Trong thời đại internet này, có hàng terabyte và petabyte dữ liệu, với tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân ở cùng cấp độ. Nhưng làm cách nào để chúng tôi sử dụng dữ liệu này và chuyển nó thành thông tin hữu ích để cải thiện tính khả dụng của dịch vụ?
Dữ liệu hợp lệ, mới lạ và dễ hiểu là tất cả những gì các công ty cần cho các mô hình khám phá tri thức của họ.
Vì lý do này, các công ty sử dụng phân tích theo nhiều cách khác nhau để khám phá dữ liệu chất lượng cao.
Nhưng tất cả bắt đầu từ đâu? Câu trả lời là cuộc chiến giành dữ liệu.
Hãy bắt đầu!
Cuộc chiến giành dữ liệu là gì?
Quảng bá dữ liệu là hành động làm sạch, cấu trúc và chuyển đổi dữ liệu thô thành các định dạng giúp đơn giản hóa quy trình phân tích dữ liệu. Trao đổi dữ liệu thường liên quan đến việc làm việc với các bộ dữ liệu lộn xộn và phức tạp chưa sẵn sàng cho các quy trình đường ống dữ liệu. Yêu cầu dữ liệu chuyển dữ liệu thô sang trạng thái nâng cao hoặc dữ liệu nâng cao sang trạng thái tối ưu hóa và mức độ sẵn sàng sản xuất.
Một số nhiệm vụ đã biết trong cuộc chiến chống lại dữ liệu bao gồm:
- Hợp nhất nhiều bộ dữ liệu thành một bộ dữ liệu lớn để phân tích.
- Điều tra dữ liệu bị thiếu/khoảng trống.
- Loại bỏ các ngoại lệ hoặc bất thường trong bộ dữ liệu.
- Chuẩn hóa đầu vào.
Các kho dữ liệu lớn liên quan đến quy trình xử lý dữ liệu thường vượt ra ngoài khả năng tinh chỉnh thủ công, yêu cầu các phương pháp chuẩn bị dữ liệu tự động để có dữ liệu chất lượng cao và chính xác hơn.
Mục tiêu của cuộc chiến giành dữ liệu
Ngoài việc chuẩn bị dữ liệu để phân tích như một mục tiêu lớn hơn, các mục tiêu khác bao gồm:
- Tạo dữ liệu hợp lệ và mới lạ từ dữ liệu phi cấu trúc để thúc đẩy quá trình ra quyết định trong các công ty.
- Chuẩn hóa dữ liệu thô thành các định dạng có thể được các hệ thống Dữ liệu lớn hấp thụ.
- Giảm thời gian các nhà khoa học dữ liệu dành để tạo mô hình dữ liệu bằng cách trình bày dữ liệu có cấu trúc.
- Tạo tính nhất quán, đầy đủ, khả năng sử dụng và bảo mật cho bất kỳ tập dữ liệu nào được sử dụng hoặc lưu trữ trong kho dữ liệu.
Các cách tiếp cận phổ biến đối với xung đột dữ liệu
khám phá
Trước khi các kỹ sư dữ liệu bắt đầu các nhiệm vụ chuẩn bị dữ liệu, họ phải hiểu cách dữ liệu được lưu trữ, kích thước, bản ghi nào được lưu trữ, định dạng mã hóa và các thuộc tính khác mô tả bất kỳ tập dữ liệu nào.
cấu trúc
Quá trình này liên quan đến việc tổ chức dữ liệu thành các định dạng dễ sử dụng. Các tập dữ liệu thô có thể yêu cầu bạn sắp xếp gọn gàng hình thức cột, số lượng hàng và tinh chỉnh các thuộc tính dữ liệu khác để đơn giản hóa quá trình phân tích.
Làm sạch
Bộ dữ liệu có cấu trúc cần loại bỏ các lỗi cố hữu và bất kỳ thứ gì khác có thể làm sai lệch dữ liệu. Do đó, việc dọn dẹp liên quan đến việc xóa nhiều mục nhập ô có dữ liệu tương tự, xóa các ô trống và ngoại lệ, chuẩn hóa dữ liệu đầu vào, đổi tên các thuộc tính khó hiểu, v.v.
làm giàu
Khi dữ liệu đã trải qua các giai đoạn cấu trúc và làm sạch, hãy đánh giá khả năng sử dụng của dữ liệu và bổ sung dữ liệu bằng các giá trị từ các bộ dữ liệu khác không mang lại chất lượng dữ liệu mong muốn.
Thẩm định
Quá trình xác thực bao gồm các khía cạnh lặp đi lặp lại của chương trình làm sáng tỏ chất lượng dữ liệu, tính nhất quán, khả năng sử dụng và bảo mật. Giai đoạn xác thực đảm bảo rằng tất cả các tác vụ chuyển đổi đã được hoàn thành và các bộ dữ liệu được đánh dấu là đã sẵn sàng cho các giai đoạn phân tích và lập mô hình.
trình bày
Sau khi trải qua tất cả các giai đoạn, các bộ dữ liệu rối được trình bày/chia sẻ trong tổ chức để phân tích. Tài liệu về các bước chuẩn bị và siêu dữ liệu được tạo trong quá trình tranh chấp cũng được cung cấp ở giai đoạn này.
tài năng
Talend là một nền tảng hợp nhất để quản lý dữ liệu trong 3 mô dữ liệu cung cấp dữ liệu đáng tin cậy và lành mạnh. Talend trình bày về Tích hợp dữ liệu, Ứng dụng và tích hợp và Quản trị và toàn vẹn dữ liệu. Xử lý dữ liệu trong Talend được thực hiện bằng cách sử dụng công cụ trỏ và nhấp dựa trên trình duyệt cho phép chuẩn bị dữ liệu hàng loạt, hàng loạt và liên tục – lập hồ sơ, làm sạch và tài liệu dữ liệu.
Cấu trúc dữ liệu Talend xử lý mọi giai đoạn của vòng đời dữ liệu bằng cách cân bằng cẩn thận tính khả dụng, khả năng sử dụng, bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu của tất cả dữ liệu doanh nghiệp của bạn.
Bạn đã bao giờ lo lắng về nguồn dữ liệu đa dạng của mình chưa? Cách tiếp cận thống nhất của Talend đảm bảo tích hợp dữ liệu nhanh chóng từ tất cả các nguồn dữ liệu (cơ sở dữ liệu, kho lưu trữ đám mây và điểm cuối API) – cho phép tất cả dữ liệu được chuyển đổi và ánh xạ với khả năng kiểm soát chất lượng liền mạch.
Có thể tích hợp dữ liệu trong Talend nhờ các công cụ tự phục vụ như trình kết nối, cho phép nhà phát triển tự động tải xuống dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào và phân loại dữ liệu tương ứng.
Các tính năng của Taled
Tích hợp dữ liệu toàn cầu
Talend cho phép các công ty thu thập bất kỳ loại dữ liệu nào từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau – môi trường đám mây hoặc tại chỗ.
Linh hoạt
Talend vượt xa nhà cung cấp hoặc nền tảng bằng cách xây dựng các đường dẫn dữ liệu từ dữ liệu tích hợp. Sau khi tạo đường dẫn dữ liệu từ dữ liệu bạn nhập, Talend cho phép bạn chạy chúng ở mọi nơi.
Chất lượng dữ liệu
Nhờ các khả năng học máy, chẳng hạn như sao chép dữ liệu, xác thực và tiêu chuẩn hóa, Talend sẽ tự động làm sạch dữ liệu đã xử lý.
Hỗ trợ tích hợp ứng dụng và API
Sau khi đưa ra ý nghĩa cho dữ liệu của bạn bằng các công cụ tự phục vụ của Talend, bạn có thể chia sẻ dữ liệu của mình với các API thân thiện với người dùng. Điểm cuối API Talend có thể hiển thị nội dung dữ liệu của bạn trên các nền tảng SaaS, JSON, AVRO và B2B bằng các công cụ chuyển đổi và ánh xạ dữ liệu nâng cao.
r
R là ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và được phát triển tốt để phân tích dữ liệu khám phá trong các ứng dụng khoa học và kinh doanh.
Được xây dựng dưới dạng phần mềm đồ họa và tính toán thống kê miễn phí, R vừa là ngôn ngữ vừa là môi trường để đối chiếu, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu. R cung cấp một bộ gói phần mềm, trong khi R tích hợp một loạt các kỹ thuật thống kê, phân cụm, phân loại, phân tích và đồ họa để giúp thao tác dữ liệu.
tính năng R
Một bộ phong phú của các gói
Các kỹ sư dữ liệu có thể chọn từ hơn 10.000 gói tiêu chuẩn và tiện ích mở rộng từ mạng lưu trữ R toàn diện (CRAN). Điều này đơn giản hóa các tranh chấp và phân tích dữ liệu.
cực kỳ mạnh mẽ
Với các gói điện toán phân tán có sẵn, R có thể thực hiện các thao tác phức tạp và đơn giản (toán học và thống kê) trên các đối tượng dữ liệu và tập dữ liệu trong vài giây.
Hỗ trợ đa nền tảng
R độc lập với nền tảng và có thể chạy trên nhiều hệ điều hành. Nó cũng tương thích với các ngôn ngữ lập trình khác giúp bạn thao tác với các tác vụ tính toán nặng.
Học R thật dễ dàng.
bộ ba
Trifakt là một môi trường đám mây tương tác để định hình dữ liệu hoạt động trên cơ sở các mô hình và phân tích máy học. Công cụ kỹ thuật dữ liệu này nhằm mục đích tạo ra dữ liệu dễ hiểu bất kể bộ dữ liệu lộn xộn hay phức tạp như thế nào. Người dùng có thể xóa các mục nhập trùng lặp và điền vào các ô trống trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng phép biến đổi tuyến tính và loại bỏ trùng lặp.
Công cụ thu thập dữ liệu này phát hiện các giá trị ngoại lệ và dữ liệu không hợp lệ trong bất kỳ tập dữ liệu nào. Chỉ với một lần nhấp và kéo, dữ liệu có sẵn được phân loại và chuyển đổi thông minh với các đề xuất dựa trên máy học để tăng tốc độ chuẩn bị dữ liệu.
Cuộc chiến giành dữ liệu trong Trifacta được thực hiện với các hồ sơ trực quan hấp dẫn có thể đáp ứng các nhân viên kỹ thuật và phi kỹ thuật. Với các phép biến đổi trực quan và thông minh, Trifacta tự hào về thiết kế có tính đến người dùng.
Cho dù họ đang lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu tổng hợp, kho dữ liệu hay kho dữ liệu, người dùng đều được bảo vệ khỏi sự phức tạp của việc chuẩn bị dữ liệu.
Các tính năng của Trifact
Tích hợp liền mạch với đám mây
Hỗ trợ khối lượng công việc theo giai đoạn trong bất kỳ môi trường đám mây hoặc kết hợp nào để cho phép các nhà phát triển tìm nguồn bộ dữ liệu tranh chấp bất kể họ sống ở đâu.
Nhiều phương pháp chuẩn hóa dữ liệu
Trifacta wrangler có một số cơ chế để xác định các mẫu trong dữ liệu và chuẩn hóa đầu ra. Các kỹ sư dữ liệu có thể chọn chuẩn hóa theo mẫu, chức năng hoặc trộn và kết hợp.
quy trình làm việc đơn giản
Trifacta tổ chức các công việc liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu dưới dạng các luồng. Một quy trình chứa một hoặc nhiều bộ dữ liệu và các công thức liên quan của chúng (các bước được xác định chuyển đổi dữ liệu).
Do đó, quy trình giúp giảm thời gian các nhà phát triển dành cho việc nhập, tranh chấp, lập hồ sơ và xuất dữ liệu.
mở thu hẹp
Open Narrow là một công cụ nguồn mở hoàn thiện để làm việc với dữ liệu lộn xộn. Là một công cụ làm sạch dữ liệu, OpenRefine khám phá các bộ dữ liệu trong vài giây, áp dụng các phép biến đổi ô phức tạp để thể hiện các định dạng dữ liệu mong muốn.
OpenRefine tiếp cận xử lý dữ liệu bằng cách lọc và phân vùng bộ dữ liệu bằng biểu thức chính quy. Sử dụng ngôn ngữ Biểu thức tinh chỉnh chung tích hợp sẵn, các kỹ sư dữ liệu có thể nghiên cứu và xem dữ liệu bằng cách sử dụng các khía cạnh, bộ lọc và kỹ thuật sắp xếp trước khi thực hiện các thao tác dữ liệu nâng cao để trích xuất các thực thể.
OpenRefine cho phép người dùng làm việc trên dữ liệu dưới dạng dự án trong đó tập dữ liệu từ nhiều tệp máy tính, URL web và cơ sở dữ liệu có thể được kéo vào các dự án đó với khả năng chạy cục bộ trên máy tính của người dùng.
Khi sử dụng biểu thức, nhà phát triển có thể mở rộng quy trình làm sạch và chuyển đổi dữ liệu sang các tác vụ như tách/hợp nhất các ô có nhiều giá trị, điều chỉnh các khía cạnh và tìm nạp dữ liệu vào các cột bằng URL bên ngoài.
Tính năng OpenRefine
Công cụ đa nền tảng
OpenRefine được thiết kế để hoạt động với các hệ điều hành WindowsMac và Linux thông qua cấu hình trình cài đặt có thể tải xuống.
Một bộ API phong phú
Nó bao gồm API OpenRefine, API mở rộng dữ liệu, API hòa giải và các API khác hỗ trợ tương tác của người dùng với dữ liệu.
bộ dữ liệu
Datameer là một công cụ chuyển đổi dữ liệu SaaS được thiết kế để đơn giản hóa việc khai thác và tích hợp dữ liệu thông qua các quy trình kỹ thuật phần mềm. Datameer cho phép bạn trích xuất, chuyển đổi và tải các bộ dữ liệu vào kho dữ liệu đám mây như Snowflake.
Công cụ quản lý dữ liệu này hoạt động tốt với các định dạng tập dữ liệu tiêu chuẩn như CSV và JSON, cho phép các kỹ sư nhập dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau để tổng hợp.
Datameer cung cấp tài liệu dữ liệu giống như danh mục, hồ sơ dữ liệu sâu và khám phá để đáp ứng mọi nhu cầu chuyển đổi dữ liệu của bạn. Công cụ này duy trì một hồ sơ dữ liệu trực quan chuyên sâu cho phép người dùng theo dõi các trường và giá trị không hợp lệ, bị thiếu hoặc ngoại lệ cũng như hình dạng tổng thể của dữ liệu.
Chạy trên kho dữ liệu có thể mở rộng, Datameer chuyển đổi dữ liệu để phân tích có ý nghĩa với ngăn xếp dữ liệu mạnh mẽ và các tính năng giống như Excel.
Datameer trình bày một giao diện người dùng không có mã và không có mã kết hợp để phù hợp với các nhóm khoa học dữ liệu rộng lớn có thể dễ dàng xây dựng các đường ống ETL phức tạp.
tính năng datameer
Nhiều môi trường người dùng
Có môi trường chuyển đổi dữ liệu nhiều người – mã thấp, mã hóa và kết hợp để hỗ trợ những người am hiểu công nghệ và không am hiểu công nghệ.
Không gian làm việc chung
Datameer cho phép các nhóm tái sử dụng và cộng tác trên các mô hình để tăng tốc các dự án.
Tài liệu dữ liệu phong phú
Datameer hỗ trợ cả hệ thống và tài liệu dữ liệu do người dùng tạo với siêu dữ liệu và các mô tả, thẻ và nhận xét kiểu wiki.
Lời cuối 👩🏫
Phân tích dữ liệu là một quá trình phức tạp đòi hỏi phải tổ chức dữ liệu phù hợp để đưa ra kết luận có ý nghĩa và đưa ra dự đoán. Các công cụ sắp xếp dữ liệu giúp định dạng một lượng lớn dữ liệu thô để hỗ trợ phân tích nâng cao. Chọn công cụ tốt nhất đáp ứng yêu cầu của bạn và trở thành chuyên gia Analytics!
Bạn có thể thích:
Công cụ chuyển đổi, định dạng và xác thực CSV tốt nhất.
