În era internetului, cantitățile de date ating terabyți și petabyți, crescând exponențial. Dar cum gestionăm aceste volume impresionante și le transformăm în informații valoroase pentru a îmbunătăți serviciile?
Companiile au nevoie de date corecte, actualizate și ușor de interpretat pentru a-și construi modelele de descoperire a cunoștințelor.
Din acest motiv, organizațiile utilizează analiza datelor în diverse moduri, căutând să obțină date de calitate superioară.
Însă, de unde începe totul? Răspunsul este pregătirea datelor, cunoscută și sub numele de „data wrangling”.
Să explorăm acest proces esențial!
Ce este pregătirea datelor?
Pregătirea datelor reprezintă procesul de curățare, structurare și transformare a datelor brute în formate care facilitează analiza. Aceasta implică adesea lucrul cu seturi de date complexe și dezorganizate, care nu sunt adecvate direct pentru procesele de analiză. Scopul este de a transforma datele brute într-o formă rafinată sau de a optimiza datele rafinate, pregătindu-le pentru utilizarea în producție.
Sarcinile tipice în pregătirea datelor includ:
- Combinarea mai multor seturi de date într-unul singur, mai amplu, pentru analiză.
- Identificarea și abordarea lipsurilor sau lacunelor din date.
- Eliminarea valorilor aberante sau a anomaliilor.
- Standardizarea formatelor de date.
Volumele mari de date implicate în procesele de pregătire depășesc adesea capacitatea de manipulare manuală, fiind necesare metode automate pentru a asigura acuratețea și calitatea datelor.
Obiectivele pregătirii datelor
Pe lângă pregătirea datelor pentru analiză, obiectivele specifice includ:
- Crearea de date valide și noi din date neordonate, care să contribuie la procesul decizional.
- Transformarea datelor brute în formate compatibile cu sistemele Big Data.
- Reducerea timpului alocat de analiști pentru crearea modelelor de date, prin prezentarea datelor într-o formă ordonată.
- Asigurarea coerenței, completitudinii, utilității și securității seturilor de date, stocate sau utilizate într-un depozit de date.
Abordări comune în pregătirea datelor
Descoperirea
Înainte de a începe procesul de pregătire, inginerii de date trebuie să înțeleagă modul în care datele sunt stocate, dimensiunea lor, înregistrările existente, formatele de codificare și alte caracteristici relevante.
Structurarea
Acest proces presupune organizarea datelor într-un format ușor de utilizat. Datele brute pot necesita ajustări ale coloanelor, rândurilor și a altor atribute, pentru a facilita analiza.
Curățarea
Seturile de date structurate trebuie corectate de erori și de orice element care ar putea afecta integritatea datelor. Curățarea implică eliminarea intrărilor dublate, a celulelor goale sau a anomaliilor, standardizarea formatelor și redenumirea atributelor neclare.
Îmbogățirea
După structurare și curățare, este importantă evaluarea utilității datelor și adăugarea de informații suplimentare din alte seturi de date, pentru a atinge calitatea dorită.
Validarea
Acest proces iterativ evaluează calitatea, coerența, utilitatea și securitatea datelor. Validarea confirmă finalizarea transformărilor și indică faptul că seturile de date sunt pregătite pentru analiză și modelare.
Prezentarea
După finalizarea etapelor de pregătire, seturile de date sunt prezentate sau distribuite în cadrul organizației pentru analiză. De asemenea, se partajează documentația procesului de pregătire și metadatele generate.
Talend
Talend este o platformă unificată de management al datelor, care oferă date fiabile și de calitate. Talend include integrarea datelor, integrarea aplicațiilor și integritatea și guvernanța datelor. Pregătirea datelor în Talend se realizează printr-un instrument intuitiv, bazat pe browser, care permite procesarea datelor în loturi, în timp real și crearea de profiluri, curățarea și documentarea.
Talend Data Fabric gestionează toate etapele ciclului de viață al datelor, echilibrând disponibilitatea, utilitatea, securitatea și integritatea fiecărei date.
Vă confruntați cu diverse surse de date? Abordarea unificată a Talend oferă o integrare rapidă din toate sursele (baze de date, stocări cloud și API-uri), permițând transformarea și maparea datelor cu verificări de calitate fără întreruperi.
Integrarea datelor în Talend se bazează pe instrumente de tip „self-service”, cum ar fi conectorii, care permit dezvoltatorilor să importe automat date din orice sursă și să le clasifice corespunzător.
Caracteristici Talend
Integrare universală a datelor
Talend permite companiilor să pregătească orice tip de date din surse variate, fie că sunt stocate în cloud sau on-premise.
Flexibilitate
Talend oferă flexibilitate în construirea de fluxuri de date din datele integrate, permițând rularea lor indiferent de platformă.
Calitatea datelor
Cu funcții de machine learning, cum ar fi deduplicarea, validarea și standardizarea, Talend curăță automat datele importate.
Suport pentru integrări de aplicații și API
După obținerea informațiilor esențiale, datele pot fi partajate prin API-uri ușor de utilizat. Punctele finale Talend API expun activele de date către platforme SaaS, JSON, AVRO și B2B prin instrumente avansate de mapare și transformare a datelor.
R
R este un limbaj de programare eficient și bine dezvoltat, potrivit pentru analiza exploratorie a datelor în aplicații științifice și comerciale.
Construit ca un software gratuit pentru calcul statistic și grafică, R este un limbaj și un mediu pentru pregătirea, modelarea și vizualizarea datelor. Mediul R oferă un set de pachete software, în timp ce limbajul R integrează diverse tehnici statistice, de grupare, clasificare, analiză și grafice pentru manipularea datelor.
Caracteristicile lui R
Set bogat de pachete
Inginerii de date au acces la peste 10.000 de pachete standardizate și extensii din rețeaua Comprehensive R Archive Network (CRAN), simplificând pregătirea și analiza datelor.
Puternic
Cu pachetele de calcul distribuit, R poate efectua operații complexe și simple (matematice și statistice) asupra datelor în câteva secunde.
Suport multi-platformă
R este independent de platformă și poate fi rulat pe diverse sisteme de operare, fiind compatibil cu alte limbaje de programare care ajută la gestionarea sarcinilor complexe.
Învățarea R este un proces accesibil.
Trifacta
Trifacta este un mediu cloud interactiv pentru profilarea datelor, bazat pe modele de învățare automată și analiză. Acest instrument își propune să facă datele ușor de înțeles, indiferent de complexitatea seturilor de date. Utilizatorii pot elimina dublurile și completa celulele goale prin transformări liniare și deduplicare.
Trifacta identifică valorile aberante și datele nevalide. Cu un simplu drag and drop, datele sunt sortate și transformate în mod inteligent, folosind sugestii bazate pe Machine Learning pentru a accelera pregătirea datelor.
Pregătirea datelor în Trifacta se face prin profiluri vizuale interactive, care pot fi utilizate atât de personalul tehnic, cât și de cel non-tehnic. Prin transformări vizualizate și inteligente, Trifacta se distinge prin design-ul său orientat spre utilizator.
Indiferent dacă datele provin din depozite, lacuri de date sau alte surse, utilizatorii sunt protejați de complexitatea procesului de pregătire a datelor.
Caracteristicile Trifacta
Integrări cloud fără întreruperi
Trifacta acceptă pregătirea datelor în orice mediu cloud sau hibrid, permițând dezvoltatorilor să importe seturi de date pentru prelucrare, indiferent de locația lor.
Multiple metode de standardizare a datelor
Trifacta are mecanisme pentru identificarea tiparelor în date și standardizarea rezultatelor. Inginerii de date pot alege standardizarea după model, funcție sau combinații ale acestora.
Flux de lucru simplificat
Trifacta organizează lucrările de pregătire a datelor sub formă de fluxuri, care conțin seturi de date și rețetele asociate (etape de transformare). Un flux reduce timpul petrecut de dezvoltatori la importul, prelucrarea, profilarea și exportul datelor.
OpenRefine
OpenRefine este un instrument matur, open-source, pentru lucrul cu date neordonate. Ca instrument de curățare a datelor, OpenRefine explorează seturile de date rapid și aplică transformări complexe pentru a obține formatele dorite.
OpenRefine gestionează pregătirea datelor prin filtre și partiții pe seturi de date, folosind expresii regulate. Cu ajutorul limbajului General Refine Expression încorporat, inginerii de date pot învăța și vizualiza datele folosind fațete, filtre și tehnici de sortare, înainte de a efectua operații avansate pentru extrageri de entități.
OpenRefine permite utilizatorilor să lucreze cu datele ca proiecte, importând seturi de date din diverse fișiere, adrese URL și baze de date, cu posibilitatea de a rula local pe mașinile utilizatorilor.
Prin expresii, dezvoltatorii pot extinde curățarea și transformarea datelor la sarcini complexe, cum ar fi împărțirea/unirea celulelor cu valori multiple, personalizarea fațetelor și extragerea datelor în coloane folosind adrese URL externe.
Caracteristicile OpenRefine
Instrument multiplatformă
OpenRefine este compatibil cu sistemele de operare Windows, Mac și Linux, prin intermediul setărilor de instalare descărcabile.
Set bogat de API-uri
OpenRefine oferă API-uri pentru interacțiunea utilizatorilor cu datele, inclusiv API OpenRefine, API de extensie de date, API de reconciliere și altele.
Datameer
Datameer este un instrument SaaS de transformare a datelor, creat pentru a simplifica colectarea și integrarea datelor prin procese de inginerie software. Datameer permite extragerea, transformarea și încărcarea seturilor de date în depozite de date cloud, cum ar fi Snowflake.
Acest instrument funcționează bine cu formate standard, cum ar fi CSV și JSON, permițând inginerilor să importe date în diverse formate pentru agregare.
Datameer oferă documentație de date, profilare profundă și descoperire, pentru a satisface toate nevoile de transformare. Instrumentul menține un profil vizual detaliat al datelor, permițând utilizatorilor să urmărească câmpurile, valorile nevalide, lipsă sau marginale și forma generală a datelor.
Funcționând pe un depozit de date scalabil, Datameer transformă datele pentru analize relevante, folosind funcții eficiente, similare cu Excel.
Datameer are o interfață de utilizator hibridă, cu și fără cod, care permite echipelor mari de analiză a datelor să construiască fluxuri ETL complexe cu ușurință.
Caracteristicile Datameer
Medii multiple pentru utilizatori
Datameer oferă medii de transformare a datelor pentru mai mulți utilizatori (cu cod redus, cu cod și hibrid), pentru a sprijini atât utilizatorii experimentați, cât și pe cei non-tehnici.
Spații de lucru partajate
Datameer permite echipelor să refolosească și să colaboreze la modele, pentru a accelera proiectele.
Documentație bogată a datelor
Datameer suportă atât documentația de sistem, cât și cea generată de utilizatori, prin metadate, descrieri în stil wiki, etichete și comentarii.
Concluzii 👩🏫
Analiza datelor este un proces complex, care necesită organizarea corectă a datelor pentru a extrage concluzii semnificative și a face predicții. Instrumentele de pregătire a datelor vă ajută să formatați volume mari de date brute, facilitând analiza avansată. Alegeți instrumentul care se potrivește cerințelor dumneavoastră și deveniți un profesionist în analiza datelor!
S-ar putea să vă placă și:
Cele mai bune instrumente CSV pentru conversie, formatare și validare.