Veri Dönüşümü için Hızlı Kılavuz

İş zekasını çıkarmak için büyük veri kümelerini organize etmek, birleştirmek, standartlaştırmak ve biçimlendirmek mi istiyorsunuz? ETL sürecinde veri dönüşümüne ilişkin bu nihai kılavuzu okuyun.

Şirketler nadiren iş zekası (BI) araçlarınızın kullanabileceği biçimde veri alır. Genellikle, veri bağlayıcıları ve depoları sizi ham ve örgütlenmemiş verilerle bombalar. Bu tür ham verilerden herhangi bir kalıp çıkaramazsınız.

Verileri iş gereksinimlerinize uyacak şekilde yapılandırmak için veri dönüştürme gibi özel bir sürece ihtiyacınız var. Ayrıca, hatalı veri kümelerinin gözünüzün önünden sakladığı iş fırsatlarını da ortaya çıkarır.

Bu yazıda, veri dönüşümünü sıfırdan tartışacağız. Okuduktan sonra bu konudaki mesleki bilgi birikiminizi geliştirecek ve veri dönüşüm projelerini başarıyla planlayıp uygulayabileceksiniz.

Veri Dönüşümü Nedir?

Esasen, veri dönüştürme, verilerin özünü ve içeriğini olduğu gibi tuttuğunuz ve görünümünü değiştirdiğiniz teknik bir veri işleme adımıdır. Çoğunlukla, veri bilimcileri aşağıdaki parametrelerde değişiklikler gerçekleştirir:

• Veri yapısı
• Veri formatı
• Standardizasyon
• organizasyon
• birleştirme
• temizlik

Sonuç, organize bir biçimde temiz verilerdir. Artık, nihai biçim ve yapı, işletmenizin kullandığı BI aracına bağlı olacaktır. Ayrıca, hesaplar, finans, envanter, satışlar vb. gibi farklı iş bölümleri girdi verileri için farklı yapılara sahip olduğundan, biçimlendirme departmandan departmana değişebilir.

Bu veri değişikliği sırasında, veri bilimcileri verilere iş kurallarını da uygular. Bu kurallar, iş analistlerinin işlenmiş verilerden kalıpları çıkarmasına ve liderlik ekibinin bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.

Ayrıca, veri dönüştürme, farklı veri modellerini tek bir merkezi veritabanında birleştirebileceğiniz aşamadır. Ürünler, hizmetler, satış süreçleri, pazarlama yöntemleri, envanter, şirket harcamaları ve daha fazlası arasında karşılaştırmalar yapmanıza yardımcı olur.

Veri Dönüştürme Türleri

#1. Veri temizleme

Bu süreç boyunca insanlar yanlış, hatalı, alakasız veya eksik veri kümelerini veya bileşenlerini belirler. Daha sonra, doğruluğu artırmak için veriler değiştirilebilir, değiştirilebilir veya silinebilir. Elde edilen verilerin anlamlı bir içgörü oluşturmak için kullanılabilmesi için dikkatli analize dayanır.

#2. Veri Tekilleştirme

Herhangi bir yinelenen veri girişi, veri madenciliği sürecinde karışıklığa ve yanlış hesaplamalara neden olabilir. Veri tekilleştirme ile, bir veri kümesinin tüm gereksiz girişleri ayıklanır, böylece veri kümeleri yinelemeler için ücretsizdir.

Bu işlem, bir şirketin yinelenen verileri depolamak ve işlemek için ihtiyaç duyabileceği paradan tasarruf sağlar. Ayrıca, bu tür verilerin performansı etkilemesini ve sorgu işlemeyi yavaşlatmasını da önler.

#3. Veri toplama

Toplama, verilerin kısa ve öz bir biçimde toplanması, aranması ve sunulması anlamına gelir. Şirketler, birden fazla veri kaynağından toplamak ve bunları veri analizi için birleştirmek için bu tür veri dönüşümünü gerçekleştirebilir.

Bu süreç, ürün, operasyonlar, pazarlama ve fiyatlandırma konusunda stratejik kararlar alırken oldukça faydalıdır.

#4. Veri Entegrasyonu

Adından da anlaşılacağı gibi, bu tür bir veri dönüşümü, farklı kaynaklardan gelen verileri bütünleştirir.

Farklı departmanlarla ilgili verileri birleştirdiği ve birleşik bir görünüm sağladığı için, şirketten herkes verilere ML teknolojisi ve iş zekası analizi için erişebilir ve kullanabilir.

Ayrıca, veri yönetimi sürecinin önemli bir unsuru olarak kabul edilir.

#5. Veri Filtreleme

Günümüzde şirketler çok büyük miktarda veri ile uğraşmak zorunda. Ancak, tüm işlemlerde tüm veriler gerekli değildir. Bu nedenle şirketlerin rafine veri elde etmek için veri setlerini filtrelemesi gerekiyor.

Filtreleme, alakasız, yinelenen veya hassas verileri uzak tutar ve ihtiyacınız olanı ayırır. Bu süreç, işletmelerin veri hatalarını en aza indirmesine ve doğru raporlar ve sorgu sonuçları oluşturmasına olanak tanır.

#6. Veri Özetleme

Üretilen verilerin kapsamlı bir özetini sunmak anlamına gelir. Herhangi bir işlem için ham veriler hiç uygun değildir. Hatalar içerebilir ve belirli uygulamaların anlayamadığı bir biçimde mevcut olabilir.

Bu nedenlerle şirketler, ham verilerin bir özetini oluşturmak için veri özetleme gerçekleştirir. Böylece, özetlenmiş versiyonundan verilerin eğilimlerine ve kalıplarına erişmek daha kolay hale gelir.

#7. Veri Bölme

Bu süreçte, bir veri setinin girdileri farklı segmentlere ayrılır. Veri bölmenin temel amacı, çapraz doğrulama için veri kümelerini geliştirmek, eğitmek ve test etmektir.

Ayrıca bu süreç, kritik öneme sahip ve hassas verileri yetkisiz erişime karşı koruyabilir. Şirketler, bölme yoluyla hassas verileri şifreleyebilir ve farklı bir sunucuda depolayabilir.

#8. Veri doğrulama

Halihazırda sahip olduğunuz verileri doğrulamak da bir tür veri dönüştürme işlemidir. Bu süreç, verilerin doğruluğu, kalitesi ve bütünlüğü için çapraz kontrol yapılmasını içerir. Bir veri kümesini daha sonraki işlemler için kullanmak istemeden önce, sonraki aşamalarda sorunlardan kaçınmak için onu doğrulamak çok önemlidir.

Veri Dönüşümü Nasıl Gerçekleştirilir?

Yöntem Seçme

İş gereksinimlerinize bağlı olarak aşağıdaki veri dönüştürme yöntemlerinden herhangi birini kullanabilirsiniz:

#1. Yerinde ETL Araçları

Büyük veri kümelerini düzenli olarak işlemeniz gerekiyorsa ve ayrıca ısmarlama bir dönüşüm sürecine ihtiyacınız varsa, yerinde ETL araçlarına güvenebilirsiniz. Sağlam iş istasyonlarında çalışırlar ve daha büyük veri kümelerini hızla işleyebilirler. Ancak, sahip olma maliyeti çok yüksektir.

#2. Bulut Tabanlı ETL Web Uygulamaları

Küçük, orta ölçekli ve yeni başlayan işletmeler, uygun maliyetli oldukları için çoğunlukla bulut tabanlı veri dönüştürme uygulamalarına güvenirler. Haftada veya ayda bir veri hazırlıyorsanız bu tür uygulamalar uygundur.

#3. Dönüşüm Komut Dosyaları

Nispeten daha küçük veri kümelerine sahip küçük bir proje üzerinde çalışıyorsanız, veri dönüşümü için Python, Excel, SQL, VBA ve Makrolar gibi eski sistemleri kullanmak iyidir.

Bir Veri Kümesini Dönüştürmek İçin Teknikleri Seçme

Artık hangi yöntemi seçeceğinizi bildiğinize göre, uygulamak istediğiniz teknikleri göz önünde bulundurmalısınız. Ham verilere ve aradığınız son kalıba bağlı olarak aşağıdakilerden birkaçını veya tümünü seçebilirsiniz:

#1. Verileri Entegre Etme

Burada, farklı kaynaklardan bir öğe için verileri entegre eder ve özetlenmiş bir tablo oluşturursunuz. Örneğin, hesaplardan, faturalardan, satışlardan, pazarlamadan, sosyal medyadan, rakiplerden, web sitelerinden, video paylaşım platformlarından vb. müşteri verilerini toplamak ve tablo halinde bir veri tabanı oluşturmak.

#2. Veri Sıralama ve Filtreleme

Bir BI uygulamasına ham ve filtrelenmemiş veriler göndermek yalnızca zaman ve para kaybına neden olur. Bunun yerine, veri kümesindeki çöp ve alakasız verileri filtrelemeniz ve yalnızca analiz edilebilir içerik içeren bir veri yığını göndermeniz gerekir.

#3. Veri Temizleme

Veri bilimcileri ayrıca gürültüyü, bozuk verileri, alakasız içeriği, hatalı verileri, yazım hatalarını ve daha fazlasını ayıklamak için ham verileri temizler.

#4. Veri Kümesi Ayrıklaştırma

Özellikle sürekli veriler için, sürekli akışını değiştirmeden büyük veri yığınları arasına aralıklar eklemek için ayrıklaştırma tekniğini kullanmanız gerekir. Sürekli veri kümelerine kategorize edilmiş ve sonlu bir yapı verdiğinizde, trendleri çizmek veya uzun vadeli ortalamaları hesaplamak daha kolay hale gelir.

#5. Verilerin Genelleştirilmesi

Kişisel veri setlerinin kişisel olmayan ve genel verilere dönüştürülerek veri gizliliği düzenlemelerine uygun hale getirilmesi tekniğidir. Ayrıca, bu süreç aynı zamanda büyük veri kümelerini zahmetsizce analiz edilebilir formatlara dönüştürür.

#6. Yinelenenleri Kaldırma

Yinelenenler, sizi veri ambarı ücreti olarak daha fazla ödemeye zorlayabilir ve ayrıca nihai modeli veya öngörüyü bozabilir. Bu nedenle, ekibinizin tüm veri kümesini kopyalar, kopyalar vb. için titizlikle taraması ve dönüştürülen veritabanından hariç tutması gerekir.

#7. Yeni Nitelikler Oluşturma

Bu aşamada, verilerinizi daha düzenli hale getirmek için yeni alanlar, sütun başlıkları veya nitelikler tanıtabilirsiniz.

#8. Standardizasyon ve Normalizasyon

Şimdi, tercih ettiğiniz veritabanı yapısına, kullanımına ve veri görselleştirme modellerine bağlı olarak veri kümelerinizi normalleştirmeniz ve standartlaştırmanız gerekiyor. Standardizasyon, aynı veri setinin organizasyonun her departmanı için kullanılabilir olmasını sağlar.

#9. Veri Düzeltme

Düzgünleştirme, büyük bir veri kümesinden anlamsız ve çarpık verilerin çıkarılmasıdır. Ayrıca, analitik ekibini bekledikleri modelden saptırabilecek orantısız değişiklikler için verileri tarar.

Dönüştürülmüş Veri Kümesine Yönelik Adımlar

#1. Veri Keşfi

Bu adımda, veri kümesini ve modelini anlar ve hangi değişikliklerin gerekli olduğuna karar verirsiniz. Veritabanına, dosyalara, elektronik tablolara vb. bir göz atmak için bir veri profili oluşturma aracı kullanabilirsiniz.

#2. Veri Dönüşüm Eşlemesi

Bu aşamada, dönüşüm süreciyle ilgili birçok şeye karar verirsiniz ve bunlar:

• Hangi öğelerin gözden geçirilmesi, düzenlenmesi, biçimlendirilmesi, temizlenmesi ve değiştirilmesi gerekiyor?
• Bu tür dönüşümlerin arkasındaki nedenler nelerdir?
• Bu değişikliklere nasıl ulaşılır

#3. Kodların Oluşturulması ve Yürütülmesi

Veri bilimcileriniz, süreci otomatik olarak yürütmek için veri dönüştürme kodları yazacaktır. Python, SQL, VBA, PowerShell vb. Kullanabilirler. Kodsuz herhangi bir araç kullanıyorsanız, o araca ham veri yüklemeniz ve istediğiniz değişiklikleri belirtmeniz gerekir.

#4. Gözden Geçir ve Yükle

Şimdi çıktı dosyasını gözden geçirmeniz ve uygun değişikliklerin orada olup olmadığını doğrulamanız gerekiyor. Ardından, veri kümesini BI uygulamanıza yükleyebilirsiniz.

Veri Dönüşümünün Faydaları

#1. Daha İyi Veri Organizasyonu

Veri dönüştürme, ayrı depolama ve kolay keşfedilebilirlik için verilerin değiştirilmesi ve kategorilere ayrılması anlamına gelir. Böylece hem insanlar hem de uygulamalar dönüştürülen verileri daha iyi organize edildiğinden kolaylıkla kullanabilir.

#2. İyileştirilmiş Veri Kalitesi

Bu süreç aynı zamanda veri kalitesi sorunlarını ortadan kaldırabilir ve hatalı verilerle ilgili riskleri azaltabilir. Artık yanlış yorumlama, tutarsızlıklar ve eksik veriler için daha az olasılık var. Şirketler başarılı sonuçlar için doğru bilgiye ihtiyaç duyduğundan, büyük bir karar vermek için dönüşüm çok önemlidir.

#3. Daha Kolay Veri Yönetimi

Veri dönüşümü, ekipler için veri yönetimi sürecini de basitleştirir. Çok sayıda kaynaktan gelen artan miktarda veriyle ilgilenen kuruluşlar bu sürece ihtiyaç duyar.

#4. Daha Geniş Kullanım

Veri dönüşümünün en büyük faydalarından biri, şirketlerin verilerinden en iyi şekilde yararlanmalarını sağlamasıdır. Süreç, bu verileri daha kullanışlı hale getirmek için standart hale getirir. Sonuç olarak, şirketler aynı veri setini daha fazla amaç için kullanabilirler.

Ek olarak, veri biçimlendirme için benzersiz gereksinimleri olduğundan daha fazla uygulama dönüştürülen verileri kullanabilir.

#5. Daha Az Hesaplamalı Zorluklar

Düzenlenmemiş veriler, hatalı dizin oluşturmaya, boş değerlere, yinelenen girişlere vb. yol açabilir. Şirketler, dönüştürme yoluyla verileri standartlaştırabilir ve uygulamaların veri işleme sırasında yapabileceği hesaplama hataları olasılığını azaltabilir.

#6. Daha Hızlı Sorgular

Veri dönüştürme, verileri sıralamak ve bir ambarda organize bir şekilde depolamak anlamına gelir. Yüksek sorgulama hızı ve BI araçlarının optimize edilmiş kullanımı ile sonuçlanır.

#7. Azaltılmış Riskler

Yanlış, eksik ve tutarsız veriler kullanırsanız, karar verme ve analiz yapma engellenir. Veriler dönüşümden geçtikten sonra standart hale gelir. Bu nedenle, yüksek kaliteli veriler, yanlış planlamadan kaynaklanan mali ve itibar kayıplarıyla karşılaşma olasılığını azaltır.

#8. Rafine Meta Veriler

İşletmeler giderek daha fazla veriyle uğraşmak zorunda kaldıkça veri yönetimi onlar için bir zorluk haline geliyor. Veri dönüşümü ile metadatadaki kaosu atlayabilirler. Artık verilerinizi yönetmenize, sıralamanıza, aramanıza ve kullanmanıza yardımcı olacak iyileştirilmiş meta veriler elde edersiniz.

Aletler

DBT

DBT, veri dönüşümü için bir iş akışıdır. Ayrıca veri analizi kodunuzu merkezileştirmenize ve modülerleştirmenize yardımcı olabilir. Ayrıca veri yönetimi için veri kümelerinin sürümlerini oluşturma, dönüştürülmüş veriler üzerinde işbirliği yapma, veri modellerini test etme ve sorguları belgeleme gibi başka araçlar da edinirsiniz.

Qlik

Qlik, büyük verilerin kaynaklardan BI uygulamaları, ML projeleri ve veri ambarları gibi hedeflere aktarılmasının karmaşıklığını, maliyetini ve süresini en aza indirir. ETL kodlarının yoğun manuel kodlaması olmadan verileri dönüştürmek için otomasyon ve çevik metodolojiler kullanır.

ev

Domo, SQL veritabanı dönüşümleri için sürükle ve bırak arayüzü sunar ve veri birleştirmeyi zahmetsiz ve otomatik hale getirir. Ayrıca araç, farklı ekiplerin aynı veri kümelerini çakışmadan analiz etmesi için verileri kolayca kullanılabilir hale getirir.

EasyMorph

EasyMorph, Excel, VBA, SQL ve Python gibi eski sistemleri kullanarak zahmetli veri dönüştürme sürecinden sizi kurtarır. Veri bilimciler, veri analistleri ve finansal analistler için verileri dönüştürmek ve mümkün olduğunda otomatikleştirmek için görsel bir araç sunar.

Son sözler

Veri dönüşümü, farklı iş bölümleri için aynı veri setlerinden olağanüstü değeri ortaya çıkarabilen çok önemli bir süreçtir. Ayrıca, yerinde BI uygulamaları için ETL ve bulut tabanlı veri ambarları ve veri gölleri için ELT gibi veri işleme yöntemlerinde standart bir aşamadır.

Verilerin dönüştürülmesinden sonra elde ettiğiniz yüksek kaliteli ve standartlaştırılmış veriler, pazarlama, satış, ürün geliştirme, fiyat ayarlamaları, yeni birimler ve daha fazlası gibi iş planlarının oluşturulmasında hayati bir rol oynar.

Ardından, Veri Bilimi/ML projeleriniz için açık veri kümelerini kontrol edebilirsiniz.