数据标准化指南：类型、优势和流程

数据标准化程度低是隐藏的收入杀手。当不同系统(甚至在同一应用程序中)以不同的格式出现客户姓名、产品或销售数据时，会阻碍决策，增加运营成本，使企业面临不必要的风险。

数据不一致会减缓从日常运营到高级分析的总速度，使组织容易犯高成本的错误。然而，对于依赖多个 SaaS 对于平台和内部应用程序的企业来说，系统之间的数据差异几乎是不可避免的。因此，数据标准化势在必行。

通过实施数据标准化，公司可以消除这些差异，简化数据缺陷，确保每个决策都基于一致性和高质量的信息。结果不仅是数据更清晰，而且效率更高，洞察力更准确，数据驱动的结果更强。

数据标准化意味着什么？

标准是指在数据世界中，给出域内所有数据值应遵循的统一格式或结构。数据标准化是将不正确或不可接受的数据表示方式转换为可接受的过程。。

理解什么是“可接受”最简单的方法就是了解你的业务需求。理想情况下，组织必须保证大多数(如果不是全部)应用程序使用的数据模型应该满足其项目需求。实现数据标准化的最好方法是保持数据表达、结构和定义与组织要求一致。

与很多人的想法相反，数据标准化不仅仅是整理数据库中的信息，而是建立一个干净可靠的数据基础来促进增长。标准化的数据显示形式可以保证所有系统都使用相同的语言。这使得数据专业人士更容易提取有价值的观点，做出准确的决策，改善用户体验，简化操作。

错误的数据标准化类型及示例

非标准化数据可以以各种形式表达，从格式不匹配到结构不一致，从而减缓过程，难以提取价值。以下是一些常见的数据标准化错误示例:

数据类型不一致：

当不同的系统将相同的信息存储在不同的数据类型中时，就会发生这种情况。例如，一个系统可以将客户的手机号码存储为字符串(文本)，其中包含破折号或括弧，而另一个系统只允许将其存储为正确的字符串。 10 位数。在数据集成和处理过程中，这种不一致可能导致错误。

二是结构不一致：

当系统之间的数据字段格式或组织不同时，结构就会不一致。例如，一个应用程序可以将客户名称存储为单个字段，而另一个应用程序将其分解为名称、中间名称和姓氏。这种数据不一致使得数据难以有效组合或处理。

3.格式不一致：

如果在不同的系统中以不同的格式呈现相同类型的数据，就会出现这种数据标准化错误。例如，MM//将用于客户的出生日期。DD/YYY（数字格式 - 比如 格式为09/15/2024，而在另一个系统中，选择月日年(文档格式，例如 2024 年 9 月 15 日）格式。如果不选择一致的标准，这些不同的格式可能会使跨系统比较、总结或处理数据变得困难。

4. 区域价值不一致：

当数据值在不同的系统中以不同的方式表达时，域值就会不一致。例如，“女性”或“男性”将被列入客户的性别系统，而另一个系统则使用“F”或“M”。这样会在数据分析过程中造成混乱。

人为错误和数据输入错误：

除了这些常见情况外，拼写错误、缩写错误、打字错误、转录错误和缺乏验证约束也会增加数据标准化错误，导致数据不完整或不准确。

为何需要标准化数据？

每个系统都有自己的限制和约束，这导致了独特的数据模型和定义。因此，在任何工作流程规范使用之前，组织可能需要转换数据。为了缓解不一致和错误，获得准确可靠的数据，有必要进行有效的决策。

数据标准化不仅是技术需求，也是任何希望充分发挥数据潜力的企业的战略要求。以下是数据标准化的主要原因:

1. 确定传输或传输数据

组织经常与外部利益相关者(如供应商或合作伙伴)交换数据点。这是通过多个接口完成的。如果没有标准化，传输和传输数据的格式和结构可能会有所不同，这将带来集成挑战和数据质量问题。例如，如果你的 CRM 如果系统从合作伙伴那里收到不同格式的客户数据(例如，如果联系电话是文本而不是数字)，数据集中可能会出现不一致的情况。

标准化数据可以保证所有传输和传输信息遵循相同的格式和定义。它可以保证一致性，减少错误，简化数据集成过程。

2. 为商务智能（BI）或者对准备数据进行分析

如上所述，可以以多种形式表示相同的数据。但是，大多数 BI 工具并不是专门用来处理数据值的每一种可能性表示。所以，它最终可能会以不同的方式处理相同的数据。这种情况可能会导致出入或者不准确。 BI 结果。所以，在输入数据 BI 在系统之前，必须对其进行清理、标准化和重复的数据删除，以确保提供正确和有价值的观点，从而促进更好的决策和战略制定。

3. 为了消除重复而合并实体

数据重复是公司面临的最大数据质量隐患之一。为了实现快速、无错误的业务运营，您必须清除重复记录，这些记录属于同一实体(无论是客户、商品、位置还是员工)，有效的数据重复删除过程需要您遵循数据质量标准。

标准化有利于整合记录，清除冗余，保证每一个实体只出现一次，从而提高数据的准确性和运行效率。

4. 部门之间共享数据

为了使数据在部门之间相互操作，数据必须使用每个人都能理解的格式。然而，事实上，组织中的不同部门可能会使用不同的信息系统和格式。这可能会推迟任务的结束，阻碍团队的生产力。

数据标准化有利于实现数据的无缝共享和交流，确保信息可以在各个部门之间相互操作。

数据标准化的优点

对于任何一个旨在改进和优化数据管理实践的组织来说，数据标准化都有一系列的优势，这是一个不可或缺的过程。保证：

一致性：数据标准化将所有数据内容转换为相同的格式，减少错误，提高准确性。

效率：标准化数据大大加快了各种工作流程，避免了手动更改数据造成的高成本延误。

互操作性：实现跨部门与系统之间的数据标准化无缝信息共享。

合规性：标准化数据有利于满足一些行业对数据处理和治理的监管政策。

资料标准化可以从根本上改变组织运作模式。

标准化数据可以实现数据驱动的决策，提高运营效率，保证遵循行业法律法规和协议。这是一项投资，可以降低与数据管理不善相关的成本，为组织的成功奠定基础，从而产生长期收益。

数据清理和数据标准化

数据清理和数据标准化这两个术语经常被交换使用。但是它们之间还是有细微的差别。

数据清理

数据清理是识别不正确或脏数据并用正确值替换的过程。它涉及以下任务：

删除重复项目：确保每一个数据点都是唯一的，识别和清除重复记录。

改正错误：对印刷错误、拼写错误、输入不当进行修复。

添加缺失数据：数据集中的空白可以通过输入缺失值(在适当的前提下)或使用数据插补技术来处理。

数据标准化

数据标准化是指将数据值转换成不同系统和数据集中可以接受的一致格式过程。它包括：

格式一致：保证数据以统一的格式表示，例如在所有系统中使用相同的日期或电话号码格式。

统一定义：协调定义和价值观，例如使用标准化代码或术语来表示类别，例如使用“男性”或“男性”M”表示性别。

虽然有这些差异，但这两个过程的目的(结果)是相似的——消除数据集中的不准确性和不一致性。这两个过程对数据质量管理计划非常重要，必须并驾齐驱。

如何规范数据？

数据标准化是一个结构化的过程，可以保证数据集的一致性。它包括四个简单的步骤:定义、测试、转换和重新测试。让我们更详细地介绍每一步。

1. 定义标准

数据标准化过程的第一步是建立明确的符合组织需求的标准。定义标准的最好方法是为你的企业设计数据模型。这个数据模型将代表一个实体的数据值必须达到最理想的状态。

包括设计数据模型：

识别关键数据资产：确定客户详细信息、商品信息或财务记录等对你的业务运作非常重要的数据元素。

定义数据字段和结构：简要介绍每个数据字段应该包含哪些信息以及如何构建。例如，客户信息可能包括姓名、地址、电子邮件和联系电话字段 - 在这些字段中，姓名字段跨越三个字段，地址字段跨越两个字段。

设定数据类型和限制：分配资产中标注的每个字段的数据类型。例如，名字字段是字符串值，电话号码是整数值，等等。此外，指定字符或数字限制。例如，联系电话可能受到限制 10 数字，名称可以限制为数字 15 字符，等等。你也可以设置最小字符限制。

建立方式和格式：确定数据字段应该遵循的方式和格式-这可能不适合所有字段。例如，每个客户的电子邮件地址应遵循正则表达式:[chars]@[chars].[chars]，或者日期要遵循 MM/DD/YYYY 格式。

测量单位定义数值(如适用)：例如，用年份来衡量客户的年龄。

建立值域：对于有预定义选项的字段来说，定义值是可以接受的，例如，客户的年龄必须是 18 到 50 数字、性别必须是男性或女性，状态必须是活跃或不活跃，等等。

设计完成后，可将数据模型放置在一起 ERD 在类图中，有助于可视化每一种数据资产的定义标准和两者之间的关系。零售企业的标准化数据模型示例可以是：

2. 标准检测

实际数据标准化从第二步开始，因为第一步只注重定义标准——一次性完成或者每隔一段时间逐步审查更新。

定义标准后，下一步是评估当前数据和标准的符合性。下面，我们将介绍测试数据值标准化偏差的各种技术，生成标准化报告，突出不一致性，然后用来解决问题。

a.分析记录和特征

设计数据模型是数据管理中最重要的部分。但遗憾的是，许多组织没有及时设计数据模型和设置通用数据标准，或者他们使用的应用程序没有自定义的数据模型——这样他们就可以用不同的字段名称和结构捕捉数据。

当你从不同的系统中收集信息时，你可能会注意到有些记录会把客户的名字作为单个字段返回，而其他记录会返回三个甚至四个字段，包括客户的名字。因此，在筛选任何数据之前，你必须分析记录和字段，以获得需要标准化测试的零件。

分析记录和特性有利于了解不同系统中数据的存储(结构)方法，发现不一致的数据模型。

示例：一个系统可以将客户名称列入单个字段，而另一个系统可以将其分为“名称”和“姓氏”字段。分析这些记录可以帮助你识别不匹配的情况，并确保数据在系统结构中遵循统一的结构。

b.生成数据环境变量报告

下一步是通过分析设备运行已经分析的部件。数据分析工具将报告数据属性的差异统计数据，例如：

列中有多少值符合所需的数据类型、格式和方法？

列中出现的平均字符数。

最小值和最高值出现在数字列中。

列中最常见的值和频率(它们出现的次数？)

资料分析报告对数据质量提出了重要的看法。首先，它揭示了不太明显的不一致之处。

示例：数据分析报告可以显示，客户地址列的数据 20% 包含超过标准定义的最大字符长度的数值，这表明需要进一步清理。

c.匹配和验证方法

模式匹配对于验证数据是否符合明确的标准尤为重要。

虽然数据分析工具确实会匹配报告模式，但是我们会独立讨论(更深入)，因为它是数据标准化测试的重要组成部分。不匹配的方法可能会揭示需要修复的不一致或不正确的数据内容。

为了匹配模式，您需要首先为字段定义标准正则表达式 (regex)。这样有助于在测试过程中标记任何不符合这种模式的内容。

示例：对电子邮件地址，可采用正则表达式(例如 ^[a-zA-Z0-9 _.-] @[a-zA-Z0-9.-] $）对不符合给定模式的电子邮件地址进行识别。

d.使用字典进行验证

某些数据字段的标准化程度可以通过将值与字典或知识库进行比较来测试。你也可以把它们和定制的字典进行比较。这通常是为了识别需要改变的不一致性，如拼写错误、非标缩写或缩写名称。

示例：公司名称通常包含在内 LLC、Inc.、Ltd. 和 Corp. 等待术语。将它们与充满这些标准术语的词典进行比较，有助于识别哪些术语不符合要求或拼写错误。

e.检测行业领域

当测试数据进行标准化时，你可能需要检测特殊的字段，例如位置或地址。

地址标准化涉及权威数据库(例如) USPS(在美国)或其它邮政服务)检查地址格式，并将地址信息转换为可接受的标准化格式。

标准化地址应正确拼写、格式化、缩写、地理编码，并附加精确的地址 ZIP 4 价值。为了根据需要进行转换，必须标记所有不符合规定标准的地址(尤其是应接收快递和货物的地址)。

地址检测工具可以验证数据是否符合邮政标准。这样可以确保货物被送到正确的地方，并且有助于减少不必要的延迟或成本。

对不一致的地址记录，公司内容解决方案的匹配率高于其他供应商 24%。

3. 转换

在数据标准化过程的第三步中，最终需要实施数据标准，并将不合格值转换为标准化格式。这可以包括:

转换字段数据类型，例如，将存储在字符串中的手机号码转换成整数，并消除联系电话中出现的任何字符或符号，以获取 10 位数字。

转换数据的方式和格式，比如把日期格式从 DD/MM/YYYY 或者月日年转化为 MM/DD/YYYY。

更新计量单位，比如把产品价格转换成美元等一致货币。目的是规范计量单位。

拓展缩写以完成表格，比如将 NY 替换为 New York，将 NJ 替换为 New Jersey 等等。

清除为了获得更有意义的信息，比如从公司名称中删除数据值中的噪音。 LLC、Inc. 和 Corp. 为了得到一个没有噪音的实际名称。目的是从数据字段中清除冗余、无关或无用的信息。

重建值采用标准化格式，防止它们被映射到新的应用程序或数据中心(例如主数据管理系统)。

所有这些转换都可以手动完成。然而，这将是一个耗时且低效的过程。幸运的是，通过自动标准测试和转换阶段，一些自动化工具可以帮助简化任务并为您清理数据。

4. 重新测试以实现标准化

在转换过程结束后，重新测试数据集标准化错误是一个很好的方法。

因此，为了了解流程修复数据的错误程度(评估转换过程的有效性)和需要改进的行业，更规范前后的报告可以获得更好的结果。

本文来自微信微信官方账号“数据驱动智能”（ID：Data作者：晓晓，36氪经授权发布，_0101)。

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