datarensningssteg

Datarensningssteg är en samling processer som syftar till att förbättra kvaliteten på data inför analys och beslutsfattande. Genom systematiska åtgärder mot fel, inkonsekvenser och saknade värden underlättas tillförlitliga resultat och bättre jämförbarhet över källor och tidsperioder.

Vanliga steg i datarensning inkluderar dataprofilering för att få en översikt över datakvalitet och struktur, hantering av saknade värden (till exempel imputation eller borttagning av rader/kolumner), korrigering av fel som stavfel eller enhetsskillnader, samt standardisering och normalisering av format och enhet. Andra centrala aktiviteter är deduplicering och sammanfogning av poster, validering mot affärsregler och referensdata, samt att dokumentera förändringar och skapa tydlig metadata.

Tekniker och verktyg som används omfattar SQL-frågor, ETL- eller ELT-verktyg, och skript i Python eller R. Vanliga metoder inkluderar regexbaserad rensning, fuzzy matching för att känna igen liknande poster, utjämning av format, typomvandling och kontroll av datatolkningar. Vidare kan man arbeta med referensdata och kontextuell enrichment för att förbättra förmågan att tolka poster korrekt.

Resultatet av datarensningssteg är en större konsekvens och fullständighet, ökad konsistens och korrekthet samt bättre spårbarhet genom dokumenterade processer. Utmaningar inkluderar heterogena datakällor, bristande dokumentation och behovet av att balansera automatisering med manuell granskning. Datarensning utgör en grunddel av data governance och datakvalitetsarbete.