Data Cleaning là gì? 5 Tiêu Chuẩn & 5 Bước Làm Sạch Dữ Liệu [A-Z]

OpenDB – Trong thời đại số, dữ liệu là tài sản quý giá giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh. Tuy nhiên, dữ liệu lỗi, thiếu hoặc trùng lặp có thể dẫn đến phân tích sai, gây lãng phí thời gian và công sức.

Data Cleaning (làm sạch dữ liệu) là quá trình quan trọng giúp bạn phát hiện, sửa và loại bỏ dữ liệu không chính xác hoặc không đáng tin cậy. Nhờ vậy, các báo cáo, dashboard trực quan và các hoạt động trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) sẽ trở nên chính xác và giá trị hơn.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu Data Cleaning là gì, tại sao nó quan trọng, 5 tiêu chuẩn dữ liệu chất lượng, và quy trình 5 bước để làm sạch dữ liệu hiệu quả.

1. Data Cleaning là gì?

Data Cleaning (Làm sạch dữ liệu), còn được gọi là Data Cleansing hay Data Scrubbing, là một quy trình thiết yếu nhằm phát hiện, hiệu chỉnh hoặc loại bỏ các bản ghi không chính xác, không đầy đủ, trùng lặp, hoặc sai định dạng khỏi một tập dữ liệu (dataset).

Mục tiêu của quy trình này là đảm bảo và nâng cao tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu. Một tập dữ liệu sạch là nền tảng bắt buộc để các hoạt động phân tích, trực quan hóa dữ liệu và xây dựng dashboard (Business Intelligence) và học máy (Machine Learning) có thể đưa ra kết quả có giá trị và đáng tin cậy.

Phân biệt Data Cleaning và Data Transformation

Cần phân biệt rõ ràng giữa Data Cleaning (Làm sạch) và Data Transformation (Biến đổi):

• Data Cleaning tập trung vào việc đảm bảo tính chính xác và hợp lệ của dữ liệu. Quy trình này xử lý các sai lệch, lỗi và các giá trị thiếu.
• Data Transformation tập trung vào việc thay đổi cấu trúc hoặc định dạng của dữ liệu (ví dụ: gộp trường, xoay bảng, chuẩn hóa đơn vị) để phù hợp với yêu cầu của hệ thống đích hoặc mô hình phân tích.

Thông thường, Data Cleaning là bước tiên quyết, được thực hiện trước khi tiến hành Data Transformation.

2. Nguyên nhân các vấn đề về chất lượng dữ liệu

Các vấn đề trong dữ liệu thường xuất phát từ nhiều nguyên nhân như:

• Nhập liệu thủ công: dễ gây lỗi chính tả, bỏ sót, sai định dạng.
• Dữ liệu nhiều nguồn: khác biệt về cấu trúc, tiêu chuẩn làm chồng chéo hoặc không nhất quán.
• Cập nhật thiếu thường xuyên: dữ liệu lỗi thời không phản ánh sát thực tế.
• Thiếu kiểm soát quản trị dữ liệu: không có quy trình chẩn đoán, xử lý lỗi.
• Trùng lặp, mất mát dữ liệu trong quá trình tích hợp hoặc đồng bộ, ảnh hưởng trực tiếp đến tính chính xác của các dashboard báo cáo.

3. 5 Yếu tố của Dữ liệu Chất lượng

Để thực hiện Data Cleaning, trước hết chúng ta phải định nghĩa “sạch”. Chất lượng dữ liệu được đánh giá dựa trên 5 yếu tố cốt lõi:

1. Tính hợp lệ (Validity): Mức độ dữ liệu tuân thủ các quy tắc nghiệp vụ và ràng buộc đã định nghĩa. Ví dụ, trường “Số điện thoại” phải tuân thủ định dạng 10 chữ số, không chứa ký tự chữ.
2. Tính chính xác (Accuracy): Mức độ dữ liệu phản ánh đúng giá trị trong thực tế. Ví dụ, một email không chỉ hợp lệ về định dạng mà còn phải tồn tại và thuộc về đúng khách hàng đó.
3. Tính đầy đủ (Completeness): Mức độ tất cả các trường dữ liệu bắt buộc đều có giá trị, không bị rỗng (NULL).
4. Tính nhất quán (Consistency): Sự đồng nhất của dữ liệu trên nhiều hệ thống hoặc theo thời gian. Ví dụ, cùng một khách hàng không thể được ghi là “Hà Nội” ở hệ thống CRM và “HN” ở hệ thống Kế toán.
5. Tính đồng nhất (Uniformity): Dữ liệu được biểu thị theo cùng một đơn vị đo lường và định dạng, thuận lợi cho trực quan hóa dữ liệu thống nhất. Ví dụ, tất cả các giá trị doanh thu phải được quy về VNĐ, thay vì tồn tại song song cả USD và VNĐ mà không có chỉ dẫn.

4. Quy trình 5 Bước Làm Sạch Dữ liệu 

Mặc dù đặc thù của mỗi tập dữ liệu là khác nhau, một quy trình Data Cleaning chuẩn hóa thường gồm 5 bước sau:

Bước 1: Xóa dữ liệu trùng lặp hoặc không liên quan
Loại bỏ các quan sát dữ liệu không cần thiết trong tập dữ liệu của bạn, bao gồm dữ liệu trùng lặp hoặc không phù hợp với mục tiêu phân tích. Dữ liệu trùng lặp thường xuất hiện khi bạn tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, thu thập hoặc nhận từ nhiều phòng ban khác nhau. Loại bỏ dữ liệu không liên quan, ví dụ như lọc ra khách hàng thuộc thế hệ khác không phải nhóm bạn đang nghiên cứu, giúp tập trung phân tích và giảm tải cho bộ dữ liệu.

Bước 2: Sửa lỗi về cấu trúc dữ liệu
Sửa các lỗi liên quan đến định dạng, tên gọi sai, viết hoa không thống nhất hoặc lỗi chính tả trong tập dữ liệu. Những lỗi này có thể khiến nhóm dữ liệu bị phân tán hoặc ghi nhãn sai. Ví dụ, các nhãn “N/A” và “Not Applicable” cần được hiểu là cùng một mục và tổng hợp lại.

Bước 3: Lọc các giá trị ngoại lai không mong muốn
Xác định và xử lý các giá trị ngoại lai hoặc các điểm dữ liệu bất thường. Nếu có lý do chính đáng như lỗi nhập liệu, bạn có thể loại bỏ để nâng cao chất lượng dữ liệu. Tuy nhiên, lưu ý không loại bỏ tất cả các giá trị ngoại lai vì một số có thể đem lại insight quan trọng cho phân tích.

Bước 4: Xử lý dữ liệu bị thiếu
Các mô hình phân tích thường không thể xử lý dữ liệu thiếu nên cần xử lý thích hợp. Bạn có thể lựa chọn: loại bỏ quan sát có dữ liệu bị thiếu, điền giá trị thay thế (dựa trên trung bình, thuật toán dự đoán), hoặc thay đổi phương pháp phân tích để phù hợp với dữ liệu chưa đầy đủ.

Bước 5: Xác nhận và kiểm tra chất lượng dữ liệu
Sau khi làm sạch, bạn cần kiểm tra dữ liệu có hợp lý, tuân thủ quy tắc chuẩn, và hỗ trợ mục tiêu phân tích không. Hãy xác định xem dữ liệu có giúp chứng minh hoặc bác bỏ giả thuyết hay cung cấp insight để phát triển giả thuyết tiếp theo. Nếu phát hiện dữ liệu chưa đúng, cần xem xét lại quy trình làm sạch hoặc chất lượng nguồn dữ liệu.

Sau khi hoàn tất 5 bước này, bạn có thể bắt đầu tạo dashboard hoặc biểu đồ trực quan phản ánh chính xác thông tin, tránh sai lệch trong trực quan hóa dữ liệu.

5. Khó khăn của làm sạch dữ liệu

Data Cleaning là công việc phức tạp và thường chiếm một phần lớn thời gian làm việc của các chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst). Dưới đây là một số khó khăn phổ biến mà tổ chức và cá nhân thường gặp khi tiến hành làm sạch dữ liệu:

• Thiếu hiểu biết về dữ liệu bất thường (anomalies): Người làm dữ liệu đôi khi chưa nắm rõ nguyên nhân gây ra các bất thường trong dữ liệu, dẫn đến khó khăn trong việc xác định và xử lý đúng cách các vấn đề này, từ đó làm giảm hiệu quả của quá trình làm sạch.
• Rủi ro mất thông tin quan trọng: Việc loại bỏ dữ liệu sai hoặc không chuẩn cẩn thận có thể dẫn đến mất mát thông tin giá trị, làm giảm tính đầy đủ và chính xác của bộ dữ liệu, ảnh hưởng tới kết quả phân tích.
• Chi phí và thời gian bảo trì dữ liệu: Quá trình duy trì và cập nhật dữ liệu sạch liên tục đòi hỏi nhiều nguồn lực về thời gian và tài chính, đặt khó khăn cho các doanh nghiệp đặc biệt quy mô nhỏ và vừa.
• Khó khăn trong việc lập kế hoạch trước: Việc xây dựng kế hoạch và quy trình làm sạch dữ liệu khoa học, hiệu quả thường gặp nhiều trở ngại do dữ liệu bị lỗi hoặc không chuẩn chỉ được phát hiện sau khi đã xảy ra sự cố, làm hạn chế khả năng phòng ngừa kịp thời.

Để tối ưu quy trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, công cụ DB Connector là giải pháp tự động kết nối, tải và đồng bộ dữ liệu đa nguồn trực tiếp về Google Sheets hoặc Data Server. Giúp tiết kiệm thời gian, đảm bảo dữ liệu luôn chuẩn hóa và sẵn sàng cho trực quan hóa dữ liệu và phân tích chuyên sâu.

Kết luận

Data Cleaning không chỉ là một nhiệm vụ kỹ thuật đơn thuần mà thực sự là trụ cột quan trọng trong xây dựng văn hóa dữ liệu (Data Culture) của doanh nghiệp hiện đại. Việc đầu tư bài bản vào quy trình làm sạch dữ liệu giúp doanh nghiệp đảm bảo tính toàn vẹn, chính xác và đáng tin cậy của tài sản dữ liệu.

Data Cleaning là nền tảng vững chắc để doanh nghiệp có thể tự tin đưa ra các quyết định chiến lược, tối ưu hóa vận hành cũng như xây dựng các mô hình dự đoán hiệu quả. Đồng thời, nó giúp tạo nên lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên số ngày càng phát triển.