La guida rapida alla trasformazione dei dati

Vuoi organizzare, unire, standardizzare e formattare set di dati di grandi dimensioni per estrarre business intelligence? Leggi questa guida definitiva sulla trasformazione dei dati nel processo ETL.

Le aziende raramente ottengono i dati nel formato che i tuoi strumenti di business intelligence (BI) possono utilizzare. Di solito, connettori e repository di dati ti bombardano con dati grezzi e disorganizzati. Non è possibile estrarre alcun modello da tali dati grezzi.

È necessario un processo specializzato, come la trasformazione dei dati, per strutturare i dati in base alle esigenze aziendali. Svela anche le opportunità di business che i set di dati imprecisi nascondono alla tua vista.

In questo articolo, discuteremo della trasformazione dei dati da zero. Dopo aver letto, aumenterai le tue conoscenze professionali su questo argomento e potrai pianificare ed eseguire con successo progetti di trasformazione dei dati.

Che cos'è la trasformazione dei dati?

In sostanza, la trasformazione dei dati è una fase tecnica dell'elaborazione dei dati in cui si mantiene intatta l'essenza e il contenuto dei dati e ne si modifica l'aspetto. Per lo più, i data scientist eseguono modifiche nei seguenti parametri:

• Struttura dati
• Formato dei dati
• Standardizzazione
• Organizzazione
• Fusione
• Pulizia

Il risultato sono dati puliti in un formato organizzato. Ora, il formato e la struttura finali dipenderanno dallo strumento BI utilizzato dalla tua azienda. Inoltre, la formattazione può variare da reparto a reparto poiché diverse sezioni aziendali, come contabilità, finanza, inventario, vendite, ecc., hanno strutture diverse per i dati di input.

Durante questa modifica dei dati, i data scientist applicano anche regole di business ai dati. Queste regole aiutano gli analisti aziendali a estrarre modelli dai dati elaborati e il team di leadership a prendere decisioni informate.

Inoltre, la trasformazione dei dati è la fase in cui è possibile unire diversi modelli di dati in un database centralizzato. Ti aiuta a fare confronti tra prodotti, servizi, processi di vendita, metodi di marketing, inventario, spese aziendali e altro ancora.

Tipi di trasformazione dei dati

# 1. Pulizia dei dati

Attraverso questo processo, le persone identificano set di dati errati, imprecisi, irrilevanti o incompleti o i loro componenti. Successivamente, i dati possono essere modificati, sostituiti o eliminati per aumentare la precisione. Si basa su un'analisi attenta in modo che i dati risultanti possano essere utilizzati per generare informazioni significative.

#2. Deduplicazione dei dati

Qualsiasi immissione di dati duplicata può causare confusione ed errori di calcolo nel processo di data mining. Con la deduplicazione dei dati, vengono estratte tutte le voci ridondanti di un set di dati, quindi i set di dati sono liberi da duplicazioni.

Questo processo consente di risparmiare denaro di cui un'azienda potrebbe aver bisogno per archiviare ed elaborare dati duplicati. Impedisce inoltre a tali dati di influire sulle prestazioni e di rallentare l'elaborazione delle query.

#3. Aggregazione dei dati

L'aggregazione si riferisce alla raccolta, alla ricerca e alla presentazione dei dati in un formato conciso. Le aziende possono eseguire questo tipo di trasformazione dei dati per raccogliere da più origini dati e unirle in una sola per l'analisi dei dati.

Questo processo è molto utile quando si prendono decisioni strategiche su prodotto, operazioni, marketing e prezzi.

#4. Integrazione dei dati

Come suggerisce il nome, questo tipo di trasformazione dei dati integra i dati provenienti da diverse fonti.

Poiché combina i dati relativi a diversi reparti e fornisce una vista unificata, chiunque nell'azienda può accedere e utilizzare i dati per la tecnologia ML e l'analisi di business intelligence.

Inoltre, è considerato un elemento importante del processo di gestione dei dati.

#5. Filtraggio dati

Al giorno d'oggi, le aziende devono fare i conti con un volume immenso di dati. Tuttavia, non tutti i dati sono richiesti in tutti i processi. Per questo motivo, le aziende devono filtrare i set di dati per ottenere dati raffinati.

Il filtraggio tiene lontani i dati irrilevanti, duplicati o sensibili e separa ciò di cui hai bisogno. Questo processo consente alle aziende di ridurre al minimo gli errori di dati e di generare report accurati e risultati di query.

#6. Riepilogo dei dati

Significa presentare un riepilogo completo dei dati generati. Per qualsiasi processo, i dati grezzi non sono affatto adatti. Può contenere errori e potrebbe essere disponibile in un formato che alcune applicazioni non possono comprendere.

Per questi motivi, le aziende eseguono il riepilogo dei dati per generare un riepilogo dei dati grezzi. Pertanto, diventa più facile accedere alle tendenze e ai modelli dei dati dalla sua versione riepilogativa.

#7. Divisione dei dati

In questo processo, le voci di un set di dati sono suddivise in diversi segmenti. Lo scopo principale della suddivisione dei dati è sviluppare, addestrare e testare i set di dati per la convalida incrociata.

Inoltre, questo processo può proteggere i dati mission-critical e delicati da accessi non autorizzati. Separandosi, le aziende possono crittografare i dati sensibili e archiviarli su un server diverso.

#8. Convalida dei dati

Anche la convalida dei dati che già possiedi è una sorta di trasformazione dei dati. Questo processo prevede il controllo incrociato dei dati per verificarne l'accuratezza, la qualità e l'integrità. Prima di voler utilizzare un set di dati per ulteriori elaborazioni, la sua convalida è essenziale per evitare problemi nelle ultime fasi.

Come eseguire la trasformazione dei dati?

Scegliere un metodo

È possibile utilizzare uno dei seguenti metodi di trasformazione dei dati a seconda delle esigenze aziendali:

# 1. Strumenti ETL in loco

Se hai bisogno di gestire regolarmente enormi set di dati e hai anche bisogno di un processo di trasformazione su misura, puoi fare affidamento su strumenti ETL in loco. Funzionano su workstation robuste e possono elaborare rapidamente set di dati più grandi. Tuttavia, il costo di proprietà è troppo alto.

#2. App Web ETL basate su cloud

Le piccole, medie e startup si affidano principalmente ad app di trasformazione dei dati basate su cloud poiché sono convenienti. Tali app sono adatte se stai preparando i dati una volta alla settimana o al mese.

#3. Script di trasformazione

Se stai lavorando a un piccolo progetto con set di dati relativamente più piccoli, è bene utilizzare sistemi legacy come Python, Excel, SQL, VBA e Macro per la trasformazione dei dati.

Scelta delle tecniche per trasformare un set di dati

Ora che sai quale metodo scegliere, devi considerare le tecniche che vuoi applicare. Puoi sceglierne alcuni o tutti tra quelli di seguito a seconda dei dati grezzi e del modello finale che stai cercando:

# 1. Integrazione dei dati

Qui si integrano i dati per un elemento provenienti da diverse fonti e si forma una tabella riepilogativa. Ad esempio, accumulando i dati dei clienti da account, fatture, vendite, marketing, social media, concorrenti, siti Web, piattaforme di condivisione video, ecc. e formando un database tabulare.

#2. Ordinamento e filtraggio dei dati

L'invio di dati grezzi e non filtrati a un'app BI farà solo sprecare tempo e denaro. Invece, è necessario filtrare i dati inutili e irrilevanti dal set di dati e inviare solo una porzione di dati che contiene contenuto analizzabile.

#3. Pulizia dei dati

I data scientist eliminano anche i dati grezzi per eliminare rumore, dati danneggiati, contenuti irrilevanti, dati errati, errori di battitura e altro ancora.

#4. Discretizzazione del set di dati

Soprattutto per i dati continui, è necessario utilizzare la tecnica di discretizzazione per aggiungere intervalli tra grandi blocchi di dati senza modificarne il flusso continuo. Dopo aver assegnato una struttura classificata e finita ai set di dati continui, diventa più facile disegnare tendenze o calcolare medie a lungo termine.

#5. Generalizzazione dei dati

È la tecnica per convertire set di dati personali in dati impersonali e generali per conformarsi alle normative sulla privacy dei dati. Inoltre, questo processo trasforma anche grandi set di dati in formati facilmente analizzabili.

#6. Rimozione dei duplicati

I duplicati possono costringerti a pagare di più come commissioni di data warehousing e anche distorcere il modello o l'analisi finale. Pertanto, il tuo team deve scansionare meticolosamente l'intero set di dati alla ricerca di duplicati, copie, ecc. ed escluderli dal database trasformato.

#7. Creazione di nuovi attributi

In questa fase, puoi introdurre nuovi campi, intestazioni di colonna o attributi per rendere i tuoi dati più organizzati.

#8. Standardizzazione e normalizzazione

Ora è necessario normalizzare e standardizzare i set di dati in base alla struttura del database, all'utilizzo e ai modelli di visualizzazione dei dati preferiti. La standardizzazione garantisce che lo stesso set di dati sia utilizzabile per ogni reparto dell'organizzazione.

#9. Levigatura dei dati

Il livellamento è la rimozione di dati privi di significato e distorti da un set di dati di grandi dimensioni. Esegue inoltre la scansione dei dati alla ricerca di modifiche sproporzionate che potrebbero deviare il team di analisi dal modello previsto.

Passaggi per un set di dati trasformato

# 1. Scoperta dei dati

In questo passaggio, comprendi il set di dati e il relativo modello e decidi quali modifiche sono necessarie. Puoi utilizzare uno strumento di profilazione dei dati per dare un'occhiata al database, ai file, ai fogli di calcolo, ecc.

#2. Mappatura della trasformazione dei dati

In questa fase, decidi molte cose sul processo di trasformazione, e queste sono:

• Quali elementi richiedono revisione, modifica, formattazione, pulizia e modifica
• Quali sono le ragioni di tali trasformazioni
• Come ottenere questi cambiamenti

#3. Generazione ed esecuzione di codici

I tuoi data scientist scriveranno codici di trasformazione dei dati per eseguire automaticamente il processo. Potrebbero usare Python, SQL, VBA, PowerShell, ecc. Se utilizzi uno strumento senza codice, devi caricare dati grezzi su quello strumento e indicare le modifiche desiderate.

#4. Rivedi e carica

Ora è necessario rivedere il file di output e confermare se sono presenti o meno le modifiche appropriate. È quindi possibile caricare il set di dati nell'app BI.

Vantaggi della trasformazione dei dati

# 1. Migliore organizzazione dei dati

La trasformazione dei dati significa modificare e classificare i dati per un'archiviazione separata e una facile rilevabilità. Pertanto, sia gli esseri umani che le applicazioni possono utilizzare facilmente i dati trasformati poiché sono organizzati in modo migliore.

#2. Miglioramento della qualità dei dati

Questo processo può anche eliminare i problemi di qualità dei dati e ridurre i rischi legati ai dati errati. Ora ci sono meno possibilità di interpretazioni errate, incoerenze e dati mancanti. Poiché le aziende hanno bisogno di informazioni accurate per ottenere risultati di successo, la trasformazione è fondamentale per prendere una decisione importante.

#3. Gestione dei dati più semplice

La trasformazione dei dati semplifica anche il processo di gestione dei dati per i team. Le organizzazioni che gestiscono una quantità crescente di dati provenienti da numerose fonti necessitano di questo processo.

#4. Uso più ampio

Uno dei maggiori vantaggi della trasformazione dei dati è che consente alle aziende di ottenere il massimo dai propri dati. Il processo standardizza quei dati per renderli più utilizzabili. Di conseguenza, le aziende possono utilizzare lo stesso set di dati per più scopi.

Inoltre, più applicazioni possono utilizzare i dati trasformati poiché questi hanno requisiti univoci per la formattazione dei dati.

#5. Meno sfide computazionali

Dati disorganizzati potrebbero portare a indicizzazione errata, valori nulli, voci duplicate, ecc. Trasformando, le aziende possono standardizzare i dati e ridurre la possibilità di errori di calcolo che le applicazioni possono fare durante l'elaborazione dei dati.

#6. Query più veloci

Trasformazione dei dati significa ordinare i dati e archiviarli in modo organizzato in un magazzino. Ne risulta un'elevata velocità di query e un uso ottimizzato degli strumenti di BI.

#7. Rischi ridotti

Se si utilizzano dati imprecisi, incompleti e incoerenti, il processo decisionale e l'analisi vengono ostacolati. Una volta che i dati passano attraverso la trasformazione, diventano standardizzati. Pertanto, dati di alta qualità riducono la possibilità di affrontare perdite finanziarie e reputazionali dovute a una pianificazione imprecisa.

#8. Metadati raffinati

Poiché le aziende devono gestire sempre più dati, la gestione dei dati diventa una sfida per loro. Con la trasformazione dei dati, possono saltare il caos nei metadati. Ora ottieni metadati raffinati che ti aiuteranno a gestire, ordinare, cercare e utilizzare i tuoi dati.

Strumenti

DBT

DBT è un flusso di lavoro per la trasformazione dei dati. Può anche aiutarti a centralizzare e modularizzare il tuo codice di analisi dei dati. Per non parlare, ottieni altri strumenti per la gestione dei dati, come il controllo delle versioni dei set di dati, la collaborazione sui dati trasformati, il test dei modelli di dati e la documentazione delle query.

Qlik

Qlik riduce al minimo la complessità, i costi e i tempi del trasferimento di dati di grandi dimensioni da origini a destinazioni come app BI, progetti ML e data warehouse. Utilizza l'automazione e metodologie agili per trasformare i dati senza la frenetica codifica manuale dei codici ETL.

Domo

Domo offre un'interfaccia drag and drop per le trasformazioni del database SQL e rende l'unione dei dati semplice e automatica. Inoltre, lo strumento rende i dati facilmente disponibili per diversi team per analizzare gli stessi set di dati senza conflitti.

EasyMorph

EasyMorph ti solleva dal meticoloso processo di trasformazione dei dati utilizzando sistemi legacy come Excel, VBA, SQL e Python. Offre uno strumento visivo per trasformare i dati e automatizzarli quando possibile per data scientist, analisti di dati e analisti finanziari.

Parole finali

La trasformazione dei dati è un processo cruciale che può svelare un valore eccezionale dagli stessi set di dati per diverse sezioni aziendali. È anche una fase standard nei metodi di elaborazione dei dati come ETL per app BI in loco ed ELT per data warehouse e data lake basati su cloud.

I dati standardizzati e di alta qualità che ottieni dopo la trasformazione dei dati svolgono un ruolo fondamentale nella creazione di piani aziendali come marketing, vendite, sviluppo del prodotto, adeguamenti dei prezzi, nuove unità e altro ancora.

Successivamente, puoi controllare i set di dati aperti per i tuoi progetti Data Science/ML.