Chcesz organizować, scalać, standaryzować i formatować duże zbiory danych w celu wyodrębnienia analizy biznesowej? Przeczytaj ten ostateczny przewodnik po transformacji danych w procesie ETL.
Firmy rzadko otrzymują dane w formacie, który mogą wykorzystać Twoje narzędzia Business Intelligence (BI). Zazwyczaj łączniki danych i repozytoria bombardują Cię nieprzetworzonymi i niezorganizowanymi danymi. Z takich surowych danych nie można wydobyć żadnego wzorca.
Potrzebujesz wyspecjalizowanego procesu, takiego jak transformacja danych, aby uporządkować dane tak, aby odpowiadały Twoim potrzebom biznesowym. Ujawnia również możliwości biznesowe, które skrywają niedokładne zbiory danych.
W tym artykule omówimy transformację danych od podstaw. Po przeczytaniu zdobędziesz profesjonalną wiedzę na ten temat i będziesz mógł z powodzeniem planować i realizować projekty transformacji danych.
Spis treści:
Co to jest transformacja danych?
Zasadniczo transformacja danych to techniczny etap przetwarzania danych, podczas którego zachowujesz istotę i treść danych w nienaruszonym stanie oraz modyfikujesz ich wygląd. Najczęściej analitycy danych dokonują modyfikacji w następujących parametrach:
- Struktura danych
- Format danych
- Normalizacja
- Organizacja
- Scalanie
- Oczyszczanie
Rezultatem są czyste dane w zorganizowanym formacie. Teraz ostateczny format i struktura będzie zależeć od narzędzia BI, z którego korzysta Twoja firma. Ponadto formatowanie może się różnić w zależności od działu, ponieważ różne sekcje biznesowe, takie jak rachunki, finanse, zapasy, sprzedaż itp., mają różne struktury danych wejściowych.
Podczas tej modyfikacji danych analitycy danych stosują również reguły biznesowe do danych. Reguły te pomagają analitykom biznesowym wyodrębnić wzorce z przetwarzanych danych, a zespół kierowniczy podejmować świadome decyzje.
Co więcej, transformacja danych to faza, w której można połączyć różne modele danych w jedną scentralizowaną bazę danych. Pomaga dokonywać porównań między produktami, usługami, procesami sprzedaży, metodami marketingowymi, zapasami, wydatkami firmy i nie tylko.
Rodzaje transformacji danych
#1. Czyszczenie danych
Dzięki temu procesowi ludzie identyfikują nieprawidłowe, niedokładne, nieistotne lub niekompletne zestawy danych lub ich składniki. Następnie dane można modyfikować, zastępować lub usuwać w celu zwiększenia dokładności. Opiera się na dokładnej analizie, aby uzyskane dane można było wykorzystać do wygenerowania sensownego wglądu.
#2. Deduplikacja danych
Każdy zduplikowany wpis danych może spowodować zamieszanie i błędne obliczenia w procesie eksploracji danych. Dzięki deduplikacji danych wyodrębniane są wszystkie nadmiarowe wpisy zestawu danych, dzięki czemu zestawy danych są wolne do duplikacji.
Ten proces pozwala zaoszczędzić pieniądze, których firma mogłaby potrzebować do przechowywania i przetwarzania zduplikowanych danych. Zapobiega również wpływowi takich danych na wydajność i spowolnieniu przetwarzania zapytań.
#3. Agregacja danych
Agregacja odnosi się do zbierania, wyszukiwania i prezentowania danych w zwięzłym formacie. Firmy mogą przeprowadzać tego typu transformację danych, aby zbierać je z wielu źródeł danych i łączyć je w jedno w celu analizy danych.
Proces ten jest bardzo przydatny przy podejmowaniu strategicznych decyzji dotyczących produktu, operacji, marketingu i cen.
#4. Integracja danych
Jak sama nazwa wskazuje, ten rodzaj transformacji danych integruje dane z różnych źródeł.
Ponieważ łączy dane dotyczące różnych działów i zapewnia ujednolicony widok, każdy z firmy może uzyskać dostęp do danych i wykorzystać je do analizy technologii ML i analizy biznesowej.
Ponadto jest uważany za główny element procesu zarządzania danymi.
#5. Filtrowanie danych
W dzisiejszych czasach firmy mają do czynienia z ogromną ilością danych. Jednak nie wszystkie dane są wymagane we wszystkich procesach. Z tego powodu firmy muszą filtrować zestawy danych, aby uzyskać dokładniejsze dane.
Filtrowanie utrzymuje wszelkie nieistotne, zduplikowane lub poufne dane i oddziela to, czego potrzebujesz. Proces ten pozwala firmom zminimalizować błędy danych i generować dokładne raporty i wyniki zapytań.
#6. Podsumowanie danych
Oznacza to przedstawienie wyczerpującego zestawienia wygenerowanych danych. W przypadku jakiegokolwiek procesu surowe dane w ogóle nie są odpowiednie. Może zawierać błędy i może być dostępny w formacie, którego niektóre aplikacje nie są w stanie zrozumieć.
Z tych powodów firmy dokonują podsumowania danych w celu wygenerowania podsumowania surowych danych. W ten sposób łatwiej jest uzyskać dostęp do trendów i wzorców danych z ich podsumowanej wersji.
7. Dzielenie danych
W tym procesie wpisy zbioru danych są dzielone na różne segmenty. Głównym celem dzielenia danych jest opracowanie, przeszkolenie i przetestowanie zestawów danych pod kątem walidacji krzyżowej.
Poza tym proces ten może chronić newralgiczne i delikatne dane przed nieautoryzowanym dostępem. Dzieląc, firmy mogą szyfrować poufne dane i przechowywać je na innym serwerze.
#8. Walidacji danych
Weryfikacja danych, które już posiadasz, jest również rodzajem transformacji danych. Proces ten obejmuje krzyżową kontrolę danych pod kątem ich dokładności, jakości i integralności. Zanim zechcesz użyć zestawu danych do dalszego przetwarzania, niezbędna jest walidacja, aby uniknąć problemów na późniejszych etapach.
Jak przeprowadzić transformację danych?
Wybór metody
Możesz użyć dowolnej z następujących metod transformacji danych w zależności od potrzeb biznesowych:
#1. Narzędzia ETL na miejscu
Jeśli potrzebujesz regularnie obsługiwać ogromne zbiory danych, a także potrzebujesz dostosowanego procesu transformacji, możesz polegać na dostępnych na miejscu narzędziach ETL. Działają na solidnych stacjach roboczych i mogą szybko przetwarzać większe zestawy danych. Jednak koszt posiadania jest zbyt wysoki.
#2. Aplikacje internetowe ETL oparte na chmurze
Małe, średnie i startujące firmy polegają głównie na aplikacjach do przetwarzania danych opartych na chmurze, ponieważ są one przystępne cenowo. Takie aplikacje są odpowiednie, jeśli przygotowujesz dane raz w tygodniu lub miesiącu.
#3. Skrypty transformacji
Jeśli pracujesz nad małym projektem ze stosunkowo mniejszymi zestawami danych, dobrze jest użyć starszych systemów, takich jak Python, Excel, SQL, VBA i makra do transformacji danych.
Wybór technik przekształcania zbioru danych
Teraz, gdy już wiesz, którą metodę wybrać, musisz rozważyć techniki, które chcesz zastosować. Możesz wybrać kilka lub wszystkie z poniższych w zależności od surowych danych i ostatecznego wzorca, którego szukasz:
#1. Integracja danych
Tutaj integrujesz dane dla jednego elementu z różnych źródeł i tworzysz zbiorczą tabelę. Na przykład gromadzenie danych klientów z kont, faktur, sprzedaży, marketingu, mediów społecznościowych, konkurentów, stron internetowych, platform udostępniania wideo itp. oraz tworzenie tabelarycznej bazy danych.
#2. Sortowanie i filtrowanie danych
Wysyłanie nieprzetworzonych i niefiltrowanych danych do aplikacji BI to tylko strata czasu i pieniędzy. Zamiast tego musisz odfiltrować śmieci i nieistotne dane z zestawu danych i wysłać tylko porcję danych, która zawiera zawartość nadającą się do analizy.
#3. Czyszczenie danych
Naukowcy zajmujący się danymi przeszukują również surowe dane, aby wyeliminować szumy, uszkodzone dane, nieistotne treści, błędne dane, literówki i nie tylko.
#4. Dyskretyzacja zbioru danych
Szczególnie w przypadku danych ciągłych należy użyć techniki dyskretyzacji, aby dodać odstępy między dużymi porcjami danych bez zmiany ich ciągłego przepływu. Po nadaniu skategoryzowanej i skończonej struktury ciągłym zbiorom danych, łatwiej będzie rysować trendy lub obliczać długoterminowe średnie.
#5. Uogólnienie danych
Jest to technika przekształcania zbiorów danych osobowych w dane bezosobowe i ogólne w celu zapewnienia zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności danych. Co więcej, proces ten przekształca również duże zbiory danych w łatwe do analizy formaty.
#6. Usuwanie duplikatów
Duplikaty mogą zmusić Cię do płacenia wyższych opłat za magazynowanie danych, a także zniekształcić ostateczny wzór lub wgląd. Dlatego Twój zespół musi skrupulatnie przeskanować cały zestaw danych w poszukiwaniu duplikatów, kopii itp. i wykluczyć je z przekształconej bazy danych.
7. Tworzenie nowych atrybutów
Na tym etapie możesz wprowadzić nowe pola, nagłówki kolumn lub atrybuty, aby uporządkować dane.
#8. Standaryzacja i normalizacja
Teraz musisz znormalizować i ujednolicić swoje zestawy danych w zależności od preferowanej struktury bazy danych, użycia i modeli wizualizacji danych. Standaryzacja zapewnia, że ten sam zestaw danych będzie użyteczny dla każdego działu organizacji.
#9. Wygładzanie danych
Wygładzanie to usuwanie bezsensownych i zniekształconych danych z dużego zestawu danych. Skanuje również dane pod kątem nieproporcjonalnych modyfikacji, które mogą odbiegać zespół analityczny od oczekiwanego wzorca.
Kroki do przekształconego zbioru danych
#1. Odkrywanie danych
W tym kroku zrozumiesz zestaw danych i jego model oraz zdecydujesz, jakie zmiany są konieczne. Możesz użyć narzędzia do profilowania danych, aby zajrzeć do bazy danych, plików, arkuszy kalkulacyjnych itp.
#2. Mapowanie transformacji danych
W tej fazie decydujesz o wielu rzeczach dotyczących procesu transformacji, a są to:
- Które elementy wymagają przeglądu, edycji, formatowania, czyszczenia i zmiany
- Jakie są przyczyny takich przekształceń
- Jak osiągnąć te zmiany
#3. Generowanie i wykonywanie kodów
Twoi analitycy danych napiszą kody transformacji danych, aby automatycznie wykonać proces. Mogą używać Pythona, SQL, VBA, PowerShell itp. Jeśli używasz dowolnego narzędzia bez kodu, musisz przesłać surowe dane do tego narzędzia i wskazać żądane zmiany.
#4. Przejrzyj i załaduj
Teraz musisz przejrzeć plik wyjściowy i potwierdzić, czy istnieją odpowiednie zmiany. Następnie możesz załadować zestaw danych do swojej aplikacji BI.
Korzyści z transformacji danych
#1. Lepsza organizacja danych
Transformacja danych oznacza modyfikowanie i kategoryzowanie danych w celu oddzielnego przechowywania i łatwego wyszukiwania. Tak więc zarówno ludzie, jak i aplikacje mogą z łatwością korzystać z przekształconych danych, ponieważ są one lepiej zorganizowane.
#2. Poprawiona jakość danych
Proces ten może również wyeliminować problemy z jakością danych i zmniejszyć ryzyko związane ze złymi danymi. Teraz jest mniej możliwości błędnej interpretacji, niespójności i brakujących danych. Ponieważ firmy potrzebują dokładnych informacji, aby osiągnąć pomyślne wyniki, transformacja ma kluczowe znaczenie dla podjęcia ważnej decyzji.
#3. Łatwiejsze zarządzanie danymi
Transformacja danych upraszcza również proces zarządzania danymi dla zespołów. Proces ten jest potrzebny organizacjom, które mają do czynienia z rosnącą ilością danych z wielu źródeł.
#4. Szersze zastosowanie
Jedną z największych zalet transformacji danych jest to, że pozwala ona firmom w pełni wykorzystać ich dane. Proces standaryzuje te dane, aby były bardziej użyteczne. Dzięki temu firmy mogą wykorzystywać ten sam zestaw danych do większej liczby celów.
Ponadto więcej aplikacji może korzystać z przekształconych danych, ponieważ mają one unikalne wymagania dotyczące formatowania danych.
#5. Mniej wyzwań obliczeniowych
Niezorganizowane dane mogą prowadzić do nieprawidłowego indeksowania, wartości zerowych, zduplikowanych wpisów itp. Przekształcając, firmy mogą standaryzować dane i zmniejszać ryzyko błędów obliczeniowych, jakie mogą popełnić aplikacje podczas przetwarzania danych.
#6. Szybsze zapytania
Transformacja danych oznacza sortowanie danych i przechowywanie ich w zorganizowany sposób w hurtowni. Skutkuje to dużą szybkością zapytań i zoptymalizowanym wykorzystaniem narzędzi BI.
7. Zmniejszone ryzyko
Jeśli używasz niedokładnych, niekompletnych i niespójnych danych, podejmowanie decyzji i analiza stają się utrudnione. Gdy dane przejdą transformację, stają się standaryzowane. Dzięki temu dane wysokiej jakości zmniejszają ryzyko strat finansowych i utraty reputacji w wyniku niedokładnego planowania.
#8. Udoskonalone metadane
Ponieważ przedsiębiorstwa mają do czynienia z coraz większą ilością danych, zarządzanie danymi staje się dla nich wyzwaniem. Dzięki transformacji danych mogą ominąć chaos w metadanych. Teraz otrzymujesz dopracowane metadane, które pomogą Ci zarządzać, sortować, wyszukiwać i wykorzystywać Twoje dane.
DBT
DBT to przepływ pracy do transformacji danych. Może również pomóc scentralizować i zmodularyzować kod analizy danych. Nie wspominając o tym, że otrzymujesz inne narzędzia do zarządzania danymi, takie jak przechowywanie wersji zestawów danych, współpraca nad przekształconymi danymi, testowanie modeli danych i dokumentowanie zapytań.
Qlik
Qlik minimalizuje złożoność, koszty i czas przesyłania dużych danych ze źródeł do miejsc docelowych, takich jak aplikacje BI, projekty ML i hurtownie danych. Wykorzystuje zautomatyzowane i zwinne metodologie do przekształcania danych bez gorączkowego ręcznego kodowania kodów ETL.
Domo
Domo oferuje interfejs typu „przeciągnij i upuść” do transformacji baz danych SQL i sprawia, że łączenie danych jest bezproblemowe i automatyczne. Co więcej, narzędzie sprawia, że dane są łatwo dostępne dla różnych zespołów, aby bezkonfliktowo analizować te same zestawy danych.
EasyMorph
EasyMorph uwalnia Cię od żmudnego procesu transformacji danych przy użyciu starszych systemów, takich jak Excel, VBA, SQL i Python. Oferuje wizualne narzędzie do przekształcania danych i automatyzacji, gdy jest to możliwe, dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i analityków finansowych.
Ostatnie słowa
Transformacja danych to kluczowy proces, który może odkryć wyjątkową wartość z tych samych zestawów danych dla różnych sekcji biznesowych. Jest to również standardowa faza w metodach przetwarzania danych, takich jak ETL dla lokalnych aplikacji BI i ELT dla opartych na chmurze hurtowni danych i jezior danych.
Wysokiej jakości i ustandaryzowane dane, które otrzymujesz po przekształceniu danych, odgrywają kluczową rolę w tworzeniu planów biznesowych, takich jak marketing, sprzedaż, rozwój produktów, korekty cen, nowe jednostki i nie tylko.
Następnie możesz sprawdzić otwarte zestawy danych dla projektów Data Science/ML.