Da li težite da organizujete, objedinite, standardizujete i formatirate obimne skupove podataka kako biste izvukli ključne informacije za vaše poslovanje? Ovaj sveobuhvatan vodič o transformaciji podataka u ETL procesu će vam u tome pomoći.
Podaci koje kompanije prikupljaju retko su u formatu koji je direktno upotrebljiv za alate poslovne inteligencije (BI). Najčešće, konektori i repozitorijumi podataka nas zatrpavaju sirovim, neuređenim informacijama. Iz takvih sirovih podataka je nemoguće dobiti bilo kakve smislene uvide.
Potreban je specijalizovan pristup, poput transformacije podataka, kako biste struktuirali informacije tako da odgovaraju vašim specifičnim poslovnim zahtevima. Ovaj proces takođe otkriva poslovne prilike koje su skrivene unutar nepreciznih skupova podataka.
U ovom tekstu, detaljno ćemo istražiti transformaciju podataka. Nakon čitanja, steći ćete duboko razumevanje ove teme i moći ćete uspešno planirati i sprovoditi projekte transformacije podataka.
Šta je transformacija podataka?
U osnovi, transformacija podataka predstavlja tehnički korak u obradi podataka, gde se suština i sadržaj informacija zadržavaju, dok se njihov oblik menja. Stručnjaci za podatke obično vrše modifikacije u sledećim aspektima:
- Struktura podataka
- Format podataka
- Standardizacija
- Organizacija
- Objedinjavanje
- Čišćenje
Krajnji rezultat su čisti podaci u dobro organizovanom formatu. Konačni format i struktura zavise od BI alata koje vaša kompanija koristi. Takođe, formatiranje može varirati među različitim odeljenjima, jer različiti delovi poslovanja, kao što su računovodstvo, finansije, zalihe, prodaja itd., imaju specifične zahteve za ulazne podatke.
Tokom ove modifikacije podataka, stručnjaci primenjuju i poslovna pravila. Ova pravila pomažu poslovnim analitičarima da identifikuju obrasce u obrađenim podacima, a liderima da donose informisane odluke.
Štaviše, transformacija podataka je faza u kojoj možete spojiti različite modele podataka u jedinstvenu, centralizovanu bazu podataka. Ovo omogućava poređenja između proizvoda, usluga, prodajnih procesa, marketinških strategija, zaliha, troškova kompanije i drugih važnih aspekata.
Vrste transformacije podataka
#1. Čišćenje podataka
U ovom procesu se identifikuju netačni, pogrešni, irelevantni ili nepotpuni skupovi podataka ili njihovi delovi. Nakon toga, podaci se mogu modifikovati, zameniti ili izbrisati kako bi se povećala njihova tačnost. Ovaj proces zahteva detaljnu analizu kako bi se dobili podaci koji se mogu koristiti za generisanje smislenih zaključaka.
#2. Deduplikacija podataka
Svaki duplikat u podacima može izazvati zabunu i dovesti do pogrešnih proračuna u procesu analize podataka. Deduplikacijom se uklanjaju svi suvišni unosi iz skupa podataka, čime se obezbeđuje da u skupovima podataka nema duplikata.
Ovaj proces štedi kompaniji novac koji bi bio potreban za skladištenje i obradu dupliranih podataka. Takođe, sprečava da duplirani podaci utiču na performanse i usporavaju obradu upita.
#3. Agregacija podataka
Agregacija podrazumeva prikupljanje, pretraživanje i prezentovanje podataka u sažetom obliku. Kompanije mogu koristiti ovu vrstu transformacije kako bi prikupile podatke iz više izvora i objedinite ih u jedan za potrebe analize.
Ovaj proces je veoma koristan za donošenje strateških odluka o proizvodima, operacijama, marketingu i cenama.
#4. Integracija podataka
Kao što sam naziv kaže, ova vrsta transformacije podataka integriše podatke iz različitih izvora.
S obzirom da kombinuje podatke koji se odnose na različita odeljenja i pruža jedinstveni pregled, svi u kompaniji mogu pristupiti i koristiti podatke za tehnologije mašinskog učenja (ML) i analizu poslovne inteligencije.
Osim toga, smatra se ključnim elementom procesa upravljanja podacima.
#5. Filtriranje podataka
Danas se kompanije suočavaju sa ogromnom količinom podataka. Međutim, nisu svi podaci relevantni za sve procese. Zbog toga, kompanije moraju filtrirati skupove podataka kako bi dobile preciznije informacije.
Filtriranje uklanja sve nepotrebne, duplirane ili osetljive podatke i izdvaja ono što je zaista važno. Ovaj proces pomaže preduzećima da smanje greške u podacima i generišu tačne izveštaje i rezultate upita.
#6. Sažimanje podataka
Ovo podrazumeva predstavljanje sveobuhvatnog rezimea generisanih podataka. Sirov podatak, sam po sebi, nije prikladan za dalju obradu. Može sadržati greške ili biti u formatu koji određene aplikacije ne mogu da razumeju.
Zato kompanije sažimaju podatke kako bi generisale rezime sirovih podataka. Na ovaj način postaje lakše uočiti trendove i obrasce iz sažete verzije podataka.
#7. Deljenje podataka
U ovom procesu, unosi iz skupa podataka se dele u različite segmente. Glavni cilj deljenja podataka je razvoj, obuka i testiranje skupova podataka za potrebe unakrsne validacije.
Osim toga, ovaj proces može zaštititi kritične i osetljive podatke od neovlašćenog pristupa. Deljenjem, kompanije mogu da enkriptuju osetljive podatke i čuvaju ih na zasebnom serveru.
#8. Validacija podataka
Provera validnosti podataka koje već imate je takođe vrsta transformacije. Ovaj proces uključuje proveru tačnosti, kvaliteta i integriteta podataka. Pre nego što počnete da koristite skup podataka za dalju obradu, validacija je ključna kako biste izbegli probleme u kasnijim fazama.
Kako izvršiti transformaciju podataka?
Izbor metode
Možete koristiti bilo koju od sledećih metoda transformacije podataka, u zavisnosti od vaših poslovnih potreba:
#1. ETL alati na lokaciji
Ako vam je potrebno redovno upravljanje obimnim skupovima podataka i potreban vam je prilagođen proces transformacije, možete se osloniti na ETL alate na lokaciji. Oni rade na moćnim radnim stanicama i mogu brzo obraditi veće količine podataka. Međutim, troškovi vlasništva mogu biti visoki.
#2. ETL web aplikacije zasnovane na oblaku
Mala, srednja i startap preduzeća se uglavnom oslanjaju na aplikacije za transformaciju podataka zasnovane na oblaku, jer su one pristupačnije. Takve aplikacije su pogodne ako pripremate podatke jednom nedeljno ili mesečno.
#3. Skripte za transformaciju
Ako radite na manjem projektu sa relativno manjim skupovima podataka, možete koristiti starije sisteme kao što su Python, Excel, SQL, VBA i makroi za transformaciju podataka.
Izbor tehnika za transformaciju skupa podataka
Sada kada znate koju metodu da odaberete, morate razmotriti tehnike koje želite da primenite. Možete izabrati nekoliko ili sve od navedenih, u zavisnosti od sirovih podataka i konačnog formata koji vam je potreban:
#1. Integrisanje podataka
Ovde integrišete podatke za jedan element iz različitih izvora i formirate sažetu tabelu. Na primer, prikupljanje podataka o klijentima sa naloga, faktura, prodaje, marketinga, društvenih medija, konkurenata, veb-sajtova, platformi za deljenje video snimaka itd., i formiranje tabelarne baze podataka.
#2. Sortiranje i filtriranje podataka
Slanje neobrađenih i nefiltriranih podataka u BI aplikaciju će samo gubiti vreme i novac. Umesto toga, potrebno je da filtrirate nepotrebne podatke iz skupa i pošaljete samo one informacije koje sadrže sadržaj koji se može analizirati.
#3. „Čišćenje“ podataka
Stručnjaci za podatke takođe „čiste“ sirove podatke kako bi uklonili šum, oštećene podatke, irelevantan sadržaj, pogrešne podatke, greške u kucanju i još mnogo toga.
#4. Diskretizacija skupa podataka
Posebno za kontinuirane podatke, morate koristiti tehniku diskretizacije da biste dodali intervale između velikih količina podataka, bez promene njihovog kontinuiranog toka. Kada date kategorizovanu i konačnu strukturu kontinuiranim skupovima podataka, lakše je analizirati trendove ili izračunati dugoročne proseke.
#5. Generalizacija podataka
Ovo je tehnika pretvaranja personalnih podataka u bezlične i opšte podatke, kako bi se ispunili propisi o privatnosti podataka. Štaviše, ovaj proces transformiše velike skupove podataka u formate koji se lako mogu analizirati.
#6. Uklanjanje duplikata
Duplikati mogu dovesti do povećanih troškova skladištenja podataka i iskriviti konačni obrazac ili uvid. Zato vaš tim treba pažljivo da skenira ceo skup podataka u potrazi za duplikatima, kopijama itd. i da ih isključi iz transformisane baze podataka.
#7. Kreiranje novih atributa
U ovoj fazi možete uvesti nova polja, zaglavlja kolona ili atribute kako biste svoje podatke učinili organizovanijim.
#8. Standardizacija i normalizacija
Sada morate da normalizujete i standardizujete svoje skupove podataka, u zavisnosti od željene strukture baze podataka, upotrebe i modela vizualizacije podataka. Standardizacija obezbeđuje da isti skup podataka bude upotrebljiv za svako odeljenje u organizaciji.
#9. „Izglađivanje“ podataka
„Izglađivanje“ je uklanjanje besmislenih i iskrivljenih podataka iz velikog skupa podataka. Ovaj proces skenira podatke u potrazi za modifikacijama koje nisu u skladu s očekivanim i koje bi mogle odvesti analitički tim od obrazaca koje očekuju.
Koraci do transformisanog skupa podataka
#1. Otkrivanje podataka
U ovom koraku razumete skup podataka i njegov model i odlučujete koje su promene neophodne. Možete da koristite alatku za profiliranje podataka da biste stekli brzi uvid u bazu podataka, datoteke, tabele itd.
#2. Mapiranje transformacije podataka
U ovoj fazi odlučujete o mnogim aspektima procesa transformacije, a to su:
- Koji elementi zahtevaju pregled, uređivanje, formatiranje, čišćenje i promenu
- Koji su razlozi takvih transformacija
- Kako postići ove promene
#3. Generisanje i izvršavanje kodova
Vaši stručnjaci za podatke će napisati kodove za transformaciju podataka kako bi automatizovali proces. Oni mogu koristiti Python, SQL, VBA, PowerShell, itd. Ako koristite neki alat bez koda, morate da otpremite sirove podatke u taj alat i naznačite promene koje želite.
#4. Pregled i učitavanje
Sada morate da pregledate izlaznu datoteku i potvrdite da li su sve promene sprovedene. Zatim možete učitati skup podataka u svoju BI aplikaciju.
Prednosti transformacije podataka
#1. Bolja organizacija podataka
Transformacija podataka uključuje modifikaciju i kategorizaciju podataka za odvojeno skladištenje i lakše otkrivanje. Dakle, i ljudi i aplikacije mogu lako da koriste transformisane podatke jer su oni organizovani na bolji način.
#2. Poboljšan kvalitet podataka
Ovaj proces takođe može eliminisati probleme sa kvalitetom podataka i smanjiti rizike povezane sa lošim podacima. Sada je manja mogućnost za pogrešnu interpretaciju, nedoslednosti i podatke koji nedostaju. Kako su kompanijama potrebne tačne informacije za uspešne rezultate, transformacija je ključna za donošenje dobrih odluka.
#3. Lakše upravljanje podacima
Transformacija podataka takođe pojednostavljuje proces upravljanja podacima za timove. Organizacijama koje se bave sve većom količinom podataka iz brojnih izvora je potreban ovaj proces.
#4. Šira upotreba
Jedna od najvećih prednosti transformacije podataka je što kompanijama omogućava da maksimalno iskoriste svoje podatke. Proces standardizuje te podatke kako bi ih učinio upotrebljivijim. Kao rezultat toga, kompanije mogu da koriste isti skup podataka za više namena.
Pored toga, više aplikacija može da koristi transformisane podatke jer oni imaju jedinstvene zahteve za formatiranje.
#5. Manje računarskih izazova
Neorganizovani podaci mogu dovesti do netačnog indeksiranja, nultih vrednosti, duplih unosa itd. Transformacijom, kompanije mogu da standardizuju podatke i smanje mogućnost računarskih grešaka koje aplikacije mogu da naprave tokom obrade.
#6. Brži upiti
Transformacija podataka uključuje sortiranje podataka i njihovo organizovano skladištenje. Rezultat je velika brzina upita i optimizovana upotreba BI alata.
#7. Smanjeni rizici
Ako koristite netačne, nepotpune i nedosledne podatke, donošenje odluka i analiza postaju otežani. Kada podaci prođu kroz transformaciju, oni postaju standardizovani. Dakle, visokokvalitetni podaci smanjuju šansu da se suočite sa finansijskim i reputacionim gubicima zbog netačnog planiranja.
#8. Prečišćeni metapodaci
Kako preduzeća moraju da se bave sve više podataka, upravljanje podacima postaje izazov za njih. Sa transformacijom podataka, oni mogu da izbegnu haos u metapodacima. Sada dobijate prečišćene metapodatke koji će vam pomoći da upravljate, sortirate, pretražujete i koristite svoje podatke.
DBT
DBT je radni tok za transformaciju podataka. Takođe vam može pomoći da centralizujete i modularizujete kod za analizu podataka. Pored toga, dobijate i druge alate za upravljanje podacima, kao što su verzija skupa podataka, saradnja na transformisanim podacima, testiranje modela podataka i dokumentovanje upita.
Qlik
Qlik minimizira složenost, troškove i vreme prenosa velikih podataka sa izvora na odredišta kao što su BI aplikacije, ML projekti i skladišta podataka. Koristi automatizaciju i agilne metodologije za transformaciju podataka bez potrebe za manuelnim kodiranjem ETL kodova.
Domo
Domo nudi interfejs „prevuci i pusti“ za transformacije SQL baze podataka i čini spajanje podataka lakim i automatskim. Štaviše, alat čini podatke lako dostupnim različitim timovima da analiziraju iste skupove podataka bez sukoba.
EasyMorph
EasyMorph vas oslobađa od zamornog procesa transformacije podataka korišćenjem zastarelih sistema kao što su Excel, VBA, SQL i Python. Nudi vizuelni alat za transformaciju podataka i automatizaciju kada je to moguće za stručnjake za podatke, analitičare podataka i finansijske analitičare.
Završne reči
Transformacija podataka je ključni proces koji može otkriti izuzetnu vrednost iz istih skupova podataka za različite poslovne oblasti. To je takođe standardna faza u metodama obrade podataka kao što su ETL za BI aplikacije na lokaciji i ELT za skladišta podataka u oblaku i jezera podataka.
Visokokvalitetni i standardizovani podaci koje dobijate nakon transformacije igraju važnu ulogu u postavljanju poslovnih planova kao što su marketing, prodaja, razvoj proizvoda, prilagođavanje cena, nove jedinice i još mnogo toga.
Na kraju, možete proveriti otvorene skupove podataka za svoje projekte nauke o podacima i mašinskog učenja.