Det finnes terabyte og petabyte med data i denne Internett-alderen, med eksponentiell vekst på samme måte. Men hvordan bruker vi disse dataene og oversetter dem til nyttig informasjon for å forbedre tjenestetilgjengeligheten?
Gyldige, nye og forståelige data er alt bedrifter trenger for sine kunnskapsoppdagelsesmodeller.
Av denne grunn bruker bedrifter analyser på mange forskjellige måter for å avdekke kvalitetsdata.
Men hvor begynner det hele? Svaret er datakrangel.
La oss komme i gang!
Innholdsfortegnelse
Hva er datakrangel?
Datakrangel er handlingen med å rense, strukturere og transformere rådata til formater som forenkler dataanalyseprosesser. Datakrangel innebærer ofte å jobbe med rotete og komplekse datasett som ikke er klare for datapipeline-prosesser. Datakrangel flytter rådata til en raffinert tilstand eller raffinerte data til optimalisert tilstand og produksjonsklar nivå.
Noen av de kjente oppgavene innen datakrangel inkluderer:
- Slå sammen flere datasett til ett stort datasett for analyse.
- Undersøker manglende/hull i data.
- Fjerne uteliggere eller anomalier i datasett.
- Standardisering av innganger.
De store datalagrene som er involvert i datakrangelprosesser er vanligvis utenfor manuell innstilling, noe som krever automatiserte dataforberedelsesmetoder for å produsere mer nøyaktige data av høy kvalitet.
Mål for datakrangel
I tillegg til å forberede data for analyse som det større målet, inkluderer andre mål:
- Å lage gyldige og nye data ut av rotete data for å drive beslutningstaking i bedrifter.
- Standardisering av rådata til formater som Big Data-systemer kan innta.
- Redusere tiden brukt av dataanalytikere når de lager datamodeller ved å presentere ryddige data.
- Skape konsistens, fullstendighet, brukervennlighet og sikkerhet for ethvert datasett som forbrukes eller lagres i et datavarehus.
Vanlige tilnærminger til datakrangel
Oppdager
Før dataingeniører starter dataforberedelsesoppgaver, må de forstå hvordan de er lagret, størrelsen, hvilke poster som holdes, kodingsformatene og andre attributter som beskriver ethvert datasett.
Strukturering
Denne prosessen innebærer å organisere data for å ta lett brukbare formater. Rå datasett kan trenge strukturering i hvordan kolonnene vises, antall rader og justering av andre dataattributter for å forenkle analysen.
Rengjøring
Strukturerte datasett må bli kvitt iboende feil og alt som kan skjeve dataene innenfor. Rengjøring innebærer dermed å fjerne flere celleoppføringer med lignende data, slette tomme celler og avvikende data, standardisere innganger, gi nytt navn til forvirrende attributter og mer.
Berikende
Når data har passert strukturerings- og rensestadiene, er det nødvendig å vurdere datanytten og utvide den med verdier fra andre datasett som mangler for å gi ønsket datakvalitet.
Validerer
Valideringsprosessen innebærer iterative programmeringsaspekter som belyser datakvalitet, konsistens, brukervennlighet og sikkerhet. Valideringsfasen sikrer at alle transformasjonsoppgaver oppnås og flagger datasett som klare for analyse- og modelleringsfaser.
Presenterer
Etter at alle stadiene er bestått, presenteres/deltes de kranglete datasettene i en organisasjon for analyse. Dokumentasjon av forberedelsestrinn og metadata generert under krangelprosessen deles også i denne fasen.
Talent
Talent er en enhetlig dataadministrasjonsplattform pakket inn i 3 datastrukturer for å gi pålitelige og sunne data. Talend presenterer dataintegrasjon, applikasjon og integrasjon, og dataintegritet og styring. Datakrangel i Talend er gjennom et nettleserbasert pek-og-klikk-verktøy som tillater batch-, bulk- og livedataforberedelser – dataprofilering, rengjøring og dokumentasjon.
Talend datastoff håndterer alle stadier av datalivssyklusen, og balanserer nøye datatilgjengelighet, brukervennlighet, sikkerhet og integritet til alle forretningsdata.
Har du noen gang vært bekymret for de forskjellige datakildene dine? Talends enhetlige tilnærming gir rask dataintegrasjon fra alle datakildene dine (databaser, skylagringer og API-endepunkter) – noe som tillater transformasjon og kartlegging for alle data med sømløse kvalitetskontroller.
Dataintegrasjon i Talend er aktivert gjennom selvbetjeningsverktøy som koblinger som lar utviklere innta data fra en hvilken som helst kilde automatisk og kategorisere dataene tilstrekkelig.
Funksjoner av Talend
Universell dataintegrasjon
Talend lar bedrifter krangle med hvilken som helst datatype fra ulike datakilder – Cloud eller On-prem-miljøer.
Fleksibel
Talend går utover leverandør eller plattform når du bygger datapipelines ut av dine integrerte data. Når du har opprettet datapipelines ut av de inntatte dataene dine, lar Talend deg kjøre pipelines hvor som helst.
Datakvalitet
Med maskinlæringsfunksjoner som datadeduplisering, validering og standardisering, renser Talend innlagte data automatisk.
Støtte for applikasjons- og API-integrasjoner
Etter at mening er laget av dataene dine gjennom Talends selvbetjeningsverktøy, kan du dele dataene dine gjennom brukervennlige APIer. Talend API-endepunkter kan eksponere datamidlene dine for SaaS-, JSON-, AVRO- og B2B-plattformer gjennom avanserte datakartleggings- og transformasjonsverktøy.
R
R er et velutviklet og effektivt programmeringsspråk for å takle utforskende dataanalyse for vitenskapelige og forretningsapplikasjoner.
Bygget som gratis programvare for statistisk databehandling og grafikk, er R både et språk og et miljø for datakrangel, modellering og visualisering. R-miljøet tilbyr en pakke med programvarepakker, mens R-språket integrerer en rekke statistiske, klyngings-, klassifiserings-, analyse- og grafiske teknikker som hjelper til med å manipulere data.
Funksjoner av R
Rikt sett med pakker
Dataingeniører har mer enn 10 000 standardiserte pakker og utvidelser å velge fra Comprehensive R Archive Network (CRAN). Dette forenkler krangel og dataanalyse.
Ekstremt kraftig
Med distribuerte datapakker tilgjengelig, kan R utføre komplekse og enkle manipulasjoner (matematisk og statistisk) på dataobjekter og datasett i løpet av sekunder.
Støtte på tvers av plattformer
R er plattformuavhengig, i stand til å kjøre på mange operativsystemer. Den er også kompatibel med andre programmeringsspråk som hjelper til med å manipulere beregningstunge oppgaver.
Det er enkelt å lære R.
Trifacta
Trifacta er et interaktivt skymiljø for profilering av data som kjøres mot maskinlærings- og analysemodeller. Dette datateknikkverktøyet har som mål å skape forståelige data uavhengig av hvor rotete eller komplekse datasettene er. Brukere kan fjerne doble oppføringer og fylle tomme celler i datasett gjennom deduplisering og lineære transformasjonstransformasjoner.
Dette datakrangelverktøyet har et øye for uteliggere og ugyldige data i ethvert datasett. Med bare et klikk og dra, rangeres og transformeres dataene på en intelligent måte ved hjelp av forslag drevet av maskinlæring for å akselerere dataforberedelsen.
Datakrangel i Trifacta er gjennom overbevisende visuelle profiler som kan romme ikke-tekniske og tekniske ansatte. Med de visualiserte og intelligente transformasjonene, er Trifacta stolt av sitt design for brukere i tankene.
Enten de inntar data fra datamars, datavarehus eller datainnsjøer, er brukere skjermet fra kompleksiteten i dataforberedelser.
Funksjoner av Trifacta
Sømløse skyintegrasjoner
Støtter forberedelsesarbeidsbelastninger på tvers av alle sky- eller hybridmiljøer for å tillate utviklere å innta datasett for krangling uansett hvor de bor.
Flere data Standardiseringsmetoder
Trifacta wrangler har flere mekanismer for å identifisere mønstre i data og standardisere utdataene. Dataingeniører kan velge standardisering etter mønster, etter funksjon, eller mikse og matche.
Enkel arbeidsflyt
Trifacta organiserer dataforberedende arbeid i form av flyt. En flyt inneholder ett eller flere datasett pluss tilhørende oppskrifter (definerte trinn som transformerer data).
En flyt reduserer derfor tiden utviklere bruker på å importere, krangle, profilere og eksportere data.
OpenRefine
OpenRefine er et modent, åpen kildekodeverktøy for å jobbe med rotete data. Som et datarenseverktøy utforsker OpenRefine datasett i løpet av sekunder mens du bruker komplekse celletransformasjoner for å presentere ønskede dataformater.
OpenRefine nærmer seg datakrangel gjennom filtre og partisjoner på datasett ved hjelp av regulære uttrykk. Ved å bruke innebygd General Refine Expression Language kan dataingeniører lære og vise data ved hjelp av fasetter, filtre og sorteringsteknikker før de utfører avanserte dataoperasjoner for enhetsekstraksjoner.
OpenRefine lar brukere jobbe med data som prosjekter der datasett fra flere datafiler, web-URLer og databaser kan trekkes inn i slike prosjekter med muligheten til å kjøre lokalt på brukernes maskiner.
Gjennom uttrykk kan utviklere utvide dataopprydding og transformasjon til oppgaver som å dele opp/sammenføye celler med flere verdier, tilpasse fasetter og hente data inn i kolonner ved hjelp av eksterne URL-er.
Funksjoner i OpenRefine
Verktøy på tvers av plattformer
OpenRefine er bygget for å fungere med Windows, Mac og Linux operativsystemer gjennom nedlastbare installasjonsoppsett.
Rikt sett med APIer
Inneholder OpenRefine API, datautvidelses-API, avstemmings-API og andre APIer som støtter brukernes interaksjon med data.
Datameer
Datameer er et SaaS-datatransformasjonsverktøy bygget for å forenkle datamunging og integrasjon gjennom programvareutviklingsprosesser. Datameer muliggjør utvinning, transformasjon og lasting av datasett til Cloud-datavarehus som Snowflake.
Dette datakrangleverktøyet fungerer godt med standard datasettformater som CSV og JSON, slik at ingeniører kan importere data i varierte formater for aggregering.
Datameer har kataloglignende datadokumentasjon, dyp dataprofilering og oppdagelse for å møte alle datatransformasjonsbehov. Verktøyet har en dyp visuell dataprofil som lar brukere spore ugyldige, manglende eller utenforliggende felt og verdier og den generelle formen til data.
Datameer kjører på et skalerbart datavarehus og transformerer data for meningsfull analyse gjennom effektive datastabler og Excel-lignende funksjoner.
Datameer presenterer et hybrid-, kode- og kodefritt brukergrensesnitt for å imøtekomme brede dataanalyseteam som enkelt kan bygge komplekse ETL-rørledninger.
Funksjoner til Datameer
Flere brukermiljøer
Inneholder miljøer for multi-person datatransformasjon – lav kode, kode og hybrid, for å støtte teknologikyndige og ikke-teknologiske personer.
Delte arbeidsområder
Datameer lar team gjenbruke og samarbeide om modeller for å fremskynde prosjekter.
Rik datadokumentasjon
Datameer støtter både system- og brukergenerert datadokumentasjon gjennom metadata og beskrivelser, tagger og kommentarer i wiki-stil.
Siste ord 👩🏫
Dataanalyse er en kompleks prosess, som krever at dataene er riktig organisert for å trekke meningsfulle slutninger og forutsi spådommer. Data Wrangling-verktøy hjelper deg med å formatere store mengder rådata for å hjelpe deg med å utføre avanserte analyser. Velg det beste verktøyet som passer dine behov og bli en Analytics-proff!
Du kan like:
Beste CSV-verktøy for å konvertere, formatere og validere.