V tomto internetovém věku existují terabajty a petabajty dat s exponenciálním růstem. Jak ale tato data spotřebováváme a převádíme je na užitečné informace pro zlepšení dostupnosti služeb?
Podniky potřebují pro své modely zjišťování znalostí platná, nová a srozumitelná data.
Z tohoto důvodu podniky používají analýzy mnoha různými způsoby, aby odhalily kvalitní data.
Ale kde to všechno začíná? Odpovědí je boj s daty.
Začněme!
Table of Contents
Co je to datová hádka?
Data wrangling je akt čištění, strukturování a transformace nezpracovaných dat do formátů, které zjednodušují procesy analýzy dat. Datové hádky často zahrnují práci s chaotickými a složitými datovými sadami, které nejsou připraveny na procesy datového potrubí. Data wrangling posouvá nezpracovaná data do rafinovaného stavu nebo rafinovaná data do optimalizovaného stavu a úrovně připravenosti k výrobě.
Některé ze známých úkolů v datových zápasech zahrnují:
- Sloučení více datových sad do jedné velké datové sady pro analýzu.
- Zkoumání chybějících/mezer v datech.
- Odstranění odlehlých hodnot nebo anomálií v datových sadách.
- Standardizace vstupů.
Velké datové sklady, které se účastní procesů shromažďování dat, jsou obvykle nad rámec ručního ladění, což vyžaduje automatizované metody přípravy dat pro získání přesnějších a kvalitnějších dat.
Cíle Data Wrangling
Kromě přípravy dat pro analýzu jako většího cíle patří mezi další cíle:
- Vytváření platných a neotřelých dat z chaotických dat pro podporu rozhodování v podnicích.
- Standardizace nezpracovaných dat do formátů, které mohou systémy Big Data zpracovat.
- Snížení času, který datoví analytici stráví vytvářením datových modelů prezentací uspořádaných dat.
- Vytváření konzistence, úplnosti, použitelnosti a zabezpečení pro jakoukoli datovou sadu spotřebovávanou nebo uloženou v datovém skladu.
Společné přístupy k datovým wranglingům
Objevování
Než datoví inženýři začnou s přípravou dat, musí pochopit, jak jsou data uložena, jejich velikost, jaké záznamy jsou uchovávány, formáty kódování a další atributy popisující jakoukoli datovou sadu.
Strukturování
Tento proces zahrnuje uspořádání dat do snadno použitelných formátů. Nezpracované datové sady mohou vyžadovat strukturování ve způsobu zobrazení sloupců, počtu řádků a vyladění dalších atributů dat, aby se analýza zjednodušila.
Čištění
Strukturované datové sady je třeba zbavit inherentních chyb a všeho, co může data v nich zkreslit. Čištění tedy znamená odstranění více záznamů buněk s podobnými daty, odstranění prázdných buněk a odlehlých dat, standardizaci vstupů, přejmenování matoucích atributů a další.
Obohacující
Jakmile data projdou fází strukturování a čištění, je nutné vyhodnotit užitečnost dat a rozšířit je o hodnoty z jiných datových sad, které chybí, aby byla zajištěna požadovaná kvalita dat.
Ověřování
Proces validace zahrnuje aspekty iterativního programování, které vrhají světlo na kvalitu dat, konzistenci, použitelnost a bezpečnost. Ověřovací fáze zajišťuje splnění všech transformačních úloh a označí datové sady jako připravené pro fáze analýzy a modelování.
Prezentace
Po absolvování všech fází jsou popraskané datové sady prezentovány/sdíleny v rámci organizace pro účely analýzy. V této fázi je také sdílena dokumentace přípravných kroků a metadata generovaná v průběhu wranglingu.
Talend
Talend je jednotná platforma pro správu dat zabalená do 3 datových struktur, která poskytuje spolehlivá a zdravá data. Talend představuje Data Integration, Application and Integration a Data Integrity & Governance. Spor s daty v Talendu probíhá pomocí nástroje typu point and click na bázi prohlížeče, který umožňuje dávkovou, hromadnou a živou přípravu dat – profilování dat, čištění a dokumentaci.
Data Fabric Talend zvládá každou fázi životního cyklu dat a pečlivě vyvažuje dostupnost dat, použitelnost, bezpečnost a integritu všech podnikových dat.
Báli jste se někdy o své různorodé zdroje dat? Sjednocený přístup Talendu poskytuje rychlou integraci dat ze všech vašich datových zdrojů (databází, cloudových úložišť a koncových bodů API) – umožňuje transformaci a mapování všech dat s bezproblémovou kontrolou kvality.
Integrace dat v Talendu je umožněna prostřednictvím samoobslužných nástrojů, jako jsou konektory, které vývojářům umožňují automaticky ingestovat data z jakéhokoli zdroje a adekvátně je kategorizovat.
Vlastnosti Talendu
Univerzální integrace dat
Talend umožňuje podnikům shánět jakýkoli typ dat z různých zdrojů dat – Cloud nebo On-prem prostředí.
Flexibilní
Talend jde při budování datových kanálů z vašich integrovaných dat za hranice dodavatele nebo platformy. Jakmile ze zpracovaných dat vytvoříte datové kanály, Talend vám umožní spouštět kanály kdekoli.
Kvalita dat
S funkcemi strojového učení, jako je deduplikace dat, ověřování a standardizace, Talend čistí zpracovaná data automaticky.
Podpora integrace aplikací a API
Poté, co vaše data získají smysl pomocí samoobslužných nástrojů Talend, můžete svá data sdílet prostřednictvím uživatelsky přívětivých rozhraní API. Koncové body Talend API mohou vystavit vaše datová aktiva platformám SaaS, JSON, AVRO a B2B prostřednictvím pokročilých nástrojů pro mapování a transformaci dat.
R
R je dobře vyvinutý a efektivní programovací jazyk pro řešení průzkumné analýzy dat pro vědecké a obchodní aplikace.
R, vytvořený jako bezplatný software pro statistické výpočty a grafiku, je jazyk i prostředí pro boj s daty, modelování a vizualizaci. Prostředí R poskytuje sadu softwarových balíků, zatímco jazyk R integruje řadu statistických, shlukových, klasifikačních, analytických a grafických technik, které pomáhají manipulovat s daty.
Vlastnosti R
Bohatá sada balíčků
Datoví inženýři mají na výběr z více než 10 000 standardizovaných balíčků a rozšíření ze sítě Comprehensive R Archive Network (CRAN). To zjednodušuje dohadování a analýzu dat.
Extrémně výkonný
S dostupnými distribuovanými výpočetními balíčky může R provádět složité a přímočaré manipulace (matematické a statistické) s datovými objekty a datovými sadami během několika sekund.
Podpora napříč platformami
R je nezávislý na platformě a může běžet na mnoha operačních systémech. Je také kompatibilní s jinými programovacími jazyky, které pomáhají při manipulaci s výpočetně náročnými úkoly.
Naučit se R je snadné.
Trifacta
Trifacta je interaktivní cloudové prostředí pro profilování dat, která jsou provozována na základě modelů strojového učení a analýzy. Tento nástroj pro datové inženýrství si klade za cíl vytvářet srozumitelná data bez ohledu na to, jak komplikované nebo složité jsou datové sady. Uživatelé mohou odstranit dvojité položky a vyplnit prázdné buňky v datových sadách pomocí deduplikace a transformací lineární transformace.
Tento nástroj pro boj s daty má smysl pro odlehlé hodnoty a neplatná data v jakékoli datové sadě. Pouhým kliknutím a přetažením jsou data po ruce hodnocena a inteligentně transformována pomocí návrhů založených na strojovém učení pro urychlení přípravy dat.
Spor o data v Trifacta probíhá prostřednictvím působivých vizuálních profilů, které mohou pojmout netechnický a technický personál. Díky vizualizovaným a inteligentním transformacím se Trifacta pyšní svým designem pro uživatele.
Ať už se jedná o přijímání dat z datových tržišť, datových skladů nebo datových jezer, uživatelé jsou chráněni před složitostí přípravy dat.
Vlastnosti Trifacta
Bezproblémové cloudové integrace
Podporuje přípravné pracovní zátěže v jakémkoli cloudovém nebo hybridním prostředí a umožňuje vývojářům zpracovávat datové sady pro spory bez ohledu na to, kde žijí.
Metody standardizace více dat
Trifacta wrangler má několik mechanismů pro identifikaci vzorů v datech a standardizaci výstupů. Datoví inženýři si mohou vybrat standardizaci podle vzoru, funkce nebo kombinovat.
Jednoduchý pracovní postup
Trifacta organizuje práce na přípravě dat ve formě toků. Tok obsahuje jednu nebo více datových sad plus jejich přidružené receptury (definované kroky, které transformují data).
Tok proto zkracuje čas, který vývojáři stráví importem, spory, profilováním a exportem dat.
OpenRefine
OpenRefine je vyspělý open-source nástroj pro práci s chaotickými daty. Jako nástroj pro čištění dat prozkoumává OpenRefine datové sady během několika sekund a současně aplikuje složité transformace buněk k prezentaci požadovaných datových formátů.
OpenRefine přistupuje k hádkám dat přes filtry a oddíly na datových sadách pomocí regulárních výrazů. Pomocí vestavěného jazyka General Refine Expression Language se datoví inženýři mohou učit a prohlížet data pomocí faset, filtrů a technik řazení před prováděním pokročilých operací s daty pro extrakci entit.
OpenRefine umožňuje uživatelům pracovat na datech jako na projektech, kde lze do takových projektů stahovat datové sady z více počítačových souborů, webových adres URL a databází s možností spouštět lokálně na počítačích uživatelů.
Prostřednictvím výrazů mohou vývojáři rozšířit čištění a transformaci dat na úkoly, jako je rozdělování/spojování buněk s více hodnotami, přizpůsobení faset a načítání dat do sloupců pomocí externích adres URL.
Vlastnosti OpenRefine
Multiplatformní nástroj
OpenRefine je vytvořen tak, aby fungoval s operačními systémy Windows, Mac a Linux prostřednictvím instalačních nastavení ke stažení.
Bohatá sada API
Obsahuje OpenRefine API, rozhraní API pro rozšíření dat, rozhraní API pro odsouhlasení a další rozhraní API, která podporují interakci uživatelů s daty.
Datameer
Datameer je nástroj pro transformaci dat SaaS vytvořený tak, aby zjednodušil sběr dat a integraci prostřednictvím procesů softwarového inženýrství. Datameer umožňuje extrakci, transformaci a načítání datových sad do cloudových datových skladů, jako je Snowflake.
Tento nástroj pro boj s daty funguje dobře se standardními formáty datových sad, jako jsou CSV a JSON, a umožňuje inženýrům importovat data v různých formátech pro agregaci.
Datameer nabízí dokumentaci dat podobnou katalogu, hluboké profilování dat a zjišťování, aby vyhovoval všem potřebám transformace dat. Nástroj uchovává hluboký vizuální datový profil, který umožňuje uživatelům sledovat neplatná, chybějící nebo odlehlá pole a hodnoty a celkový tvar dat.
Datameer běží na škálovatelném datovém skladu a transformuje data pro smysluplnou analýzu prostřednictvím efektivních zásobníků dat a funkcí podobných excelu.
Datameer představuje hybridní, kódové a nekódované uživatelské rozhraní pro široké týmy pro analýzu dat, které mohou snadno budovat složité ETL kanály.
Vlastnosti Datameeru
Více uživatelských prostředí
Obsahuje prostředí pro transformaci dat pro více osob – nízký kód, kód a hybrid, pro podporu technicky zdatných i netechnických osob.
Sdílené pracovní prostory
Datameer umožňuje týmům znovu používat modely a spolupracovat na nich za účelem urychlení projektů.
Bohatá datová dokumentace
Datameer podporuje systémovou i uživatelem generovanou datovou dokumentaci prostřednictvím metadat a popisů ve stylu wiki, značek a komentářů.
Závěrečná slova 👩🏫
Analýza dat je složitý proces, který vyžaduje, aby byla data vhodně uspořádána, aby bylo možné vyvodit smysluplné závěry a předpovídat. Nástroje Data Wrangling vám pomohou zformátovat velké množství nezpracovaných dat a pomohou vám provádět pokročilé analýzy. Vyberte si nejlepší nástroj, který vyhovuje vašim požadavkům, a staňte se profesionálem Analytics!
Může se vám líbit:
Nejlepší nástroje CSV pro převod, formátování a ověřování.