลาในกระบวนการนี้น้อยลงในขณะที่ต้องจัดการกับข้อผิดพลาดที่น้อยลง คุณต้องใช้ทรัพยากรที่ลดลงเพื่อให้ได้ประโยชน์มากขึ้นจากการวิเคราะห์

คลาวด์ดิงโก

คุณเป็นผู้ใช้ Salesforce กังวลเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลที่รวบรวมหรือไม่? ใช้ Cloudingo เพื่อล้างข้อมูลลูกค้าและมีข้อมูลที่จำเป็นเท่านั้น แอปพลิเคชันนี้ทำให้การจัดการข้อมูลลูกค้าเป็นเรื่องง่ายด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน การนำเข้า และการย้ายข้อมูล

ที่นี่ คุณสามารถควบคุมการรวมบันทึกด้วยตัวกรองและกฎที่ปรับแต่งได้ และทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน ลบข้อมูลที่ไร้ประโยชน์และไม่ใช้งาน อัปเดตจุดข้อมูลที่ขาดหายไป และตรวจสอบความถูกต้องของที่อยู่ทางไปรษณีย์ของสหรัฐอเมริกา

นอกจากนี้ ธุรกิจต่างๆ ยังสามารถตั้งเวลาให้ Cloudingo ขจัดข้อมูลซ้ำโดยอัตโนมัติ เพื่อให้คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลที่สะอาดได้ตลอดเวลา การซิงค์ข้อมูลกับ Salesforce เป็นคุณลักษณะที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งของเครื่องมือนี้ คุณสามารถเปรียบเทียบข้อมูล Salesforce กับข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในสเปรดชีตได้ด้วย

ซูมอินโฟ

ZoomInfo เป็นผู้ให้บริการโซลูชันการล้างข้อมูลซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของทีมของคุณ ธุรกิจต่างๆ สามารถสร้างผลกำไรได้มากขึ้นเนื่องจากซอฟต์แวร์นี้ส่งข้อมูลที่ปราศจากการทำซ้ำไปยัง CRM และ MAT ของบริษัท

ทำให้การจัดการคุณภาพข้อมูลไม่ซับซ้อนโดยการลบข้อมูลที่ซ้ำกันซึ่งมีราคาสูงออกไปทั้งหมด ผู้ใช้ยังสามารถรักษาความปลอดภัยขอบเขต CRM และ MAT โดยใช้ ZoomInfo สามารถล้างข้อมูลได้ภายในไม่กี่นาทีด้วยการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนอัตโนมัติ การจับคู่ และการทำให้เป็นมาตรฐาน

ผู้ใช้แอปพลิเคชันนี้สามารถเพลิดเพลินกับความยืดหยุ่นและควบคุมเกณฑ์การจับคู่และผลลัพธ์ที่ผสานได้ ช่วยให้คุณสร้างระบบการจัดเก็บข้อมูลที่คุ้มค่าด้วยการสร้างมาตรฐานของข้อมูลทุกประเภท

คำสุดท้าย

คุณควรกังวลเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลที่ป้อนเข้าในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ เป็นฟีดพื้นฐานสำหรับโครงการขนาดใหญ่ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง (ML) โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับระบบอัตโนมัติที่ใช้ AI เป็นต้น หากฟีดมีข้อผิดพลาด ให้ลองนึกถึงสิ่งที่น่าจะเป็นผลลัพธ์ของโครงการดังกล่าว

ดังนั้น องค์กรของคุณจำเป็นต้องนำกลยุทธ์การล้างข้อมูลที่ได้รับการพิสูจน์แล้วมาใช้และนำไปใช้เป็นขั้นตอนการปฏิบัติงานมาตรฐาน (SOP) ดังนั้นคุณภาพของข้อมูลที่ป้อนก็จะดีขึ้นด้วย

หากคุณยุ่งกับโครงการ การตลาด และการขายมากพอ จะเป็นการดีกว่าหากปล่อยให้ส่วนการล้างข้อมูลเป็นหน้าที่ของผู้เชี่ยวชาญ ผู้เชี่ยวชาญอาจเป็นเครื่องมือทำความสะอาดข้อมูลใด ๆ ข้างต้น

คุณอาจสนใจแผนภาพพิมพ์เขียวของบริการเพื่อใช้กลยุทธ์การล้างข้อมูลอย่างง่ายดาย