¿Cuáles son las últimas tendencias y desarrollos en métodos y algoritmos de deduplicación de datos?
La deduplicación de datos es una técnica crucial para la limpieza de datos, ya que reduce el espacio de almacenamiento y el tiempo de procesamiento de grandes conjuntos de datos al eliminar registros duplicados o redundantes. Sin embargo, encontrar y eliminar duplicados no es una tarea trivial, ya que implica complejas compensaciones entre precisión, eficiencia y escalabilidad. En este artículo, aprenderá sobre algunas de las últimas tendencias y desarrollos en métodos y algoritmos de deduplicación de datos, y cómo pueden ayudarlo a mejorar la calidad y el rendimiento de sus datos.
Uno de los desafíos clave de la deduplicación de datos es cómo definir y medir la similitud entre los registros, especialmente cuando tienen diferentes formatos, estructuras o lenguajes. Hay varios criterios de coincidencia que se pueden usar, como exacto, difuso, fonético, semántico o probabilístico. Algunos de los últimos desarrollos en esta área incluyen el uso de modelos de aprendizaje profundo, como redes neuronales o transformadores, para aprender representaciones complejas y sensibles al contexto de los registros, y el uso de técnicas basadas en gráficos, como la agrupación en clústeres o la detección de comunidades, para identificar grupos de registros similares.
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CA Amit Jain
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Data deduplication is a crucial technique for optimizing storage space and ensuring data accuracy. Here are some trends and developments in data deduplication methods that are available in Excel: Built-in Excel Functions: Excel provides built-in tools like “Remove Duplicates” to eliminate duplicate values. Advanced techniques include Conditional Formatting, COUNTIF, and INDEX/MATCH. Advanced Deduplication Techniques: Beyond basic methods, consider using Advanced Filter, SUMPRODUCT, and COUNTIF functions Advanced users are leveraging Power Query, which provides powerful tools for data transformation Additionally, custom VBA scripts continue to evolve, offering specialized deduplication techniques tailored to specific data needs.
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Jessica Becker
Business Intelligence Developer | Transforming Raw Data into Actionable Insights | SQL Server | Tableau | Automation Enthusiast
Sometimes it's more simplistic, especially when working with existing code. Check for erroneous JOIN clauses, add more detail to WHERE statements, or explore the tables for best columns to join ON. While the temptation to rewrite code is strong, being time efficient can often be viewed as a best practice all on its own. Keeping in mind the efficiency of the overall query, avoid completely erasing and starting over just to accomplish dedepulication in your outcome.
Otro desafío de la deduplicación de datos es cómo reducir el espacio de búsqueda y evitar comparar cada par de registros, lo que puede ser computacionalmente costoso y poco práctico para grandes conjuntos de datos. Las técnicas de bloqueo se utilizan para particionar el conjunto de datos en subconjuntos más pequeños, o bloques, en función de algunos atributos o características comunes, y luego solo comparar registros dentro del mismo bloque. Algunos de los últimos desarrollos en esta área incluyen el uso de hash sensible a la localidad, que mapea registros similares al mismo valor hash, y el uso del aprendizaje activo, que selecciona los bloques más informativos para comparar en función de los comentarios de un experto humano o un clasificador.
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Jessica Becker
Business Intelligence Developer | Transforming Raw Data into Actionable Insights | SQL Server | Tableau | Automation Enthusiast
When using SQL this technique is best utilized in a CTE. By first identifying a subset or through powerful window functions such as RANK a CTE before the SELECT statement makes your overall query run faster but also often eliminates duplicates in the dataset. Consider RANK and PARTITION using time or date, how could that potentially make your following SELECT pull from only thousands instead of millions?
Una vez definidos los criterios de coincidencia y las técnicas de bloqueo, el siguiente paso es aplicar un algoritmo de deduplicación que decida si fusionar o separar los registros en función de sus puntuaciones de similitud. Existen diferentes tipos de algoritmos de deduplicación, como los basados en reglas, los basados en clústeres o los basados en clasificación. Algunos de los últimos desarrollos en esta área incluyen el uso del aprendizaje por refuerzo, que aprende una política óptima para fusionar o separar registros en función de recompensas y penalizaciones, y el uso de métodos de conjunto, que combinan múltiples algoritmos o modelos para mejorar la precisión y robustez del proceso de deduplicación.
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Jessica Becker
Business Intelligence Developer | Transforming Raw Data into Actionable Insights | SQL Server | Tableau | Automation Enthusiast
Most SQL users are only scratching the surface of algorithms in a database, but if you set up your query well and create a stored procedure, you can have a table that essentially deduplicates as it's recreated on whatever timeframe you decide. Often deduplication occurs in the WHERE, JOIN, or in a CTE or sub query portion of the overall SQL query. But what's the best way to accomplish this? The beauty of SQL is that there are often no single right answers since the language has multiple ways to accomplish the same thing.
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Sairam Adithya
Aspiring Full Stack Data Scientist| M.Tech AI&ML @SYMBIOSIS| Biomedical engineer| Predictive maintenance | Medical Imaging| Research writer
Reward-based learning is the key fundamental operating principle for reinforcement techniques. We can leverage RL for data deduplication by providing positive rewards for correct deduplication and negative rewards for incorrect deduplication. RL can be combined with DL by using algorithms like policy gradient, A2C, A3C and so on.
El paso final de la deduplicación de datos es evaluar la calidad y eficacia de los resultados, e identificar y corregir cualquier error o inconsistencia. Existen diferentes métricas de evaluación que se pueden usar, como precisión, recuperación, medida F o tasa de error. Algunos de los últimos desarrollos en esta área incluyen el uso de crowdsourcing, que implica recopilar y agregar comentarios de múltiples anotadores o revisores humanos, y el uso de IA explicable, que implica proporcionar explicaciones transparentes y comprensibles para las decisiones y resultados de la deduplicación.
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Jessica Becker
Business Intelligence Developer | Transforming Raw Data into Actionable Insights | SQL Server | Tableau | Automation Enthusiast
Of course, most us SQL users are going to self evaluate! The simplest way is in the ORDER BY portion of the query. Whatever the primary key of your table is, order the query by this and skim for duplicates. That's not always practical, especially with large data sets, so you could simply use SQL to check it for you: SELECT id, COUNT(*) AS count FROM my_table GROUP BY primary_key HAVING COUNT(*) > 1;
Uno de los problemas emergentes de la deduplicación de datos es cómo proteger la privacidad y seguridad de los datos, especialmente cuando se trata de información confidencial o personal. Existen diferentes técnicas de privacidad de datos que se pueden utilizar, como el cifrado, la anonimización o la privacidad diferencial. Algunos de los últimos desarrollos en esta área incluyen el uso de cifrado homomórfico, que permite realizar operaciones de deduplicación en datos cifrados sin descifrarlos, y el uso de aprendizaje federado, que permite realizar deduplicación en fuentes de datos distribuidas sin compartir o transferir los datos.
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Jessica Becker
Business Intelligence Developer | Transforming Raw Data into Actionable Insights | SQL Server | Tableau | Automation Enthusiast
In a secured database this is rarely an issue, but best practices for your organization should always be followed. Often data that is shared should only include the bare minimum of personally identifying information. For example, my name doesn't need to be included when my work ID is sufficient.
Para implementar y aplicar métodos y algoritmos de deduplicación de datos, debe usar herramientas y software adecuados que puedan manejar el tamaño, el formato y la complejidad de los datos. Existen diferentes herramientas de deduplicación de datos que se pueden usar, como de código abierto, comercial o basada en la nube. Algunos de los últimos desarrollos en esta área incluyen el uso de bibliotecas de Python, como pandas, deduplicación o enlace de registros, que ofrecen diversas funciones y características para la manipulación, el preprocesamiento y la deduplicación de datos, y el uso de servicios en la nube, como AWS, Azure o Google Cloud, que ofrecen soluciones escalables y seguras para el almacenamiento, procesamiento y deduplicación de datos.
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Jessica Becker
Business Intelligence Developer | Transforming Raw Data into Actionable Insights | SQL Server | Tableau | Automation Enthusiast
Finding duplicates in your dataset can be seriously frustrating and combing through your code, or worse, someone else's, to try and troubleshoot isn't exactly the glamorous day of work any of us signed up for. However, it is an essential part of the job. The best advice I've received is to avoid starting over and rewriting it, since finding the issue and solving the problem will make you a much better problem solver next time... and there will be a next time.
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