ยิ่งองค์กรมีจำนวนข้อมูลจำนวนมหาศาลเท่าไหร่ ก็ยิ่งมีความท้าทายในการนำข้อมูลไปใช้ก็มากขึ้นเท่านั้น เพื่อให้ได้ชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ องค์กรควรให้ความสำคัญกับการจัดการข้อมูล ซึ่งมีหนึ่งขั้นตอนในการจัดการข้อมูลที่สำคัญเป็นอย่างมาก และต้องทำทุกครั้งที่มีการรวบรวมข้อมูลเพื่อนำไปใช้ นั่นคือการทำ “Data Cleansing” หรือที่เรียกกันว่า “การทำความสะอาดข้อมูล”
เรามักจะเห็นคำนี้อยู่แทบทุกกระบวนการ ทุกเทคนิค แต่ก็ยังไม่เข้าใจว่าจริง ๆ แล้วการทำ Data Cleansing มีขั้นตอนอย่างไร? มีข้อดีอะไรบ้าง? ทำไมองค์กรควรให้ความสำคัญ? บทความนี้จะพาคุณมาเจาะลึก Data Cleansing อย่างละเอียดกัน
Data Cleansing คืออะไร
การทำความสะอาดข้อมูล หรือ Data Cleansing คือ กระบวนการตรวจจับข้อมูล แก้ไข ลบ แทนที่ และจัดรูปแบบของข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ซ้ำซ้อน ให้มีความถูกต้องและเป็นระเบียบ ตลอดจนนำไปใช้งานต่อได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Cleansing Data มีความสำคัญอย่างไร
สำหรับคำถามที่ว่า Cleansing Data มีความสำคัญอย่างไร? ในการทำธุรกิจจำเป็นจะต้องใช้ข้อมูลที่มีความถูกต้อง แม่นยำ มาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์และสามารถนำไปวางแผนทางการตลาดได้
หากขาดการเตรียมข้อมูลที่คุณภาพ ไม่มีการคัดกรองข้อมูลด้วย Data Cleansing อาจทำให้การวิเคราะห์ผิดพลาด เกิดการตัดสินใจที่ผิดพลาดและส่งผลกระทบเป็นวงกว้างต่อธุรกิจ ซึ่งข้อดีของ Data Cleansing นั้นมีอีกหลายประการ ไม่ว่าจะเป็น
- ช่วยให้ได้ Insight หรือรายงาน (Report) ที่แม่นยำ ทำให้ตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้น
- ช่วยให้ดึงข้อมูลออกมาใช้ได้ทันที และข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่สมบูรณ์
- การทำ Data Cleansing อาจหมายถึง การล้างข้อมูลที่หมดอายุ ซึ่งเกี่ยวข้องกับ พ.ร.บ.ข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA)
ข้อมูลแบบไหนที่ต้องทำ Data Cleansing
จากการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data จึงต้องมีการล้างข้อมูลเพื่อคัดกรองให้เหลือแค่ข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งลักษณะของข้อมูลที่ต้องผ่านการ Data Cleansing ก่อนนำไปใช้ประโยชน์ มีดังนี้
1. ข้อมูลที่ไม่ได้อยู่ในรูปแบบเดียวกัน
ในกรณีนี้อาจเกิดจากการที่มีข้อมูลจากหลาย Database ทำให้ข้อมูลที่รวบรวมมามีไฟล์คนละนามสกุลกัน เช่น .pdf, .doc, .xls หรือ .pptx เป็นต้น ทำให้ไม่สามารถใช้ในการประมวลผลด้วยกัน จึงต้องมีการแปลงไฟล์ให้อยู่ในนามสกุลเดียวกันเพื่อสามารถประมวลผลได้ และลดพื้นที่ในการจัดเก็บชุดข้อมูล
2. ข้อมูลที่ไม่ได้จัดเก็บในรูปแบบที่ต้องการ
เป็นข้อมูลที่ต้องทำให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ได้ บางข้อมูลที่ถูกรวบรวมมาอาจอยู่ในรูปแบบของรูปภาพ เช่น .jpg, .png, .tiff หรือ .bmp จึงต้องมีการแปลงไฟล์รูปภาพให้อยู่ในรูปแบบของไฟล์ข้อความหรือสคริปต์ เช่น .csv, .tsv, .json, และ .xml เป็นต้น
3. ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
โดยส่วนใหญ่แล้วการรวบรวมข้อมูลโดยคนอาจเกิดการผิดพลาด (Human Errors) เป็นเรื่องปกติ เช่น กรอกข้อมูลเกินความจริง กรอกข้อมูลในช่องที่ผิด หรือสะกดชื่อข้อมูลไม่ถูกต้อง ทำให้วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก หรือ Insight ออกมาผิดพลาด ไม่แม่นยำ จึงต้องทำ Data Cleansing เพื่อแก้ไขข้อมูลให้ถูกต้อง
5 ขั้นตอน Data Cleansing ที่ช่วยให้ข้อมูลมีคุณภาพ
1. ลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อน
จากการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ส่งผลให้อาจมีการดึงข้อชุดข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ส่งผลให้ชุดข้อมูลหนักขึ้นและประมวลผลช้า หากใช้โมเดลเป็น Machine Learning ก็อาจทำให้เกิดการให้น้ำหนักกับข้อมูลซ้ำซ้อนมากเกินไป จนไม่สะท้อนความจริง ดังนั้นจึงควรเช็กว่าข้อมูลของเรามีความซ้ำซ้อนหรือไม่และทำการลบ
2. ลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง
ในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) จะมีการกำหนดคำถามและสมมติฐานเพื่อระบุสิ่งที่เราอยากรู้ หากมีตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องอยู่มากเกินไปก็อาจทำให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความคลาดเคลื่อน จึงควรเข้าใจคำถามและจุดประสงค์ของการวิเคราะห์ เพื่อหาข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องแล้วทำการลบออก
3. ระบุข้อมูลแทนที่ข้อมูลเดิม
เมื่อมีการลบข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่เกี่ยวข้องออกไปแล้ว จะต้องมีการทดแทนข้อมูลเดิม ซึ่งกระบวนการนี้ขึ้นอยู่กับการพิจารณาของแต่ละบุคคล อาจจะใช้วิธีดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลมาสันนิษฐานและระบุแทนที่ชุดข้อมูลเก่า เพื่อให้ข้อมูลมีความสอดคล้องกัน หรืออาจจะลบข้อมูลไปเฉย ๆ ไม่มีการเพิ่มเติมอะไรเลยก็ได้เช่นกัน
4. บำรุงรักษาข้อมูลอยู่เสมอ
หลังจากจัดเก็บข้อมูลมาในระยะเวลาหนึ่ง ข้อมูลอาจเกิดการสูญหายตามกาลเวลาจึงต้องมีการบำรุงรักษาข้อมูลอยู่เสมอ เพื่อให้ข้อมูลยังคงสมบูรณ์ไม่สูญหาย
5. ตรวจสอบความถูกต้อง
การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล เป็นขั้นตอนสุดท้ายที่ตรวจสอบว่าชุดข้อมูลทั้งหมดที่ผ่านกระบวนการ Data Cleansing มีความถูกต้องหรือไม่
Data Cleansing vs Data Cleaning ต่างกันอย่างไร
Data Cleaning คือส่วนหนึ่งของ Data Cleansing เป็นกระบวนการตรวจสอบเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด และความไม่สอดคล้องกันในชุดข้อมูล อย่างไรก็ตาม Data Cleansing เป็นกระบวนการที่ครอบคลุมมากกว่า Data Cleaning เพราะนอกเหนือจากการทำความสะอาดแล้ว ยังรวมถึงการกำหนดมาตรฐาน การตรวจสอบ การลดความซ้ำซ้อน และการเพิ่มมูลค่าของข้อมูล
แนะนำ 3 Data Cleansing Tools ที่ช่วยให้คุณทำงานง่ายขึ้น
Integrate.io
Integrate.io คือ เครื่องมือจัดการข้อมูลระดับสูง มีฟังก์ชันการทำ ETL, ELT ที่ผู้ใช้งานสามารถตั้งค่าฟังก์ชันต่าง ๆ ด้วยอินเตอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ไม่ต้องใช้โค้ด ช่วยทำความสะอาดและแปลงข้อมูลก่อนส่งไปยังแหล่งเก็บข้อมูลต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น Data Lake, Database หรือ Salesforce ทำให้ Integrate.io เป็นหนึ่งใน Data Cleansing Tools ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย
ประโยชน์ของ Integrate.io
- มีอินเตอร์เฟซที่เป็นมิตรกับผู้ใช้และไม่ต้องใช้โค้ด
- ทำความสะอาดและแก้ไขข้อมูลก่อนส่งไปยังคลังข้อมูล
- เป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์
Tibco Clarity
Tibco Clarity เป็นเครื่องมือ Data Cleansing เชิงโต้ตอบ ที่ใช้อินเตอร์เฟซแบบภาพเพื่อช่วยให้การปรับปรุงคุณภาพข้อมูล การค้นหาข้อมูล และการแปลงข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถรองรับข้อมูลดิบทุกประเภท กำจัดข้อมูลที่มีความซ้ำซ้อน และตรวจสอบก่อนที่จะเคลื่อนย้ายข้อมูลไปยังปลายทาง นอกจากนี้ Tibco Clarity ยังสามารถแสดงผลข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ ซึ่งช่วยให้เข้าใจข้อมูลชุดนั้นได้ดีขึ้น
ประโยชน์ของ Tibco Clarity
- มีอินเตอร์เฟซ Data Cleansing แบบภาพ ช่วยให้เข้าใจง่ายขึ้น
- แสดงผลข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ (Data visualizations)
- สามารถตรวจสอบข้อมูลได้ตามกฎที่กำหนด
WinPure Clean & Match
WinPure Clean & Match คือ หนึ่งในเครื่องมือ Data Cleansing ที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลาย ช่วยทำความสะอาด ลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อน และแก้ไขข้อมูล เหมาะสำหรับข้อมูลธุรกิจและข้อมูลผู้บริโภคที่อยู่ใน Data Base, CRM Data และ Spreadsheets นอกจากนี้ WinPure Clean & Match ยังเป็นเครื่องมือที่ใช้งานง่าย จึงเหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิค หรือธุรกิจขนาดเล็กที่มีทรัพยากรด้าน IT จำกัดนั่นเอง
สรุป Data Cleansing
การทำ Data Cleansing เป็นขั้นตอนสำคัญที่อยู่ในเกือบทุกเทคนิคของการวิเคราะห์ข้อมูล หากละเลยขั้นตอนนี้ก็อาจทำให้ข้อมูลที่คุณมีอยู่สูญเปล่าได้ ทุกองค์กรจึงควรศึกษาการล้างข้อมูลเพื่อให้สามารถจัดการกับข้อมูลได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ และได้ข้อมูลที่นำไปใช้ประโยชน์ทางธุรกิจได้อย่างแม่นยำ
หนึ่งในทางเลือกที่มีประสิทธิภาพคือการเลือกใช้ตัวช่วยอย่าง ระบบ DMS (Document & Data Management Solutions) ที่มีส่วนช่วยให้การจัดเก็บและเรียกใช้ไฟล์เป็นปัจจุบันอยู่เสมอ สามารถกำหนดสิทธิ์ได้ตามความต้องการขององค์กร ทำให้เอกสารมีความปลอดภัย นอกจากนี้ยังช่วยให้องค์กรสามารถทำงานได้สะดวก ยิ่งขึ้น เพราะมีระบบจัดการเอกสารที่ได้มาตรฐาน ร่นเวลาในการค้นหาเอกสารเพื่อนำไปใช้ และเสริมประสิทธิภาพการทำงานรูปแบบ Digital Transformation ให้กับองค์กรของคุณ
สามารถติดต่อสอบถามรายละเอียด ระบบระบบจัดการเอกสาร อบต. และ อบจ. เพิ่มเติม
📞 02-517-5555
Line ID: @dittothailand
