Бажаєте впорядкувати, об’єднати, привести до єдиного стандарту та відформатувати значні обсяги інформації для отримання цінних аналітичних висновків? Ознайомтеся з цим вичерпним керівництвом з трансформації даних у процесі ETL.
Рідко коли компанії отримують дані в тому вигляді, який одразу підходить для інструментів бізнес-аналітики (BI). Зазвичай, джерела даних та сховища переповнені необробленою та невпорядкованою інформацією. З таких неструктурованих даних складно виявити будь-які закономірності.
Тому потрібен спеціальний процес, як-от перетворення даних, щоб привести їх структуру у відповідність до потреб вашого бізнесу. Також це відкриває нові бізнес-можливості, які можуть бути приховані за неточними даними.
У цій статті ми детально розглянемо процес трансформації даних. Після прочитання ви отримаєте глибокі знання з цієї теми та зможете успішно планувати та реалізовувати проекти з перетворення даних.
Що таке перетворення даних?
По суті, перетворення даних – це технічний етап обробки, де, зберігаючи суть та зміст інформації, ви змінюєте її зовнішній вигляд. Фахівці з обробки даних вносять зміни в такі параметри:
- Структура даних
- Формат даних
- Стандартизація
- Організація
- Злиття
- Очищення
В результаті отримуємо якісні дані в чітко структурованому вигляді. Кінцевий формат та структура будуть залежати від інструмента BI, який використовує ваша компанія. Також форматування може відрізнятися в різних відділах, оскільки бухгалтерія, фінанси, склад, продажі тощо мають свої унікальні вимоги до вхідних даних.
В процесі цієї модифікації даних дослідники також застосовують бізнес-правила до інформації. Ці правила допомагають аналітикам виявляти закономірності в оброблених даних, а керівництву приймати обґрунтовані рішення.
Крім того, перетворення даних – це етап, де можна об’єднати різні моделі даних в єдину централізовану базу даних. Це дозволяє проводити порівняння між різними продуктами, послугами, процесами продажів, маркетинговими стратегіями, складськими запасами, витратами компанії і т.д.
Типи перетворення даних
#1. Очищення даних
Завдяки цьому процесу виявляються неправильні, неточні, нерелевантні або неповні дані чи їх окремі частини. Після цього дані можна виправити, замінити або видалити для підвищення їх точності. Це базується на ретельному аналізі, щоб отримана інформація могла використовуватися для отримання цінних висновків.
#2. Дедуплікація даних
Будь-які дублікати даних можуть призвести до плутанини та помилок в процесі аналізу. За допомогою дедуплікації видаляються всі зайві записи, щоб уникнути дублювання інформації.
Цей процес економить кошти, які компанії витрачають на зберігання та обробку дублікатів. Також це запобігає негативному впливу таких даних на продуктивність та уповільненню обробки запитів.
#3. Агрегація даних
Агрегація – це збір, пошук та представлення даних у стислому вигляді. Компанії використовують цей тип перетворення, щоб зібрати дані з різних джерел та об’єднати їх в одне ціле для аналізу.
Цей процес є важливим для прийняття стратегічних рішень щодо продукту, діяльності, маркетингу та ціноутворення.
#4. Інтеграція даних
Як випливає з назви, цей тип перетворення об’єднує дані з різних джерел.
Об’єднуючи дані з різних відділів і забезпечуючи єдине представлення, кожен співробітник компанії може отримати доступ до цих даних та використовувати їх для технологій машинного навчання та аналізу бізнес-аналітики.
Крім того, це є ключовим елементом процесу управління даними.
#5. Фільтрування даних
Сьогодні компаніям доводиться обробляти величезні обсяги даних. Однак не всі дані потрібні для всіх процесів. Тому компаніям потрібно фільтрувати набори даних, щоб отримати більш конкретну інформацію.
Фільтрування дозволяє усунути нерелевантні, повторювані або конфіденційні дані та виділити ту частину інформації, яка потрібна. Цей процес дозволяє компаніям зменшити кількість помилок і створювати точні звіти та результати запитів.
#6. Узагальнення даних
Це означає представлення стислого підсумку згенерованих даних. Необроблені дані не підходять для безпосереднього використання, оскільки вони можуть містити помилки та бути доступними у незручному для деяких програм форматі.
Тому компанії виконують узагальнення даних, щоб створити зведення з вихідної інформації. Таким чином, стає легше виявляти тенденції та закономірності з їхньої узагальненої версії.
#7. Розбиття даних
У цьому процесі записи набору даних поділяються на різні сегменти. Головна мета розділення – розробити, навчити та перевірити набори даних для перехресної перевірки.
Крім того, цей процес може захистити критично важливі та делікатні дані від несанкціонованого доступу. Розділяючи дані, компанії можуть зашифрувати конфіденційну інформацію та зберігати її на окремому сервері.
#8. Перевірка даних
Перевірка наявних даних також є одним із видів їх трансформації. Цей процес передбачає перевірку даних на точність, якість та цілісність. Перед використанням набору даних для подальшої обробки, важливо його перевірити, щоб уникнути проблем на пізніх етапах.
Як виконати перетворення даних?
Вибір методу
Залежно від потреб вашого бізнесу, ви можете використовувати один із наступних методів перетворення даних:
#1. Інструменти ETL на місці
Якщо вам потрібно регулярно обробляти великі обсяги даних, а також потрібен індивідуальний процес трансформації, ви можете скористатися інструментами ETL, встановленими на вашому обладнанні. Вони працюють на надійних робочих станціях та здатні швидко обробляти великі набори даних. Однак, вартість їхнього використання досить висока.
#2. Хмарні веб-програми ETL
Малі, середні та нові підприємства, як правило, використовують хмарні програми для перетворення даних, оскільки вони є більш доступними. Такі додатки підходять, якщо ви готуєте дані раз на тиждень чи місяць.
#3. Скрипти трансформації
Якщо ви працюєте над невеликим проектом з відносно невеликими наборами даних, можна скористатися такими системами, як Python, Excel, SQL, VBA та Macros для перетворення даних.
Вибір методів перетворення набору даних
Тепер, коли ви знаєте, який метод вибрати, вам потрібно визначитися з технікою, яку ви будете використовувати. Ви можете обрати декілька або всі з наведених нижче, залежно від вихідних даних та необхідної структури:
#1. Інтеграція даних
Тут ви об’єднуєте дані про один об’єкт з різних джерел та створюєте зведену таблицю. Наприклад, збираєте інформацію про клієнтів з облікових записів, рахунків-фактур, продажів, маркетингу, соціальних мереж, конкурентів, веб-сайтів, відеоплатформ і т.д., а потім створюєте табличну базу даних.
#2. Сортування та фільтрація даних
Надсилання необроблених та невідфільтрованих даних до програми BI – це марна трата часу та коштів. Замість цього потрібно відфільтрувати “сміття” та нерелевантні дані і відправляти тільки ту частину інформації, яка підходить для аналізу.
#3. Очищення даних
Фахівці з обробки даних також очищують необроблені дані, щоб відсіяти “шум”, пошкоджені дані, нерелевантну інформацію, помилкові дані, друкарські помилки і т.д.
#4. Дискретизація набору даних
Для безперервних даних потрібно використовувати техніку дискретизації, щоб додати інтервали між великими фрагментами даних, не змінюючи їх безперервний потік. Після того як ви структуруєте безперервні набори даних на окремі категорії, стане легше виявляти тенденції або обчислювати довгострокові середні значення.
#5. Узагальнення даних
Це техніка перетворення особистих наборів даних на знеособлені та загальні дані для дотримання правил конфіденційності. Також цей процес перетворює великі набори даних у формати, які легко аналізувати.
#6. Видалення дублікатів
Дублікати можуть призвести до збільшення витрат на зберігання даних, а також спотворити остаточні висновки. Тому вашій команді потрібно ретельно перевірити весь набір даних на наявність дублікатів, копій і т.д. та видалити їх з обробленої 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 набори даних залежно від бажаної структури бази даних, призначення та моделей візуалізації. Стандартизація гарантує, що один і той самий набір даних буде доступним для кожного відділу організації.
#9. Згладжування даних
Згладжування – це видалення зайвих і спотворених даних з великого набору даних. Воно також сканує дані на наявність непропорційних змін, які можуть відхилити аналітичну групу від очікуваних закономірностей.
Кроки до трансформованого набору даних
#1. Виявлення даних
На цьому кроці ви вивчаєте набір даних та його структуру і визначаєте, які зміни потрібні. Ви можете використовувати інструмент профілювання даних для швидкого перегляду бази даних, файлів, електронних таблиць тощо.
#2. Відображення перетворення даних
На цьому етапі ви визначаєте багато аспектів процесу трансформації, а саме:
- Які елементи потрібно переглянути, відредагувати, відформатувати, очистити та змінити
- Які причини цих перетворень
- Як досягти цих змін
#3. Створення та виконання кодів
Ваші фахівці з обробки даних напишуть коди перетворення для автоматичного виконання процесу. Вони можуть використовувати Python, SQL, VBA, PowerShell і т.д. Якщо ви використовуєте інструмент без коду, вам потрібно завантажити вихідні дані до цього інструменту і вказати зміни, які потрібно внести.
#4. Огляд та завантаження
Тепер вам потрібно переглянути вихідний файл та переконатися, що потрібні зміни внесені. Після цього ви можете завантажити набір даних у свою програму BI.
Переваги перетворення даних
#1. Краща організація даних
Перетворення даних – це модифікація та класифікація даних для окремого зберігання та зручного використання. Таким чином, як люди, так і програми можуть легко використовувати трансформовані дані, оскільки вони організовані в кращий спосіб.
#2. Покращена якість даних
Цей процес також усуває проблеми з якістю даних та зменшує ризики, пов’язані з неякісною інформацією. Тепер менше ймовірність неправильного тлумачення, неузгодженості та прогалин у даних. Оскільки компаніям потрібна точна інформація для досягнення успіху, трансформація є ключовою для прийняття обґрунтованих рішень.
#3. Простіше керування даними
Перетворення даних також спрощує процес управління даними для команд. Організаціям, які мають справу з постійно зростаючими обсягами даних з багатьох джерел, необхідний цей процес.
#4. Широке використання
Однією з найбільших переваг перетворення даних є те, що воно дозволяє компаніям максимально ефективно використовувати наявну інформацію. Процес стандартизує ці дані, щоб зробити їх більш зручними для використання. В результаті, компанії можуть використовувати один і той самий набір даних для більшої кількості цілей.
Також, більше програм можуть використовувати трансформовані дані, оскільки вони мають унікальні вимоги до форматування даних.
#5. Менше обчислювальних проблем
Невпорядковані дані можуть призвести до неправильної індексації, нульових значень, повторюваних записів і т.д. Завдяки трансформації компанії можуть стандартизувати дані та зменшити ймовірність обчислювальних помилок, які програми можуть робити під час їх обробки.
#6. Швидші запити
Трансформація даних означає сортування даних і зберігання їх впорядкованим чином у сховищі. Це забезпечує високу швидкість запитів та оптимізоване використання інструментів BI.
#7. Зменшення ризиків
Якщо ви використовуєте неточні, неповні та суперечливі дані, то ускладнюється процес прийняття рішень та аналізу. Коли дані проходять трансформацію, вони стають стандартизованими. Таким чином, високоякісні дані зменшують ймовірність фінансових та репутаційних втрат через неправильне планування.
#8. Уточнені метадані
Оскільки підприємствам доводиться обробляти все більшу кількість даних, то керування ними стає складним завданням. Завдяки трансформації даних можна уникнути хаосу в метаданих. Тепер ви отримуєте вдосконалені метадані, які допоможуть вам керувати, сортувати, шукати та використовувати дані.
DBT
DBT – це робочий процес для перетворення даних. Він також допомагає централізувати та структурувати код аналітики даних. Крім того, ви отримуєте додаткові інструменти для управління даними, як-от версії наборів даних, спільна робота над трансформованими даними, тестування моделей даних та документування запитів.
Qlik
Qlik мінімізує складність, вартість та час передачі великих обсягів даних з джерел до місць призначення, таких як програми BI, проекти ML та сховища даних. Він використовує автоматизацію та гнучкі методології для перетворення даних без складного ручного кодування ETL.
Domo
Domo пропонує інтерфейс перетягування для перетворення бази даних SQL та робить об’єднання даних легким та автоматичним. Крім того, інструмент робить дані доступними для різних команд, щоб аналізувати ті самі набори даних без конфліктів.
EasyMorph
EasyMorph звільняє вас від трудомісткого процесу перетворення даних за допомогою таких систем, як Excel, VBA, SQL та Python. Він пропонує візуальний інструмент для перетворення даних та автоматизації, де це можливо, для науковців, аналітиків даних та фінансових аналітиків.
Заключні слова
Трансформація даних – це важливий процес, який може відкрити виняткову цінність тих самих наборів даних для різних відділів компанії. Це також є стандартним етапом у таких методах обробки даних, як ETL для локальних програм BI та ELT для хмарних сховищ даних та озер даних.
Високоякісні та стандартизовані дані, які ви отримуєте після перетворення, відіграють важливу роль у створенні бізнес-планів, таких як маркетинг, продажі, розробка продукту, коригування цін, створення нових підрозділів і т.д.
Наступним кроком ви можете перевірити відкриті набори даних для ваших проектів Data Science/ML.