အဘယ်ကြောင့် Data Cleansing သည် အရေးကြီးပြီး Data သန့်ရှင်းမှု လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် ဖြေရှင်းချက်များကို သင်မည်ကဲ့သို့ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သနည်း။

ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း- သင့်ဒေတာကို သန့်စင်နည်း

ဒေတာအရည်အသွေး ညံ့ဖျင်းခြင်းသည် ၎င်းတို့၏ ပစ်မှတ်ပန်းတိုင်များကို ပြည့်မီရန် ပျက်ကွက်ခြင်းကြောင့် လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များစွာအတွက် စိုးရိမ်မှု မြင့်တက်လာသည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အချက်အလက်ဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ပေးမည့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများအဖွဲ့သည် ၎င်းတို့၏ အချိန် 80% ကို သန့်ရှင်းရေးနှင့် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းတို့ကို သုံးစွဲကာ၊ အချိန်ရဲ့ 20% ပဲရှိတယ်။ အမှန်တကယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်ကျန်ခဲ့သည်။ ဒေတာအတွဲများစွာ၏ ဒေတာအရည်အသွေးကို ကိုယ်တိုင်စစ်ဆေးရသောကြောင့် ၎င်းသည် အဖွဲ့၏ကုန်ထုတ်စွမ်းအားအပေါ် ကြီးမားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်။

စီအီးအိုများ၏ 84% သည် ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ် အခြေခံထားသည့် ဒေတာအရည်အသွေးနှင့်ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်ပူပန်ကြသည်။

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ CEO Outlook၊ Forbes Insight & KPMG

ထိုသို့သောပြဿနာများကိုရင်ဆိုင်ပြီးနောက်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့် စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် အလိုအလျောက်၊ ပိုမိုရိုးရှင်းကာ ပိုမိုတိကျသောနည်းလမ်းကို ရှာဖွေကြသည်။ ဤဘလော့ဂ်တွင်၊ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် အခြေခံလုပ်ဆောင်ချက်အချို့နှင့် ၎င်းတို့ကို သင်မည်ကဲ့သို့ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်ကို ကြည့်ရှုပါမည်။

Data Cleansing ဆိုတာဘာလဲ။

Data cleansing သည် ရည်ရွယ်ထားသော မည်သည့်ရည်ရွယ်ချက်အတွက်မဆို data ကိုအသုံးပြုနိုင်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသော ကျယ်ပြန့်သောအသုံးအနှုန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မတူညီသော ရင်းမြစ်များအားလုံးတွင် တစ်သမတ်တည်းကြည့်ရှုမှုရရှိစေရန် ဒေတာအတွဲများနှင့် စံချိန်စံညွှန်းတန်ဖိုးများမှ မှားယွင်း၍မမှန်ကန်သော အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားပေးသည့် ဒေတာအရည်အသွေးကို ပြင်ဆင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အများအားဖြင့် အောက်ပါလုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်သည်-

  1. ဖယ်ရှားပြီး အစားထိုးပါ။ - ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ အကွက်များတွင် အသုံးမဝင်သော ဦးဆောင် သို့မဟုတ် ခြေရာခံသည့် စာလုံးများ သို့မဟုတ် ဖြတ်တောက်မှုများပါရှိပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အစားထိုးရန် သို့မဟုတ် ဖယ်ရှားရန် လိုအပ်သည် (ဥပမာ နေရာလွတ်များ၊ သုည၊ မျဥ်းစောင်းများ)။ 
  2. ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာပြီး ပေါင်းစည်းပါ။ – တစ်ခါတစ်ရံ အကွက်များတွင် စုစည်းထားသော ဒေတာဒြပ်စင်များ ဥပမာအားဖြင့်၊ လိပ်စာ အကွက်ပါရှိသည်။ လမ်းနံပါတ်လမ်းအမည်ခံစားချက်တွေကိုပြည်နယ်စသည်တို့တွင်၊ ပေါင်းစည်းထားသောအကွက်များကို သီးခြားကော်လံများအဖြစ် ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာရမည်ဖြစ်ပြီး အချို့သောကော်လံများသည် ဒေတာကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာကြည့်ရှုနိုင်စေရန် — သို့မဟုတ် သင့်အသုံးပြုမှုကိစ္စအတွက် အဆင်ပြေသည့်အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။
  3. ဒေတာအမျိုးအစားများကို ပြောင်းလဲပါ။ - အသွင်ပြောင်းခြင်းကဲ့သို့သော အကွက်တစ်ခု၏ ဒေတာအမျိုးအစားကို ပြောင်းလဲခြင်း ပါဝင်သည်။ ဖုန်းနံပါတ် အရင်က ရှိခဲ့တဲ့ နယ်ပယ် ကြိုး သို့ ဂဏန်း. ၎င်းသည် အကွက်အတွင်းရှိ တန်ဖိုးများအားလုံး တိကျမှန်ကန်ကြောင်း သေချာစေသည်။ 
  4. ပုံစံများကို အတည်ပြုပါ။ - အချို့အကွက်များသည် မှန်ကန်သောပုံစံ သို့မဟုတ် ဖော်မတ်ကို လိုက်နာသင့်သည်။ ယင်းအတွက်၊ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် လက်ရှိပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုပြီး တိကျသေချာစေရန် ၎င်းတို့ကို ပြောင်းလဲစေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ US ဖုန်း ဂဏန်း ပုံစံအတိုင်း- AAA-BBB-CCCC
  5. ဆူညံသံများကိုဖယ်ရှားပါ။ – ဒေတာအကွက်များတွင် တန်ဖိုးများစွာမထည့်နိုင်သော စကားလုံးများပါလေ့ရှိပြီး ထို့ကြောင့် ဆူညံသံကို မိတ်ဆက်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဤကုမ္ပဏီအမည်များကို 'XYZ Inc.'၊ 'XYZ Incorporated'၊ 'XYZ LLC' တို့ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ကုမ္ပဏီအမည်များအားလုံးသည် တူညီသော်လည်း သင်၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လုပ်ငန်းစဉ်များသည် ၎င်းတို့ကို ထူးခြားသည်ဟု ယူဆနိုင်ပြီး Inc., LLC နှင့် Incorporated ကဲ့သို့သော စကားလုံးများကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် သင်၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
  6. ထပ်တူများကိုရှာဖွေရန် ဒေတာကို ကိုက်ညီပါ။ - ဒေတာအတွဲများတွင် အများအားဖြင့် တူညီသည့်အရာအတွက် မှတ်တမ်းများစွာပါရှိသည်။ ဖောက်သည်အမည်များတွင် အနည်းငယ်ကွဲလွဲမှုများသည် သင့်အဖွဲ့ကို သင့်ဖောက်သည်ဒေတာဘေ့စ်တွင် ထည့်သွင်းမှုများစွာပြုလုပ်ရန် ဦးတည်စေနိုင်သည်။ သန့်ရှင်းပြီး စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ထားသော ဒေတာအတွဲတွင် တစ်မူထူးခြားသောမှတ်တမ်းများ ပါဝင်သင့်သည် - တစ်ခုလျှင် မှတ်တမ်းတစ်ခုရှိသင့်သည်။ 

Structured နှင့် Unstructured Data

ဒစ်ဂျစ်တယ်ဒေတာ၏ ခေတ်မီသော အသွင်အပြင်တစ်ခုမှာ ကိန်းဂဏာန်းအကွက် သို့မဟုတ် စာသားတန်ဖိုးနှင့် လိုက်လျောညီထွေမဖြစ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ Structured Data သည် ကုမ္ပဏီများနှင့် ပုံမှန်အားဖြင့် လုပ်ဆောင်နေကြသည်- အရေအတွက် ဒေတာများကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် spreadsheets သို့မဟုတ် tables ကဲ့သို့သော သီးခြားဖော်မတ်များဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသည်။ သို့သော်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဖွဲ့စည်းပုံမညီသော အချက်အလက်များဖြင့် ပို၍ပို၍ အလုပ်လုပ်နေကြသည်... အရည်အသွေး ဒေတာ။

ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောဒေတာ၏ ဥပမာသည် စာသား၊ အသံနှင့် ဗီဒီယိုအရင်းအမြစ်များမှ သဘာဝဘာသာစကားဖြစ်သည်။ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် တူညီသောအချက်တစ်ခုမှာ အွန်လိုင်းသုံးသပ်ချက်များမှ အမှတ်တံဆိပ်၏ ခံစားချက်ကို စုဆောင်းခြင်းဖြစ်သည်။ ကြယ်ပွင့်ရွေးချယ်မှုအား ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည် (ဥပမာ။ ရမှတ် 1 မှ 5 ကြယ်)၊ သို့သော် မှတ်ချက်သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသည့်အပြင် အရည်အသွေးကောင်းမွန်သောဒေတာကို သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် စီမံဆောင်ရွက်ပေးရပါမည် (NLP) စိတ်ခံစားမှု၏ အရေအတွက်တန်ဖိုးကို ဖွဲ့စည်းရန် အယ်လဂိုရီသမ်များ။

ဒေတာသန့်ရှင်းမှုကို ဘယ်လိုသေချာအောင်လုပ်မလဲ။

ဒေတာသန့်ရှင်းမှုကို သေချာစေခြင်း၏ အထိရောက်ဆုံးနည်းလမ်းမှာ သင်၏ပလပ်ဖောင်းများအတွင်းသို့ ဝင်ခွင့်အမှတ်တိုင်းကို စစ်ဆေးပြီး ဒေတာကို မှန်ကန်စွာထည့်သွင်းကြောင်း သေချာစေရန် ၎င်းတို့ကို ပရိုဂရမ်ဖြင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် ပြီးမြောက်နိုင်သည်-

  • နယ်ပယ်များ လိုအပ်ခြင်း။ - ဖောင်တစ်ခု သို့မဟုတ် ပေါင်းစည်းမှုသည် သီးခြားနယ်ပယ်များကို ကျော်ဖြတ်ရမည်ဟု အာမခံသည်။
  • နယ်ပယ်ဒေတာအမျိုးအစားများကို အသုံးပြုခြင်း။ - ရွေးချယ်မှုအတွက် ကန့်သတ်စာရင်းများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်း၊ ဒေတာဖော်မတ်ရန်အတွက် ပုံမှန်အသုံးအနှုန်းများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းနှင့် သင့်လျော်သော ဒေတာအမျိုးအစားများတွင် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းခြင်းအတွက် သင့်လျော်သော ဖော်မတ်နှင့် အမျိုးအစားကို သိမ်းဆည်းထားရန်။
  • Third-party ဝန်ဆောင်မှုပေါင်းစည်းခြင်း။ - လိပ်စာကို အတည်ပြုပေးသော လိပ်စာအကွက်ကဲ့သို့ ဒေတာများကို မှန်ကန်စွာ သိမ်းဆည်းထားကြောင်း သေချာစေရန် ပြင်ပမှကိရိယာများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ တစ်သမတ်တည်း အရည်အသွေးရှိသော ဒေတာကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။
  • validation - သင့်ဖောက်သည်များသည် ၎င်းတို့၏ ဖုန်းနံပါတ် သို့မဟုတ် အီးမေးလ်လိပ်စာကို တရားဝင်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် တိကျသောဒေတာကို သိမ်းဆည်းထားကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါသည်။

entry point တစ်ခုသည် ပုံစံတစ်ခုမျှသာမဟုတ်ပါ၊ ၎င်းသည် စနစ်တစ်ခုမှတစ်ခုသို့ data များပေးပို့သည့်စနစ်တိုင်းကြားရှိ ချိတ်ဆက်မှုဖြစ်သင့်သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာများကို သန့်ရှင်းစွာ သိမ်းဆည်းထားကြောင်း သေချာစေရန် စနစ်များကြားတွင် ဒေတာထုတ်ယူရန်၊ အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် (ETL) ဒေတာကို ဆွဲချရန် ပလပ်ဖောင်းများကို မကြာခဏ အသုံးပြုကြသည်။ ကုမ္ပဏီများကို လုပ်ဆောင်ရန် တိုက်တွန်းထားသည်။ ဒေတာရှာဖွေတွေ့ရှိမှု ၎င်းတို့၏ ထိန်းချုပ်မှုအတွင်း ဒေတာအတွက် ဝင်ခွင့်အမှတ်များ၊ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အသုံးချမှုအချက်များအားလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ရန် စာရင်းစစ်ခြင်း။ လုံခြုံရေးစံနှုန်းများနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာမှုရှိစေရန်အတွက် ၎င်းသည် အရေးကြီးပါသည်။

သင့်ဒေတာကို ဘယ်လိုသန့်ရှင်းရမလဲ

ဒေတာသန့်ရှင်းမှုရှိခြင်းသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်မည်ဖြစ်သော်လည်း ဒေတာတင်သွင်းခြင်းနှင့် ဖမ်းယူခြင်းအတွက် အမွေအနှစ်စနစ်များနှင့် စည်းကမ်းလျော့ရဲမှုများ မကြာခဏတည်ရှိနေပါသည်။ ၎င်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့များ၏ လုပ်ဆောင်ချက်အများစု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် ဒေတာကို သန့်စင်စေသည်။ ဒေတာရှင်းလင်းရေး လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပါဝင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ကြည့်ရှုခဲ့သည်။ ဤသည်မှာ သင့်အဖွဲ့အစည်းမှ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သော ရွေးချယ်နိုင်သောနည်းလမ်းများဖြစ်သည်-

ရွေးချယ်မှု 1- ကုဒ်အခြေခံနည်းလမ်းကို အသုံးပြုခြင်း။

Python ကို နှင့် R ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရန် coding solutions များအတွက် အသုံးများသော programming language နှစ်ခုဖြစ်သည်။ သင့်ဒေတာ၏သဘောသဘာဝအရ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ချိန်ညှိနိုင်သောကြောင့် ဒေတာရှင်းလင်းရန် Script များရေးသားခြင်းသည် အကျိုးရှိပုံပေါ်သော်လည်း၊ ဤစခရစ်များကို အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ထိန်းသိမ်းရန် ခက်ခဲနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဤချဉ်းကပ်မှုနှင့်အတူ အကြီးမားဆုံးစိန်ခေါ်မှုမှာ hard-coding သတ်သတ်မှတ်မှတ်အခြေအနေများထက် အမျိုးမျိုးသောဒေတာအတွဲများနှင့် ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်နိုင်သော ယေဘုယျဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို ကုဒ်လုပ်ရန်ဖြစ်သည်။ 

ရွေးချယ်မှု 2- ပလပ်ဖောင်းပေါင်းစည်းရေးကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်း။

ပလပ်ဖောင်းများစွာသည် ပရိုဂရမ်မာတစ် သို့မဟုတ် ကုဒ်မဲ့ခြင်းကို ပေးသည်။ connectors စနစ်များအကြား ဒေတာများကို သင့်လျော်သောပုံစံဖြင့် ရွှေ့ရန်။ Built-in အလိုအလျောက်စနစ်ပလပ်ဖောင်းများသည် လူကြိုက်များလာခြင်းကြောင့် ပလပ်ဖောင်းများသည် ၎င်းတို့၏ကုမ္ပဏီ၏ကိရိယာဆက်များကြားတွင် ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေရန်အတွက် လူကြိုက်များလာပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် စနစ်တစ်ခုမှတစ်ခုသို့ဒေတာတင်သွင်းခြင်း၊ စုံစမ်းမေးမြန်းခြင်း သို့မဟုတ် စာရေးခြင်းတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အစပျိုးထားသော သို့မဟုတ် အချိန်ဇယားဆွဲထားသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို ထည့်သွင်းလေ့ရှိသည်။ အချို့သော platform များသည် ကြိုက်သည်။ စက်ရုပ်လုပ်ငန်းစဉ်အလိုအလျောက် (RPA) ပလပ်ဖောင်းများသည် ဒေတာပေါင်းစည်းမှု မရရှိနိုင်သည့်အခါ စခရင်များတွင်ပင် ဒေတာကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။

ရွေးချယ်စရာ 3- Artificial Intelligence ကို အသုံးပြုခြင်း။

Real-world datasets များသည် အလွန်ကွဲပြားပြီး နယ်ပယ်များပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်ကန့်သတ်ချက်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် မတိကျသောရလဒ်များကို ပေးနိုင်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် ဥာဏ်ရည်တု (AI) အလွန်အထောက်အကူဖြစ်နိုင်သည်။ မှန်ကန်သော၊ မှန်ကန်ပြီး တိကျသောဒေတာအတွက် လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များ နှင့် ဝင်လာသည့်မှတ်တမ်းများတွင် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကွဲလွဲချက်များကို အလံတင်ခြင်း၊ သန့်စင်ခြင်းဆိုင်ရာ အခွင့်အရေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း စသည်တို့ကို ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ဒေတာရှင်းလင်းနေစဉ်အတွင်း AI ဖြင့် မြှင့်တင်နိုင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်အချို့ကို အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်-

  • ကော်လံတစ်ခုရှိ ကွဲလွဲချက်များကို ထောက်လှမ်းခြင်း။
  • မှားယွင်းသော ဆက်နွှယ်မှုဆိုင်ရာ မှီခိုမှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။
  • အစုအဝေးဖြင့် ပွားနေသော မှတ်တမ်းများကို ရှာဖွေခြင်း။
  • တွက်ချက်ထားသော ဖြစ်နိုင်ခြေအပေါ်မူတည်၍ မာစတာမှတ်တမ်းများကို ရွေးချယ်ခြင်း။

ရွေးချယ်မှု 4- ကိုယ်ပိုင်ဝန်ဆောင်မှုဒေတာ အရည်အသွေးတူးလ်များကို အသုံးပြုခြင်း။

အချို့သော ရောင်းချသူများသည် ကိရိယာများကဲ့သို့သော ဒေတာအရည်အသွေးဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထုပ်ပိုးပေးပါသည်။ ဒေတာသန့်စင်ရေးဆော့ဝဲ. ၎င်းတို့သည် မတူညီသော ရင်းမြစ်များတစ်လျှောက် ပရိုဖိုင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ သန့်စင်ခြင်း၊ စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်း၊ ကိုက်ညီမှုနှင့် ဒေတာကို ပေါင်းစည်းခြင်းအတွက် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဦးဆောင်သူများအပြင် သီးသန့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤကဲ့သို့သောကိရိယာများသည် ပလပ်-ဆော့ကစားခြင်းကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အခြားနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စတင်အသုံးပြုချိန် အနည်းဆုံးပမာဏ လိုအပ်ပါသည်။ 

ဒေတာ Ladder

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လုပ်ငန်းစဉ်၏ ရလဒ်များသည် ထည့်သွင်းဒေတာ၏ အရည်အသွေးကဲ့သို့ ကောင်းမွန်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဒေတာအရည်အသွေး၏ စိန်ခေါ်မှုများကို နားလည်ပြီး အဆိုပါအမှားများကို ပြုပြင်ရန်အတွက် အဆုံးမှအဆုံးအဖြေကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် သင်၏ဒေတာကို သန့်ရှင်းစေရန်၊ စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ကာ ရည်ရွယ်ထားသည့် မည်သည့်ရည်ရွယ်ချက်အတွက်မဆို အသုံးပြုနိုင်အောင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ 

Data Ladder သည် သင့်အား တသမတ်တည်းနှင့် မမှန်ကန်သော တန်ဖိုးများကို ဖယ်ရှားရန်၊ ပုံစံများကို ဖန်တီးကာ မှန်ကန်ကြောင်းနှင့် ဒေတာအရင်းအမြစ်များအားလုံးတွင် စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ထားသော မြင်ကွင်းတစ်ခုရရှိစေရန် ကူညီပေးသည့် အင်္ဂါရပ်ကြွယ်ဝသော တူးလ်အစုံကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။

ဒေတာလှေကား - ဒေတာရှင်းလင်းရေးဆော့ဖ်ဝဲ

နောက်ထပ်အချက်အလက်များအတွက် Data Ladder သို့သွားပါ။