Τα 5 καλύτερα εργαλεία διαμάχης δεδομένων για τη μορφοποίηση των δεδομένων σας για το Analytics

Υπάρχουν terabyte και petabyte δεδομένων σε αυτήν την εποχή του Διαδικτύου, με εκθετική αύξηση στα ίδια. Πώς όμως καταναλώνουμε αυτά τα δεδομένα και τα μεταφράζουμε σε χρήσιμες πληροφορίες για τη βελτίωση της διαθεσιμότητας των υπηρεσιών;

Έγκυρα, νέα και κατανοητά δεδομένα είναι όλα όσα χρειάζονται οι επιχειρήσεις για τα μοντέλα ανακάλυψης γνώσης.

Για αυτόν τον λόγο, οι επιχειρήσεις εφαρμόζουν αναλυτικά στοιχεία με πολλούς διαφορετικούς τρόπους για να αποκαλύψουν ποιοτικά δεδομένα.

Από πού όμως ξεκινούν όλα; Η απάντηση είναι η διαμάχη δεδομένων.

Ας αρχίσουμε!

Τι είναι το Data Wrangling;

Η διαμάχη δεδομένων είναι η πράξη καθαρισμού, δόμησης και μετατροπής ακατέργαστων δεδομένων σε μορφές που απλοποιούν τις διαδικασίες ανάλυσης δεδομένων. Η διαμάχη δεδομένων συχνά περιλαμβάνει εργασία με ακατάστατα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων που δεν είναι έτοιμα για διεργασίες διοχέτευσης δεδομένων. Η διαμάχη δεδομένων μετακινεί τα ανεπεξέργαστα δεδομένα σε μια εκλεπτυσμένη κατάσταση ή τα εκλεπτυσμένα δεδομένα σε βελτιστοποιημένη κατάσταση και επίπεδο έτοιμο για παραγωγή.

Μερικές από τις γνωστές εργασίες στη διαμάχη δεδομένων περιλαμβάνουν:

  • Συγχώνευση πολλαπλών συνόλων δεδομένων σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων για ανάλυση.
  • Εξέταση ελλείψεων/κενών σε δεδομένα.
  • Αφαίρεση ακραίων τιμών ή ανωμαλιών σε σύνολα δεδομένων.
  • Τυποποίηση εισροών.

Οι μεγάλες αποθήκες δεδομένων που εμπλέκονται σε διαδικασίες διαμάχης δεδομένων είναι συνήθως πέρα ​​από τον χειροκίνητο συντονισμό, απαιτώντας αυτοματοποιημένες μεθόδους προετοιμασίας δεδομένων για την παραγωγή πιο ακριβών και ποιοτικών δεδομένων.

Στόχοι της διαμάχης δεδομένων

Εκτός από την προετοιμασία δεδομένων για ανάλυση ως τον μεγαλύτερο στόχο, άλλοι στόχοι περιλαμβάνουν:

  • Δημιουργία έγκυρων και καινοτόμων δεδομένων από ακατάστατα δεδομένα για την προώθηση της λήψης αποφάσεων στις επιχειρήσεις.
  • Τυποποίηση ακατέργαστων δεδομένων σε μορφές που μπορούν να απορροφήσουν τα συστήματα Big Data.
  • Μείωση του χρόνου που αφιερώνουν οι αναλυτές δεδομένων κατά τη δημιουργία μοντέλων δεδομένων με την παρουσίαση τακτοποιημένων δεδομένων.
  • Δημιουργία συνέπειας, πληρότητας, χρηστικότητας και ασφάλειας για οποιοδήποτε σύνολο δεδομένων που καταναλώνεται ή αποθηκεύεται σε μια αποθήκη δεδομένων.

Κοινές προσεγγίσεις στο Data Wrangling

Ανακαλύπτοντας

Προτού οι μηχανικοί δεδομένων ξεκινήσουν τις εργασίες προετοιμασίας δεδομένων, πρέπει να κατανοήσουν πώς αποθηκεύονται, το μέγεθος, τις εγγραφές που διατηρούνται, τις μορφές κωδικοποίησης και άλλα χαρακτηριστικά που περιγράφουν οποιοδήποτε σύνολο δεδομένων.

Δόμηση

Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει την οργάνωση δεδομένων για να λάβουν εύκολα χρησιμοποιήσιμες μορφές. Τα ανεπεξέργαστα σύνολα δεδομένων μπορεί να χρειάζονται δομή στον τρόπο εμφάνισης των στηλών, τον αριθμό των γραμμών και ρύθμιση άλλων χαρακτηριστικών δεδομένων για την απλοποίηση της ανάλυσης.

  Ένας γρήγορος οδηγός για το Knative Serverless Framework για αρχάριους

Καθάρισμα

Τα δομημένα σύνολα δεδομένων πρέπει να απαλλαγούν από εγγενή σφάλματα και οτιδήποτε μπορεί να παραμορφώσει τα δεδομένα. Επομένως, ο καθαρισμός συνεπάγεται την αφαίρεση πολλαπλών καταχωρήσεων κελιών με παρόμοια δεδομένα, τη διαγραφή κενών κελιών και ακραίων δεδομένων, τυποποίηση εισόδων, μετονομασία μπερδεμένων χαρακτηριστικών και πολλά άλλα.

Εμπλουτίζοντας

Μόλις τα δεδομένα περάσουν τα στάδια δόμησης και καθαρισμού, είναι απαραίτητο να αξιολογηθεί η χρησιμότητα των δεδομένων και να αυξηθεί με τιμές από άλλα σύνολα δεδομένων που λείπουν για να δώσουν την επιθυμητή ποιότητα δεδομένων.

Επικύρωση

Η διαδικασία επικύρωσης περιλαμβάνει επαναληπτικές πτυχές προγραμματισμού που ρίχνουν φως στην ποιότητα, τη συνέπεια, τη χρηστικότητα και την ασφάλεια των δεδομένων. Η φάση επικύρωσης διασφαλίζει ότι όλες οι εργασίες μετασχηματισμού επιτυγχάνονται και επισημαίνει τα σύνολα δεδομένων ως έτοιμα για φάσεις ανάλυσης και μοντελοποίησης.

Παρουσίαση

Αφού περάσουν όλα τα στάδια, τα μπερδεμένα σύνολα δεδομένων παρουσιάζονται/μοιράζονται σε έναν οργανισμό για αναλυτικά στοιχεία. Σε αυτό το στάδιο κοινοποιείται επίσης η τεκμηρίωση των βημάτων προετοιμασίας και των μεταδεδομένων που δημιουργούνται κατά τη διαδικασία διαμάχης.

Ταλέντο

Ταλέντο είναι μια ενοποιημένη πλατφόρμα διαχείρισης δεδομένων τυλιγμένη σε 3 υφάσματα δεδομένων για να παρέχει αξιόπιστα και υγιή δεδομένα. Το Talend παρουσιάζει την ενοποίηση δεδομένων, την εφαρμογή και την ενοποίηση και την ακεραιότητα και διακυβέρνηση δεδομένων. Η διαμάχη δεδομένων στο Talend γίνεται μέσω ενός εργαλείου σημείου και κλικ που βασίζεται σε πρόγραμμα περιήγησης που επιτρέπει την προετοιμασία ομαδικών, μαζικών και ζωντανών δεδομένων – δημιουργία προφίλ δεδομένων, καθαρισμός και τεκμηρίωση.

Το Talend data fabric χειρίζεται κάθε στάδιο του κύκλου ζωής των δεδομένων, εξισορροπώντας προσεκτικά τη διαθεσιμότητα, τη χρηστικότητα, την ασφάλεια και την ακεραιότητα των δεδομένων κάθε επιχείρησης.

Ανησυχηθήκατε ποτέ για τις διαφορετικές πηγές δεδομένων σας; Η ενοποιημένη προσέγγιση του Talend παρέχει ταχεία ενσωμάτωση δεδομένων από όλες τις πηγές δεδομένων σας (βάσεις δεδομένων, αποθηκευτικούς χώρους cloud και τερματικά σημεία API) – επιτρέποντας τη μετατροπή και τη χαρτογράφηση για όλα τα δεδομένα με απρόσκοπτους ελέγχους ποιότητας.

Η ενοποίηση δεδομένων στο Talend είναι ενεργοποιημένη μέσω εργαλείων αυτοεξυπηρέτησης, όπως συνδέσεις που επιτρέπουν στους προγραμματιστές να απορροφούν δεδομένα από οποιαδήποτε πηγή αυτόματα και να κατηγοριοποιούν επαρκώς τα δεδομένα.

Χαρακτηριστικά του Talend

Καθολική ενοποίηση δεδομένων

Το Talend επιτρέπει στις επιχειρήσεις να μπερδεύουν οποιονδήποτε τύπο δεδομένων από ποικίλες πηγές δεδομένων – περιβάλλοντα Cloud ή On-prem.

Εύκαμπτος

Το Talend υπερβαίνει τον προμηθευτή ή την πλατφόρμα κατά τη δημιουργία αγωγών δεδομένων από τα ενσωματωμένα δεδομένα σας. Μόλις δημιουργήσετε αγωγούς δεδομένων από τα δεδομένα που έχετε απορροφήσει, το Talend σάς επιτρέπει να εκτελείτε τους αγωγούς οπουδήποτε.

Ποιότητα δεδομένων

Με δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης, όπως αφαίρεση διπλότυπων δεδομένων, επικύρωση και τυποποίηση, το Talend καθαρίζει αυτόματα τα δεδομένα που λαμβάνονται.

Υποστήριξη για ενσωματώσεις Εφαρμογών και API

Αφού αποκτήσετε νόημα από τα δεδομένα σας μέσω των εργαλείων αυτοεξυπηρέτησης Talend, μπορείτε να μοιραστείτε τα δεδομένα σας μέσω φιλικών προς τον χρήστη API. Τα τελικά σημεία του Talend API μπορούν να εκθέσουν τα στοιχεία δεδομένων σας σε πλατφόρμες SaaS, JSON, AVRO και B2B μέσω προηγμένων εργαλείων χαρτογράφησης και μετασχηματισμού δεδομένων.

  8 έξυπνα κουδούνια πόρτας για την ασφάλεια του σπιτιού σας

R

R είναι μια καλά ανεπτυγμένη και αποτελεσματική γλώσσα προγραμματισμού για την αντιμετώπιση της διερευνητικής ανάλυσης δεδομένων για επιστημονικές και επιχειρηματικές εφαρμογές.

Χτισμένο ως ελεύθερο λογισμικό για στατιστικούς υπολογισμούς και γραφικά, το R είναι ταυτόχρονα γλώσσα και περιβάλλον για διαμάχη δεδομένων, μοντελοποίηση και οπτικοποίηση. Το περιβάλλον R παρέχει μια σουίτα πακέτων λογισμικού, ενώ η γλώσσα R ενσωματώνει μια σειρά στατιστικών, ομαδοποιήσεων, ταξινόμησης, ανάλυσης και γραφικών τεχνικών που βοηθούν στο χειρισμό δεδομένων.

Χαρακτηριστικά του R

Πλούσιο σετ πακέτων

Οι μηχανικοί δεδομένων διαθέτουν περισσότερα από 10.000 τυποποιημένα πακέτα και επεκτάσεις για επιλογή από το Comprehensive R Archive Network (CRAN). Αυτό απλοποιεί τη διαμάχη και την ανάλυση δεδομένων.

Εξαιρετικά Δυνατό

Με διαθέσιμα πακέτα κατανεμημένων υπολογιστών, το R μπορεί να εκτελέσει πολύπλοκους και απλούς χειρισμούς (μαθηματικούς και στατιστικούς) σε αντικείμενα δεδομένων και σύνολα δεδομένων μέσα σε λίγα δευτερόλεπτα.

Υποστήριξη μεταξύ πλατφορμών

Το R είναι ανεξάρτητο από την πλατφόρμα, μπορεί να λειτουργεί σε πολλά λειτουργικά συστήματα. Είναι επίσης συμβατό με άλλες γλώσσες προγραμματισμού που βοηθούν στον χειρισμό υπολογιστικά βαρέων εργασιών.

Η εκμάθηση του R είναι εύκολη.

Trifacta

Trifacta είναι ένα διαδραστικό περιβάλλον cloud για τη δημιουργία προφίλ δεδομένων που εκτελούνται έναντι μοντέλων μηχανικής μάθησης και ανάλυσης. Αυτό το εργαλείο μηχανικής δεδομένων στοχεύει στη δημιουργία κατανοητών δεδομένων ανεξάρτητα από το πόσο ακατάστατα ή πολύπλοκα είναι τα σύνολα δεδομένων. Οι χρήστες μπορούν να αφαιρέσουν διπλές εγγραφές και να γεμίσουν κενά κελιά σε σύνολα δεδομένων μέσω αποδιπλών και μετασχηματισμών γραμμικού μετασχηματισμού.

Αυτό το εργαλείο αντιπαράθεσης δεδομένων εξετάζει ακραίες τιμές και μη έγκυρα δεδομένα σε οποιοδήποτε σύνολο δεδομένων. Με ένα μόνο κλικ και μεταφορά, τα διαθέσιμα δεδομένα ταξινομούνται και μετασχηματίζονται έξυπνα χρησιμοποιώντας προτάσεις που υποστηρίζονται από τη Μηχανική εκμάθηση για την επιτάχυνση της προετοιμασίας δεδομένων.

Η διαμάχη δεδομένων στο Trifacta γίνεται μέσω συναρπαστικών οπτικών προφίλ που μπορούν να φιλοξενήσουν μη τεχνικό και τεχνικό προσωπικό. Με τις οπτικοποιημένες και έξυπνες μεταμορφώσεις, η Trifacta υπερηφανεύεται για τη σχεδίασή της για τους χρήστες.

Είτε προσλαμβάνουν δεδομένα από μάρκες δεδομένων, αποθήκες δεδομένων ή λίμνες δεδομένων, οι χρήστες προστατεύονται από την πολυπλοκότητα της προετοιμασίας δεδομένων.

Χαρακτηριστικά του Trifacta

Απρόσκοπτες ενσωματώσεις Cloud

Υποστηρίζει φόρτους εργασιών προετοιμασίας σε οποιοδήποτε cloud ή υβριδικό περιβάλλον για να επιτρέπει στους προγραμματιστές να απορροφούν σύνολα δεδομένων για διαμάχη ανεξάρτητα από το πού ζουν.

Μέθοδοι τυποποίησης πολλαπλών δεδομένων

Το Trifacta wrangler διαθέτει αρκετούς μηχανισμούς για τον εντοπισμό προτύπων στα δεδομένα και την τυποποίηση των εξόδων. Οι μηχανικοί δεδομένων μπορούν να επιλέξουν τυποποίηση ανά μοτίβο, ανά λειτουργία ή ανάμειξη και αντιστοίχιση.

Απλή ροή εργασίας

Η Trifacta οργανώνει εργασίες προετοιμασίας δεδομένων με τη μορφή ροών. Μια ροή περιέχει ένα ή περισσότερα σύνολα δεδομένων συν τις σχετικές συνταγές τους (καθορισμένα βήματα που μετασχηματίζουν δεδομένα).

Επομένως, μια ροή μειώνει τον χρόνο που αφιερώνουν οι προγραμματιστές κατά την εισαγωγή, τη διαμάχη, τη δημιουργία προφίλ και την εξαγωγή δεδομένων.

  Πώς να προσθέσετε γραφικά στοιχεία παγκόσμιου ρολογιού και ζώνης ώρας στο iPhone σας

OpenRefine

OpenRefine είναι ένα ώριμο εργαλείο ανοιχτού κώδικα για εργασία με ακατάστατα δεδομένα. Ως εργαλείο καθαρισμού δεδομένων, το OpenRefine εξερευνά σύνολα δεδομένων μέσα σε λίγα δευτερόλεπτα, ενώ εφαρμόζει σύνθετους μετασχηματισμούς κελιών για να παρουσιάσει τις επιθυμητές μορφές δεδομένων.

Το OpenRefine προσεγγίζει τη διαμάχη δεδομένων μέσω φίλτρων και κατατμήσεων σε σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας κανονικές εκφράσεις. Χρησιμοποιώντας την ενσωματωμένη γλώσσα γενικής βελτίωσης έκφρασης, οι μηχανικοί δεδομένων μπορούν να μάθουν και να προβάλουν δεδομένα χρησιμοποιώντας όψεις, φίλτρα και τεχνικές ταξινόμησης προτού εκτελέσουν προηγμένες λειτουργίες δεδομένων για εξαγωγές οντοτήτων.

Το OpenRefine επιτρέπει στους χρήστες να εργάζονται σε δεδομένα ως έργα όπου σύνολα δεδομένων από πολλαπλά αρχεία υπολογιστή, διευθύνσεις URL ιστού και βάσεις δεδομένων μπορούν να έλκονται σε τέτοια έργα με τη δυνατότητα να εκτελούνται τοπικά στις μηχανές των χρηστών.

Μέσω εκφράσεων, οι προγραμματιστές μπορούν να επεκτείνουν την εκκαθάριση και τη μετατροπή δεδομένων σε εργασίες όπως ο διαχωρισμός/σύνδεση κελιών πολλαπλών τιμών, η προσαρμογή όψεων και η ανάκτηση δεδομένων σε στήλες χρησιμοποιώντας εξωτερικές διευθύνσεις URL.

Χαρακτηριστικά του OpenRefine

Εργαλείο πολλαπλών πλατφορμών

Το OpenRefine έχει κατασκευαστεί για να λειτουργεί με λειτουργικά συστήματα Windows, Mac και Linux μέσω ρυθμίσεων προγράμματος εγκατάστασης με δυνατότητα λήψης.

Πλούσιο σύνολο API

Διαθέτει OpenRefine API, API επέκτασης δεδομένων, API συμφιλίωσης και άλλα API που υποστηρίζουν την αλληλεπίδραση των χρηστών με τα δεδομένα.

Datameer

Το Datameer είναι ένα εργαλείο μετασχηματισμού δεδομένων SaaS που έχει δημιουργηθεί για να απλοποιεί την επεξεργασία και την ενσωμάτωση δεδομένων μέσω διαδικασιών μηχανικής λογισμικού. Το Datameer επιτρέπει την εξαγωγή, τον μετασχηματισμό και τη φόρτωση συνόλων δεδομένων σε αποθήκες δεδομένων Cloud όπως το Snowflake.

Αυτό το εργαλείο διαμάχης δεδομένων λειτουργεί καλά με τυπικές μορφές συνόλων δεδομένων όπως CSV και JSON, επιτρέποντας στους μηχανικούς να εισάγουν δεδομένα σε διάφορες μορφές για συγκέντρωση.

Το Datameer διαθέτει τεκμηρίωση δεδομένων τύπου καταλόγου, δημιουργία προφίλ σε βάθος δεδομένων και ανακάλυψη για να καλύψει όλες τις ανάγκες μετασχηματισμού δεδομένων. Το εργαλείο διατηρεί ένα βαθύ προφίλ οπτικών δεδομένων που επιτρέπει στους χρήστες να εντοπίζουν μη έγκυρα, λείπουν ή απομακρυσμένα πεδία και τιμές και το συνολικό σχήμα των δεδομένων.

Λειτουργώντας σε μια επεκτάσιμη αποθήκη δεδομένων, η Datameer μετατρέπει δεδομένα για ουσιαστική ανάλυση μέσω αποτελεσματικών στοίβων δεδομένων και λειτουργιών που μοιάζουν με excel.

Η Datameer παρουσιάζει μια υβριδική διεπαφή χρήστη, κώδικα και χωρίς κώδικα για να φιλοξενήσει ευρείες ομάδες ανάλυσης δεδομένων που μπορούν να δημιουργήσουν εύκολα σύνθετους αγωγούς ETL.

Χαρακτηριστικά του Datameer

Περιβάλλοντα πολλαπλών χρηστών

Διαθέτει περιβάλλοντα μετασχηματισμού δεδομένων πολλών προσώπων – χαμηλού κώδικα, κώδικα και υβριδικό, για υποστήριξη ατόμων με γνώσεις τεχνολογίας και μη.

Κοινόχρηστοι χώροι εργασίας

Το Datameer επιτρέπει στις ομάδες να επαναχρησιμοποιούν και να συνεργάζονται σε μοντέλα για να επιταχύνουν τα έργα.

Πλούσια τεκμηρίωση δεδομένων

Το Datameer υποστηρίζει τόσο το σύστημα όσο και την τεκμηρίωση δεδομένων που δημιουργείται από τον χρήστη μέσω μεταδεδομένων και περιγραφών, ετικετών και σχολίων σε στυλ wiki.

Τελευταίες λέξεις 👩‍🏫

Η ανάλυση δεδομένων είναι μια πολύπλοκη διαδικασία, η οποία απαιτεί τα δεδομένα να είναι κατάλληλα οργανωμένα για να εξάγουμε ουσιαστικά συμπεράσματα και να κάνουμε προβλέψεις. Τα εργαλεία Data Wrangling σάς βοηθούν να μορφοποιήσετε μεγάλες ποσότητες ακατέργαστων δεδομένων για να σας βοηθήσουν να εκτελέσετε προηγμένες αναλύσεις. Επιλέξτε το καλύτερο εργαλείο που ταιριάζει στις απαιτήσεις σας και γίνετε επαγγελματίας του Analytics!

Μπορεί να σου αρέσει:

Τα καλύτερα εργαλεία CSV για μετατροπή, μορφοποίηση και επικύρωση.