Nagy adatkészleteket szeretne rendszerezni, egyesíteni, szabványosítani és formázni az üzleti intelligencia kinyerése érdekében? Olvassa el ezt a végső útmutatót az adatátalakításról az ETL folyamatban.
A vállalatok ritkán kapnak adatokat olyan formátumban, amelyet az üzleti intelligencia (BI) eszközei használhatnak. Általában az adatösszekötők és adattárak nyers és rendezetlen adatokkal bombázzák. Az ilyen nyers adatokból semmilyen mintát nem lehet kinyerni.
Speciális folyamatra van szükség, például adatátalakításra, hogy az adatokat az üzleti igényeinek megfelelően strukturálja. Ezenkívül feltárja azokat az üzleti lehetőségeket, amelyek a pontatlan adatkészletek elrejtőznek az Ön szeme elől.
Ebben a cikkben az adatok átalakításáról fogunk beszélni az alapoktól. Az olvasás után szakmai ismereteket gyarapít ebben a témában, és sikeresen tervezhet és hajthat végre adatátalakítási projekteket.
Tartalomjegyzék
Mi az adatátalakítás?
Az adatátalakítás lényegében az adatkezelés olyan technikai lépése, amelynek során Ön az adatok lényegét és tartalmát érintetlenül hagyja, és módosítja azok megjelenését. Az adatkutatók többnyire a következő paramétereken hajtanak végre módosításokat:
- Adatstruktúra
- Adatformátum
- Szabványosítás
- Szervezet
- Összevonás
- Tisztítás
Az eredmény tiszta adatok rendezett formátumban. Most a végső formátum és szerkezet a vállalkozása által használt BI-eszköztől függ. Ezenkívül a formázás osztályonként változhat, mivel a különböző üzleti szakaszok, például a számlák, a pénzügyek, a készletek, az értékesítés stb., eltérő struktúrával rendelkeznek a bemeneti adatokhoz.
Az adatmódosítás során az adatkutatók üzleti szabályokat is alkalmaznak az adatokra. Ezek a szabályok segítenek az üzleti elemzőknek mintákat kinyerni a feldolgozott adatokból, és a vezetői csapatot megalapozott döntéseket hozni.
Továbbá az adatátalakítás az a fázis, amikor a különböző adatmodelleket egyetlen központi adatbázisba egyesítheti. Segít összehasonlítani a termékeket, szolgáltatásokat, értékesítési folyamatokat, marketing módszereket, készleteket, vállalati kiadásokat stb.
Az adatátalakítás típusai
#1. Adattisztítás
A folyamat során az emberek azonosítják a helytelen, pontatlan, nem releváns vagy hiányos adatkészleteket vagy azok összetevőit. Ezt követően az adatok módosíthatók, cserélhetők vagy törölhetők a pontosság növelése érdekében. Alapos elemzésre támaszkodik, hogy az eredményül kapott adatokból értelmes betekintést nyerhessenek.
#2. Adatduplikáció
Bármilyen ismétlődő adatbevitel zavart és téves számításokat okozhat az adatbányászati folyamatban. Az adatok deduplikációjával az adatkészlet minden redundáns bejegyzése ki lesz bontva, így az adatkészletek szabadon duplikálhatók.
Ezzel a folyamattal pénzt takaríthat meg a vállalatnak, amelyre szüksége lehet a duplikált adatok tárolásához és feldolgozásához. Azt is megakadályozza, hogy az ilyen adatok befolyásolják a teljesítményt és lelassítsák a lekérdezések feldolgozását.
#3. Adatok összesítése
Az összesítés az adatok tömör formátumban történő összegyűjtését, keresését és bemutatását jelenti. A vállalatok végrehajthatják ezt a fajta adatátalakítást, hogy több adatforrásból gyűjtsenek össze, és egyesítsék azokat egy adatelemzés céljából.
Ez a folyamat rendkívül hasznos a termékkel, a műveletekkel, a marketinggel és az árakkal kapcsolatos stratégiai döntések meghozatalakor.
#4. Adatintegráció
Ahogy a neve is sugallja, az ilyen típusú adatátalakítás különböző forrásokból származó adatokat integrál.
Mivel egyesíti a különböző részlegekhez kapcsolódó adatokat és egységes képet ad, a cégtől bárki hozzáférhet és felhasználhatja az adatokat ML technológia és üzleti intelligencia elemzéshez.
Ezenkívül az adatkezelési folyamat egyik fő elemének tekintik.
#5. Adatszűrés
Manapság a vállalatoknak óriási mennyiségű adattal kell megküzdeniük. Azonban nem minden folyamathoz szükséges minden adat. Emiatt a vállalatoknak szűrniük kell az adatkészleteket, hogy finomított adatokat kapjanak.
A szűrés távol tartja az irreleváns, ismétlődő vagy érzékeny adatokat, és elkülöníti a szükséges adatokat. Ez a folyamat lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy minimalizálják az adathibákat, és pontos jelentéseket és lekérdezési eredményeket készítsenek.
#6. Adatok összegzése
Ez a generált adatok átfogó összefoglalását jelenti. Egyetlen folyamathoz sem alkalmasak a nyers adatok. Hibákat tartalmazhat, és olyan formátumban is elérhető, amelyet bizonyos alkalmazások nem képesek megérteni.
Ezen okok miatt a vállalatok adatösszesítést végeznek a nyers adatok összegzésének létrehozása érdekében. Így az összesített változatból könnyebben elérhetővé válik az adatok trendjei és mintázata.
#7. Adatfelosztás
Ebben a folyamatban egy adatkészlet bejegyzései különböző szegmensekre vannak osztva. Az adatfelosztás fő célja az adatkészletek fejlesztése, betanítása és tesztelése keresztellenőrzés céljából.
Ezenkívül ez a folyamat megvédheti a kritikus fontosságú és kényes adatokat az illetéktelen hozzáféréstől. A felosztással a vállalatok titkosíthatják az érzékeny adatokat, és egy másik szerveren tárolhatják azokat.
#8. Adatok érvényesítése
A már meglévő adatok érvényesítése is egyfajta adatátalakítás. Ez a folyamat magában foglalja az adatok pontosságának, minőségének és integritásának keresztellenőrzését. Mielőtt egy adatkészletet további feldolgozásra használna, elengedhetetlen annak érvényesítése, hogy elkerülje a problémákat az utóbbi szakaszokban.
Hogyan hajtsunk végre adatátalakítást?
Módszer kiválasztása
Az alábbi adatátalakítási módszerek bármelyikét használhatja üzleti igényeitől függően:
#1. Helyszíni ETL-eszközök
Ha hatalmas adatkészleteket kell rendszeresen kezelnie, és testre szabott átalakítási folyamatra is szüksége van, akkor támaszkodhat a helyszíni ETL-eszközökre. Robusztus munkaállomásokon futnak, és gyorsan képesek feldolgozni a nagyobb adatkészleteket. A birtoklási költség azonban túl magas.
#2. Felhőalapú ETL webalkalmazások
A kis-, közepes és induló vállalkozások főként felhőalapú adatátalakító alkalmazásokra támaszkodnak, mivel ezek megfizethetőek. Az ilyen alkalmazások akkor megfelelőek, ha hetente vagy havonta egyszer készít adatokat.
#3. Transzformációs szkriptek
Ha egy kis projekten dolgozik, viszonylag kisebb adatkészletekkel, akkor érdemes olyan régebbi rendszereket használni, mint a Python, Excel, SQL, VBA és makrók az adatátalakításhoz.
Technikák kiválasztása adatkészlet átalakításához
Most, hogy tudja, melyik módszert válassza, mérlegelnie kell az alkalmazni kívánt technikákat. A nyers adatoktól és a keresett végső mintától függően az alábbiak közül választhat néhányat vagy az összeset:
#1. Adatok integrálása
Itt integrálja egy elem adatait különböző forrásokból, és összefoglaló táblázatot képez. Például ügyféladatok gyűjtése számlákról, számlákról, értékesítésről, marketingről, közösségi médiáról, versenytársakról, weboldalakról, videómegosztó platformokról stb., valamint táblázatos adatbázis kialakítása.
#2. Adatok rendezése és szűrése
A nyers és szűretlen adatok BI-alkalmazásba küldése csak időt és pénzt pazarol. Ehelyett ki kell szűrnie a szemetet és az irreleváns adatokat az adatkészletből, és csak olyan adattömeget kell elküldenie, amely elemezhető tartalmat tartalmaz.
#3. Adattisztítás
Az adatkutatók a nyers adatokat is súrolják, hogy kiszűrjék a zajt, a sérült adatokat, az irreleváns tartalmakat, a hibás adatokat, az elírásokat és egyebeket.
#4. Adatkészlet diszkretizálása
Különösen a folyamatos adatok esetében kell a diszkretizálási technikát használnia a nagy adattömbök közötti intervallumok hozzáadásához anélkül, hogy megváltoztatná a folyamatos adatfolyamát. Ha kategorizált és véges struktúrát ad a folyamatos adatkészleteknek, könnyebbé válik a trendek rajzolása vagy a hosszú távú átlagok kiszámítása.
#5. Az adatok általánosítása
Ez a személyre szabott adatkészletek személytelen és általános adatokká alakításának technikája az adatvédelmi előírásoknak való megfelelés érdekében. Ezenkívül ez a folyamat a nagy adatkészleteket könnyedén elemezhető formátumokká alakítja át.
#6. Ismétlődések eltávolítása
A duplikációk arra kényszeríthetik Önt, hogy többet fizessen adattárházi díjként, és torzíthatja a végső mintát vagy betekintést. Ezért a csapatának alaposan át kell vizsgálnia a teljes adatkészletet, hogy vannak-e ismétlődések, másolatok stb., és ki kell zárnia őket az átalakított adatbázisból.
#7. Új attribútumok létrehozása
Ebben a szakaszban új mezőket, oszlopfejléceket vagy attribútumokat vezethet be az adatok rendezettebbé tételéhez.
#8. Szabványosítás és normalizálás
Most normalizálnia és szabványosítania kell az adatkészleteket az előnyben részesített adatbázis-struktúra, használati és adatvizualizációs modellek függvényében. A szabványosítás biztosítja, hogy ugyanaz az adatkészlet legyen használható a szervezet minden részlegénél.
#9. Adatsimítás
A simítás az értelmetlen és torz adatok eltávolítása egy nagy adatkészletből. Ezenkívül átvizsgálja az adatokat, hogy keressen olyan aránytalan módosításokat, amelyek eltérhetnek az elemzőcsapattól a várt mintától.
Az átalakított adatkészlet lépései
#1. Adatfeltárás
Ebben a lépésben megismerheti az adatkészletet és annak modelljét, és eldöntheti, hogy mely változtatásokra van szükség. Az adatprofilozó eszköz segítségével bepillantást nyerhet az adatbázisba, fájlokba, táblázatokba stb.
#2. Adattranszformációs leképezés
Ebben a fázisban Ön sok mindent eldönt az átalakítási folyamattal kapcsolatban, és ezek a következők:
- Mely elemeket kell átnézni, szerkeszteni, formázni, megtisztítani és módosítani
- Milyen okok állnak az ilyen átalakulások hátterében?
- Hogyan lehet elérni ezeket a változásokat
#3. Kódok generálása és végrehajtása
Az adattudósai adatátalakítási kódokat írnak a folyamat automatikus végrehajtásához. Használhatnak Pythont, SQL-t, VBA-t, PowerShellt stb. Ha bármilyen kód nélküli eszközt használ, nyers adatokat kell feltöltenie az eszközbe, és jeleznie kell a kívánt változtatásokat.
#4. Tekintse át és töltse be
Most át kell tekintenie a kimeneti fájlt, és meg kell győződnie arról, hogy ott vannak-e a megfelelő módosítások. Ezután betöltheti az adatkészletet a BI-alkalmazásba.
Az adatátalakítás előnyei
#1. Jobb adatszervezés
Az adatátalakítás az adatok módosítását és kategorizálását jelenti a külön tárolás és a könnyű felfedezés érdekében. Így az emberek és az alkalmazások is könnyen használhatják az átalakított adatokat, mivel azok jobban vannak rendezve.
#2. Továbbfejlesztett adatminőség
Ez a folyamat az adatminőséggel kapcsolatos problémákat is kiküszöbölheti, és csökkentheti a rossz adatokkal járó kockázatokat. Mostantól kevesebb lehetőség adódik a félreértelmezésre, az inkonzisztenciákra és a hiányzó adatokra. Mivel a vállalatoknak pontos információkra van szükségük a sikeres eredményekhez, az átalakulás kulcsfontosságú egy fontos döntés meghozatalához.
#3. Egyszerűbb adatkezelés
Az adatátalakítás a csapatok adatkezelési folyamatát is leegyszerűsíti. Azoknak a szervezeteknek, amelyek számos forrásból származó adatmennyiséggel foglalkoznak, szükségük van erre a folyamatra.
#4. Szélesebb körű felhasználás
Az adatátalakítás egyik legnagyobb előnye, hogy lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy a legtöbbet hozzák ki adataikból. A folyamat szabványosítja ezeket az adatokat, hogy jobban használható legyen. Ennek eredményeként a vállalatok ugyanazt az adatkészletet több célra is felhasználhatják.
Ezenkívül több alkalmazás használhatja az átalakított adatokat, mivel ezeknek egyedi adatformázási követelményei vannak.
#5. Kevesebb számítási kihívás
A rendezetlen adatok hibás indexeléshez, nullértékekhez, ismétlődő bejegyzésekhez stb. vezethetnek. Az átalakításokkal a vállalatok szabványosíthatják az adatokat, és csökkenthetik az alkalmazások által az adatfeldolgozás során elkövetett számítási hibák esélyét.
#6. Gyorsabb lekérdezések
Az adatátalakítás az adatok rendezését és szervezett tárolását jelenti egy raktárban. Ez nagy lekérdezési sebességet és a BI-eszközök optimalizált használatát eredményezi.
#7. Csökkentett kockázatok
Ha pontatlan, hiányos és ellentmondó adatokat használ, a döntéshozatal és az elemzés megnehezül. Miután az adatok átesnek az átalakításon, szabványossá válnak. Így a jó minőségű adatok csökkentik annak esélyét, hogy a pontatlan tervezésből fakadó pénzügyi és hírnévveszteségeket szenvedjenek el.
#8. Finomított metaadatok
Mivel a vállalkozásoknak egyre több adattal kell megküzdeniük, az adatkezelés kihívást jelent számukra. Az adatátalakítással átugorhatják a metaadatok káoszt. Most finomított metaadatokat kap, amelyek segítenek az adatok kezelésében, rendezésében, keresésében és használatában.
DBT
A DBT egy adatátalakítási munkafolyamat. Segíthet továbbá az adatelemzési kód központosításában és modularizálásában. Arról nem is beszélve, hogy más eszközöket is kap az adatkezeléshez, például az adatkészletek verziószámát, az átalakított adatokon való együttműködést, az adatmodellek tesztelését és a lekérdezések dokumentálását.
Qlik
A Qlik minimalizálja a nagyméretű adatok forrásokból olyan célhelyekre történő átvitelének bonyolultságát, költségeit és idejét, mint a BI alkalmazások, ML projektek és adattárházak. Automatizálást és agilis módszereket használ az adatok átalakítására az ETL kódok hektikus kézi kódolása nélkül.
Domo
A Domo drag and drop interfészt kínál az SQL-adatbázis-átalakításokhoz, és egyszerűvé és automatikussá teszi az adatok egyesítését. Ezenkívül az eszköz könnyen elérhetővé teszi az adatokat a különböző csapatok számára, hogy ugyanazokat az adatkészleteket konfliktusok nélkül elemezzék.
EasyMorph
Az EasyMorph megszabadítja Önt az adatátalakítás fáradságos folyamatától olyan régebbi rendszerekkel, mint az Excel, VBA, SQL és Python. Vizuális eszközt kínál az adatok átalakításához és lehetőség szerint automatizálásához adattudósok, adatelemzők és pénzügyi elemzők számára.
Végső szavak
Az adatátalakítás kulcsfontosságú folyamat, amely képes elrejteni a kiemelkedő értéket ugyanazon adatkészletekből a különböző üzleti szakaszokhoz. Ez egy szabványos fázis az olyan adatfeldolgozási módszerekben is, mint az ETL a helyszíni BI-alkalmazásokhoz és az ELT a felhőalapú adattárházakhoz és az adattókhoz.
Az adatok átalakítása után kapott kiváló minőségű és szabványosított adatok létfontosságú szerepet játszanak az olyan üzleti tervek felállításában, mint a marketing, az értékesítés, a termékfejlesztés, az árak módosítása, az új egységek stb.
Ezután megtekintheti a Data Science/ML projektjei nyitott adatkészleteit.