Желите да организујете, спојите, стандардизујете и форматирате велике скупове података да бисте извукли пословну интелигенцију? Прочитајте овај крајњи водич о трансформацији података у ЕТЛ процесу.
Компаније ретко добијају податке у формату који ваши алати за пословну интелигенцију (БИ) могу да користе. Обично вас конектори података и спремишта бомбардују сировим и неорганизованим подацима. Не можете издвојити ниједан образац из таквих сирових података.
Потребан вам је специјализован процес, као што је трансформација података, да структурирате податке тако да одговарају вашим пословним потребама. Такође открива пословне могућности које нетачни скупови података скривају од вашег видокруга.
У овом чланку ћемо разговарати о трансформацији података из темеља. Након читања, стећи ћете професионално знање о овој теми и моћи ћете успјешно планирати и изводити пројекте трансформације података.
Преглед садржаја
Шта је трансформација података?
У суштини, трансформација података је технички корак обраде података где одржавате суштину и садржај података нетакнутим и мењате њихов изглед. Углавном, научници података врше модификације у следећим параметрима:
- Структура података
- Формат података
- Стандардизација
- Организација
- Спајање
- Чишћење
Резултат су чисти подаци у организованом формату. Сада ће коначни формат и структура зависити од БИ алата који ваше предузеће користи. Такође, форматирање се може разликовати од одељења до одељења јер различити пословни делови, као што су рачуни, финансије, залихе, продаја итд., имају различите структуре за улазне податке.
Током ове модификације података, научници података такође примењују пословна правила на податке. Ова правила помажу пословним аналитичарима да извуку обрасце из обрађених података, а лидерском тиму да доноси информисане одлуке.
Штавише, трансформација података је фаза у којој можете спојити различите моделе података у једну централизовану базу података. Помаже вам да направите поређења између производа, услуга, продајних процеса, маркетиншких метода, залиха, трошкова компаније и још много тога.
Врсте трансформације података
#1. Чишћење података
Кроз овај процес, људи идентификују нетачне, нетачне, ирелевантне или непотпуне скупове података или њихове компоненте. Након тога, подаци се могу изменити, заменити или избрисати да би се повећала тачност. Ослања се на пажљиву анализу тако да се добијени подаци могу користити за генерисање смисленог увида.
#2. Дедупликација података
Сваки дуплирани унос података може изазвати забуну и погрешне прорачуне у процесу рударења података. Са дедупликацијом података, извлаче се сви редундантни уноси скупа података, тако да су скупови података слободни за дуплирање.
Овај процес штеди новац компанији можда потребан за складиштење и обраду дуплираних података. Такође спречава да такви подаци утичу на перформансе и успоравају обраду упита.
#3. Агрегација података
Агрегација се односи на прикупљање, претраживање и представљање података у сажетом формату. Компаније могу извршити ову врсту трансформације података како би прикупиле из више извора података и спојиле их у један ради анализе података.
Овај процес је веома користан при доношењу стратешких одлука о производу, операцијама, маркетингу и ценама.
#4. Интеграција података
Као што назив говори, ова врста трансформације података интегрише податке из различитих извора.
Пошто комбинује податке који се односе на различита одељења и пружа јединствен поглед, свако из компаније може приступити и користити податке за МЛ технологију и анализу пословне интелигенције.
Штавише, сматра се главним елементом процеса управљања подацима.
#5. Филтрирање података
Ових дана компаније морају да се баве огромном количином података. Међутим, нису сви подаци потребни у свим процесима. Из тог разлога, компаније морају да филтрирају скупове података да би добиле префињене податке.
Филтрирање уклања све небитне, дуплиране или осетљиве податке и одваја оно што вам је потребно. Овај процес омогућава предузећима да минимизирају грешке у подацима и генеришу тачне извештаје и резултате упита.
#6. Сажимање података
То значи представљање свеобухватног резимеа генерисаних података. За било који процес, необрађени подаци уопште нису прикладни. Може да садржи грешке и може бити доступан у формату који одређене апликације не могу да разумеју.
Из ових разлога, компаније врше сумирање података како би генерисале сажетак необрађених података. Тако постаје лакше приступити трендовима и обрасцима података из њихове сажете верзије.
#7. Подела података
У овом процесу, уноси скупа података се деле на различите сегменте. Главна сврха поделе података је да се развију, обуче и тестирају скупови података за унакрсну валидацију.
Осим тога, овај процес може заштитити критичне и деликатне податке од неовлашћеног приступа. Поделом, компаније могу да шифрују осетљиве податке и да их чувају на другом серверу.
#8. Валидација података
Потврђивање података које већ имате је такође врста трансформације података. Овај процес укључује унакрсну проверу података за њихову тачност, квалитет и интегритет. Пре него што желите да користите скуп података за даљу обраду, валидација је од суштинског значаја да бисте избегли проблеме у каснијим фазама.
Како извршити трансформацију података?
Избор методе
Можете користити било који од следећих метода трансформације података у зависности од ваших пословних потреба:
#1. ЕТЛ алати на лицу места
Ако вам је потребно редовно руковање огромним скуповима података и потребан вам је процес трансформације по мери, онда се можете ослонити на ЕТЛ алате на лицу места. Они раде на робусним радним станицама и могу брзо да обрађују веће скупове података. Међутим, цена власништва је превисока.
#2. ЕТЛ веб апликације засноване на облаку
Мала, средња и стартуп предузећа углавном се ослањају на апликације за трансформацију података засноване на облаку јер су оне приступачне. Такве апликације су погодне ако припремате податке једном недељно или месечно.
#3. Трансформатион Сцриптс
Ако радите на малом пројекту са релативно мањим скуповима података, онда је добро користити старе системе као што су Питхон, Екцел, СКЛ, ВБА и макрои за трансформацију података.
Избор техника за трансформацију скупа података
Сада када знате који метод да одаберете, морате размотрити технике које желите да примените. Можете одабрати неколико или све од доле у зависности од необрађених података и коначног обрасца који тражите:
#1. Интегрисање података
Овде интегришете податке за један елемент из различитих извора и формирате сажету табелу. На пример, прикупљање података о клијентима са налога, фактура, продаје, маркетинга, друштвених медија, конкурената, веб локација, платформи за дељење видеа, итд., и формирање табеларне базе података.
#2. Сортирање и филтрирање података
Слање необрађених и нефилтрираних података у БИ апликацију само ће изгубити време и новац. Уместо тога, потребно је да филтрирате смеће и небитне податке из скупа података и пошаљете само део података који садржи садржај који се може анализирати.
#3. Дата Сцруббинг
Научници података такође бришу необрађене податке да би уклонили буку, оштећене податке, нерелевантан садржај, погрешне податке, грешке у куцању и још много тога.
#4. Дискретизација скупа података
Посебно за континуиране податке, морате да користите технику дискретизације да бисте додали интервале између великих комада података без промене њиховог континуираног тока. Једном када дате категорисану и коначну структуру континуираним скуповима података, постаје лакше цртати трендове или израчунавати дугорочне просеке.
#5. Генерализација података
То је техника претварања персоналних скупова података у безличне и опште податке како би се ускладили са прописима о приватности података. Штавише, овај процес такође трансформише велике скупове података у формате који се лако могу анализирати.
#6. Уклањање дупликата
Дупликати вас могу приморати да плаћате више као накнаде за складиштење података и такође искривљују коначни образац или увид. Дакле, ваш тим треба да пажљиво скенира цео скуп података у потрази за дупликатима, копијама итд., и да их искључи из трансформисане базе података.
#7. Креирање нових атрибута
У овој фази можете увести нова поља, заглавља колона или атрибуте како бисте своје податке учинили организованијим.
#8. Стандардизација и нормализација
Сада морате да нормализујете и стандардизујете своје скупове података у зависности од жељене структуре базе података, употребе и модела визуелизације података. Стандардизација осигурава да ће исти скуп података бити употребљив за свако одељење организације.
#9. Изглађивање података
Изглађивање је уклањање бесмислених и искривљених података из великог скупа података. Такође скенира податке у потрази за модификацијама које нису у пропорцији које би могле да одступе аналитички тим од обрасца који очекују.
Кораци до трансформисаног скупа података
#1. Откривање података
У овом кораку разумете скуп података и његов модел и одлучујете које промене су неопходне. Можете да користите алатку за профилисање података да бисте кратко завирили у базу података, датотеке, табеле итд.
#2. Мапирање трансформације података
У овој фази одлучујете о многим стварима о процесу трансформације, а то су:
- Који елементи захтевају преглед, уређивање, форматирање, чишћење и промену
- Који су разлози таквих трансформација
- Како постићи ове промене
#3. Генерисање и извршавање кодова
Ваши научници података ће написати кодове за трансформацију података како би аутоматски извршили процес. Они могу да користе Питхон, СКЛ, ВБА, ПоверСхелл, итд. Ако користите било који алат без кода, морате да отпремите необрађене податке у тај алат и назначите промене које желите.
#4. Прегледајте и учитајте
Сада морате да прегледате излазну датотеку и потврдите да ли постоје одговарајуће промене. Затим можете учитати скуп података у своју БИ апликацију.
Предности трансформације података
#1. Боља организација података
Трансформација података подразумева модификацију и категоризацију података за одвојено складиштење и лако откривање. Дакле, и људи и апликације могу лако да користе трансформисане податке јер су организовани на бољи начин.
#2. Побољшан квалитет података
Овај процес такође може елиминисати проблеме са квалитетом података и смањити ризике повезане са лошим подацима. Сада је мање могућности за погрешну интерпретацију, недоследности и податке који недостају. Како су компанијама потребне тачне информације за успешне резултате, трансформација је кључна за доношење велике одлуке.
#3. Лакше управљање подацима
Трансформација података такође поједностављује процес управљања подацима за тимове. Организацијама које се баве све већом количином података из бројних извора потребан је овај процес.
#4. Шира употреба
Једна од највећих предности трансформације података је што компанијама омогућава да максимално искористе своје податке. Процес стандардизује те податке како би их учинио употребљивијим. Као резултат тога, компаније могу да користе исти скуп података за више намена.
Поред тога, више апликација може да користи трансформисане податке јер они имају јединствене захтеве за форматирање података.
#5. Мање рачунарских изазова
Неорганизовани подаци могу довести до нетачног индексирања, нултих вредности, дуплих уноса, итд. Трансформацијом, компаније могу стандардизовати податке и смањити могућност рачунарских грешака које апликације могу направити током обраде података.
#6. Бржи упити
Трансформација података подразумева сортирање података и њихово организовано складиштење у складишту. Резултат је велика брзина упита и оптимизована употреба БИ алата.
#7. Смањени ризици
Ако користите нетачне, непотпуне и недоследне податке, доношење одлука и анализа постају отежани. Када подаци прођу кроз трансформацију, они постају стандардизовани. Дакле, висококвалитетни подаци смањују шансу да се суочите са финансијским и репутационим губицима због нетачног планирања.
#8. Пречишћени метаподаци
Како предузећа морају да се баве све више података, управљање подацима постаје изазов за њих. Са трансформацијом података, они могу да прескоче хаос у метаподацима. Сада добијате префињене метаподатке који ће вам помоћи да управљате, сортирате, претражујете и користите своје податке.
ДБТ
ДБТ је радни ток за трансформацију података. Такође вам може помоћи да централизујете и модулизујете свој код за анализу података. Да не спомињемо, добијате и друге алате за управљање подацима, као што су верзионисање скупова података, сарадња на трансформисаним подацима, тестирање модела података и документовање упита.
Клик
Клик минимизира сложеност, трошкове и време преноса великих података са извора на одредишта као што су БИ апликације, МЛ пројекти и складишта података. Користи аутоматизацију и агилне методологије за трансформацију података без ужурбаног ручног кодирања ЕТЛ кодова.
Домо
Домо нуди интерфејс за превлачење и испуштање за трансформације СКЛ базе података и чини спајање података без напора и аутоматски. Штавише, алат чини податке лако доступним за различите тимове да анализирају исте скупове података без сукоба.
ЕасиМорпх
ЕасиМорпх вас ослобађа од мукотрпног процеса трансформације података коришћењем застарелих система као што су Екцел, ВБА, СКЛ и Питхон. Нуди визуелни алат за трансформацију података и аутоматизацију када је то могуће за научнике података, аналитичаре података и финансијске аналитичаре.
Завршне речи
Трансформација података је кључни процес који може да открије изузетну вредност из истих скупова података за различите пословне делове. То је такође стандардна фаза у методама обраде података као што су ЕТЛ за БИ апликације на лицу места и ЕЛТ за складишта података у облаку и језера података.
Висококвалитетни и стандардизовани подаци које добијате након трансформације података играју виталну улогу у постављању пословних планова као што су маркетинг, продаја, развој производа, прилагођавање цена, нове јединице и још много тога.
Затим можете да проверите отворене скупове података за своје пројекте науке о подацима/МЛ.