Doriți să organizați, să îmbinați, să standardizați și să formatați seturi mari de date pentru a extrage informații de afaceri? Citiți acest ghid final despre transformarea datelor în procesul ETL.
Companiile obțin rareori date în formatul pe care instrumentele dvs. de business intelligence (BI) îl pot utiliza. De obicei, conectorii de date și depozitele vă bombardează cu date brute și neorganizate. Nu puteți extrage niciun model din astfel de date brute.
Aveți nevoie de un proces specializat, cum ar fi transformarea datelor, pentru a structura datele în funcție de nevoile dvs. de afaceri. De asemenea, dezvăluie oportunitățile de afaceri pe care seturile de date inexacte le ascund de vederea dumneavoastră.
În acest articol, vom discuta despre transformarea datelor de la zero. După citire, vei crește cunoștințele profesionale pe acest subiect și vei putea planifica și executa cu succes proiecte de transformare a datelor.
Cuprins
Ce este transformarea datelor?
În esență, transformarea datelor este o etapă tehnică a procesării datelor în care păstrați intactă esența și conținutul datelor și modificați aspectul acestora. În cea mai mare parte, oamenii de știință de date efectuează modificări în următorii parametri:
- Structură de date
- Format de date
- Standardizare
- Organizare
- Fuzionarea
- Curăţare
Rezultatul sunt date curate într-un format organizat. Acum, formatul și structura finală vor depinde de instrumentul BI pe care îl folosește afacerea dvs. De asemenea, formatarea poate varia de la departament la departament, deoarece diferitele secțiuni de afaceri, cum ar fi conturile, finanțele, inventarul, vânzările etc., au structuri diferite pentru datele de intrare.
În timpul acestei modificări de date, oamenii de știință din date aplică și regulile de afaceri datelor. Aceste reguli îi ajută pe analiștii de afaceri să extragă modele din datele procesate, iar echipa de conducere să ia decizii informate.
Mai mult, transformarea datelor este faza în care puteți îmbina diferite modele de date într-o singură bază de date centralizată. Vă ajută să faceți comparații între produse, servicii, procese de vânzare, metode de marketing, inventar, cheltuieli ale companiei și multe altele.
Tipuri de transformare a datelor
#1. Curățarea datelor
Prin acest proces, oamenii identifică seturi de date incorecte, inexacte, irelevante sau incomplete sau componentele acestora. Ulterior, datele pot fi modificate, înlocuite sau șterse pentru a crește acuratețea. Se bazează pe o analiză atentă, astfel încât datele rezultate să poată fi folosite pentru a genera o perspectivă semnificativă.
#2. Deduplicarea datelor
Orice intrare de date duplicat poate cauza confuzie și calcule greșite în procesul de extragere a datelor. Cu deduplicarea datelor, toate intrările redundante ale unui set de date sunt extrase, astfel încât seturile de date sunt libere pentru duplicari.
Acest proces economisește bani de care o companie ar fi avut nevoie pentru a stoca și procesa datele duplicate. De asemenea, împiedică astfel de date să afecteze performanța și să încetinească procesarea interogărilor.
#3. Agregarea datelor
Agregarea se referă la colectarea, căutarea și prezentarea datelor într-un format concis. Companiile pot efectua acest tip de transformare a datelor pentru a aduna din mai multe surse de date și a le uni într-una singură pentru analiza datelor.
Acest proces este extrem de util atunci când luați decizii strategice cu privire la produs, operațiuni, marketing și prețuri.
#4. Integrarea datelor
După cum sugerează și numele, acest tip de transformare a datelor integrează date din diferite surse.
Deoarece combină datele legate de diferite departamente și oferă o vizualizare unificată, oricine din companie poate accesa și utiliza datele pentru tehnologia ML și analiza business intelligence.
Mai mult, este considerat un element major al procesului de gestionare a datelor.
#5. Filtrarea datelor
În zilele noastre, companiile trebuie să facă față unui volum imens de date. Cu toate acestea, nu toate datele sunt necesare în toate procesele. Din acest motiv, companiile trebuie să filtreze seturile de date pentru a obține date rafinate.
Filtrarea ține la distanță orice date irelevante, duplicate sau sensibile și separă ceea ce aveți nevoie. Acest proces permite companiilor să minimizeze erorile de date și să genereze rapoarte precise și rezultate ale interogărilor.
#6. Rezumarea datelor
Înseamnă prezentarea unui rezumat cuprinzător al datelor generate. Pentru orice proces, datele brute nu sunt deloc potrivite. Poate conține erori și poate fi disponibil într-un format pe care anumite aplicații nu îl pot înțelege.
Din aceste motive, companiile efectuează rezumarea datelor pentru a genera un rezumat al datelor brute. Astfel, devine mai ușor să accesezi tendințele și tiparele datelor din versiunea rezumată.
#7. Divizarea datelor
În acest proces, intrările unui set de date sunt împărțite în diferite segmente. Scopul principal al împărțirii datelor este de a dezvolta, antrena și testa seturile de date pentru validare încrucișată.
În plus, acest proces poate proteja datele critice și delicate de accesul neautorizat. Prin împărțire, companiile pot cripta datele sensibile și le pot stoca pe un alt server.
#8. Data validarii
Validarea datelor pe care le aveți deja este, de asemenea, un fel de transformare a datelor. Acest proces implică verificarea încrucișată a datelor pentru acuratețea, calitatea și integritatea lor. Înainte de a dori să utilizați un set de date pentru prelucrare ulterioară, validarea acestuia este esențială pentru a evita problemele în ultimele etape.
Cum se efectuează transformarea datelor?
Alegerea unei metode
Puteți utiliza oricare dintre următoarele metode de transformare a datelor, în funcție de nevoile dvs. de afaceri:
#1. Instrumente ETL la fața locului
Dacă trebuie să gestionați seturi de date uriașe în mod regulat și, de asemenea, aveți nevoie de un proces de transformare personalizat, atunci vă puteți baza pe instrumentele ETL la fața locului. Acestea rulează pe stații de lucru robuste și pot procesa rapid seturi de date mai mari. Cu toate acestea, costul de proprietate este prea mare.
#2. Aplicații web ETL bazate pe cloud
Întreprinderile mici, mijlocii și startup se bazează în principal pe aplicații de transformare a datelor bazate pe cloud, deoarece acestea sunt accesibile. Astfel de aplicații sunt potrivite dacă pregătiți date o dată pe săptămână sau pe lună.
#3. Scripturi de transformare
Dacă lucrați la un proiect mic cu seturi de date relativ mai mici, atunci este bine să utilizați sisteme vechi precum Python, Excel, SQL, VBA și Macro pentru transformarea datelor.
Alegerea tehnicilor de transformare a unui set de date
Acum că știți ce metodă să alegeți, trebuie să luați în considerare tehnicile pe care doriți să le aplicați. Puteți alege câteva sau toate dintre cele de mai jos, în funcție de datele brute și de modelul final pe care îl căutați:
#1. Integrarea datelor
Aici, integrați datele pentru un element din surse diferite și formați un tabel rezumat. De exemplu, acumularea datelor clienților din conturi, facturi, vânzări, marketing, social media, concurenți, site-uri web, platforme de partajare video etc. și formarea unei baze de date tabelare.
#2. Sortarea și filtrarea datelor
Trimiterea datelor brute și nefiltrate către o aplicație BI va pierde doar timp și bani. În schimb, trebuie să filtrați gunoiul și datele irelevante din setul de date și să trimiteți doar o bucată de date care conține conținut analizabil.
#3. Curățarea datelor
Oamenii de știință de date curățează, de asemenea, datele brute pentru a elimina zgomotul, datele corupte, conținutul irelevant, datele eronate, greșelile de scriere și multe altele.
#4. Discretizarea setului de date
În special pentru datele continue, trebuie să utilizați tehnica de discretizare pentru a adăuga intervale între bucăți mari de date fără a modifica fluxul continuu. Odată ce oferiți o structură clasificată și finită seturilor de date continue, devine mai ușor să trasați tendințe sau să calculați medii pe termen lung.
#5. Generalizarea datelor
Este tehnica de conversie a seturilor de date personale în date impersonale și generale pentru a se conforma reglementărilor privind confidențialitatea datelor. În plus, acest proces transformă și seturi mari de date în formate ușor de analizat.
#6. Eliminarea duplicatelor
Duplicatele vă pot forța să plătiți mai mult ca taxe de depozitare a datelor și, de asemenea, să distorsioneze modelul sau perspectiva finală. Prin urmare, echipa dvs. trebuie să scaneze cu meticulozitate întregul set de date pentru duplicate, copii etc. și să le excludă din baza de date transformată.
#7. Crearea de noi atribute
În această etapă, puteți introduce noi câmpuri, anteturi de coloane sau atribute pentru a vă organiza datele mai mult.
#8. Standardizare și Normalizare
Acum, trebuie să normalizați și să standardizați seturile de date în funcție de structura preferată a bazei de date, de utilizare și de modelele de vizualizare a datelor. Standardizarea asigură că același set de date va fi utilizabil pentru fiecare departament al organizației.
#9. Netezirea datelor
Netezirea este eliminarea datelor fără sens și distorsionate dintr-un set de date mare. De asemenea, scanează datele pentru modificări neproporționate care ar putea abate echipa de analiză de la tiparul la care se așteaptă.
Pași către un set de date transformat
#1. Descoperirea datelor
În acest pas, înțelegeți setul de date și modelul acestuia și decideți ce modificări sunt necesare. Puteți folosi un instrument de profilare a datelor pentru a obține o perspectivă în baza de date, fișiere, foi de calcul etc.
#2. Maparea transformării datelor
În această fază, decideți multe lucruri despre procesul de transformare, iar acestea sunt:
- Ce elemente necesită revizuire, editare, formatare, curățare și modificare
- Care sunt motivele din spatele unor astfel de transformări
- Cum se realizează aceste schimbări
#3. Generarea și executarea codurilor
Oamenii de știință de date vor scrie coduri de transformare a datelor pentru a executa procesul automat. Ar putea folosi Python, SQL, VBA, PowerShell etc. Dacă utilizați orice instrument fără cod, trebuie să încărcați date brute în acel instrument și să indicați modificările dorite.
#4. Examinați și încărcați
Acum, trebuie să examinați fișierul de ieșire și să confirmați dacă există sau nu modificările corespunzătoare. Apoi, puteți încărca setul de date în aplicația dvs. BI.
Beneficiile transformării datelor
#1. O mai bună organizare a datelor
Transformarea datelor înseamnă modificarea și clasificarea datelor pentru stocare separată și descoperire ușoară. Deci, atât oamenii, cât și aplicațiile pot utiliza cu ușurință datele transformate, deoarece sunt organizate într-un mod mai bun.
#2. Calitatea datelor îmbunătățită
Acest proces poate elimina, de asemenea, problemele legate de calitatea datelor și poate reduce riscurile implicate de datele proaste. Acum, există mai puține posibilități de interpretare greșită, inconsecvențe și date lipsă. Întrucât companiile au nevoie de informații exacte pentru rezultate de succes, transformarea este crucială pentru luarea unei decizii majore.
#3. Gestionare mai ușoară a datelor
Transformarea datelor simplifică, de asemenea, procesul de gestionare a datelor pentru echipe. Organizațiile care se ocupă cu o cantitate tot mai mare de date din numeroase surse au nevoie de acest proces.
#4. Utilizare mai largă
Unul dintre cele mai mari beneficii ale transformării datelor este că permite companiilor să profite la maximum de datele lor. Procesul standardizează acele date pentru a le face mai utilizabile. Drept urmare, companiile pot folosi același set de date în mai multe scopuri.
În plus, mai multe aplicații pot folosi datele transformate, deoarece acestea au cerințe unice pentru formatarea datelor.
#5. Mai puține provocări de calcul
Datele neorganizate pot duce la indexări incorecte, valori nule, intrări duplicate etc. Prin transformare, companiile pot standardiza datele și pot reduce șansa erorilor de calcul pe care aplicațiile le pot face în timpul procesării datelor.
#6. Interogări mai rapide
Transformarea datelor înseamnă sortarea datelor și stocarea lor într-un mod organizat într-un depozit. Rezultă o viteză mare de interogare și o utilizare optimizată a instrumentelor BI.
#7. Riscuri reduse
Dacă utilizați date inexacte, incomplete și inconsistente, luarea deciziilor și analiza devin împiedicate. Odată ce datele trec prin transformare, acestea devin standardizate. Astfel, datele de înaltă calitate reduc șansa de a se confrunta cu pierderi financiare și de reputație din cauza unei planificări incorecte.
#8. Metadate rafinate
Pe măsură ce întreprinderile trebuie să se ocupe de tot mai multe date, gestionarea datelor devine o provocare pentru ele. Cu transformarea datelor, ei pot sări peste haosul din metadate. Acum, obțineți metadate rafinate care vă vor ajuta să gestionați, să sortați, să căutați și să vă folosiți datele.
DBT
DBT este un flux de lucru pentru transformarea datelor. De asemenea, vă poate ajuta să centralizați și să modulați codul dvs. de analiză a datelor. Ca să nu mai vorbim de faptul că aveți alte instrumente pentru gestionarea datelor, cum ar fi versiunea seturi de date, colaborarea la date transformate, testarea modelelor de date și documentarea interogărilor.
Qlik
Qlik minimizează complexitatea, costul și timpul transferului de date mari de la surse la destinații precum aplicații BI, proiecte ML și depozite de date. Utilizează automatizarea și metodologii agile pentru a transforma datele fără codificare manuală agitată a codurilor ETL.
Domo
Domo oferă interfață drag and drop pentru transformările bazei de date SQL și face ca fuzionarea datelor să fie ușoară și automată. Mai mult, instrumentul face datele disponibile cu ușurință pentru diferite echipe pentru a analiza aceleași seturi de date fără conflicte.
EasyMorph
EasyMorph vă scutește de procesul minuțios de transformare a datelor folosind sisteme vechi precum Excel, VBA, SQL și Python. Oferă un instrument vizual pentru a transforma datele și a automatiza atunci când este posibil pentru oamenii de știință de date, analiștii de date și analiștii financiari.
Cuvinte finale
Transformarea datelor este un proces crucial care poate dezvălui valoarea remarcabilă din aceleași seturi de date pentru diferite secțiuni de afaceri. Este, de asemenea, o etapă standard în metodele de procesare a datelor, cum ar fi ETL pentru aplicațiile BI la fața locului și ELT pentru depozitele de date și lacurile de date bazate pe cloud.
Datele de înaltă calitate și standardizate pe care le obțineți după transformarea datelor joacă un rol vital în stabilirea planurilor de afaceri precum marketing, vânzări, dezvoltare de produse, ajustări de preț, unități noi și multe altele.
Apoi, puteți verifica seturile de date deschise pentru proiectele dvs. Data Science/ML.