Potřebujete uspořádat, sjednotit, standardizovat a upravit formát rozsáhlých datových souborů, abyste získali cenné obchodní informace? Přečtěte si tento podrobný návod o transformaci dat v rámci procesu ETL.
Společnosti zřídkakdy obdrží data v takové podobě, která je okamžitě použitelná pro jejich nástroje business intelligence (BI). Datové konektory a úložiště na vás obvykle chrlí syrová a neuspořádaná data, ze kterých nelze jednoduše vyvodit žádné smysluplné závěry.
Pro strukturování dat tak, aby vyhovovala vašim obchodním požadavkům, je nutný specializovaný proces, jako je transformace dat. Ten vám také pomůže odhalit obchodní příležitosti, které by jinak zůstaly skryté pod nánosy nepřesných dat.
V tomto článku se podrobně seznámíme s transformací dat od základů. Po jeho přečtení získáte potřebné znalosti k úspěšnému plánování a realizaci projektů transformace dat.
Co je transformace dat?
Transformace dat je v podstatě technická operace zpracování dat, při které je zachována podstata a obsah dat, ale je upraven jejich vzhled. Specialisté na data provádějí úpravy především v následujících oblastech:
- Struktura dat
- Formát dat
- Standardizace
- Uspořádání
- Slučování
- Čištění
Výsledkem jsou čistá data v uspořádaném formátu. Konečný formát a struktura závisí na nástroji BI, který vaše společnost využívá. Formátování se může lišit také mezi jednotlivými odděleními, protože různá oddělení, jako jsou účetnictví, finance, sklad, prodej atd., mají různé požadavky na strukturu vstupních dat.
Během úpravy dat specialisté také aplikují na data obchodní pravidla. Tato pravidla pomáhají analytikům extrahovat vzory ze zpracovaných dat a vedoucím týmů činit informovaná rozhodnutí.
Transformace dat je navíc fází, ve které můžete sloučit různé datové modely do jedné centralizované databáze. To vám umožní porovnávat produkty, služby, prodejní procesy, marketingové metody, zásoby, firemní výdaje a další.
Typy transformace dat
#1. Čištění dat
V rámci tohoto procesu se identifikují nesprávné, nepřesné, irelevantní nebo neúplné datové sady nebo jejich části. Následně jsou data upravena, nahrazena nebo odstraněna, aby se zvýšila jejich přesnost. Využívá se důkladná analýza, aby bylo možné výsledná data použít k vytvoření smysluplných poznatků.
#2. Deduplikace dat
Jakékoli duplicitní zadávání dat může vést ke zmatku a chybným výpočtům při analýze dat. Prostřednictvím deduplikace dat se extrahují všechny nadbytečné položky, čímž se datové sady zbaví duplicitních záznamů.
Tento postup šetří náklady, které by společnost musela vynaložit na ukládání a zpracování duplicitních dat. Zabraňuje také tomu, aby taková data ovlivňovala výkon a zpomalovala zpracování dotazů.
#3. Agregace dat
Agregace spočívá ve shromažďování, vyhledávání a prezentaci dat v zhuštěné podobě. Společnosti mohou tento typ transformace dat provádět, aby shromáždily data z několika zdrojů a sloučily je do jednoho pro účely analýzy.
Tento proces je velmi užitečný při strategickém rozhodování o produktech, provozu, marketingu a cenách.
#4. Integrace dat
Jak již název napovídá, tento typ transformace integruje data z různých zdrojů.
Protože kombinuje data z různých oddělení a nabízí jednotný pohled, může kdokoli z firmy přistupovat k datům a využívat je pro technologie strojového učení a analýzu business intelligence.
Navíc je považována za klíčovou součást procesu správy dat.
#5. Filtrování dat
V dnešní době se společnosti potýkají s obrovským objemem dat. Ne všechna data jsou však potřebná ve všech procesech. Z tohoto důvodu musí společnosti filtrovat datové soubory, aby získaly relevantnější data.
Filtrování odstraňuje nepodstatná, duplicitní nebo citlivá data a ponechává pouze to, co je potřeba. Tento postup umožňuje podnikům minimalizovat chyby v datech a vytvářet přesné zprávy a výsledky dotazů.
#6. Sumarizace dat
Jde o předložení srozumitelného shrnutí vygenerovaných dat. Pro žádný proces nejsou hrubá data vhodná. Mohou obsahovat chyby a mohou být v takovém formátu, kterému některé aplikace nerozumí.
Z těchto důvodů společnosti provádějí sumarizaci dat, aby vytvořily přehled syrových dat. Zjednodušuje to získání přehledu o trendech a vzorech dat z jejich souhrnné verze.
#7. Rozdělení dat
V rámci tohoto procesu se položky datové sady rozdělí do různých segmentů. Hlavním cílem dělení dat je vyvíjet, trénovat a testovat datové soubory pro křížovou validaci.
Kromě toho může tento proces chránit kritická a citlivá data před neoprávněným přístupem. Rozdělením mohou společnosti zašifrovat citlivá data a uložit je na jiný server.
#8. Ověření dat
Ověření dat, která již máte, je rovněž formou transformace dat. Tento proces zahrnuje křížovou kontrolu dat z hlediska jejich přesnosti, kvality a integrity. Než použijete datový soubor k dalšímu zpracování, je důležité se vyhnout problémům v pozdějších fázích ověření.
Jak provést transformaci dat?
Výběr metody
V závislosti na potřebách vaší firmy můžete použít kteroukoli z následujících metod transformace dat:
#1. On-Site ETL nástroje
Pokud potřebujete pravidelně zpracovávat velké datové sady a také požadujete přizpůsobený transformační proces, můžete se spolehnout na on-site ETL nástroje. Tyto nástroje běží na výkonných pracovních stanicích a dokážou rychle zpracovat velké objemy dat. Nicméně náklady na jejich pořízení jsou poměrně vysoké.
#2. Webové aplikace ETL založené na cloudu
Malé, střední a začínající firmy se většinou spoléhají na aplikace pro transformaci dat založené na cloudu, protože jsou cenově dostupnější. Tyto aplikace jsou vhodné, pokud připravujete data jednou týdně nebo měsíčně.
#3. Transformační skripty
Pokud pracujete na malém projektu s menšími datovými sadami, je vhodné pro transformaci dat použít starší systémy, jako jsou Python, Excel, SQL, VBA a makra.
Výběr technik pro transformaci datové sady
Nyní, když víte, jakou metodu zvolit, musíte se zamyslet nad technikami, které chcete použít. Můžete si vybrat některé nebo všechny z níže uvedených technik, v závislosti na syrových datech a konečném vzoru, který hledáte:
#1. Integrace dat
Zde integrujete data pro jeden prvek z různých zdrojů a vytvoříte souhrnnou tabulku. Příkladem je shromažďování zákaznických dat z účtů, faktur, prodeje, marketingu, sociálních sítí, od konkurence, z webových stránek, video platforem atd., a následné vytvoření tabulkové databáze.
#2. Třídění a filtrování dat
Odeslání nezpracovaných a nefiltrovaných dat do aplikace BI by bylo pouhým plýtváním časem a penězi. Místo toho musíte z datové sady odfiltrovat nepotřebná a nepodstatná data a odeslat pouze tu část, která obsahuje analyzovatelný obsah.
#3. Čištění dat
Specialisté na data také čistí syrová data, aby odstranili šum, poškozená data, irelevantní obsah, chybná data, překlepy a další problémy.
#4. Diskretizace datové sady
Zejména u spojitých dat musíte použít diskretizační techniku k přidání intervalů mezi velké kusy dat, aniž byste narušili jejich souvislý tok. Jakmile dáte spojitým datovým sadám kategorizovanou a konečnou strukturu, bude snazší analyzovat trendy nebo vypočítat dlouhodobé průměry.
#5. Generalizace dat
Jedná se o techniku převodu osobních datových sad na neosobní a obecná data, aby byly dodrženy předpisy o ochraně osobních údajů. Navíc tento proces také transformuje velké datové sady do snadno analyzovatelných formátů.
#6. Odstranění duplikátů
Duplikáty vás mohou stát více na poplatcích za datová úložiště a také zkreslit konečné vzory nebo poznatky. Váš tým proto musí pečlivě prohledat celou datovou sadu, zda neobsahuje duplikáty, kopie atd., a vyloučit je z transformované databáze.
#7. Vytváření nových atributů
V této fázi můžete zavést nová pole, záhlaví sloupců nebo atributy, aby byla vaše data přehlednější.
#8. Standardizace a normalizace
Nyní musíte normalizovat a standardizovat své datové sady v závislosti na preferované struktuře databáze, využití a modelech vizualizace dat. Standardizace zajišťuje, že stejná datová sada bude použitelná pro každé oddělení organizace.
#9. Vyhlazování dat
Vyhlazování je odstranění nesmyslných a zkreslených dat z velkého souboru dat. Prohledává také data, zda neobsahují nepřiměřené úpravy, které by mohly analytický tým odchýlit od očekávaných vzorů.
Kroky k transformované datové sadě
#1. Zjišťování dat
V tomto kroku pochopíte datovou sadu a její model a rozhodnete se, jaké změny jsou nezbytné. K nahlédnutí do databáze, souborů, tabulek atd. můžete využít nástroj pro profilování dat.
#2. Mapování transformace dat
V této fázi se rozhodujete o mnoha aspektech procesu transformace, jako například:
- Které prvky vyžadují kontrolu, úpravy, formátování, čištění a změny
- Jaké jsou důvody pro tyto transformace
- Jakým způsobem těchto změn dosáhnout
#3. Generování a spouštění kódů
Vaši specialisté na data napíší kódy transformace dat, aby se proces provedl automaticky. Mohou používat Python, SQL, VBA, PowerShell atd. Pokud používáte nástroj bez nutnosti kódování, musíte do něj nahrát syrová data a vyznačit požadované změny.
#4. Kontrola a načtení
Nyní musíte zkontrolovat výstupní soubor a ověřit, zda obsahuje příslušné změny. Poté můžete datovou sadu načíst do aplikace BI.
Výhody transformace dat
#1. Lepší organizace dat
Transformace dat znamená úpravu a kategorizaci dat pro oddělené ukládání a snadné vyhledávání. Jak lidé, tak aplikace mohou transformovaná data snadno používat, protože jsou lépe uspořádána.
#2. Vylepšená kvalita dat
Tento proces může také eliminovat problémy s kvalitou dat a snížit rizika spojená s nevalitními daty. Zmenšuje se tak pravděpodobnost nesprávné interpretace, nekonzistencí a chybějících dat. Vzhledem k tomu, že společnosti potřebují přesné informace pro dosažení úspěšných výsledků, je transformace zásadní pro klíčová rozhodnutí.
#3. Snazší správa dat
Transformace dat také zjednodušuje proces správy dat pro týmy. Organizace, které pracují s rostoucím objemem dat z mnoha zdrojů, tento proces nezbytně potřebují.
#4. Širší použití
Jednou z největších výhod transformace dat je, že umožňuje společnostem vytěžit ze svých dat maximum. Tento proces data standardizuje, aby byla lépe využitelná. Díky tomu mohou společnosti využívat stejnou datovou sadu pro více účelů.
Navíc může transformovaná data využívat více aplikací, protože každá z nich má specifické požadavky na formátování dat.
#5. Méně výpočetních potíží
Neorganizovaná data mohou vést k nesprávnému indexování, nulovým hodnotám, duplicitním záznamům atd. Transformací mohou společnosti standardizovat data a snížit pravděpodobnost výpočetních chyb, ke kterým by mohlo dojít při jejich zpracování.
#6. Rychlejší dotazy
Transformace dat zahrnuje třídění dat a jejich uspořádané ukládání ve skladu. To má za následek vysokou rychlost dotazování a optimalizované využití nástrojů BI.
#7. Snížená rizika
Používání nepřesných, neúplných a nekonzistentních dat komplikuje rozhodování a analýzu. Jakmile data projdou transformací, stanou se standardizovaná. Data vysoké kvality snižují riziko finančních ztrát a ztrát dobrého jména v důsledku nepřesného plánování.
#8. Upřesněná metadata
Vzhledem k tomu, že se podniky musí vypořádávat se stále větším množstvím dat, stává se pro ně správa metadat stále náročnější. Díky transformaci dat mohou přeskočit chaos v metadatech. Získají tak zdokonalená metadata, která pomohou spravovat, třídit, vyhledávat a využívat data.
DBT
DBT je pracovní postup pro transformaci dat. Může vám také pomoci centralizovat a modularizovat váš kód pro analýzu dat. Navíc získáte další nástroje pro správu dat, jako je verzování datových sad, spolupráce na transformovaných datech, testování datových modelů a dokumentování dotazů.
Qlik
Qlik minimalizuje složitost, náklady a čas spojený s přenosem velkých dat ze zdrojů do cílů, jako jsou aplikace BI, projekty ML a datové sklady. Využívá automatizaci a agilní metodiky k transformaci dat bez náročného ručního kódování ETL.
Domo
Domo nabízí rozhraní drag and drop pro transformaci databáze SQL a umožňuje snadné a automatické slučování dat. Kromě toho tento nástroj umožňuje snadnou dostupnost dat pro různé týmy, aby mohly analyzovat stejné soubory dat bez konfliktů.
EasyMorph
EasyMorph vás zbaví náročného procesu transformace dat pomocí starších systémů, jako jsou Excel, VBA, SQL a Python. Nabízí vizuální nástroj pro transformaci dat a automatizaci, pokud je to možné, pro specialisty na data, datové analytiky a finanční analytiky.
Závěrem
Transformace dat je zásadní proces, který může odkrýt obrovskou hodnotu ze stejných datových sad pro různá obchodní oddělení. Jedná se také o standardní fázi metod zpracování dat, jako je ETL pro aplikace BI na místě a ELT pro cloudová datová úložiště a datová jezera.
Vysoce kvalitní a standardizovaná data, která získáte po transformaci dat, hrají klíčovou roli při nastavování obchodních plánů, jako je marketing, prodej, vývoj produktů, úpravy cen, nové produkty a další.
Dále si můžete prohlédnout otevřené datové sady pro vaše projekty Data Science/ML.