5 најбољих алата за препирку података за форматирање података за аналитику

У овом Интернет добу постоје терабајти и петабајти података, са експоненцијалним растом на истом. Али како да искористимо ове податке и преведемо их у корисне информације за побољшање доступности услуга?

Ваљани, нови и разумљиви подаци су све што је предузећима потребно за њихове моделе откривања знања.

Из тог разлога, предузећа примењују аналитику на много различитих начина да открију квалитетне податке.

Али где све почиње? Одговор је свађање података.

Хајде да почнемо!

Шта је спорење података?

Разбијање података је чин чишћења, структурирања и трансформације необрађених података у формате који поједностављују процесе анализе података. Препирање података често укључује рад са неуредним и сложеним скуповима података који нису спремни за процесе цевовода података. Разбијање података помера необрађене податке у префињено стање или пречишћене податке у оптимизовано стање и ниво спремности за производњу.

Неки од познатих задатака у препирању података укључују:

  • Спајање више скупова података у један велики скуп података за анализу.
  • Испитивање недостајућих/празнина у подацима.
  • Уклањање одступања или аномалија у скуповима података.
  • Стандардизација инпута.

Велика складишта података укључена у процесе препуцавања података обично су изван ручног подешавања, што захтева аутоматизоване методе припреме података да би се произвели тачнији и квалитетнији подаци.

Циљеви спорења података

Осим припреме података за анализу као већег циља, други циљеви укључују:

  • Креирање валидних и нових података од неуредних података за подстицање доношења одлука у предузећима.
  • Стандардизација необрађених података у формате које системи великих података могу да уносе.
  • Смањење времена које аналитичари података троше приликом креирања модела података представљањем уредних података.
  • Креирање доследности, потпуности, употребљивости и безбедности за било који скуп података који се користи или чува у складишту података.

Уобичајени приступи препирању података

Откривање

Пре него што инжењери података почну са задацима припреме података, морају да разумеју како се они чувају, величину, који се записи чувају, формате кодирања и друге атрибуте који описују било који скуп података.

Структурирање

Овај процес укључује организовање података у формате који су лако употребљиви. Необрађеним скуповима података ће можда бити потребно структурирање како се колоне појављују, број редова и подешавање других атрибута података да би се поједноставила анализа.

Чишћење

Структурирани скупови података морају се отарасити инхерентних грешака и свега што може да искриви податке у њима. Чишћење стога подразумева уклањање вишеструких уноса ћелија са сличним подацима, брисање празних ћелија и података који се издвајају, стандардизовање уноса, преименовање збуњујућих атрибута и још много тога.

  Како поново отворити затворену картицу у Гоогле Цхроме-у

Обогаћујући

Када подаци прођу фазе структурирања и чишћења, потребно је проценити корисност података и допунити их вредностима из других скупова података којима недостаје да би се дао жељени квалитет података.

Валидатинг

Процес валидације подразумева итеративне аспекте програмирања који бацају светло на квалитет података, доследност, употребљивост и безбедност. Фаза валидације осигурава да су сви задаци трансформације постигнути и означава скупове података као спремне за фазе анализе и моделирања.

Представљање

Након што се прођу све фазе, спорни скупови података се представљају/деле унутар организације за аналитику. Документација припремних корака и метаподаци генерисани током процеса препирке се такође деле у овој фази.

Таленд

Таленд је обједињена платформа за управљање подацима умотана у 3 структуре података за пружање поузданих и здравих података. Таленд представља интеграцију података, примену и интеграцију и интегритет података и управљање. Разматрање података у Таленду се одвија преко алатке „тачкај и кликни“ засновану на претраживачу која омогућава групне, групне и активне припреме података – профилисање података, чишћење и документовање.

Таленд дата фабриц управља сваком фазом животног циклуса података, пажљиво балансирајући доступност података, употребљивост, безбедност и интегритет свих пословних података.

Да ли сте икада били забринути због различитих извора података? Талендов јединствени приступ обезбеђује брзу интеграцију података из свих ваших извора података (базе података, складишта у облаку и крајње тачке АПИ-ја) – омогућавајући трансформацију и мапирање за све податке уз беспрекорне провере квалитета.

Интеграција података у Таленду је омогућена путем самоуслужних алата као што су конектори који омогућавају програмерима да аутоматски уносе податке из било ког извора и да их адекватно категоришу.

Карактеристике Таленда

Универзална интеграција података

Таленд омогућава предузећима да се свађају са било којим типом података из различитих извора података – Цлоуд или Он-прем окружења.

Флексибилно

Таленд иде даље од добављача или платформе када гради цевоводе података од ваших интегрисаних података. Једном када креирате цевоводе података од ваших унесених података, Таленд вам омогућава да покренете цевоводе било где.

Квалитет података

Са могућностима машинског учења као што су дедупликација података, валидација и стандардизација, Таленд аутоматски чисти прогутане податке.

Подршка за апликације и АПИ интеграције

Након што је значење направљено од ваших података путем Таленд самоуслужних алата, можете да делите своје податке преко АПИ-ја прилагођених корисницима. Таленд АПИ крајње тачке могу да изложе ваша средства података СааС, ЈСОН, АВРО и Б2Б платформама путем напредних алата за мапирање и трансформацију података.

Р

Р је добро развијен и ефикасан програмски језик за решавање истраживачке анализе података за научне и пословне апликације.

Направљен као бесплатни софтвер за статистичко рачунање и графику, Р је и језик и окружење за препуцавање података, моделирање и визуелизацију. Р окружење обезбеђује скуп софтверских пакета, док Р језик интегрише серију статистичких, груписања, класификације, анализе и графичких техника које помажу у манипулацији подацима.

  Како ограничити оно што други виде на Фејсбуку

Карактеристике Р

Богат сет пакета

Инжењери података имају више од 10.000 стандардизованих пакета и екстензија које могу изабрати из свеобухватне Р архивске мреже (ЦРАН). Ово поједностављује препирке и анализу података.

Изузетно моћан

Са доступним дистрибуираним рачунарским пакетима, Р може да изврши сложене и једноставне манипулације (математичке и статистичке) на објектима података и скуповима података у року од неколико секунди.

Подршка за више платформи

Р је независан од платформе, способан да ради на многим оперативним системима. Такође је компатибилан са другим програмским језицима који помажу у манипулисању рачунарски тешким задацима.

Учење Р је лако.

Трифацта

Трифацта је интерактивно окружење у облаку за профилисање података који се покрећу према моделима машинског учења и аналитике. Овај алат за инжењеринг података има за циљ стварање разумљивих података без обзира на то колико су скупови података неуредни или сложени. Корисници могу да уклоне двоструке уносе и попуне празне ћелије у скуповима података путем дедупликације и трансформације линеарне трансформације.

Овај алат за препуцавање података има око за ванредне и неважеће податке у било ком скупу података. Са само једним кликом и превлачењем, подаци при руци се рангирају и интелигентно трансформишу помоћу предлога које покреће машинско учење како би се убрзала припрема података.

Разбијање података у Трифацта-и је кроз убедљиве визуелне профиле који могу да приме нетехничко и техничко особље. Са визуелизованим и интелигентним трансформацијама, Трифацта се поноси својим дизајном за кориснике на уму.

Било да уносе податке из база података, складишта података или језера података, корисници су заштићени од сложености припрема података.

Карактеристике Трифацта

Беспрекорне Цлоуд интеграције

Подржава припремна радна оптерећења у било ком облаку или хибридном окружењу како би се омогућило програмерима да уносе скупове података за свађе без обзира где живе.

Методе стандардизације више података

Трифацта вранглер има неколико механизама за идентификацију образаца у подацима и стандардизацију излаза. Инжењери података могу да изаберу стандардизацију према обрасцу, функцији или да комбинују и упаре.

Једноставан радни ток

Трифацта организује радове на припреми података у облику токова. Ток садржи један или више скупова података плус њихове повезане рецепте (дефинисани кораци који трансформишу податке).

Ток, дакле, смањује време које програмери троше на увоз, препирку, профилисање и извоз података.

ОпенРефине

ОпенРефине је зрела алатка отвореног кода за рад са неуредним подацима. Као алат за чишћење података, ОпенРефине истражује скупове података за неколико секунди док примењује сложене трансформације ћелија да представи жељене формате података.

ОпенРефине приступа разматрању података кроз филтере и партиције на скуповима података користећи регуларне изразе. Користећи уграђени Генерал Рефине Екпрессион Лангуаге, инжењери података могу научити и прегледати податке користећи аспекте, филтере и технике сортирања пре него што изврше напредне операције података за екстракцију ентитета.

  Све што треба да знате о Аппле иПхоне понуди за замену батерије

ОпенРефине омогућава корисницима да раде на подацима као пројектима где скупови података из више рачунарских датотека, веб УРЛ-ова и база података могу бити увучени у такве пројекте са могућношћу локалног покретања на машинама корисника.

Преко израза, програмери могу проширити чишћење и трансформацију података на задатке као што су раздвајање/придруживање ћелија са више вредности, прилагођавање аспеката и дохваћање података у колоне користећи спољне УРЛ адресе.

Карактеристике ОпенРефине-а

Алат за више платформи

ОпенРефине је направљен да ради са Виндовс, Мац и Линук оперативним системима путем инсталационих подешавања за преузимање.

Богат скуп АПИ-ја

Садржи ОпенРефине АПИ, АПИ за проширење података, АПИ за помирење и друге АПИ-је који подржавају интеракцију корисника са подацима.

Датамеер

Датамеер је СааС алат за трансформацију података направљен да поједностави тражење података и интеграцију кроз процесе софтверског инжењеринга. Датамеер омогућава екстракцију, трансформацију и учитавање скупова података у Цлоуд складишта података као што је Сновфлаке.

Ова алатка за препуцавање података добро функционише са стандардним форматима скупова података као што су ЦСВ и ЈСОН, омогућавајући инжењерима да увозе податке у различитим форматима ради агрегације.

Датамеер садржи документацију података налик каталогу, дубоко профилисање података и откривање како би се задовољиле све потребе за трансформацијом података. Алат чува дубок визуелни профил података који омогућава корисницима да прате неважећа, недостајућа или ван граница поља и вредности и укупан облик података.

Радећи на скалабилном складишту података, Датамеер трансформише податке за смислену аналитику кроз ефикасне стекове података и функције сличне Екцел-у.

Датамеер представља хибридни, кодни и кориснички интерфејс без кода за прилагођавање широким тимовима за анализу података који могу лако да граде сложене ЕТЛ цевоводе.

Карактеристике Датамеер-а

Више корисничких окружења

Садржи окружења за трансформацију података са више особа – ниско кодно, кодно и хибридно, за подршку особама које познају технологију и особама које нису у технологији.

Заједнички радни простори

Датамеер омогућава тимовима да поново користе и сарађују на моделима како би убрзали пројекте.

Богата документација података

Датамеер подржава и системску и кориснички генерисану документацију података кроз метаподатке и описе у вики стилу, ознаке и коментаре.

Завршне речи 👩‍🏫

Аналитика података је сложен процес, који захтева да подаци буду на одговарајући начин организовани да би се извукли смислени закључци и дала предвиђања. Алати за преговарање са подацима помажу вам да форматирате велике количине необрађених података како би вам помогли да извршите напредну аналитику. Изаберите најбољи алат који одговара вашим захтевима и постаните професионалац у Аналитици!

Можда ти се свиди:

Најбољи ЦСВ алати за претварање, форматирање и валидацију.