Er bestaan terabytes en petabytes aan gegevens in dit internettijdperk, met een exponentiële groei. Maar hoe gebruiken we deze gegevens en vertalen we deze naar nuttige informatie om de beschikbaarheid van diensten te verbeteren?
Geldige, nieuwe en begrijpelijke gegevens zijn alles wat bedrijven nodig hebben voor hun kennisontdekkingsmodellen.
Om deze reden passen bedrijven analyses op veel verschillende manieren toe om kwaliteitsgegevens bloot te leggen.
Maar waar begint het allemaal? Het antwoord is dataruzie.
Laten we beginnen!
Wat is data-ruzie?
Datawrangling is het opschonen, structureren en transformeren van ruwe knowledge in formaten die data-analyseprocessen vereenvoudigen. Bij dataruzie gaat het vaak om het werken met rommelige en complexe datasets die nog niet klaar zijn voor datapijplijnprocessen. Datawrangling verplaatst ruwe knowledge naar een verfijnde staat of verfijnde knowledge naar een geoptimaliseerde staat en productieklaar niveau.
Enkele van de bekende taken bij het bewerken van gegevens zijn:
- Het samenvoegen van meerdere datasets tot één grote dataset voor analyse.
- Het onderzoeken van ontbrekende/lacunes in gegevens.
- Uitschieters of afwijkingen in datasets verwijderen.
- Standaardiseren van invoer.
De grote dataopslag die betrokken is bij dataverwerkingsprocessen gaat meestal verder dan handmatige afstemming, waardoor geautomatiseerde datavoorbereidingsmethoden nodig zijn om nauwkeurigere en kwalitatief betere knowledge te produceren.
Doelen van gegevensruzie
Naast het voorbereiden van gegevens voor analyse als het grotere doel, zijn er nog andere doelen:
- Het creëren van valide en nieuwe knowledge uit rommelige knowledge om de besluitvorming in bedrijven te stimuleren.
- Het standaardiseren van ruwe knowledge in formaten die Huge Knowledge-systemen kunnen verwerken.
- Het verminderen van de tijd die data-analisten besteden aan het maken van datamodellen door geordende gegevens te presenteren.
- Het creëren van consistentie, volledigheid, bruikbaarheid en veiligheid voor elke dataset die wordt gebruikt of opgeslagen in een datawarehouse.
Gemeenschappelijke benaderingen van gegevensverwerking
Ontdekken
Voordat data-ingenieurs beginnen met datavoorbereidingstaken, moeten ze begrijpen hoe deze worden opgeslagen, de omvang, welke data worden bijgehouden, de coderingsformaten en andere attributen die elke dataset beschrijven.
Structureren
Dit proces omvat het organiseren van gegevens in gemakkelijk bruikbare formaten. Het kan nodig zijn om ruwe datasets te structureren in de weergave van de kolommen, het aantal rijen en het afstemmen van andere data-attributen om de analyse te vereenvoudigen.
Schoonmaak
Gestructureerde datasets moeten worden ontdaan van inherente fouten en alles wat de gegevens daarin kan vertekenen. Opschonen betekent dus het verwijderen van meerdere celingangen met vergelijkbare gegevens, het verwijderen van lege cellen en uitschieters, het standaardiseren van invoer, het hernoemen van verwarrende attributen, en meer.
Verrijkend
Zodra de knowledge de structurerings- en opschoonfase hebben doorstaan, is het noodzakelijk om de bruikbaarheid van de knowledge te beoordelen en deze aan te vullen met waarden uit andere datasets die niet de gewenste datakwaliteit opleveren.
Valideren
Het validatieproces omvat iteratieve programmeeraspecten die licht werpen op de gegevenskwaliteit, consistentie, bruikbaarheid en veiligheid. De valideringsfase zorgt ervoor dat alle transformatietaken worden uitgevoerd en markeert datasets als gereed voor analyse- en modelleringsfasen.
Presenteren
Nadat alle fasen zijn doorlopen, worden de ruzieachtige datasets gepresenteerd/gedeeld binnen een organisatie voor analyse. Documentatie van voorbereidingsstappen en metagegevens die tijdens het ruzieproces zijn gegenereerd, worden in deze fase ook gedeeld.
Expertise
Talend is een uniform databeheerplatform verpakt in 3 datafabrics om betrouwbare en gezonde knowledge te leveren. Talend presenteert Knowledge-integratie, Applicatie en Integratie en Knowledge-integriteit & Governance. Gegevensverwerking in Talend gebeurt through een browsergebaseerde point-and-click-tool die batch-, bulk- en dwell datavoorbereiding mogelijk maakt: dataprofilering, opschoning en documentatie.
Talend knowledge cloth behandelt elke fase van de datalevenscyclus en balanceert zorgvuldig de beschikbaarheid, bruikbaarheid, veiligheid en integriteit van alle bedrijfsgegevens.
Heeft u zich ooit zorgen gemaakt over uw various gegevensbronnen? De uniforme aanpak van Talend biedt snelle data-integratie vanuit al uw databronnen (databases, cloudopslag en API-eindpunten) – waardoor transformatie en mapping van alle knowledge mogelijk is met naadloze kwaliteitscontroles.
Knowledge-integratie in Talend wordt mogelijk gemaakt through self-service instruments zoals connectoren waarmee ontwikkelaars automatisch knowledge uit elke bron kunnen opnemen en de knowledge adequaat kunnen categoriseren.
Kenmerken van Talend
Universele data-integratie
Met Talend kunnen bedrijven elk gegevenstype uit verschillende gegevensbronnen halen: cloud- of on-prem-omgevingen.
Flexibel
Talend gaat verder dan leverancier of platform bij het bouwen van datapipelines op foundation van uw geïntegreerde knowledge. Zodra u datapipelines heeft gemaakt op foundation van uw opgenomen gegevens, kunt u met Talend de pipelines overal laten draaien.
Knowledge kwaliteit
Met machine learning-mogelijkheden zoals deduplicatie, validatie en standaardisatie van gegevens schoont Talend de opgenomen gegevens automatisch op.
Ondersteuning voor applicatie- en API-integraties
Nadat through de Talend selfservicetools betekenis uit uw knowledge is gehaald, kunt u uw knowledge delen through gebruiksvriendelijke API’s. Talend API-eindpunten kunnen uw data-assets beschikbaar stellen aan SaaS-, JSON-, AVRO- en B2B-platforms through geavanceerde knowledge mapping- en transformatietools.
R
R is een goed ontwikkelde en effectieve programmeertaal voor verkennende data-analyse voor wetenschappelijke en zakelijke toepassingen.
R is gebouwd als free of charge software program voor statistische berekeningen en grafische afbeeldingen en is zowel een taal als een omgeving voor het bewerken, modelleren en visualiseren van gegevens. De R-omgeving biedt een reeks softwarepakketten, terwijl de R-taal een reeks statistische, clustering-, classificatie-, analyse- en grafische technieken integreert die helpen bij het manipuleren van gegevens.
Kenmerken van R
Rijke set pakketten
Knowledge-ingenieurs kunnen kiezen uit meer dan 10.000 gestandaardiseerde pakketten en uitbreidingen uit het Complete R Archive Community (CRAN). Dit vereenvoudigt het ruziemaken en de gegevensanalyse.
Extreem krachtig
Nu er gedistribueerde computerpakketten beschikbaar zijn, kan R binnen enkele seconden complexe en eenvoudige manipulaties (wiskundige en statistische) uitvoeren op dataobjecten en datasets.
Ondersteuning voor meerdere platforms
R is platformonafhankelijk en kan op veel besturingssystemen worden uitgevoerd. Het is ook compatibel met andere programmeertalen die helpen bij het manipuleren van rekentechnisch zware taken.
R leren is eenvoudig.
Trifacten
Trifacta is een interactieve cloudomgeving voor het profileren van gegevens die worden uitgevoerd op foundation van machine learning- en analysemodellen. Deze data-engineeringtool is bedoeld om begrijpelijke gegevens te creëren, ongeacht hoe rommelig of complicated de datasets zijn. Gebruikers kunnen dubbele invoer verwijderen en lege cellen in datasets vullen door middel van deduplicatie en lineaire transformatietransformaties.
Deze software voor het bewerken van gegevens heeft oog voor uitschieters en ongeldige gegevens in elke dataset. Met slechts een klik en slepen worden de beschikbare gegevens gerangschikt en op intelligente wijze getransformeerd met behulp van suggesties die worden aangedreven door Machine Studying om de gegevensvoorbereiding te versnellen.
Gegevensverwerking in Trifacta gebeurt through overtuigende visuele profielen die plaats bieden aan niet-technisch en technisch personeel. Met de gevisualiseerde en intelligente transformaties is Trifacta trots op zijn ontwerp voor gebruikers in gedachten.
Of het nu gaat om het opnemen van gegevens uit datamarts, datawarehouses of datameren, gebruikers worden beschermd tegen de complexiteit van datavoorbereiding.
Kenmerken van Trifacta
Naadloze cloudintegraties
Ondersteunt voorbereidingsworkloads in elke cloud- of hybride omgeving, zodat ontwikkelaars datasets kunnen opnemen voor ruzie, waar ze ook wonen.
Meerdere gegevens Standaardisatiemethoden
Trifacta wrangler beschikt over verschillende mechanismen voor het identificeren van patronen in gegevens en het standaardiseren van de output. Knowledge-ingenieurs kunnen standaardisatie kiezen op foundation van patroon, functie of combine en match.
Eenvoudige workflow
Trifacta organiseert datavoorbereidingswerkzaamheden in de vorm van stromen. Een stroom bevat een of meer gegevenssets plus de bijbehorende recepten (gedefinieerde stappen die gegevens transformeren).
Een stroom vermindert daarom de tijd die ontwikkelaars besteden aan het importeren, bewerken, profileren en exporteren van gegevens.
OpenVerfijn
OpenRefine is een volwassen, open-sourcetool voor het werken met rommelige gegevens. Als hulpmiddel voor het opschonen van gegevens verkent OpenRefine datasets binnen enkele seconden, terwijl complexe celtransformaties worden toegepast om de gewenste gegevensformaten te presenteren.
OpenRefine benadert het geruzie van gegevens through filters en partities op datasets met behulp van reguliere expressies. Met behulp van de ingebouwde Common Refine Expression Language kunnen data-ingenieurs gegevens leren en bekijken met behulp van facetten, filters en sorteertechnieken voordat ze geavanceerde gegevensbewerkingen uitvoeren voor entiteitsextracties.
Met OpenRefine kunnen gebruikers aan gegevens werken als projecten waarbij gegevenssets van meerdere computerbestanden, web-URL’s en databases in dergelijke projecten kunnen worden opgenomen, met de mogelijkheid om lokaal op de machines van gebruikers te draaien.
Through expressies kunnen ontwikkelaars het opschonen en transformeren van gegevens uitbreiden naar taken zoals het splitsen/samenvoegen van cellen met meerdere waarden, het aanpassen van facetten en het ophalen van gegevens in kolommen met behulp van externe URL’s.
Kenmerken van OpenRefine
Platformonafhankelijke software
OpenRefine is gebouwd om te werken met Home windows-, Mac- en Linux-besturingssystemen through downloadbare installatieprogramma’s.
Uitgebreide set API’s
Beschikt over OpenRefine API, data-extensie-API, afstemmings-API en andere API’s die de interactie van gebruikers met gegevens ondersteunen.
Datameer
Datameer is een SaaS-tool voor gegevenstransformatie die is gebouwd om het samenvoegen en integreren van gegevens through software-engineeringprocessen te vereenvoudigen. Datameer maakt het extraheren, transformeren en laden van datasets naar cloud-datawarehouses zoals Snowflake mogelijk.
Deze software voor het bewerken van gegevens werkt goed met standaard datasetformaten zoals CSV en JSON, waardoor ingenieurs gegevens in verschillende formaten kunnen importeren voor aggregatie.
Datameer biedt catalogusachtige datadocumentatie, diepgaande dataprofilering en ontdekking om aan alle behoeften op het gebied van datatransformatie te voldoen. De software houdt een diepgaand visueel gegevensprofiel bij waarmee gebruikers ongeldige, ontbrekende of afgelegen velden en waarden en de algehele vorm van gegevens kunnen traceren.
Datameer draait op een schaalbaar datawarehouse en transformeert gegevens voor zinvolle analyses through efficiënte datastacks en Excel-achtige functies.
Datameer presenteert een hybride, code- en no-code gebruikersinterface voor brede data-analyseteams die eenvoudig complexe ETL-pijplijnen kunnen bouwen.
Kenmerken van Datameer
Meerdere gebruikersomgevingen
Beschikt over gegevenstransformatieomgevingen voor meerdere personen – low code, code en hybride, ter ondersteuning van technisch onderlegde en niet-technische personen.
Gedeelde werkruimten
Met Datameer kunnen groups modellen hergebruiken en eraan samenwerken om projecten te versnellen.
Rijke datadocumentatie
Datameer ondersteunt zowel systeem- als door gebruikers gegenereerde datadocumentatie through metadata en wiki-achtige beschrijvingen, tags en opmerkingen.
Laatste woorden 👩🏫
Knowledge-analyse is een complicated proces, waarbij de gegevens op de juiste manier moeten worden georganiseerd om zinvolle gevolgtrekkingen te kunnen maken en voorspellingen te kunnen doen. Met Knowledge Wrangling-tools kunt u grote hoeveelheden onbewerkte gegevens formatteren, zodat u geavanceerde analyses kunt uitvoeren. Kies de beste software die bij uw wensen previous en phrase een Analytics-professional!
Misschien vind je het leuk:
Beste CSV-tools om te converteren, formatteren en valideren.