Сбор и обработка данных пережили второе рождение за последние несколько десятилетий, и теперь команды по обработке данных имеют в своем распоряжении больше информации, чем когда-либо прежде. Хотя это расширило возможности анализа данных и исследований, оно также создало ряд проблем для инженеров и бизнес-групп. Необработанные данные могут быть сложными для обработки и фильтрации. Вопрос не всегда в том, как собрать больше данных, а скорее в том, какие данные хранить и оценивать. Предприятия должны использовать преобразование данных, чтобы собирать релевантные и полезные данные и делать их пригодными для использования во многих системах. В этом посте мы определим журнал и преобразование данных, а также различные типы, преимущества, методы и инструменты, необходимые для преобразования данных.
Что такое преобразование данных?
Процесс изменения данных из одного формата в другой, часто из формата исходной системы в требуемый формат целевой системы, известен как преобразование данных, а также может называться манипулированием данными. Большинство операций по интеграции данных и управлению данными, таких как обработка данных и хранение данных, требуют преобразования данных.
Преобразование данных — это шаг в процессе ELT/ETL, который можно классифицировать как «простой» или «сложный» в зависимости от типа изменений, которые необходимо внести в данные, прежде чем они будут отправлены по назначению. Процесс манипулирования данными может быть автоматизирован, выполняться вручную или комбинировать оба варианта.
Как работает преобразование данных
Целью процесса манипулирования данными является извлечение данных из источника, преобразование их в пригодный для использования формат и транспортировка в пункт назначения. Вся эта процедура называется ETL (Extract, Load, Transform). На этапе извлечения данные распознаются и извлекаются из нескольких мест или источников и сохраняются в одном репозитории.
Данные, собранные с исходного сайта, часто являются необработанными и непригодными для использования в исходном состоянии. Данные должны быть изменены, чтобы обойти этот барьер. Это самый важный этап в процессе ETL, поскольку он позволяет анализировать ваши данные для понимания бизнеса. Во время преобразования выполняется несколько процессов, чтобы преобразовать его в требуемый формат. В некоторых случаях данные должны быть очищены, прежде чем их можно будет изменить. Кроме того, очистка данных — это процесс подготовки данных к преобразованию путем устранения несоответствий или отсутствующих значений.
Типы преобразования данных
Ниже приведены наиболее типичные типы преобразования данных:
№1. Пакетное преобразование данных
Пакетное преобразование данных, также известное как массовое преобразование данных, — это процесс изменения данных в группы с течением времени. Традиционное пакетное преобразование данных, которое включает ручное выполнение с программными языками, такими как SQL и Python, в настоящее время считается довольно устаревшим.
№ 2. Интерактивное преобразование данных
По мере того, как все больше предприятий прибегают к облачным системам (IBM утверждает, что 81% предприятий используют несколько облачных систем), конечные пользователи данных ищут более разнообразные методы преобразования данных. Концепции интерактивного преобразования данных, также известного как преобразование данных в реальном времени, сопоставимы с концепциями интеграции в реальном времени и обработки ELT.
Пакетное преобразование — это подмножество интерактивного преобразования данных. Однако шаги не всегда последовательны. Интерактивное преобразование данных, набирающее популярность благодаря удобному визуальному интерфейсу, использует ранее написанный и проверенный код для поиска выбросов, шаблонов и проблем в данных.
Процесс преобразования данных
Процесс манипулирования данными в облачном хранилище данных чаще всего представляет собой ELT (Extract Load Transform) или ETL (Extract Transform Load). Поскольку стоимость облачного хранилища с каждым годом снижается, многие команды выбирают ELT, с той разницей, что все данные загружаются в облачное хранилище перед преобразованием и добавлением в хранилище.
Процесс трансформации обычно делится на шесть этапов:
- Обнаружение данных: на первом этапе группы данных работают над пониманием и поиском соответствующих необработанных данных. Аналитики/инженеры могут лучше понять изменения, которые должны произойти, путем профилирования данных.
- Отображение данных: Аналитики определяют, как отдельные поля обновляются, сопоставляются, фильтруются, объединяются и агрегируются на этом этапе.
- Извлечение данных: на этом этапе данные передаются из исходной системы в целевую. Источники для извлечения могут быть организованными (базы данных) или неструктурированными (потоковая передача событий, файлы журналов).
- Генерация и выполнение кода: После извлечения и импорта необработанных данных их необходимо преобразовать, чтобы сохранить их способом, подходящим для приложений бизнес-аналитики и аналитических приложений. Обычно это достигается инженерами-аналитиками, которые программно изменяют данные с помощью SQL/Python. Этот код запускается ежедневно/ежечасно для предоставления своевременных и актуальных аналитических данных.
- Обзор: после того, как код был реализован, его необходимо изучить и проверить, чтобы убедиться в правильности и целесообразности реализации.
- Посылающий: Заключительный этап — передача данных по назначению. Целью может быть хранилище данных или другая структурированная база данных.
Эти этапы предназначены для демонстрации шаблонов манипулирования данными; не существует единственной «правильной» процедуры преобразования. Лучший процесс — тот, который хорошо работает для вашей группы данных.
Преобразование данных журнала
Преобразование данных журнала — это тип преобразования данных, при котором логарифмическая функция применяется к набору данных или отдельным значениям данных. Логарифмические функции — это математические функции, которые можно использовать для преобразования сильно искаженных данных или данных с широким диапазоном значений в более удобную и интерпретируемую форму.
Логарифмическая функция применяется к значениям данных при преобразовании данных журнала, и измененные значения используются вместо исходных значений. Натуральный логарифм (ln) и логарифм по основанию 10 (log10) являются наиболее часто используемыми логарифмическими функциями.
Преобразование данных журнала очень полезно при работе с данными с широким диапазоном значений, когда одни значения сильно отличаются от других. Диапазон значений сжимается, а расхождения между значениями становятся более понятными при логарифмировании значений данных. Это может помочь с визуализацией данных, распознаванием образов и статистическим анализом.
Преобразование данных журнала широко используется в таких отраслях, как финансы, экономика, биология и инженерия. В сфере финансов, например, цены на акции часто сильно смещены, при этом несколько акций с высокой стоимостью оказывают существенное влияние на общий набор данных. Применение преобразования журнала к ценообразованию может помочь в анализе и сравнении цен. Логарифмическое преобразование используется в биологии для изучения данных об экспрессии генов, поскольку уровни экспрессии могут сильно различаться между генами.
Почему компаниям требуется преобразование данных?
Каждый день предприятия генерируют огромные объемы данных. однако информация бесполезна, если ее нельзя использовать для сбора информации и содействия корпоративному прогрессу. Манипуляции с данными используются организациями для преобразования данных в форматы, которые затем могут использоваться для различных процессов. Есть несколько причин, по которым компаниям следует изменять свои данные.
- Преобразование делает различные источники данных совместимыми друг с другом, упрощая сбор данных для всестороннего анализа.
- Миграция данных упрощается, поскольку исходный формат может быть преобразован в целевой формат.
- Преобразование данных помогает консолидировать структурированные и неструктурированные данные.
- Процедура преобразования также допускает обогащение, что улучшает качество данных.
Конечная цель — предоставить предприятиям согласованные и доступные данные, которые обеспечивают надежную аналитическую информацию и прогнозы.
Преимущества преобразования данных
Предприятия и организации во всех отраслях признают, что данные могут повысить эффективность и приносить деньги, будь то информация о привычках клиентов, внутренних операциях, цепочках поставок или даже о погоде. Проблема здесь состоит в том, чтобы гарантировать, что все полученные данные могут быть использованы. Компании могут получить значительные преимущества от своих данных, внедрив процесс преобразования данных, например:
- Получение максимальной ценности от данных: По данным Forrester, от 60% до 73% всех данных никогда не проверяются на предмет бизнес-аналитики. Компании могут использовать инструменты преобразования данных для стандартизации данных, чтобы повысить доступность и удобство использования.
- Более эффективное управление данными: поскольку данные генерируются из все большего числа источников, ошибки в метаданных могут затруднить организацию и понимание данных. Обработка данных уточняет метаданные, чтобы упростить организацию и понимание содержимого вашего источника данных.
- Выполнение более быстрых запросов: Преобразованные данные стандартизированы и хранятся в исходном месте, откуда их можно быстро и легко получить.
- Улучшение качества данных: Из-за рисков и затрат, связанных с использованием ошибочных данных для получения бизнес-понимания, качество данных становится серьезной проблемой для предприятий. Манипуляции с данными могут уменьшить или устранить проблемы с качеством, такие как несоответствия и отсутствующие значения.
Недостатки преобразования данных
Хотя у методов преобразования данных есть различные преимущества, важно отметить, что есть несколько потенциальных недостатков.
- Преобразование может быть дорогостоящим и ресурсоемким: хотя затраты на обработку и вычисления в последние годы снизились, нередко можно услышать истории о возмутительных счетах за AWS, GCP или Databricks.
- Контекстная осведомленность имеет решающее значение: возможны крайние ошибки, если аналитики/инженеры, меняющие данные, не имеют бизнес-контекста или понимания. В то время как инструменты наблюдения за данными совершенствуются, некоторые ошибки практически невозможно обнаружить, и они могут привести к неточной интерпретации данных или бизнес-решениям.
Методы преобразования данных
Методы преобразования данных используются для очистки и упорядочивания данных перед их сохранением в хранилище данных или анализом для бизнес-аналитики. Не все эти стратегии применимы ко всем типам данных, и в некоторых случаях может использоваться более одного метода. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных техник:
№1. Сглаживание данных
Сглаживание — это метод, использующий алгоритм для устранения шума из набора данных для поиска тренда. Наведите шум на ваши данные, а его удаление или сведение к минимуму позволит вам извлечь превосходную информацию или найти закономерности, которые иначе вы бы не увидели.
№ 2. Построение атрибуции
Одной из наиболее распространенных стратегий в конвейерах преобразования данных является построение атрибуции. Процесс разработки новых функций из набора существующих функций/атрибутов в наборе данных известен как построение атрибутов или построение признаков.
№3. Обобщение данных
Процесс изменения низкоуровневых атрибутов на высокоуровневые с использованием концепции иерархии называется обобщением данных. Обобщение данных используется с категориальными данными, которые имеют небольшое количество различных значений.
№ 4. Агрегация данных
Агрегация данных — одна из наиболее широко используемых стратегий преобразования данных. Когда вы применяете агрегацию данных к необработанным данным, вы сохраняете и отображаете данные в сводном формате.
№ 5. Дискретизация данных
Процесс преобразования непрерывных данных в последовательность интервалов данных называется дискретизацией данных. Это очень полезная стратегия для облегчения изучения и анализа данных, а также для повышения эффективности любого применимого алгоритма.
№ 6. Нормализация данных
И последнее, но не менее важное: нормализация данных — это процесс уменьшения размера данных без потери информации для уменьшения или устранения избыточных данных и повышения эффективности алгоритма и эффективности извлечения данных.
№ 7. Интеграция данных
Интеграция данных является жизненно важным шагом на этапе предварительной обработки, а не методом преобразования данных. Процесс объединения данных из многочисленных источников для создания единообразного представления данных называется интеграцией данных.
№8. Манипуляция данными
Процесс повышения разборчивости и организованности ваших данных называется манипулированием данными. Этого можно добиться, изменив или изменив исходные наборы данных.
Инструменты для преобразования данных
Как правило, инструменты преобразования данных — это части программного обеспечения, которые автоматизируют процесс преобразования данных, чтобы его можно было выполнить за минуты, а не часы. На самом деле одним из самых важных процессов в процессе интеграции данных является преобразование данных.
Сегодня существует множество инструментов преобразования данных, созданных для модификации данных, но не все из них подходят. Вы должны искать определенное программное обеспечение, которое соответствует вашему бизнес-плану и может помочь вам в достижении вашей конечной цели.
Мы составили список лучших инструментов преобразования данных в 2023 году, которые адаптируются, эффективны и экономичны для вашей компании.
№1. Ривери
Rivery — это полностью управляемая платформа DataOps и один из лучших инструментов преобразования данных. Он может легко автоматизировать, поддерживать и изменять модели данных для любых организационных данных.
№ 2. ДБТ
Когда дело доходит до преобразования данных, Data Build Tool (DBT) является одним из самых простых командных инструментов на рынке. Этот инструмент особенно удобен, если вы хотите создавать таблицы и представления, используя пошаговую тактику.
№ 3. Qlik
С 1993 года Qlik занимается бизнес-анализом. В настоящее время это одна из крупнейших компаний-разработчиков программного обеспечения, предлагающая различные решения для работы с данными, чтобы преодолеть разрыв между данными, идеями и действиями.
№ 4. Матиллион
Компания Matillion была основана в начале 2011 года в Манчестере, Великобритания, для предоставления услуг бизнес-аналитики. С тех пор они выросли до 500+ сотрудников и оцениваются в 1.5 миллиарда долларов.
№ 5. Трифакта
Trifacta, простая в использовании облачная платформа визуального проектирования и обработки данных, является еще одним из лучших инструментов преобразования данных в нашем списке. Кроме того, Trifacta идеально подходит для групп обработки данных, занимающихся подготовкой, очисткой, преобразованием и визуализацией необработанных данных.
№ 6. Информатика
Informatica — это облачная интеллектуальная платформа управления данными, которая преобразует данные в облаке или в гибридных инфраструктурах. На этой платформе инструментов преобразования данных можно использовать предварительно созданные преобразования для сопоставления форматов данных. Код не нужен.
№ 7. Датамир
Datameer — это платформа преобразования данных SaaS, созданная для Snowflake, крупного поставщика облачных данных. Он охватывает весь жизненный цикл данных в облаке Snowflake, от обнаружения до преобразования, развертывания и документирования.
Как можно преобразовать данные?
Данные можно преобразовывать разными способами, в зависимости от конкретных целей и требований анализа. Вот несколько распространенных методов преобразования данных:
- Использование математических функций
- Нормализация или стандартизация данных
- Агрегирование или обобщение данных
- Фильтрация данных
- Объединение данных
- Парсинг данных
- Вменение отсутствующих данных
- Кодирование категорийных данных
Каковы 5 этапов преобразования данных в информацию?
Существуют различные модели и структуры для преобразования данных в информацию, но одной из распространенных моделей является процесс преобразования данных в информацию (DI), который состоит из пяти этапов:
- Сбор данных
- Обработка данных
- Анализ данных
- Распространение информации
- Принимать решение
Каковы три формы преобразования данных?
Три формы преобразования данных:
- Трансформация структуры
- Семантическая трансформация
- Преобразование типа данных
В чем разница между преобразованием данных и преобразованием данных?
Преобразование данных направлено на изменение формата или структуры данных, а преобразование данных — на изменение языка или терминологии данных. Хотя эти процессы могут иногда перекрываться, это разные процессы, которые служат разным целям в управлении данными.
Зачем проводить преобразование данных?
Преобразование данных является важным процессом в управлении данными по нескольким причинам:
- Улучшение качества данных
- Упрощение анализа данных
- Включение интеграции данных
- Поддержка визуализации данных
- Повышение безопасности данных
Заключение
Если ваша компания изо всех сил пытается превратить существующие данные в полезную информацию, манипулирование данными может стать решением. Конечно, это требует выбора соответствующего типа метода преобразования данных и точного знания того, каких результатов вы собираетесь достичь путем преобразования данных. Консультации специалистов по данным также могут помочь вам в разработке четкого плана обработки данных.
- ПРЕОБРАЗОВАНИЕ БИЗНЕСА: определение, процесс, стратегии, агентства и модель
- ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ VS СТРАТЕГИЯ: полное сравнение
- ЦИФРОВАЯ СТРАТЕГИЯ: типы значений и трансформация
- ЧТО ТАКОЕ БИЗНЕС ТРАНСФОРМАЦИЯ: определение, виды, примеры и решение
- ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ: что это такое и почему это важно
Рекомендации
