Краткое руководство по преобразованию данных

Хотите упорядочивать, объединять, стандартизировать и форматировать большие наборы данных для извлечения бизнес-аналитики? Прочитайте это окончательное руководство по преобразованию данных в процессе ETL.

Компании редко получают данные в формате, который могут использовать ваши инструменты бизнес-аналитики (BI). Обычно коннекторы данных и репозитории бомбардируют вас необработанными и неорганизованными данными. Вы не можете извлечь какую-либо закономерность из таких необработанных данных.

Вам нужен специализированный процесс, такой как преобразование данных, чтобы структурировать данные в соответствии с потребностями вашего бизнеса. Он также раскрывает возможности для бизнеса, которые неточные наборы данных скрывают от вас.

В этой статье мы обсудим преобразование данных с нуля. После прочтения вы приобретете профессиональные знания в этой области и сможете успешно планировать и выполнять проекты по преобразованию данных.

Что такое преобразование данных?

По сути, преобразование данных — это технический этап обработки данных, при котором вы сохраняете суть и содержание данных нетронутыми и изменяете их внешний вид. В основном специалисты по обработке данных изменяют следующие параметры:

• Структура данных
• Формат данных
• Стандартизация
• Организация
• Объединение
• Очищение

Результатом являются чистые данные в организованном формате. Теперь окончательный формат и структура будут зависеть от инструмента BI, который использует ваш бизнес. Кроме того, форматирование может варьироваться от отдела к отделу, поскольку разные бизнес-разделы, такие как бухгалтерия, финансы, запасы, продажи и т. д., имеют различную структуру для входных данных.

Во время этой модификации данных специалисты по данным также применяют бизнес-правила к данным. Эти правила помогают бизнес-аналитикам извлекать закономерности из обработанных данных, а руководству — принимать обоснованные решения.

Кроме того, преобразование данных — это этап, на котором вы можете объединить различные модели данных в одну централизованную базу данных. Это поможет вам провести сравнение между продуктами, услугами, процессами продаж, методами маркетинга, запасами, расходами компании и многим другим.

Типы преобразования данных

№1. Очистка данных

Благодаря этому процессу люди выявляют неправильные, неточные, нерелевантные или неполные наборы данных или их компоненты. После этого данные можно изменить, заменить или удалить для повышения точности. Он основан на тщательном анализе, чтобы полученные данные можно было использовать для получения значимой информации.

№ 2. Дедупликация данных

Любой ввод повторяющихся данных может вызвать путаницу и просчеты в процессе интеллектуального анализа данных. При дедупликации данных извлекаются все избыточные записи набора данных, поэтому наборы данных освобождаются от дублирования.

Этот процесс экономит деньги, которые могут понадобиться компании для хранения и обработки повторяющихся данных. Это также предотвращает влияние таких данных на производительность и замедление обработки запросов.

№3. Агрегация данных

Агрегация относится к сбору, поиску и представлению данных в сжатом формате. Компании могут выполнять этот тип преобразования данных, чтобы собирать данные из нескольких источников и объединять их в один для анализа данных.

Этот процесс очень полезен при принятии стратегических решений по продуктам, операциям, маркетингу и ценообразованию.

№ 4. Интеграция данных

Как следует из названия, этот тип преобразования данных объединяет данные из разных источников.

Поскольку он объединяет данные, относящиеся к разным отделам, и обеспечивает единое представление, любой сотрудник компании может получить доступ и использовать данные для технологии машинного обучения и анализа бизнес-аналитики.

Более того, он считается основным элементом процесса управления данными.

№ 5. Фильтрация данных

В наши дни компаниям приходится иметь дело с огромным объемом данных. Однако не все данные требуются во всех процессах. По этой причине компаниям необходимо фильтровать наборы данных для получения уточненных данных.

Фильтрация удерживает любые нерелевантные, дублирующиеся или конфиденциальные данные и отделяет то, что вам нужно. Этот процесс позволяет предприятиям свести к минимуму ошибки в данных и создавать точные отчеты и результаты запросов.

№ 6. Обобщение данных

Это означает представление исчерпывающей сводки сгенерированных данных. Для любого процесса сырые данные вообще не подходят. Он может содержать ошибки и может быть доступен в формате, который некоторые приложения не понимают.

По этим причинам компании выполняют суммирование данных для создания сводки необработанных данных. Таким образом, становится легче получить доступ к тенденциям и закономерностям данных из их сводной версии.

№ 7. Разделение данных

В этом процессе записи набора данных делятся на разные сегменты. Основная цель разделения данных — разработать, обучить и протестировать наборы данных для перекрестной проверки.

Кроме того, этот процесс может защитить критически важные и конфиденциальные данные от несанкционированного доступа. Разделяя, компании могут шифровать конфиденциальные данные и хранить их на другом сервере.

№8. Проверка данных

Проверка данных, которые у вас уже есть, также является своего рода преобразованием данных. Этот процесс включает в себя перекрестную проверку данных на предмет их точности, качества и целостности. Прежде чем вы захотите использовать набор данных для дальнейшей обработки, важно проверить его, чтобы избежать проблем на последних этапах.

Как выполнить преобразование данных?

Выбор метода

Вы можете использовать любой из следующих методов преобразования данных в зависимости от потребностей вашего бизнеса:

№1. Локальные инструменты ETL

Если вам необходимо регулярно обрабатывать огромные наборы данных, а также требуется индивидуальный процесс преобразования, вы можете положиться на инструменты ETL на месте. Они работают на надежных рабочих станциях и могут быстро обрабатывать большие наборы данных. Однако стоимость владения слишком высока.

№ 2. Облачные веб-приложения ETL

Малые, средние и начинающие компании в основном полагаются на облачные приложения для преобразования данных, поскольку они доступны по цене. Такие приложения подходят, если вы готовите данные раз в неделю или месяц.

№3. Скрипты трансформации

Если вы работаете над небольшим проектом с относительно небольшими наборами данных, то для преобразования данных полезно использовать устаревшие системы, такие как Python, Excel, SQL, VBA и макросы.

Выбор методов преобразования набора данных

Теперь, когда вы знаете, какой метод выбрать, вам нужно рассмотреть методы, которые вы хотите применить. Вы можете выбрать несколько или все из приведенных ниже в зависимости от необработанных данных и конечного шаблона, который вы ищете:

№1. Интеграция данных

Здесь вы интегрируете данные по одному элементу из разных источников и формируете сводную таблицу. Например, сбор данных о клиентах из учетных записей, счетов-фактур, продаж, маркетинга, социальных сетей, конкурентов, веб-сайтов, платформ для обмена видео и т. д. и формирование табличной базы данных.

№ 2. Сортировка и фильтрация данных

Отправка необработанных и нефильтрованных данных в приложение BI приведет лишь к пустой трате времени и денег. Вместо этого вам нужно отфильтровать мусор и нерелевантные данные из набора данных и отправить только фрагмент данных, который содержит анализируемый контент.

№3. Очистка данных

Специалисты по данным также очищают необработанные данные, чтобы отсеять шум, поврежденные данные, нерелевантный контент, ошибочные данные, опечатки и многое другое.

№ 4. Дискретизация набора данных

В частности, для непрерывных данных вам необходимо использовать метод дискретизации, чтобы добавлять интервалы между большими фрагментами данных без изменения их непрерывного потока. Как только вы придадите категоризированную и конечную структуру непрерывным наборам данных, станет проще рисовать тренды или рассчитывать долгосрочные средние значения.

№ 5. Обобщение данных

Это метод преобразования персонифицированных наборов данных в обезличенные и общие данные в соответствии с правилами конфиденциальности данных. Кроме того, этот процесс также преобразует большие наборы данных в удобные для анализа форматы.

№ 6. Удаление дубликатов

Дубликаты могут заставить вас платить больше за хранение данных, а также исказить окончательный шаблон или понимание. Следовательно, вашей команде необходимо тщательно сканировать весь набор данных на наличие дубликатов, копий и т. д. и исключать их из преобразованной базы данных.

№ 7. Создание новых атрибутов

На этом этапе вы можете ввести новые поля, заголовки столбцов или атрибуты, чтобы сделать ваши данные более организованными.

№8. Стандартизация и нормализация

Теперь вам нужно нормализовать и стандартизировать свои наборы данных в зависимости от предпочтительной структуры базы данных, использования и моделей визуализации данных. Стандартизация гарантирует, что один и тот же набор данных будет использоваться в каждом отделе организации.

№ 9. Сглаживание данных

Сглаживание — это удаление бессмысленных и искаженных данных из большого набора данных. Он также сканирует данные на наличие непропорциональных модификаций, которые могут отклонить команду аналитиков от ожидаемого шаблона.

Шаги к преобразованному набору данных

№1. Обнаружение данных

На этом этапе вы понимаете набор данных и его модель и решаете, какие изменения необходимы. Вы можете использовать инструмент профилирования данных, чтобы заглянуть в базу данных, файлы, электронные таблицы и т. д.

№ 2. Отображение преобразования данных

На этом этапе вы решаете многие вопросы, касающиеся процесса трансформации, а именно:

• Какие элементы требуют проверки, редактирования, форматирования, очистки и изменения
• В чем причины таких преобразований
• Как добиться этих изменений

№3. Генерация и выполнение кодов

Ваши специалисты по данным напишут коды преобразования данных для автоматического выполнения процесса. Они могут использовать Python, SQL, VBA, PowerShell и т. д. Если вы используете какой-либо инструмент без кода, вам необходимо загрузить необработанные данные в этот инструмент и указать желаемые изменения.

№ 4. Просмотр и загрузка

Теперь вам нужно просмотреть выходной файл и подтвердить, есть ли в нем соответствующие изменения. Затем вы можете загрузить набор данных в приложение BI.

Преимущества преобразования данных

№1. Улучшенная организация данных

Преобразование данных означает изменение и классификацию данных для отдельного хранения и облегчения обнаружения. Таким образом, как люди, так и приложения могут легко использовать преобразованные данные, поскольку они лучше организованы.

№ 2. Улучшенное качество данных

Этот процесс также может устранить проблемы с качеством данных и снизить риски, связанные с неверными данными. Теперь меньше возможностей для неправильного толкования, несоответствий и отсутствия данных. Поскольку компаниям нужна точная информация для получения успешных результатов, трансформация имеет решающее значение для принятия важных решений.

№3. Простое управление данными

Преобразование данных также упрощает процесс управления данными для команд. Этот процесс необходим организациям, которые имеют дело с растущим объемом данных из многочисленных источников.

№ 4. Более широкое использование

Одним из самых больших преимуществ преобразования данных является то, что оно позволяет компаниям максимально эффективно использовать свои данные. Процесс стандартизирует эти данные, чтобы сделать их более удобными для использования. В результате компании могут использовать один и тот же набор данных для большего количества целей.

Кроме того, больше приложений могут использовать преобразованные данные, поскольку они имеют уникальные требования к форматированию данных.

№ 5. Меньше вычислительных проблем

Неорганизованные данные могут привести к неправильной индексации, нулевым значениям, дублированию записей и т. д. Путем преобразования компании могут стандартизировать данные и снизить вероятность вычислительных ошибок, которые могут совершать приложения во время обработки данных.

№ 6. Более быстрые запросы

Преобразование данных означает сортировку данных и их упорядоченное хранение в хранилище. Это приводит к высокой скорости запросов и оптимизированному использованию инструментов BI.

№ 7. Снижение рисков

Использование неточных, неполных и противоречивых данных затрудняет принятие решений и анализ. Как только данные проходят трансформацию, они становятся стандартизированными. Таким образом, качественные данные снижают вероятность финансовых и репутационных потерь из-за неточного планирования.

№8. Уточненные метаданные

Поскольку предприятиям приходится иметь дело со все большим количеством данных, управление данными становится для них проблемой. С преобразованием данных они могут избежать хаоса в метаданных. Теперь вы получаете уточненные метаданные, которые помогут вам управлять, сортировать, искать и использовать ваши данные.

Инструменты

ДБТ

DBT — это рабочий процесс для преобразования данных. Это также может помочь вам централизовать и разбить на модули ваш код аналитики данных. Не говоря уже о том, что вы получаете другие инструменты для управления данными, такие как управление версиями наборов данных, совместная работа над преобразованными данными, тестирование моделей данных и документирование запросов.

Qlik

Qlik сводит к минимуму сложность, стоимость и время передачи больших данных из источников в места назначения, такие как приложения бизнес-аналитики, проекты машинного обучения и хранилища данных. Он использует автоматизацию и гибкие методологии для преобразования данных без лихорадочного ручного кодирования кодов ETL.

Домо

Domo предлагает интерфейс перетаскивания для преобразования базы данных SQL и делает слияние данных простым и автоматическим. Более того, этот инструмент делает данные легко доступными для разных групп, чтобы они могли бесконфликтно анализировать одни и те же наборы данных.

EasyMorph

EasyMorph освобождает вас от кропотливого процесса преобразования данных с использованием устаревших систем, таких как Excel, VBA, SQL и Python. Он предлагает визуальный инструмент для преобразования данных и автоматизации, когда это возможно, для ученых, аналитиков данных и финансовых аналитиков.

Заключительные слова

Преобразование данных — это важнейший процесс, который может выявить исключительную ценность одних и тех же наборов данных для разных бизнес-подразделений. Это также стандартный этап в методах обработки данных, таких как ETL для локальных приложений бизнес-аналитики и ELT для облачных хранилищ данных и озер данных.

Высококачественные и стандартизированные данные, которые вы получаете после преобразования данных, играют жизненно важную роль в разработке бизнес-планов, таких как маркетинг, продажи, разработка продуктов, корректировка цен, новые единицы и многое другое.

Затем вы можете проверить открытые наборы данных для своих проектов Data Science/ML.