Czy pragniesz uporządkować, zintegrować, ujednolicić i sformatować rozległe zbiory informacji, aby wyodrębnić cenne wnioski biznesowe? Zapoznaj się z tym kompleksowym przewodnikiem po przekształcaniu danych w ramach procesu ETL.
Zwykle firmy rzadko otrzymują dane w postaci, która jest bezpośrednio kompatybilna z ich narzędziami Business Intelligence (BI). Często łączniki danych i repozytoria zasypują nas surowymi, nieuporządkowanymi danymi, z których trudno jest wyciągnąć jakiekolwiek prawidłowości.
Aby dostosować dane do specyficznych wymagań biznesowych, niezbędny jest specjalistyczny proces, taki jak transformacja danych. Pozwala on również na odkrycie potencjału biznesowego, który kryje się w nieprecyzyjnych zbiorach danych.
W tym artykule szczegółowo omówimy transformację danych, zaczynając od podstaw. Po jego przeczytaniu zdobędziesz specjalistyczną wiedzę, która umożliwi Ci skuteczne planowanie i realizację projektów związanych z transformacją danych.
Czym jest transformacja danych?
Transformacja danych to zasadniczo techniczny etap przetwarzania informacji, podczas którego zachowuje się istotę i treść danych, a modyfikuje się ich strukturę. Analitycy danych najczęściej dokonują zmian w zakresie:
- Struktury danych
- Formatu danych
- Normalizacji
- Organizowania
- Scalania
- Oczyszczania
W rezultacie otrzymujemy uporządkowane dane w przejrzystym formacie. Ostateczny format i struktura zależą od narzędzia BI, które wykorzystuje dana firma. Ponadto, formatowanie może się różnić w zależności od działu, ponieważ różne sekcje biznesowe, takie jak księgowość, finanse, magazyn, sprzedaż, itp., mają odmienne struktury danych wejściowych.
Podczas modyfikacji danych, analitycy często stosują również reguły biznesowe. Reguły te pomagają w wyodrębnieniu wzorców z przetworzonych danych, umożliwiając kierownictwu podejmowanie świadomych decyzji.
Co więcej, transformacja danych jest fazą, w której można połączyć różne modele danych w jedną scentralizowaną bazę. Ułatwia to dokonywanie porównań między produktami, usługami, procesami sprzedaży, strategiami marketingowymi, stanem magazynu, wydatkami firmy i innymi aspektami działalności.
Rodzaje transformacji danych
#1. Czyszczenie danych
Ten proces polega na identyfikowaniu niepoprawnych, niedokładnych, nieistotnych lub niekompletnych danych lub ich elementów. Następnie dane są modyfikowane, zastępowane lub usuwane w celu zwiększenia ich dokładności. Czyszczenie danych opiera się na wnikliwej analizie, dzięki czemu uzyskane informacje mogą być wykorzystane do wygenerowania sensownych wniosków.
#2. Deduplikacja danych
Każdy zdublowany wpis danych może prowadzić do pomyłek i błędnych obliczeń w procesie analizy. Deduplikacja danych pozwala wyeliminować nadmiarowe wpisy, co gwarantuje, że zbiory danych są wolne od duplikatów.
Ten proces pozwala zaoszczędzić środki finansowe, które firma mogłaby przeznaczyć na przechowywanie i przetwarzanie zdublowanych danych. Zapobiega również negatywnemu wpływowi takich danych na wydajność i opóźnieniom w przetwarzaniu zapytań.
#3. Agregacja danych
Agregacja to proces zbierania, porządkowania i prezentowania danych w skróconej formie. Firmy mogą wykorzystać ten rodzaj transformacji danych do gromadzenia informacji z różnych źródeł i łączenia ich w całość na potrzeby analizy.
Proces ten jest bardzo pomocny przy podejmowaniu strategicznych decyzji dotyczących produktów, operacji, marketingu i cen.
#4. Integracja danych
Jak sama nazwa wskazuje, ten rodzaj transformacji danych polega na integracji danych pochodzących z różnych źródeł.
Łączy dane z różnych działów, dostarczając ujednoliconego widoku, dzięki czemu wszyscy w firmie mogą uzyskać dostęp do danych i wykorzystać je do analizy z użyciem technologii uczenia maszynowego (ML) i analizy biznesowej.
Uważana jest również za kluczowy element procesu zarządzania danymi.
#5. Filtrowanie danych
W obecnych czasach firmy operują na ogromnych ilościach danych. Nie wszystkie dane są jednak niezbędne w każdym procesie. Z tego powodu firmy muszą filtrować zbiory danych, aby uzyskać bardziej precyzyjne informacje.
Filtrowanie pozwala na usunięcie wszelkich nieistotnych, zdublowanych lub poufnych danych, pozostawiając tylko te, które są potrzebne. Ten proces pozwala firmom minimalizować błędy w danych i generować dokładne raporty oraz wyniki zapytań.
#6. Podsumowanie danych
Oznacza to przedstawienie kompleksowego przeglądu wygenerowanych danych. Surowe dane nie są odpowiednie w większości procesów. Mogą zawierać błędy i być zapisane w formacie nieobsługiwanym przez niektóre aplikacje.
Z tych powodów firmy dokonują podsumowania danych, aby utworzyć zwięzłe omówienie surowych informacji. Ułatwia to identyfikację trendów i wzorców.
7. Dzielenie danych
W tym procesie dane są dzielone na różne segmenty. Głównym celem dzielenia danych jest opracowanie, przeszkolenie i przetestowanie zbiorów danych pod kątem walidacji krzyżowej.
Ponadto, proces ten może chronić wrażliwe dane przed nieuprawnionym dostępem. Poprzez dzielenie danych firmy mogą zaszyfrować poufne informacje i przechowywać je na oddzielnym serwerze.
#8. Walidacja danych
Weryfikacja danych, które już posiadamy, to również forma transformacji danych. Ten proces polega na sprawdzeniu dokładności, jakości i spójności danych. Walidacja jest niezbędna przed wykorzystaniem zbioru danych w dalszym przetwarzaniu, aby uniknąć problemów na późniejszych etapach.
Jak przeprowadzić transformację danych?
Wybór metody
W zależności od potrzeb biznesowych, można zastosować jedną z następujących metod transformacji danych:
#1. Narzędzia ETL na miejscu
Jeśli regularnie potrzebujesz obsługiwać ogromne ilości danych i zależy Ci na dostosowanym procesie transformacji, możesz skorzystać z narzędzi ETL dostępnych na miejscu. Działają one na wydajnych stacjach roboczych i są w stanie szybko przetwarzać duże zbiory danych. Należy jednak pamiętać, że koszty ich utrzymania są stosunkowo wysokie.
#2. Aplikacje internetowe ETL oparte na chmurze
Małe, średnie i startujące firmy najczęściej korzystają z aplikacji do przetwarzania danych w chmurze, ze względu na ich przystępność cenową. Aplikacje te są odpowiednie, jeśli dane są przetwarzane raz na tydzień lub miesiąc.
#3. Skrypty transformacji
W przypadku pracy nad mniejszymi projektami z relatywnie niewielkimi zbiorami danych, warto wykorzystać starsze systemy, takie jak Python, Excel, SQL, VBA i makra, do transformacji danych.
Wybór technik przekształcania zbioru danych
Teraz, gdy znasz już dostępne metody, należy rozważyć, które techniki chcesz zastosować. Możesz wybrać kilka lub wszystkie z poniższych, w zależności od surowych danych i docelowego wzoru, którego poszukujesz:
#1. Integracja danych
W tym kroku integruje się dane dla jednego elementu z różnych źródeł i tworzy tabelę zbiorczą. Przykładem może być gromadzenie danych o klientach z kont, faktur, sprzedaży, marketingu, mediów społecznościowych, konkurencji, stron internetowych, platform wideo, itp. i tworzenie tabelarycznej bazy danych.
#2. Sortowanie i filtrowanie danych
Przesyłanie surowych i niefiltrowanych danych do aplikacji BI jest stratą czasu i pieniędzy. Zamiast tego należy odfiltrować niepotrzebne informacje i dane bez znaczenia, pozostawiając tylko te elementy, które nadają się do analizy.
#3. Czyszczenie danych
Analitycy danych przeszukują również surowe dane w celu wyeliminowania zakłóceń, uszkodzonych danych, nieistotnych treści, błędnych danych, literówek i innych problemów.
#4. Dyskretyzacja zbioru danych
Szczególnie w przypadku danych ciągłych, należy zastosować technikę dyskretyzacji, aby wprowadzić odstępy między dużymi porcjami danych, nie zmieniając ich ciągłego charakteru. Po nadaniu skategoryzowanej i skończonej struktury ciągłym zbiorom danych, łatwiej jest wyznaczyć trendy lub obliczyć długoterminowe średnie.
#5. Uogólnienie danych
Jest to technika przekształcania zbiorów danych osobowych w dane bezosobowe i ogólne, aby zapewnić zgodność z przepisami o ochronie danych. Ponadto proces ten przekształca również duże zbiory danych w formaty łatwe do analizy.
#6. Usuwanie duplikatów
Duplikaty mogą prowadzić do wyższych kosztów przechowywania danych, a także zniekształcać końcowy wzór lub wnioski. Dlatego zespół musi dokładnie przeanalizować cały zbiór danych w poszukiwaniu duplikatów i usunąć je z przekształconej bazy danych.
7. Tworzenie nowych atrybutów
Na tym etapie można wprowadzić nowe pola, nagłówki kolumn lub atrybuty, aby uporządkować dane.
#8. Standaryzacja i normalizacja
Teraz należy znormalizować i ujednolicić zbiory danych, uwzględniając preferowaną strukturę bazy danych, zastosowanie i modele wizualizacji danych. Standaryzacja zapewnia, że ten sam zbiór danych będzie użyteczny dla każdego działu w organizacji.
#9. Wygładzanie danych
Wygładzanie to usuwanie nieistotnych i zniekształconych danych z dużego zbioru danych. Polega również na wyszukiwaniu nieproporcjonalnych modyfikacji, które mogą skierować zespół analityczny na błędny tor.
Kroki do przekształconego zbioru danych
#1. Odkrywanie danych
W tym kroku zrozumiesz zbiór danych, jego model i podejmiesz decyzję o niezbędnych zmianach. Możesz skorzystać z narzędzi do profilowania danych, aby przejrzeć bazy danych, pliki, arkusze kalkulacyjne itp.
#2. Mapowanie transformacji danych
W tej fazie decydujesz o następujących aspektach procesu transformacji:
- Które elementy wymagają przeglądu, edycji, formatowania, czyszczenia i zmiany
- Jakie są przyczyny tych transformacji
- W jaki sposób dokonać tych zmian
#3. Generowanie i wykonywanie kodów
Analitycy danych tworzą kody transformacji, aby zautomatyzować ten proces. Mogą korzystać z języków Python, SQL, VBA, PowerShell itp. Jeśli używasz narzędzia bez kodu, musisz przesłać surowe dane do tego narzędzia i wskazać pożądane zmiany.
#4. Przejrzyj i załaduj
Teraz należy przejrzeć plik wyjściowy i sprawdzić, czy wprowadzone zmiany są prawidłowe. Następnie można załadować zbiór danych do aplikacji BI.
Korzyści z transformacji danych
#1. Lepsza organizacja danych
Transformacja danych oznacza modyfikowanie i kategoryzowanie danych w celu oddzielnego przechowywania i łatwego wyszukiwania. Dzięki temu zarówno ludzie, jak i aplikacje mogą swobodnie korzystać z przekształconych danych, ponieważ są one lepiej zorganizowane.
#2. Poprawiona jakość danych
Proces ten pozwala wyeliminować problemy z jakością danych i zmniejszyć ryzyko związane z ich niepoprawnym wykorzystaniem. W efekcie zmniejsza się ryzyko błędnej interpretacji, niespójności i brakujących danych. Ponieważ firmy potrzebują dokładnych informacji, aby osiągnąć sukces, transformacja danych jest kluczowa dla podejmowania ważnych decyzji.
#3. Łatwiejsze zarządzanie danymi
Transformacja danych upraszcza proces zarządzania danymi dla zespołów. Proces ten jest niezbędny dla organizacji, które muszą radzić sobie z rosnącą ilością danych pochodzących z wielu źródeł.
#4. Szersze zastosowanie
Jedną z największych zalet transformacji danych jest to, że umożliwia ona firmom pełne wykorzystanie swoich danych. Proces ten standaryzuje dane, czyniąc je bardziej użytecznymi. W efekcie firmy mogą wykorzystywać ten sam zbiór danych w różnych celach.
Ponadto, więcej aplikacji może korzystać z przekształconych danych, ponieważ mają one unikalne wymagania dotyczące formatowania danych.
#5. Mniej wyzwań obliczeniowych
Nieuporządkowane dane mogą prowadzić do nieprawidłowego indeksowania, wartości zerowych, zduplikowanych wpisów itp. Dzięki transformacji firmy mogą ujednolicić dane i zredukować ryzyko błędów obliczeniowych, które mogą wystąpić podczas ich przetwarzania.
#6. Szybsze zapytania
Transformacja danych polega na sortowaniu danych i przechowywaniu ich w uporządkowany sposób w hurtowni. Przekłada się to na dużą szybkość zapytań i optymalne wykorzystanie narzędzi BI.
7. Zmniejszone ryzyko
Korzystanie z niedokładnych, niekompletnych i niespójnych danych utrudnia podejmowanie decyzji i analizę. Po przekształceniu dane są standaryzowane. Wysoka jakość danych zmniejsza ryzyko strat finansowych i utraty reputacji w wyniku nieprawidłowego planowania.
#8. Udoskonalone metadane
W miarę jak przedsiębiorstwa gromadzą coraz więcej danych, ich zarządzanie staje się coraz większym wyzwaniem. Dzięki transformacji danych można uniknąć chaosu w metadanych. W efekcie otrzymujemy dopracowane metadane, które ułatwiają zarządzanie, sortowanie, wyszukiwanie i wykorzystanie danych.
DBT
DBT to narzędzie do transformacji danych. Pomaga scentralizować i zmodularyzować kod analizy danych. Dostępne są również inne narzędzia do zarządzania danymi, takie jak przechowywanie wersji zbiorów danych, współpraca przy przekształcaniu danych, testowanie modeli danych i dokumentowanie zapytań.
Qlik
Qlik minimalizuje złożoność, koszty i czas przesyłania dużych ilości danych ze źródeł do miejsc docelowych, takich jak aplikacje BI, projekty uczenia maszynowego (ML) i hurtownie danych. Wykorzystuje zautomatyzowane i zwinne metodologie do transformacji danych bez konieczności ręcznego pisania skomplikowanego kodu ETL.
Domo
Domo oferuje interfejs typu „przeciągnij i upuść” do transformacji baz danych SQL, dzięki czemu łączenie danych jest bezproblemowe i zautomatyzowane. Ponadto narzędzie to sprawia, że dane są łatwo dostępne dla różnych zespołów, co pozwala na analizowanie tych samych zbiorów danych bez konfliktów.
EasyMorph
EasyMorph eliminuje konieczność żmudnego procesu transformacji danych z wykorzystaniem przestarzałych systemów, takich jak Excel, VBA, SQL i Python. Oferuje wizualne narzędzie do transformacji danych i automatyzacji, które jest przydatne dla analityków danych, analityków finansowych i naukowców zajmujących się danymi.
Podsumowanie
Transformacja danych to kluczowy proces, który pozwala odkryć wyjątkową wartość w tych samych zbiorach danych, dla różnych działów biznesowych. Jest to również standardowa faza w metodach przetwarzania danych, takich jak ETL dla lokalnych aplikacji BI i ELT dla hurtowni danych oraz jezior danych opartych na chmurze.
Wysokiej jakości i ustandaryzowane dane, które uzyskujemy po przekształceniu danych, odgrywają ważną rolę w planowaniu strategii biznesowych, takich jak marketing, sprzedaż, rozwój produktów, korekty cen i wiele innych aspektów.
Następnie warto zapoznać się z otwartymi zbiorami danych dla projektów związanych z analizą danych i uczeniem maszynowym.
newsblog.pl