Chcete organizovat, slučovat, standardizovat a formátovat velké datové sady, abyste získali business intelligence? Přečtěte si tohoto dokonalého průvodce transformací dat v procesu ETL.
Společnosti jen zřídka získávají data ve formátu, který mohou využívat vaše nástroje business intelligence (BI). Datové konektory a úložiště vás obvykle bombardují nezpracovanými a neuspořádanými daty. Z takto nezpracovaných dat nemůžete extrahovat žádný vzor.
Potřebujete specializovaný proces, jako je transformace dat, abyste strukturovali data tak, aby odpovídala vašim obchodním potřebám. Odhaluje také obchodní příležitosti, které vám nepřesné datové sady skrývají.
V tomto článku probereme transformaci dat od základu. Po přečtení získáte odborné znalosti na toto téma a budete moci úspěšně plánovat a realizovat projekty transformace dat.
Table of Contents
Co je transformace dat?
Transformace dat je v podstatě technický krok zpracování dat, kdy zachováváte podstatu a obsah dat nedotčený a upravujete jejich vzhled. Datoví vědci většinou provádějí úpravy v následujících parametrech:
- Datová struktura
- Formát dat
- Standardizace
- Organizace
- Sloučení
- Očista
Výsledkem jsou čistá data v uspořádaném formátu. Nyní bude konečný formát a struktura záviset na nástroji BI, který vaše firma používá. Také formátování se může lišit oddělení od oddělení, protože různé obchodní sekce, jako jsou účty, finance, inventář, prodej atd., mají různé struktury pro vstupní data.
Během této úpravy dat datoví vědci také aplikují na data obchodní pravidla. Tato pravidla pomáhají obchodním analytikům extrahovat vzory ze zpracovaných dat a vedoucímu týmu činit informovaná rozhodnutí.
Transformace dat je navíc fází, ve které můžete sloučit různé datové modely do jedné centralizované databáze. Pomáhá vám porovnávat produkty, služby, prodejní procesy, marketingové metody, zásoby, firemní výdaje a další.
Typy transformace dat
#1. Čištění dat
Prostřednictvím tohoto procesu lidé identifikují nesprávné, nepřesné, irelevantní nebo neúplné datové sady nebo jejich součásti. Poté lze data upravit, nahradit nebo odstranit pro zvýšení přesnosti. Spoléhá na pečlivou analýzu, aby výsledná data mohla být použita k vytvoření smysluplného náhledu.
#2. Deduplikace dat
Jakékoli duplicitní zadávání dat může způsobit zmatek a chybné výpočty v procesu dolování dat. S deduplikací dat jsou extrahovány všechny nadbytečné položky datové sady, takže datové sady jsou volné pro duplikace.
Tento proces šetří peníze, které by společnost mohla potřebovat k ukládání a zpracování duplicitních dat. Zabraňuje také tomu, aby taková data ovlivňovala výkon a zpomalovala zpracování dotazů.
#3. Agregace dat
Agregace se týká shromažďování, vyhledávání a prezentace dat ve stručném formátu. Společnosti mohou provádět tento typ transformace dat, aby shromáždily z více zdrojů dat a spojily je do jednoho pro analýzu dat.
Tento proces je velmi užitečný při strategickém rozhodování o produktu, operacích, marketingu a cenách.
#4. Integrace dat
Jak název napovídá, tento typ transformace dat integruje data z různých zdrojů.
Vzhledem k tomu, že kombinuje data týkající se různých oddělení a poskytuje jednotný pohled, může kdokoli ze společnosti přistupovat a používat data pro technologii ML a analýzu business intelligence.
Navíc je považován za hlavní prvek procesu správy dat.
#5. Filtrování dat
V dnešní době se společnosti musí vypořádat s obrovským objemem dat. Ne všechna data jsou však vyžadována ve všech procesech. Z tohoto důvodu musí společnosti filtrovat soubory dat, aby získaly přesnější data.
Filtrování udržuje všechna nepodstatná, duplicitní nebo citlivá data pryč a odděluje to, co potřebujete. Tento proces umožňuje podnikům minimalizovat chyby v datech a vytvářet přesné zprávy a výsledky dotazů.
#6. Sumarizace dat
Znamená to předložit ucelený souhrn generovaných dat. Pro žádný proces nejsou hrubá data vůbec vhodná. Může obsahovat chyby a může být k dispozici ve formátu, kterému některé aplikace nerozumí.
Z těchto důvodů společnosti provádějí sumarizaci dat, aby vytvořily souhrn nezpracovaných dat. Je tak snazší získat přístup k trendům a vzorcům dat z jejich souhrnné verze.
#7. Rozdělení dat
V tomto procesu jsou položky datové sady rozděleny do různých segmentů. Hlavním účelem dělení dat je vývoj, trénování a testování souborů dat pro křížovou validaci.
Kromě toho může tento proces chránit kritická a choulostivá data před neoprávněným přístupem. Rozdělením mohou společnosti zašifrovat citlivá data a uložit je na jiný server.
#8. Ověření dat
Ověřování dat, která již máte, je také druhem transformace dat. Tento proces zahrnuje křížovou kontrolu dat z hlediska jejich přesnosti, kvality a integrity. Než budete chtít použít soubor dat k dalšímu zpracování, je důležité, abyste se vyhnuli 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 potřebujete transformační proces na míru, pak se můžete spolehnout na on-site ETL nástroje. Běží na robustních pracovních stanicích a dokážou rychle zpracovat větší soubory dat. Náklady na vlastnictví jsou však příliš vysoké.
#2. Webové aplikace ETL založené na cloudu
Malé, střední a začínající podniky spoléhají hlavně na aplikace pro transformaci dat založené na cloudu, protože jsou cenově dostupné. Takové aplikace jsou vhodné, pokud připravujete data jednou týdně nebo měsíčně.
#3. Transformační skripty
Pokud pracujete na malém projektu s relativně menšími datovými sadami, pak je dobré pro transformaci dat použít starší systémy jako Python, Excel, SQL, VBA a makra.
Výběr technik pro transformaci datové sady
Nyní, když víte, kterou metodu zvolit, musíte zvážit techniky, které chcete použít. Můžete si vybrat několik nebo všechny z níže uvedených v závislosti na nezpracovaných datech a konečném vzoru, který hledáte:
#1. Integrace dat
Zde integrujete data pro jeden prvek z různých zdrojů a vytvoříte souhrnnou tabulku. Například shromažďování zákaznických dat z účtů, faktur, prodeje, marketingu, sociálních médií, konkurentů, webových stránek, platforem pro sdílení videa atd. a vytváření tabulkové databáze.
#2. Třídění a filtrování dat
Odesílání nezpracovaných a nefiltrovaných dat do aplikace BI bude jen plýtvat časem a penězi. Místo toho musíte z datové sady odfiltrovat odpadky a nepodstatná data a odeslat pouze část dat, která obsahuje analyzovatelný obsah.
#3. Čištění dat
Datoví vědci také drhnou nezpracovaná data, aby odstranili šum, poškozená data, irelevantní obsah, chybná data, překlepy a další.
#4. Diskretizace datové sady
Zejména pro spojitá data musíte použít diskretizační techniku k přidání intervalů mezi velké kusy dat, aniž byste změnili jejich souvislý tok. Jakmile dáte spojitým datovým sadám kategorizovanou a konečnou strukturu, bude snazší kreslit trendy nebo vypočítat dlouhodobé průměry.
#5. Generalizace dat
Je to technika převodu osobních datových sad na neosobní a obecná data, aby byla dodržena nařízení o ochraně osobních údajů. Kromě toho tento proces také transformuje velké datové sady do snadno analyzovatelných formátů.
#6. Odstranění duplikátů
Duplikáty vás mohou donutit platit více jako poplatky za datové sklady a také zkreslit konečný vzorec nebo náhled. 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, použití a modelech vizualizace dat. Standardizace zajišťuje, že stejná datová sada bude použitelná pro každé oddělení organizace.
#9. Vyhlazování dat
Smoothing je odstranění nesmyslných a zkreslených dat z velkého souboru dat. Také skenuje data, zda neobsahují nepřiměřené úpravy, které by mohly odchýlit analytický tým od očekávaného vzoru.
Kroky k transformované datové sadě
#1. Zjišťování dat
V tomto kroku porozumíte datové sadě a jejímu modelu a rozhodnete se, které změny jsou nutné. K nahlédnutí do databáze, souborů, tabulek atd. můžete použít nástroj pro profilování dat.
#2. Mapování transformace dat
V této fázi rozhodujete o mnoha věcech o procesu transformace, a to jsou:
- Které prvky vyžadují kontrolu, úpravy, formátování, čištění a změny
- Jaké jsou důvody takových transformací
- Jak těchto změn dosáhnout
#3. Generování a spouštění kódů
Vaši datoví vědci napíší kódy transformace dat, aby proces provedli automaticky. Mohou používat Python, SQL, VBA, PowerShell atd. Pokud používáte jakýkoli nástroj bez kódu, musíte do tohoto nástroje nahrát nezpracovaná data a označit požadované změny.
#4. Kontrola a načtení
Nyní musíte zkontrolovat výstupní soubor a potvrdit, zda jsou tam 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 samostatné ukládání a snadnou zjišťování. Lidé i aplikace tedy mohou transformovaná data snadno používat, protože jsou lépe organizována.
#2. Vylepšená kvalita dat
Tento proces může také eliminovat problémy s kvalitou dat a snížit rizika spojená se špatnými daty. Nyní existuje méně možností pro nesprávnou interpretaci, nekonzistence a chybějící data. Vzhledem k tomu, že společnosti potřebují přesné informace pro úspěšné výsledky, je transformace zásadní pro přijetí zásadního rozhodnutí.
#3. Snazší správa dat
Transformace dat také zjednodušuje proces správy dat pro týmy. Organizace, které pracují s rostoucím množstvím dat z mnoha zdrojů, tento proces potřebují.
#4. Širší použití
Jednou z největších výhod transformace dat je, že umožňuje společnostem vytěžit ze svých dat maximum. Proces tato data standardizuje, aby byla lépe použitelná. V důsledku toho mohou společnosti používat stejnou sadu dat pro více účelů.
Navíc může transformovaná data používat více aplikací, protože tyto mají jedinečné požadavky na formátování dat.
#5. Méně výpočetních výzev
Neorganizovaná data mohou vést k nesprávnému indexování, hodnotám null, duplicitním záznamům atd. Transformací mohou společnosti standardizovat data a snížit pravděpodobnost výpočetních chyb, kterých se aplikace mohou dopustit při zpracování dat.
#6. Rychlejší dotazy
Transformace dat znamená třídění dat a jejich uspořádané uložení ve skladu. Výsledkem je vysoká rychlost dotazování a optimalizované využití nástrojů BI.
#7. Snížená rizika
Používáte-li nepřesná, neúplná a nekonzistentní data, ztěžuje se rozhodování a analýza. Jakmile data projdou transformací, stanou se standardizovanými. Vysoce kvalitní data tak snižují šanci čelit finančním a reputačním ztrátám v důsledku nepřesného plánování.
#8. Upřesněná metadata
S tím, jak se podniky musí vypořádat se stále větším množstvím dat, stává se pro ně správa dat výzvou. Díky transformaci dat mohou přeskočit chaos v metadatech. Nyní získáte vylepšená metadata, která vám pomohou spravovat, třídit, vyhledávat a používat vaše data.
DBT
DBT je pracovní postup pro transformaci dat. Může vám také pomoci centralizovat a modularizovat váš kód pro analýzu dat. Nemluvě o tom, že 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 přenosu velkých dat ze zdrojů do cílů, jako jsou aplikace BI, projekty ML a datové sklady. Využívá automatizaci a agilní metodiky k transformaci dat bez hektického ručního kódování ETL kódů.
Domo
Domo nabízí rozhraní drag and drop pro transformace databáze SQL a umožňuje snadné a automatické slučování dat. Kromě toho nástroj umožňuje snadnou dostupnost dat pro různé týmy, aby mohly bez konfliktu analyzovat stejné soubory dat.
EasyMorph
EasyMorph vás zbaví náročného procesu transformace dat pomocí starších systémů jako Excel, VBA, SQL a Python. Nabízí vizuální nástroj pro transformaci dat a automatizaci, pokud je to možné, pro datové vědce, datové analytiky a finanční analytiky.
Závěrečná slova
Transformace dat je zásadní proces, který může odkrýt vynikající hodnotu ze stejných sad dat pro různé obchodní sekce. Jedná se také o standardní fázi metod zpracování dat, jako je ETL pro aplikace BI na místě a ELT pro cloudové datové sklady a datová jezera.
Vysoce kvalitní a standardizovaná data, která získáte po transformaci dat, hrají zásadní roli při nastavování obchodních plánů, jako je marketing, prodej, vývoj produktů, úpravy cen, nové jednotky a další.
Dále si můžete prohlédnout otevřené datové sady pro vaše projekty Data Science/ML.