03/28/2024

5 cele mai bune instrumente de dispută a datelor pentru a vă formata datele pentru analiză

Există terabytes și petabytes de date în această epocă a internetului, cu o creștere exponențială în același timp. Dar cum consumăm aceste date și le traducem în informații utile pentru a îmbunătăți disponibilitatea serviciului?

Date valide, noi și ușor de înțeles sunt tot ce au nevoie companiile pentru modelele lor de descoperire a cunoștințelor.

Din acest motiv, companiile aplică analiza în multe moduri diferite pentru a descoperi date de calitate.

Dar de unde începe totul? Răspunsul este cearta de date.

Să începem!

Ce este conflictul de date?

Dezbaterea datelor este actul de curățare, structurare și transformare a datelor brute în formate care simplifică procesele de analiză a datelor. Dezbaterea datelor implică adesea lucrul cu seturi de date dezordonate și complexe care nu sunt pregătite pentru procesele pipeline de date. Conflictul de date mută datele brute într-o stare rafinată sau datele rafinate la o stare optimizată și la un nivel pregătit pentru producție.

Unele dintre sarcinile cunoscute în disputarea datelor includ:

  • Îmbinarea mai multor seturi de date într-un singur set mare de date pentru analiză.
  • Examinarea lipsurilor/lacunelor în date.
  • Eliminarea valorii aberante sau a anomaliilor din seturile de date.
  • Standardizarea intrărilor.

Depozitele mari de date implicate în procesele de disputare a datelor sunt de obicei dincolo de reglarea manuală, necesitând metode automate de pregătire a datelor pentru a produce date mai precise și de calitate.

Obiectivele disputei datelor

Pe lângă pregătirea datelor pentru analiză ca obiectiv mai mare, alte obiective includ:

  • Crearea de date valide și noi din date dezordonate pentru a stimula procesul decizional în afaceri.
  • Standardizarea datelor brute în formate pe care sistemele Big Data le pot ingera.
  • Reducerea timpului petrecut de analiștii de date la crearea modelelor de date prin prezentarea ordonată a datelor.
  • Crearea de consistență, completitudine, utilizare și securitate pentru orice set de date consumat sau stocat într-un depozit de date.

Abordări obișnuite ale disputelor de date

Descoperirea

Înainte ca inginerii de date să înceapă sarcinile de pregătire a datelor, trebuie să înțeleagă cum sunt stocate, dimensiunea, ce înregistrări sunt păstrate, formatele de codificare și alte atribute care descriu orice set de date.

Structurarea

Acest proces implică organizarea datelor pentru a lua formate ușor de utilizat. Seturile de date brute pot necesita structurarea modului în care apar coloanele, numărul de rânduri și reglarea altor atribute de date pentru a simplifica analiza.

  Cele mai bune laptopuri pentru editarea fotografiilor

Curatenie

Seturile de date structurate trebuie scăpate de erorile inerente și de orice poate modifica datele din interior. Curățarea implică astfel eliminarea mai multor intrări de celule cu date similare, ștergerea celulelor goale și a datelor aberante, standardizarea intrărilor, redenumirea atributelor confuze și multe altele.

Îmbogățitor

Odată ce datele au trecut de etapele de structurare și curățare, este necesar să se evalueze utilitatea datelor și să o amplifice cu valori din alte seturi de date lipsite pentru a oferi calitatea dorită a datelor.

Validarea

Procesul de validare implică aspecte de programare iterativă care pun în lumină calitatea datelor, consistența, gradul de utilizare și securitatea. Faza de validare asigură îndeplinirea tuturor sarcinilor de transformare și semnalează seturile de date ca fiind pregătite pentru fazele de analiză și modelare.

Prezentarea

După ce sunt trecute toate etapele, seturile de date disputate sunt prezentate/partajate în cadrul unei organizații pentru analiză. Documentația etapelor de pregătire și metadatele generate de-a lungul procesului de dispută sunt, de asemenea, partajate în această etapă.

Talend

Talend este o platformă unificată de gestionare a datelor învelită în 3 țesături de date pentru a oferi date fiabile și sănătoase. Talend prezintă Integrarea datelor, Aplicația și integrarea și Integritatea și guvernanța datelor. Dezbaterea datelor în Talend se face printr-un instrument de tip „point and click” bazat pe browser, care permite pregătirea datelor în lot, în vrac și live – crearea de profiluri a datelor, curățare și documentare.

Talend Data Fabric se ocupă de fiecare etapă a ciclului de viață a datelor, echilibrând cu atenție disponibilitatea datelor, gradul de utilizare, securitatea și integritatea fiecărei date de afaceri.

Ați fost vreodată îngrijorat de diversele dvs. surse de date? Abordarea unificată a Talend oferă o integrare rapidă a datelor din toate sursele dumneavoastră de date (baze de date, stocări în cloud și puncte finale API) – permițând transformarea și maparea tuturor datelor cu verificări de calitate fără întreruperi.

Integrarea datelor în Talend este activată prin instrumente de autoservire, cum ar fi conectori, care permit dezvoltatorilor să ingereze automat date din orice sursă și să clasifice în mod adecvat datele.

Caracteristicile Talend

Integrarea universală a datelor

Talend permite companiilor să dispute orice tip de date din surse variate de date – medii cloud sau on-prem.

Flexibil

Talend merge dincolo de furnizor sau platformă atunci când construiește conducte de date din datele tale integrate. Odată ce creați conducte de date din datele dvs. ingerate, Talend vă permite să rulați conductele oriunde.

Calitatea datelor

Cu capabilități de învățare automată, cum ar fi deduplicarea datelor, validarea și standardizarea, Talend curăță automat datele ingerate.

Suport pentru integrări de aplicații și API

După ce se obține semnificația datelor dvs. prin instrumentele de autoservire Talend, vă puteți partaja datele prin intermediul API-urilor ușor de utilizat. Punctele finale Talend API vă pot expune activele de date la platformele SaaS, JSON, AVRO și B2B prin instrumente avansate de mapare și transformare a datelor.

  Iată ce trebuie să faci

R

R este un limbaj de programare bine dezvoltat și eficient pentru a aborda analiza exploratorie a datelor pentru aplicații științifice și de afaceri.

Construit ca software gratuit pentru calcul statistic și grafică, R este atât un limbaj, cât și un mediu pentru dispute, modelare și vizualizare a datelor. Mediul R oferă o suită de pachete software, în timp ce limbajul R integrează o serie de tehnici statistice, de grupare, clasificare, analiză și grafice care ajută la manipularea datelor.

Caracteristicile lui R

Set bogat de pachete

Inginerii de date au peste 10.000 de pachete standardizate și extensii de selectat din Comprehensive R Archive Network (CRAN). Acest lucru simplifică disputele și analiza datelor.

Extrem de Puternic

Cu pachetele de calcul distribuite disponibile, R poate efectua manipulări complexe și simple (matematice și statistice) asupra obiectelor de date și seturi de date în câteva secunde.

Asistență pe mai multe platforme

R este independent de platformă, capabil să ruleze pe multe sisteme de operare. De asemenea, este compatibil cu alte limbaje de programare care ajută la manipularea sarcinilor grele din punct de vedere computațional.

Să înveți R este ușor.

Trifacta

Trifacta este un mediu cloud interactiv pentru profilarea datelor care sunt rulate pe modele de învățare automată și de analiză. Acest instrument de inginerie a datelor își propune să creeze date ușor de înțeles, indiferent de cât de dezordonate sau complexe sunt seturile de date. Utilizatorii pot elimina intrările duble și pot completa celulele goale din seturile de date prin deduplicare și transformări liniare.

Acest instrument de dispută a datelor are un ochi pentru valori aberante și date nevalide în orice set de date. Cu doar un clic și glisare, datele la îndemână sunt clasate și transformate în mod inteligent folosind sugestii bazate pe Machine Learning pentru a accelera pregătirea datelor.

Dezbaterea datelor în Trifacta se face prin profile vizuale convingătoare care pot găzdui personal non-tehnic și tehnic. Cu transformările vizualizate și inteligente, Trifacta se mândrește cu designul său pentru utilizatori.

Indiferent dacă ingerează date din marturi de date, depozite de date sau lacuri de date, utilizatorii sunt protejați de complexitatea pregătirii datelor.

Caracteristicile Trifacta

Integrari fără întreruperi în cloud

Acceptă sarcinile de pregătire în orice mediu cloud sau hibrid, pentru a permite dezvoltatorilor să ingereze seturi de date pentru dispute, indiferent unde locuiesc.

Date multiple Metode de standardizare

Trifacta wrangler are mai multe mecanisme pentru identificarea tiparelor în date și standardizarea rezultatelor. Inginerii de date pot alege standardizarea după model, în funcție de funcție sau amestec și potrivire.

Flux de lucru simplu

Trifacta organizează lucrări de pregătire a datelor sub formă de fluxuri. Un flux conține unul sau mai multe seturi de date plus rețetele asociate acestora (etași definiți care transformă datele).

Prin urmare, un flux reduce timpul petrecut de dezvoltatori atunci când importă, dispută, profilează și exportă date.

  8 Teren de joacă pentru a învăța dezvoltarea web

OpenRefine

OpenRefine este un instrument matur, open-source, pentru lucrul cu date dezordonate. Ca instrument de curățare a datelor, OpenRefine explorează seturile de date în câteva secunde în timp ce aplică transformări complexe de celule pentru a prezenta formatele de date dorite.

OpenRefine abordează disputele de date prin filtre și partiții pe seturi de date folosind expresii regulate. Folosind General Refine Expression Language încorporat, inginerii de date pot învăța și vizualiza datele folosind fațete, filtre și tehnici de sortare înainte de a efectua operațiuni avansate de date pentru extrageri de entități.

OpenRefine permite utilizatorilor să lucreze la date ca proiecte în care seturi de date din mai multe fișiere de computer, adrese URL web și baze de date pot fi extrase în astfel de proiecte cu posibilitatea de a rula local pe mașinile utilizatorilor.

Prin expresii, dezvoltatorii pot extinde curățarea și transformarea datelor la sarcini precum împărțirea/unirea celulelor cu valori multiple, personalizarea fațetelor și preluarea datelor în coloane folosind adrese URL externe.

Caracteristicile OpenRefine

Instrument multiplatform

OpenRefine este construit pentru a funcționa cu sistemele de operare Windows, Mac și Linux prin intermediul setărilor de instalare descărcabile.

Set bogat de API-uri

Dispune de API OpenRefine, API de extensie de date, API de reconciliere și alte API-uri care sprijină interacțiunea utilizatorilor cu datele.

Datameer

Datameer este un instrument de transformare a datelor SaaS 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 de discutare a datelor funcționează bine cu formatele standard de seturi de date, cum ar fi CSV și JSON, permițând inginerilor să importe date în formate variate pentru agregare.

Datameer oferă documentație de date asemănătoare unui catalog, profilare profundă a datelor și descoperire pentru a satisface toate nevoile de transformare a datelor. Instrumentul păstrează un profil vizual profund de date, care permite utilizatorilor să urmărească câmpurile și valorile nevalide, lipsă sau periferice și forma generală a datelor.

Funcționând pe un depozit de date scalabil, Datameer transformă datele pentru analize semnificative prin stive de date eficiente și funcții similare Excel.

Datameer prezintă o interfață de utilizator hibridă, de cod și fără cod pentru a găzdui echipe largi de analiză a datelor care pot construi conducte ETL complexe cu ușurință.

Caracteristicile Datameer

Medii de utilizatori multiple

Prezintă medii de transformare a datelor pentru mai multe persoane – cod redus, cod și hibrid, pentru a sprijini persoanele experimentate și non-tech.

Spații de lucru partajate

Datameer permite echipelor să refolosească și să colaboreze la modele pentru a accelera proiectele.

Documentație bogată de date

Datameer acceptă atât documentația de sistem, cât și documentația de date generată de utilizator prin metadate și descrieri în stil wiki, etichete și comentarii.

Cuvinte finale 👩‍🏫

Analiza datelor este un proces complex, care necesită ca datele să fie organizate în mod corespunzător pentru a trage concluzii semnificative și a face predicții. Instrumentele Data Wrangling vă ajută să formatați cantități mari de date brute pentru a vă ajuta să efectuați analize avansate. Alegeți cel mai bun instrument care se potrivește cerințelor dvs. și deveniți un profesionist Analytics!

S-ar putea sa iti placa:

Cele mai bune instrumente CSV pentru conversie, formatare și validare.

x