Короткий посібник із перетворення даних

Хочете організувати, об’єднати, стандартизувати та відформатувати великі набори даних для отримання бізнес-аналітики? Прочитайте цей остаточний посібник із перетворення даних у процесі ETL.

Компанії рідко отримують дані у форматі, який можуть використовувати ваші інструменти бізнес-аналітики (BI). Зазвичай з’єднувачі даних і сховища бомбардують вас сирими та невпорядкованими даними. З таких необроблених даних ви не можете витягнути жодного шаблону.

Вам потрібен спеціальний процес, наприклад перетворення даних, щоб структурувати дані відповідно до потреб вашого бізнесу. Він також розкриває бізнес-можливості, які неточні набори даних приховують від ваших очей.

У цій статті ми обговоримо перетворення даних з нуля. Після прочитання ви розвинете професійні знання з цієї теми та зможете успішно планувати та виконувати проекти перетворення даних.

Зміст

Що таке перетворення даних?

По суті, перетворення даних — це технічний етап обробки даних, на якому ви зберігаєте суть і зміст даних недоторканими та змінюєте їх зовнішній вигляд. Переважно спеціалісти з обробки даних вносять зміни в такі параметри:

  • Структура даних
  • Формат даних
  • Стандартизація
  • організація
  • Злиття
  • Очищення

Результатом є чисті дані в упорядкованому форматі. Тепер остаточний формат і структура залежатимуть від інструменту BI, який використовує ваш бізнес. Крім того, форматування може відрізнятися від відділу до відділу, оскільки різні бізнес-розділи, як-от облікові записи, фінанси, запаси, продажі тощо, мають різні структури для вхідних даних.

Під час цієї модифікації даних дослідники обробки даних також застосовують бізнес-правила до даних. Ці правила допомагають бізнес-аналітикам витягувати шаблони з оброблених даних, а керівній команді приймати зважені рішення.

Крім того, перетворення даних — це етап, на якому можна об’єднати різні моделі даних в одну централізовану базу даних. Це допоможе вам провести порівняння між продуктами, послугами, процесами продажів, маркетинговими методами, запасами, витратами компанії тощо.

Типи перетворення даних

#1. Очищення даних

За допомогою цього процесу люди виявляють неправильні, неточні, нерелевантні або неповні набори даних або їхні компоненти. Після цього дані можна змінити, замінити або видалити для підвищення точності. Він покладається на ретельний аналіз, щоб отримані дані могли бути використані для отримання значущого розуміння.

#2. Дедуплікація даних

Будь-який дублікат даних може призвести до плутанини та прорахунків у процесі інтелектуального аналізу даних. За допомогою дедуплікації даних усі надлишкові записи з набору даних вилучаються, тому набори даних вільні для дублікатів.

Цей процес економить гроші, які компанії можуть знадобитися для зберігання та обробки дублікатів даних. Це також запобігає впливу таких даних на продуктивність і сповільненню обробки запитів.

  Як перевірити відсоток заряду акумулятора iPhone X

#3. Агрегація даних

Агрегація стосується збору, пошуку та представлення даних у стислому форматі. Компанії можуть виконувати цей тип перетворення даних, щоб зібрати дані з кількох джерел і об’єднати їх в одне для аналізу даних.

Цей процес дуже корисний під час прийняття стратегічних рішень щодо продукту, діяльності, маркетингу та ціноутворення.

#4. Інтеграція даних

Як випливає з назви, цей тип перетворення даних об’єднує дані з різних джерел.

Оскільки він об’єднує дані, пов’язані з різними відділами, і забезпечує єдине уявлення, будь-хто в компанії може отримати доступ і використовувати дані для технології ML і аналізу бізнес-аналітики.

Крім того, це вважається основним елементом процесу управління даними.

#5. Фільтрування даних

Сьогодні компаніям доводиться мати справу з величезним обсягом даних. Однак не всі дані потрібні для всіх процесів. З цієї причини компаніям потрібно фільтрувати набори даних, щоб отримати уточнені дані.

Фільтрування зберігає будь-які нерелевантні, повторювані або конфіденційні дані та відокремлює те, що вам потрібно. Цей процес дозволяє підприємствам мінімізувати помилки даних і створювати точні звіти та результати запитів.

#6. Узагальнення даних

Це означає представлення вичерпного підсумку згенерованих даних. Для будь-якого процесу необроблені дані взагалі не підходять. Він може містити помилки та бути доступним у форматі, який не сприймають деякі програми.

З цих причин компанії виконують узагальнення даних, щоб створити зведення необроблених даних. Таким чином, стає легше отримати доступ до тенденцій і шаблонів даних з їх узагальненої версії.

#7. Розбиття даних

У цьому процесі записи набору даних поділяються на різні сегменти. Основна мета розділення даних — розробити, навчити та перевірити набори даних для перехресної перевірки.

Крім того, цей процес може захистити критично важливі та делікатні дані від несанкціонованого доступу. За допомогою розділення компанії можуть шифрувати конфіденційні дані та зберігати їх на іншому сервері.

#8. Перевірка даних

Перевірка даних, які у вас уже є, також є різновидом перетворення даних. Цей процес передбачає перехресну перевірку даних на їх точність, якість і цілісність. Перш ніж використовувати набір даних для подальшої обробки, важливо перевірити його, щоб уникнути проблем на останніх етапах.

Як виконати перетворення даних?

Вибір методу

Ви можете використовувати будь-який із наведених нижче методів перетворення даних залежно від потреб вашого бізнесу:

#1. Інструменти ETL на місці

Якщо вам потрібно регулярно обробляти величезні набори даних, а також потрібен індивідуальний процес трансформації, ви можете покластися на інструменти ETL на місці. Вони працюють на надійних робочих станціях і можуть швидко обробляти великі набори даних. Однак вартість володіння занадто висока.

#2. Хмарні веб-програми ETL

Малі, середні та нові підприємства в основному покладаються на хмарні програми для перетворення даних, оскільки вони доступні. Такі додатки підходять, якщо ви готуєте дані раз на тиждень або місяць.

#3. Скрипти трансформації

Якщо ви працюєте над невеликим проектом із відносно меншими наборами даних, тоді добре використовувати застарілі системи, такі як Python, Excel, SQL, VBA та Macros для перетворення даних.

Вибір методів перетворення набору даних

Тепер, коли ви знаєте, який метод вибрати, вам потрібно розглянути техніку, яку ви хочете застосувати. Ви можете вибрати кілька або всі з наведених нижче залежно від необроблених даних і кінцевого шаблону, який ви шукаєте:

#1. Інтеграція даних

Тут ви об’єднуєте дані для одного елемента з різних джерел і формуєте зведену таблицю. Наприклад, накопичення даних клієнтів з облікових записів, рахунків-фактур, продажів, маркетингу, соціальних мереж, конкурентів, веб-сайтів, платформ обміну відео тощо, а також формування табличної бази даних.

  Як оновити мікропрограму Philips Hue

#2. Сортування та фільтрація даних

Надсилання необроблених і невідфільтрованих даних до програми BI лише витрачає час і гроші. Натомість вам потрібно відфільтрувати сміття та нерелевантні дані з набору даних і надіслати лише фрагмент даних, який містить вміст, який можна аналізувати.

#3. Очищення даних

Фахівці з даних також очищують необроблені дані, щоб відсіяти шуми, пошкоджені дані, нерелевантний вміст, помилкові дані, друкарські помилки тощо.

#4. Дискретизація набору даних

Особливо для безперервних даних вам потрібно використовувати техніку дискретизації, щоб додати інтервали між великими фрагментами даних, не змінюючи їх безперервний потік. Після того, як ви надасте категоризовану та кінцеву структуру безперервним наборам даних, стане легше малювати тенденції або обчислювати довгострокові середні значення.

#5. Узагальнення даних

Це техніка перетворення особистих наборів даних у знеособлені та загальні дані для дотримання правил конфіденційності даних. Крім того, цей процес також перетворює великі набори даних у формати, які легко аналізувати.

#6. Видалення дублікатів

Дублікати можуть змусити вас платити більше як комісії за зберігання даних, а також спотворити остаточний шаблон або розуміння. Отже, вашій команді потрібно ретельно просканувати весь набір даних на наявність дублікатів, копій тощо та виключити їх із трансформованої бази даних.

#7. Створення нових атрибутів

На цьому етапі ви можете додати нові поля, заголовки стовпців або атрибути, щоб зробити ваші дані більш упорядкованими.

#8. Стандартизація та нормалізація

Тепер вам потрібно нормалізувати та стандартизувати свої набори даних залежно від бажаної структури бази даних, використання та моделей візуалізації даних. Стандартизація гарантує, що один і той самий набір даних буде доступним для кожного відділу організації.

#9. Згладжування даних

Згладжування — це видалення безглуздих і спотворених даних із великого набору даних. Він також сканує дані на наявність непропорційних модифікацій, які можуть відхилити аналітичну групу від очікуваної закономірності.

Кроки до трансформованого набору даних

#1. Виявлення даних

На цьому кроці ви розумієте набір даних і його модель і вирішуєте, які зміни потрібні. Ви можете використовувати інструмент профілювання даних, щоб швидко заглянути в базу даних, файли, електронні таблиці тощо.

#2. Відображення перетворення даних

На цьому етапі ви вирішуєте багато речей щодо процесу трансформації, а це:

  • Які елементи потребують перегляду, редагування, форматування, очищення та зміни
  • У чому причини таких перетворень
  • Як досягти цих змін

#3. Створення та виконання кодів

Ваші спеціалісти з обробки даних напишуть коди перетворення даних для автоматичного виконання процесу. Вони можуть використовувати Python, SQL, VBA, PowerShell тощо. Якщо ви використовуєте будь-який інструмент без коду, вам потрібно завантажити необроблені дані в цей інструмент і вказати зміни, які ви хочете.

#4. Огляд і завантаження

Тепер вам потрібно переглянути вихідний файл і перевірити, чи є в ньому відповідні зміни. Потім ви можете завантажити набір даних у свою програму BI.

Переваги перетворення даних

#1. Краща організація даних

Перетворення даних означає модифікацію та класифікацію даних для окремого зберігання та легкої видимості. Отже, як люди, так і програми можуть легко використовувати перетворені дані, оскільки вони організовані кращим чином.

#2. Покращена якість даних

Цей процес також може усунути проблеми з якістю даних і зменшити ризики, пов’язані з поганими даними. Тепер менше можливостей для неправильного тлумачення, неузгодженості та відсутності даних. Оскільки компаніям потрібна точна інформація для успішних результатів, трансформація має вирішальне значення для прийняття серйозного рішення.

#3. Простіше керування даними

Перетворення даних також спрощує процес керування даними для команд. Організаціям, які мають справу зі зростаючим обсягом даних із багатьох джерел, потрібен цей процес.

  Як змінити стандартний редактор crontab

#4. Широке використання

Однією з найбільших переваг перетворення даних є те, що воно дозволяє компаніям максимально ефективно використовувати свої дані. Процес стандартизує ці дані, щоб зробити їх більш зручними для використання. У результаті компанії можуть використовувати той самий набір даних для більшої кількості цілей.

Крім того, більше програм можуть використовувати перетворені дані, оскільки вони мають унікальні вимоги до форматування даних.

#5. Менше обчислювальних проблем

Невпорядковані дані можуть призвести до неправильного індексування, нульових значень, повторюваних записів тощо. Завдяки трансформації компанії можуть стандартизувати дані та зменшити ймовірність обчислювальних помилок, які програми можуть робити під час обробки даних.

#6. Швидші запити

Трансформація даних означає сортування даних і зберігання їх упорядкованим чином у сховищі. Це забезпечує високу швидкість запитів і оптимізоване використання інструментів BI.

#7. Зменшені ризики

Якщо ви використовуєте неточні, неповні та суперечливі дані, прийняття рішень і аналіз ускладнюються. Коли дані проходять трансформацію, вони стають стандартизованими. Таким чином, високоякісні дані зменшують шанси зіткнутися з фінансовими та репутаційними втратами через неправильне планування.

#8. Уточнені метадані

Оскільки підприємствам доводиться мати справу з дедалі більшою кількістю даних, керування даними стає для них проблемою. Завдяки трансформації даних вони можуть пропустити хаос у метаданих. Тепер ви отримуєте вдосконалені метадані, які допоможуть вам керувати, сортувати, шукати та використовувати дані.

DBT

DBT — це робочий процес для перетворення даних. Це також може допомогти вам централізувати та модульувати код аналітики даних. Не кажучи вже про те, що ви отримуєте інші інструменти для керування даними, як-от версії наборів даних, спільна робота над трансформованими даними, тестування моделей даних і документування запитів.

Qlik

Qlik мінімізує складність, вартість і час передачі великих даних із джерел до місць призначення, таких як програми BI, проекти ML і сховища даних. Він використовує автоматизацію та гнучкі методології для перетворення даних без напруженого ручного кодування кодів ETL.

Домо

Domo пропонує інтерфейс перетягування для перетворення бази даних SQL і робить злиття даних легким і автоматичним. Крім того, інструмент робить дані легко доступними для різних команд, щоб аналізувати ті самі набори даних без конфліктів.

EasyMorph

EasyMorph звільняє вас від кропіткого процесу перетворення даних за допомогою застарілих систем, таких як Excel, VBA, SQL і Python. Він пропонує візуальний інструмент для перетворення даних і автоматизації, коли це можливо, для науковців, аналітиків даних і фінансових аналітиків.

Заключні слова

Трансформація даних — це важливий процес, який може приховати виняткову цінність тих самих наборів даних для різних бізнес-розділів. Це також стандартний етап у таких методах обробки даних, як ETL для локальних програм BI та ELT для хмарних сховищ даних і озер даних.

Високоякісні та стандартизовані дані, які ви отримуєте після перетворення даних, відіграють життєво важливу роль у створенні бізнес-планів, таких як маркетинг, продажі, розробка продукту, коригування цін, створення нових підрозділів тощо.

Далі ви можете перевірити відкриті набори даних для ваших проектів Data Science/ML.