W dobie internetu gromadzone są ogromne ilości danych, sięgające terabajtów i petabajtów, a ich objętość stale rośnie. Jak jednak wykorzystujemy te dane i przekształcamy je w użyteczne informacje, które ułatwiają dostęp do usług?
Dla firm kluczowe są dokładne, innowacyjne i łatwe do zrozumienia dane, które stanowią fundament dla modeli odkrywania wiedzy.
Właśnie dlatego przedsiębiorstwa stosują różnorodne metody analizy, aby wyselekcjonować dane o wysokiej wartości.
Ale od czego się to wszystko zaczyna? Odpowiedzią jest proces transformacji danych.
Zacznijmy więc!
Czym jest transformacja danych?
Transformacja danych to proces porządkowania, strukturyzowania i przekształcania surowych danych w formaty, które ułatwiają analizę. Często wiąże się to z pracą na nieuporządkowanych i złożonych zbiorach danych, które nie są od razu gotowe do dalszego przetwarzania. W efekcie transformacji surowe dane są doprowadzane do stanu ulepszonego lub udoskonalone dane są optymalizowane i przygotowywane do wdrożenia.
Typowe zadania w procesie transformacji danych obejmują:
- Łączenie wielu zbiorów danych w jeden, duży zbiór do analizy.
- Identyfikowanie braków i luk w danych.
- Usuwanie wartości odstających i anomalii w zbiorach danych.
- Ujednolicanie formatu danych wejściowych.
W przypadku dużych magazynów danych procesy przetwarzania zazwyczaj wykraczają poza możliwości ręcznej obróbki. W związku z tym konieczne jest zastosowanie zautomatyzowanych metod przygotowywania danych, co pozwala uzyskać dokładniejsze i bardziej wartościowe informacje.
Cele transformacji danych
Oprócz przygotowania danych do analizy, do innych celów transformacji danych należą:
- Przekształcanie nieuporządkowanych danych w formę przydatną do podejmowania decyzji w firmach.
- Ujednolicanie surowych danych do formatów akceptowanych przez systemy Big Data.
- Oszczędność czasu analityków danych poprzez udostępnianie im uporządkowanych danych gotowych do modelowania.
- Zapewnienie spójności, kompletności, użyteczności i bezpieczeństwa danych przechowywanych w hurtowni danych.
Standardowe podejścia do transformacji danych
Odkrywanie
Zanim specjaliści od danych przystąpią do przygotowania danych, muszą dokładnie poznać ich charakterystykę. Należy sprawdzić, jak dane są przechowywane, jaka jest ich objętość, jakie rekordy zawierają, jak są kodowane i jakie inne atrybuty je opisują.
Strukturyzacja
Ten proces polega na organizacji danych w formaty łatwe do wykorzystania. Surowe zestawy danych mogą wymagać uporządkowania kolumn, wierszy oraz innych atrybutów, aby uprościć proces analizy.
Czyszczenie
Ustrukturyzowane zbiory danych należy oczyścić z błędów i wszelkich elementów, które mogą je zniekształcić. Czyszczenie obejmuje usuwanie zduplikowanych wpisów, pustych komórek, wartości odstających, ujednolicanie formatu danych wejściowych oraz zmianę nazw mylących atrybutów.
Wzbogacanie
Po etapie strukturyzacji i czyszczenia należy ocenić użyteczność danych i, w razie potrzeby, uzupełnić je o wartości z innych zbiorów, aby uzyskać pożądaną jakość.
Walidacja
Proces walidacji polega na iteracyjnym testowaniu, które ma na celu weryfikację jakości, spójności, użyteczności i bezpieczeństwa danych. Na tym etapie upewniamy się, że wszystkie zadania transformacji zostały wykonane prawidłowo, a zestawy danych są gotowe do analizy i modelowania.
Prezentacja
Po zakończeniu wszystkich etapów, uporządkowane zestawy danych są udostępniane w organizacji do analizy. Na tym etapie dostarczana jest również dokumentacja etapów przygotowania danych oraz metadane wygenerowane w trakcie procesu.
Talend
Talend to platforma do zarządzania danymi, która łączy dane z różnych źródeł, zapewniając ich niezawodność i poprawność. Talend oferuje integrację danych, aplikacji oraz kompleksowe zarządzanie danymi. Przetwarzanie danych odbywa się za pomocą intuicyjnego narzędzia opartego na przeglądarce, umożliwiającego wsadowe, zbiorcze i bieżące przygotowywanie danych, w tym profilowanie, czyszczenie i dokumentowanie.
Platforma Talend wspomaga każdy etap cyklu życia danych, dbając o równowagę między dostępnością, użytecznością, bezpieczeństwem i integralnością wszystkich informacji biznesowych.
Czy kiedykolwiek martwiłeś się o różnorodność źródeł danych? Ujednolicone podejście Talend zapewnia szybką integrację danych z różnych miejsc (baz danych, chmur, API), umożliwiając transformację i mapowanie danych z kontrolą jakości.
Integracja danych w Talend jest możliwa dzięki samoobsługowym narzędziom, takim jak konektory, które pozwalają programistom na automatyczne pobieranie danych z dowolnego źródła i ich odpowiednie kategoryzowanie.
Funkcje Talendu
Uniwersalna integracja danych
Talend pozwala firmom na agregowanie danych z różnych źródeł, niezależnie od tego, czy znajdują się one w chmurze, czy w infrastrukturze lokalnej.
Elastyczność
Talend umożliwia budowanie potoków danych niezależnie od dostawcy czy platformy. Po utworzeniu potoków danych, można je uruchamiać w dowolnym miejscu.
Jakość danych
Dzięki funkcjom uczenia maszynowego, takim jak deduplikacja, walidacja i standaryzacja danych, Talend automatycznie czyści przetworzone dane.
Obsługa integracji aplikacji i API
Po nadaniu znaczenia danym za pomocą samoobsługowych narzędzi, można je udostępniać za pomocą przyjaznych interfejsów API. Punkty końcowe API w Talend mogą udostępniać zasoby danych na platformach SaaS, JSON, AVRO i B2B dzięki zaawansowanym narzędziom do mapowania i transformacji.
R
R to zaawansowany język programowania służący do eksploracyjnej analizy danych w nauce i biznesie.
R jest darmowym oprogramowaniem do obliczeń statystycznych i tworzenia wykresów. Jest zarówno językiem, jak i środowiskiem do transformacji danych, modelowania i wizualizacji. Środowisko R oferuje pakiety oprogramowania, a język R integruje techniki statystyczne, klastrowania, klasyfikacji, analizy i grafiki, które wspierają manipulację danymi.
Funkcje R
Bogaty zestaw pakietów
Specjaliści od danych mają dostęp do ponad 10 000 standardowych pakietów i rozszerzeń z CRAN (Comprehensive R Archive Network), co znacznie ułatwia transformację i analizę danych.
Wydajność
Dzięki dostępnym pakietom obliczeniowym R potrafi wykonywać złożone i proste operacje (matematyczne i statystyczne) na obiektach danych i zestawach danych w krótkim czasie.
Obsługa wielu platform
R działa na różnych systemach operacyjnych i jest kompatybilny z innymi językami programowania, co ułatwia wykonywanie złożonych obliczeń.
Nauka R jest stosunkowo prosta.
Trifacta
Trifacta to interaktywne środowisko chmurowe do profilowania danych, wykorzystujące uczenie maszynowe i analizę. To narzędzie do inżynierii danych ma na celu tworzenie zrozumiałych danych, niezależnie od tego, jak nieuporządkowane lub złożone są zestawy danych. Użytkownicy mogą usuwać zduplikowane wpisy i wypełniać puste komórki za pomocą deduplikacji i transformacji liniowych.
To narzędzie do zbierania danych identyfikuje wartości odstające i nieprawidłowe dane w każdym zbiorze. Za pomocą kilku kliknięć i przeciągnięć dane są klasyfikowane i przekształcane za pomocą sugestii opartych na uczeniu maszynowym, co przyspiesza przygotowanie danych.
Transformacja danych w Trifacta odbywa się za pomocą wizualnych profili, które są zrozumiałe zarówno dla specjalistów technicznych, jak i nietechnicznych. Dzięki wizualizacji i inteligentnym przekształceniom Trifacta szczyci się projektem przyjaznym użytkownikom.
Niezależnie od tego, czy dane pochodzą z baz danych, hurtowni danych, czy jezior danych, użytkownicy nie muszą martwić się o złożoność przygotowania danych.
Funkcje Trifacta
Integracja z chmurą
Narzędzie obsługuje procesy przygotowywania danych w dowolnym środowisku chmurowym lub hybrydowym, umożliwiając programistom pozyskiwanie danych do transformacji, niezależnie od miejsca ich przechowywania.
Różne metody standaryzacji danych
Trifacta oferuje kilka mechanizmów identyfikacji wzorców w danych i standaryzacji danych wyjściowych. Specjaliści od danych mogą wybrać standaryzację na podstawie wzorca, funkcji lub kombinacji obu tych metod.
Prosty przepływ pracy
Trifacta organizuje pracę związaną z przygotowaniem danych w formie przepływów. Przepływ zawiera co najmniej jeden zestaw danych oraz powiązane z nim przepisy (kroki transformacji danych).
Dzięki temu przepływowi programiści spędzają mniej czasu na importowaniu, transformacji, profilowaniu i eksportowaniu danych.
OpenRefine
OpenRefine to dojrzałe narzędzie o otwartym kodzie źródłowym do pracy z nieuporządkowanymi danymi. Jako narzędzie do czyszczenia danych, OpenRefine analizuje zestawy danych w kilka sekund, stosując złożone transformacje komórek, aby uzyskać pożądane formaty danych.
OpenRefine przetwarza dane za pomocą filtrów i podziałów w zbiorach danych, wykorzystując wyrażenia regularne. Za pomocą języka General Refine Expression specjaliści od danych mogą badać i wyświetlać dane za pomocą aspektów, filtrów i technik sortowania, a następnie przeprowadzać zaawansowane operacje w celu wyodrębnienia interesujących informacji.
OpenRefine umożliwia użytkownikom pracę nad danymi jako projektami. Zbiory danych z wielu plików komputerowych, adresów URL i baz danych można importować do projektów uruchamianych lokalnie na komputerach użytkowników.
Za pomocą wyrażeń programiści mogą rozszerzyć czyszczenie i transformację danych o zadania takie jak dzielenie/łączenie komórek wielowartościowych, dostosowywanie aspektów oraz pobieranie danych do kolumn z zewnętrznych adresów URL.
Funkcje OpenRefine
Wieloplatformowość
OpenRefine działa w systemach Windows, Mac i Linux za pomocą pobieranych instalatorów.
Bogaty zestaw API
Narzędzie oferuje API OpenRefine, API rozszerzenia danych, API uzgadniania oraz inne API, które wspierają interakcję użytkowników z danymi.
Datameer
Datameer to narzędzie SaaS do transformacji danych, którego celem jest uproszczenie eksploracji i integracji danych poprzez procesy inżynierii oprogramowania. Datameer umożliwia ekstrakcję, transformację i ładowanie zestawów danych do hurtowni danych w chmurze, takich jak Snowflake.
To narzędzie do zarządzania danymi obsługuje standardowe formaty, takie jak CSV i JSON, umożliwiając import danych z różnych źródeł.
Datameer oferuje funkcje dokumentacji danych, zaawansowane profilowanie i wykrywanie, aby zaspokoić wszystkie potrzeby transformacji danych. Narzędzie prezentuje profil danych wizualnych, który umożliwia użytkownikom śledzenie nieprawidłowych, brakujących lub odstających pól i wartości oraz ogólny kształt danych.
Dzięki wykorzystaniu skalowalnych hurtowni danych Datameer przekształca dane w celu uzyskania wartościowej analizy, wykorzystując wydajne stosy danych i funkcje podobne do programu Excel.
Datameer udostępnia hybrydowy interfejs użytkownika (z kodem i bez kodu), co pozwala dostosować go do szerokiego grona specjalistów od analizy danych, którzy mogą łatwo budować złożone potoki ETL.
Funkcje Datameera
Różne środowiska użytkownika
Narzędzie oferuje wiele środowisk do transformacji danych – low-code, code i hybrydowe – aby wspierać zarówno osoby z wiedzą techniczną, jak i osoby bez takiej wiedzy.
Wspólne obszary robocze
Datameer umożliwia zespołom ponowne wykorzystywanie i współpracę nad modelami w celu przyspieszenia projektów.
Bogata dokumentacja danych
Datameer obsługuje dokumentację danych generowaną przez system i użytkowników za pomocą metadanych, opisów, tagów i komentarzy w stylu wiki.
Podsumowanie
Analiza danych jest złożonym procesem, który wymaga odpowiedniej organizacji danych w celu wyciągnięcia istotnych wniosków i stworzenia prognoz. Narzędzia do transformacji danych pomagają formatować duże ilości surowych danych, ułatwiając zaawansowaną analizę. Wybierz narzędzie, które najlepiej spełnia Twoje potrzeby i stań się ekspertem od analizy!
Może Cię zainteresować:
Najlepsze narzędzia CSV do konwersji, formatowania i walidacji.
newsblog.pl