Збір і обробка даних зазнали нового народження в останні кілька десятиліть, і тепер команди обробки даних мають у своєму розпорядженні більше інформації, ніж будь-коли раніше. Незважаючи на те, що це покращило аналіз даних і дослідження, це також принесло кілька проблем для інженерів і бізнес-команд. Необроблені дані можуть бути складними для обробки та фільтрації. Проблема не завжди в тому, як зібрати більше даних, а скоріше в тому, які дані зберігати та оцінювати. Компанії повинні використовувати перетворення даних, щоб підбирати відповідні, корисні дані та робити їх придатними для використання в багатьох системах. У цій публікації ми визначимо журнал і перетворення даних, а також різні типи, переваги, методи та інструменти, необхідні для перетворення даних.
Що таке перетворення даних?
Процес зміни даних з одного формату в інший, часто з формату вихідної системи на необхідний формат системи призначення, відомий як перетворення даних і може також згадуватися як маніпулювання даними. Більшість операцій інтеграції та керування даними, таких як суперечка даних і зберігання даних, потребують перетворення даних.
Трансформація даних — це крок у процесі ELT/ETL, який можна класифікувати як «простий» або «складний» залежно від типу змін, які необхідно внести в дані перед тим, як вони будуть надіслані до місця призначення. Процес обробки даних може бути автоматизованим, виконаним вручну або комбінованим.
Як працює перетворення даних
Мета процесу обробки даних полягає в тому, щоб отримати дані з джерела, перетворити їх у придатний для використання формат і перенести до місця призначення. Уся ця процедура називається ETL (Extract, Load, Transform). На етапі вилучення дані розпізнаються та витягуються з кількох місць або джерел і зберігаються в одному сховищі.
Дані, зібрані з сайту джерела, часто необроблені та непридатні для використання в необробленому стані. Дані повинні бути змінені, щоб обійти цей бар'єр. Це найважливіший етап у процесі ETL, оскільки він дозволяє видобувати ваші дані для розуміння бізнесу. Під час трансформації виконується кілька процесів, щоб перетворити його в необхідний формат. У деяких випадках дані потрібно очистити, перш ніж їх можна буде змінити. Крім того, очищення даних — це процес підготовки даних до перетворення шляхом видалення невідповідностей або відсутніх значень.
Типи перетворення даних
Нижче наведено найбільш типові типи перетворення даних:
#1. Пакетне перетворення даних
Пакетне перетворення даних, також відоме як масове перетворення даних, — це процес зміни даних у групи з часом. Традиційне пакетне перетворення даних, яке включає ручне виконання програмними мовами, такими як SQL і Python, наразі вважається досить застарілим.
#2. Інтерактивне перетворення даних
Оскільки все більше компаній вдаються до хмарних систем (IBM каже, що 81% компаній використовують кілька хмарних систем), кінцеві користувачі даних шукають різноманітніші методи трансформації даних. Концепції інтерактивного перетворення даних, також відомі як перетворення даних у реальному часі, можна порівняти з інтеграцією в реальному часі та обробкою ELT.
Пакетне перетворення — це підмножина інтерактивного перетворення даних. Однак кроки не завжди є послідовними. Інтерактивне перетворення даних, яке набуває популярності завдяки зручному візуальному інтерфейсу, використовує раніше написаний і перевірений код для пошуку викидів, шаблонів і проблем у даних.
Процес перетворення даних
Процес обробки даних у хмарному сховищі даних найчастіше являє собою ELT (Extract Load Transform) або ETL (Extract Transform Load). Оскільки вартість хмарного сховища падає з кожним роком, багато команд обирають ELT, з тією різницею, що всі дані завантажуються в хмарне сховище перед трансформацією та додаванням до сховища.
Процес трансформації зазвичай поділяється на шість етапів:
- Виявлення даних: Перший етап включає команди обробки даних, які працюють над тим, щоб зрозуміти та знайти відповідні необроблені дані. Аналітики/інженери можуть краще зрозуміти зміни, які мають відбутися за допомогою профілювання даних.
- Відображення даних: аналітики визначають, як окремі поля оновлюються, зіставляються, фільтруються, об’єднуються та агрегуються на цьому етапі.
- Витяг даних: під час цього кроку дані транспортуються з системи джерела до системи призначення. Джерела для вилучення можуть бути організованими (бази даних) або неструктурованими (потік подій, файли журналів).
- Генерація та виконання коду: після того, як необроблені дані були витягнуті та імпортовані, їх потрібно трансформувати, щоб зберігати у спосіб, придатний для BI та аналітичних програм. Зазвичай цього досягають інженери-аналітики, які програмно змінюють дані за допомогою SQL/Python. Цей код виконується щодня/щогодини, щоб надати своєчасні та відповідні аналітичні дані.
- Розгляд: Після того, як код було реалізовано, його необхідно вивчити та перевірити, щоб перевірити правильне та належне впровадження.
- Посилає: Останнім етапом є передача даних до місця призначення. Метою може бути сховище даних або інша структурована база даних.
Ці етапи призначені для демонстрації моделей маніпулювання даними; єдиної «правильної» процедури трансформації не існує. Найкращий процес – це той, який добре працює для вашої команди даних.
Перетворення даних журналу
Перетворення даних журналу — це тип перетворення даних, у якому логарифмічна функція застосовується до набору даних або окремих значень даних. Логарифмічні функції — це математичні функції, які можна використовувати для перетворення даних із сильним викривленням або даних із широким діапазоном значень у більш керовану та інтерпретовану форму.
Логарифмічна функція застосовується до значень даних у перетворенні даних журналу, а змінені значення використовуються замість початкових значень. Натуральний логарифм (ln) і логарифм за основою 10 (log10) є найбільш часто використовуваними логарифмічними функціями.
Перетворення даних журналу є дуже корисним під час роботи з даними з широким діапазоном значень, де одні значення сильно відрізняються від інших. Діапазон значень стискається, і розбіжності між значеннями стають більш зрозумілими, якщо взяти логарифм значень даних. Це може допомогти у візуалізації даних, розпізнаванні образів і статистичному аналізі.
Перетворення даних журналу широко використовується в таких галузях, як фінанси, економіка, біологія та інженерія. У фінансовій сфері, наприклад, ціни на акції часто сильно змінюються, причому кілька цінних акцій мають істотний вплив на загальний набір даних. Застосування трансформації журналу до ціноутворення може допомогти в аналізі та порівнянні цін. Перетворення логарифму використовується в біології для вивчення даних експресії генів, оскільки рівні експресії можуть сильно відрізнятися між генами.
Чому компаніям потрібна трансформація даних?
Щодня компанії створюють величезні обсяги даних. інформація, однак, марна, якщо її не можна використовувати для збору розуміння та сприяння розвитку компанії. Маніпулювання даними використовується організаціями для зміни форматів даних, які потім можуть використовуватися для різноманітних процесів. Є кілька причин, чому компанії повинні змінювати свої дані.
- Трансформація робить різноманітні джерела даних сумісними одне з одним, полегшуючи агрегування даних для комплексного аналізу.
- Перенесення даних спрощено, оскільки вихідний формат можна перевести в цільовий формат.
- Перетворення даних допомагає консолідувати структуровані та неструктуровані дані.
- Процедура перетворення також дозволяє збагачувати дані, що покращує якість даних.
Кінцева мета — надати підприємствам послідовні, доступні дані, які забезпечують надійну аналітичну інформацію та прогнози.
Переваги перетворення даних
Підприємства та організації в усіх галузях усвідомлюють, що дані можуть підвищити ефективність і приносити гроші, будь то інформація про звички клієнтів, внутрішні операції, ланцюги поставок або навіть погоду. Тут проблема полягає в тому, щоб усі отримані дані могли бути використані. Компанії можуть отримати значні вигоди від своїх даних, застосувавши процес перетворення даних, наприклад:
- Отримання максимальної цінності даних: За даними Forrester, від 60% до 73% усіх даних ніколи не перевіряються на предмет бізнес-аналітики. Компанії можуть використовувати інструменти перетворення даних для стандартизації даних для підвищення доступності та зручності використання.
- Більш ефективне управління даними: Оскільки дані генеруються з дедалі більшої кількості джерел, помилки в метаданих можуть ускладнити впорядкування та розуміння даних. Маніпулювання даними покращує метадані, щоб полегшити організацію та розуміння вмісту вашого джерела даних.
- Швидше виконання запитів: Трансформовані дані стандартизовані та зберігаються у вихідному місці, де їх можна швидко та легко отримати.
- Підвищення якості даних: через ризики та витрати, пов’язані з використанням помилкових даних для формування бізнес-аналізу, якість даних стає головною проблемою для підприємств. Маніпулювання даними може зменшити або усунути проблеми з якістю, такі як розбіжності та відсутні значення.
Недоліки перетворення даних
Хоча існують різні переваги методів перетворення даних, важливо відзначити, що є кілька потенційних недоліків.
- Трансформація може бути дорогою та ресурсомісткою: Хоча витрати на обробку та обчислення знизилися за останні роки, нерідко можна почути історії про непомірні рахунки за AWS, GCP або Databricks.
- Контекстуальна обізнаність має вирішальне значення: Надзвичайні помилки можливі, якщо аналітики/інженери, які змінюють дані, не мають бізнес-контексту або розуміння. У той час як засоби спостереження за даними вдосконалюються, деякі помилки практично неможливо виявити, і вони можуть призвести до неточної інтерпретації даних або прийняття бізнес-рішень.
Методи перетворення даних
Методи перетворення даних використовуються для очищення та впорядкування даних перед їх зберіганням у сховищі даних або аналізом для бізнес-аналітики. Не всі ці стратегії застосовуються до всіх типів даних, і в деяких випадках може використовуватися більше одного методу. Нижче наведено деякі з найбільш поширених технік:
#1. Згладжування даних
Згладжування – це техніка, яка використовує алгоритм для усунення шуму з набору даних, щоб знайти тенденцію. Шум заповнює ваші дані, а видалення або мінімізація цього дозволяє витягти чудову інформацію або знайти шаблони, які ви б не побачили інакше.
#2. Побудова атрибуції
Однією з найпоширеніших стратегій у конвеєрах перетворення даних є побудова атрибуції. Процес розробки нових функцій із набору існуючих функцій/атрибутів у наборі даних відомий як побудова атрибутів або побудова ознак.
#3. Узагальнення даних
Процес зміни низькорівневих атрибутів на високорівневі за допомогою концепції ієрархії називається узагальненням даних. Узагальнення даних використовується з категоріальними даними, які мають невелику кількість різних значень.
#4. Агрегація даних
Агрегація даних є однією з найбільш широко використовуваних стратегій перетворення даних. Коли ви застосовуєте агрегацію даних до необроблених даних, ви зберігаєте та відображаєте дані у форматі підсумку.
#5. Дискретизація даних
Процес перетворення безперервних даних у послідовність інтервалів даних називається дискретизацією даних. Це дуже корисна стратегія для полегшення вивчення та аналізу даних, а також підвищення ефективності будь-якого застосовуваного алгоритму.
#6. Нормалізація даних
І останнє, але не менш важливе: нормалізація даних — це процес зменшення розміру даних без втрати інформації для зменшення або усунення зайвих даних і підвищення ефективності алгоритму та ефективності вилучення даних.
#7. Інтеграція даних
Інтеграція даних є життєво важливим кроком на етапі попередньої обробки, а не технікою перетворення даних. Процес об’єднання даних із багатьох джерел для створення єдиного представлення даних відомий як інтеграція даних.
#8. Маніпулювання даними
Процес надання ваших даних більш зрозумілим і впорядкованим називається маніпулюванням даними. Це можна зробити шляхом модифікації або зміни вихідних наборів даних.
Інструменти для перетворення даних
Загалом інструменти перетворення даних – це частини програмного забезпечення, які автоматизують процес перетворення даних, щоб його можна було завершити за хвилини, а не за години. Насправді одним із найважливіших процесів у процесі інтеграції даних є перетворення даних.
Сьогодні існує безліч інструментів перетворення даних, створених для модифікації даних, але не всі вони підходять. Ви повинні шукати певне програмне забезпечення, яке відповідає вашому бізнес-плану та може допомогти вам досягти кінцевої мети.
Ми склали список найкращих інструментів перетворення даних у 2023 році, які є адаптивними, ефективними та рентабельними для вашої компанії.
#1. Річковий
Rivery — це повністю керована платформа DataOps і один із найкращих інструментів перетворення даних. Він може легко автоматизувати, підтримувати та змінювати моделі даних для будь-яких організаційних даних.
#2. DBT
Що стосується перетворення даних, Data Build Tool (DBT) є одним із найпростіших командних інструментів на ринку. Цей інструмент особливо зручний, якщо ви хочете генерувати таблиці та подання за допомогою інкрементної тактики.
№ 3. Qlik
З 1993 року Qlik займається бізнес-аналізом. Зараз це одна з найбільших компаній-розробників програмного забезпечення, яка надає різноманітні рішення для обробки даних, щоб подолати розрив між даними, розумінням і діями.
#4. Матильйон
Matillion було засновано на початку 2011 року в Манчестері, Велика Британія, щоб надавати бізнес-аналітику як послугу. З тих пір їхня кількість зросла до 500+ працівників і оцінена в 1.5 мільярда доларів.
#5. Trifacta
Trifacta, проста у використанні візуальна хмарна платформа обробки даних і обробки даних, є ще одним із найкращих інструментів перетворення даних у нашому списку. Крім того, Trifacta ідеально підходить для груп обробки даних, які займаються підготовкою, очищенням, трансформацією та візуалізацією необроблених даних.
#6. Інформатика
Informatica — це хмарна платформа інтелектуального керування даними, яка перетворює дані в хмарі або в гібридних інфраструктурах. На цій платформі інструментів перетворення даних можна використовувати попередньо створені перетворення для зіставлення форматів даних. Немає необхідності в коді.
#7. Datameer
Datameer — це платформа перетворення даних SaaS, створена для Snowflake, значного постачальника хмарних даних. Він охоплює весь життєвий цикл ваших даних у хмарі Snowflake, від відкриття до перетворення, розгортання та документування.
Як можна трансформувати дані?
Дані можна трансформувати різними способами, залежно від конкретних цілей і вимог аналізу. Ось кілька поширених методів перетворення даних:
- Використання математичних функцій
- Нормалізація або стандартизація даних
- Агрегування або узагальнення даних
- Фільтрація даних
- Об'єднання даних
- Розбір даних
- Врахування відсутніх даних
- Кодування категоріальних даних
Які 5 етапів перетворення даних в інформацію?
Існують різні моделі та основи для перетворення даних в інформацію, але однією загальною моделлю є процес «Дані до інформації» (DI), який складається з п’яти етапів:
- Збір даних
- Обробка даних
- Аналіз даних
- Поширення інформації
- Прийняття рішень
Які є три форми перетворення даних?
Існує три форми перетворення даних:
- Трансформація структури
- Семантична трансформація
- Перетворення типу даних
Яка різниця між перетворенням і перекладом даних?
Перетворення даних зосереджено на зміні формату або структури даних, а переклад даних — на зміні мови або термінології даних. Хоча ці процеси іноді можуть збігатися, це різні процеси, які служать різним цілям в управлінні даними.
Чому потрібна трансформація даних?
Перетворення даних є важливим процесом в управлінні даними з кількох причин:
- Підвищення якості даних
- Полегшення аналізу даних
- Увімкнення інтеграції даних
- Підтримка візуалізації даних
- Підвищення безпеки даних
Висновок
Якщо вашій компанії важко перетворити наявні дані на корисну інформацію, маніпулювання даними може стати вирішенням проблеми. Звичайно, для цього потрібно вибрати відповідний тип методу перетворення даних і точно знати, яких результатів ви збираєтеся досягти шляхом перетворення даних. Консультанти з обробки даних також можуть допомогти вам розробити чіткий план маніпулювання даними.
- ТРАНСФОРМАЦІЯ БІЗНЕСУ: визначення, процес, стратегії, агентства та модель
- ЦИФРОВА ТРАНСФОРМАЦІЯ ПРОТИ СТРАТЕГІЇ: повне порівняння
- ЦИФРОВА СТРАТЕГІЯ: типи смислів і трансформація
- ЩО ТАКЕ ТРАНСФОРМАЦІЯ БІЗНЕСУ: визначення, види, приклади та рішення
- ЦИФРОВА ТРАНСФОРМАЦІЯ: що це таке та чому це важливо
посилання
