Data Cleansing หรือการทำความสะอาดข้อมูล คือขั้นตอนพื้นฐานแต่ จำเป็นอย่างยิ่ง ในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะคุณภาพของผลลัพธ์ในการวิเคราะห์ ขึ้นอยู่กับ “ความถูกต้อง” และ “ความสมบูรณ์” ของข้อมูลตั้งแต่ต้น หากข้อมูลที่ใช้มีความผิดพลาด ไม่ครบถ้วน หรือซ้ำซ้อน การวิเคราะห์ย่อมให้ผลลัพธ์ที่คลาดเคลื่อน และนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดได้
ความสำคัญของ Data Cleansing
- เพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์
ข้อมูลที่มีค่าผิด รูปแบบไม่สอดคล้อง หรือขาดหาย จะส่งผลให้โมเดลวิเคราะห์ผิด เช่น การทำนายยอดขายจากข้อมูลที่มี “0” แทน “ไม่มีข้อมูล” อาจทำให้ค่าเฉลี่ยผิด
- ลดความเสี่ยงจากการตัดสินใจที่ผิดพลาด
หากใช้ข้อมูลผิดมาเป็นพื้นฐานในการวางกลยุทธ์ เช่น ข้อมูลลูกค้าที่ล้าสมัย หรือที่อยู่ไม่ถูกต้อง อาจทำให้แคมเปญการตลาดล้มเหลวทั้งระบบ
- สร้างความน่าเชื่อถือ
ข้อมูลที่สะอาดจะทำให้ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์เป็นที่ยอมรับทั้งในระดับทีม ผู้บริหาร และผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง ทำให้องค์กรสามารถนำผลลัพธ์ไปใช้จริงได้อย่างมั่นใจ
ตัวอย่างปัญหาที่พบบ่อยหากไม่ Cleansing ข้อมูล:
- ค่าซ้ำซ้อน (Duplicate Records)
- ข้อมูลหาย (Missing Values)
- ค่าผิดประเภท เช่น อายุเป็น “สามสิบ” แทน “30”
- ความไม่สอดคล้อง เช่น วันที่ในฟอร์แมตต่างกัน
สรุป
Data Cleansing คือขั้นตอนที่เปรียบเสมือน “การกรองน้ำก่อนดื่ม” ไม่มีใครอยากวิเคราะห์จากข้อมูลสกปรก เพราะถึงแม้จะมีเครื่องมือวิเคราะห์ที่ดีแค่ไหน ถ้าข้อมูลเริ่มต้นผิด ก็ไม่มีทางได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง การวิเคราะห์ที่ดีต้องเริ่มจากข้อมูลที่ “สะอาดและเชื่อถือได้” เสมอ
สามารถเข้าไปดูบทความอื่นๆ ได้ที่: https://rdbi.co.th/blog/
ปรึกษาหรือสอบถามเพิ่มเติมได้ที่
เพจ: http://bit.ly/rdbipage
Facebook: https://www.facebook.com/RandDBI/
Line OA: @rdbi
Tel: 02-681-9700
อีเมล์: sales@rdbi.co.th🌟
