Cos'è il Data Wrangling e come farlo in modo efficace

Al giorno d'oggi, i dati sono ciò che governa la nostra vita quotidiana e le fortune aziendali. Possono provenire da diverse fonti, in tempi diversi e sono disponibili in diversi formati. All'interno di questi dati si trovano informazioni preziose in attesa di essere raccolte dai data scientist, ma prima avrebbero bisogno dei dati nell'ordine corretto e in un formato coerente per poter eseguire analisi.

Per dare un senso a qualcosa che hai trovato in un formato/layout completamente confuso, dovresti prima andare avanti per sistemarlo in un modo che abbia un senso remoto e lo renda fattibile per ulteriori analisi.

È proprio qui che entra in gioco la disputa sui dati.

Con l'aiuto della pulizia, della strutturazione e dell'unificazione di dati complessi e disordinati in set, il data wrangling garantisce che i dati diventino facilmente accessibili e analizzabili. Si assicura che non vi sia una pila di dati non ordinata durante l'analisi. Ciò è necessario perché se c'è anche un solo elemento fuori posto durante questa fase, l'analisi seguirà una rotta sbagliata, portando così a risultati errati, rendendo così l'intero processo controproducente e futile.

Ci sono alcuni passaggi distinti nella pre-elaborazione dei dati:

1. Pulizia dei dati
2. Integrazione dei dati
3. Trasformazione dei dati
4. Riduzione dei dati

Il pretrattamento dei dati è un prerequisito necessario per la disputa dei dati. Il data wrangling viene utilizzato per convertire i dati grezzi in un formato conveniente per il consumo.

Conosciuto anche come data munging, questo metodo segue alcuni passaggi come:

1 – Estrarre dati da più fonti,

2 – Ordinamento dei dati utilizzando algoritmi,

3 – Ridurre i dati a blocchi distinguibili e

4 – Archiviarli in un database pronto per ulteriori analisi.

Differenza tra ETL/Data Wrangling:

ETL, che è l'abbreviazione di Extract, Transform and Load, è uno strumento utilizzato per estrarre i dati dai database e inserirli in un altro database più rilevante. A causa della loro somiglianza, nel senso che entrambi aiutano l'ordinamento dei dati, ETL e Data Wrangling sono spesso confusi.

Ecco alcune differenze che delimitano la somiglianza tra i due e quindi ti aiutano a capire meglio la disputa sui dati.

1. La base di utenti è diversa:

Il data wrangling soddisfa la convinzione che le persone che conoscono e comprendono i dati dovrebbero essere quelle che esplorano e preparano i dati. Ciò significa che è su misura per analisti aziendali, utenti line-of-business, manager e molti altri come questi. Al contrario, ETL si concentra sugli utenti finali basati sull'IT che ricevono i requisiti dalle loro controparti aziendali. Sono tenuti a implementare pipeline utilizzando strumenti ETL per fornire i dati desiderati ai sistemi in un formato specifico.

2. I dati organizzati sono diversi

Il verificarsi di soluzioni di data wrangling è dovuto alla necessità poiché i dati vengono generati a un ritmo vertiginoso in questi giorni. Gran parte dei dati con cui devono confrontarsi gli analisti aziendali sono disponibili in vari formati e sono troppo grandi o complessi per lavorare con strumenti tradizionali come Excel. Il data wrangling fornisce la giusta soluzione a questo problema in quanto è specificamente progettato per gestire una vasta gamma di dati di qualsiasi complessità.

ETL d'altra parte è fatto per gestire dati che di solito sono ben strutturati. Non è fatto per elaborare dati grandi o complessi o che richiedono estrazione e derivazione.

3. I casi d'uso sono diversi

I casi d'uso quando si tratta di data wrangling sono di natura più esplorativa e sono condotti da aziende o dipartimenti più piccoli prima di lanciarsi in qualcosa di importante come un'organizzazione. Gli utenti di data wrangling in genere cercano di lavorare con nuove origini dati o una nuova combinazione di origini dati. ETL estrae, trasforma e carica i dati in un data warehouse centralizzato che può essere utilizzato per il reporting e l'analisi, quando e quando se ne presenta la necessità.

Ruolo della disputa dei dati nel processo di analisi

Il grado di utilità dei dati dipende in gran parte dalla capacità di manipolarli. E sebbene vi sia un notevole progresso tecnologico, gli analisti stanno lottando per lavorare con insiemi di dati grezzi ampi e complessi. È stato notato che organizzare i dati in blocchi riconoscibili consuma almeno il 50-80% del tempo di un analista. Ecco perché la disputa sui dati è un tale vantaggio.

Il data wrangling è, come ormai saprai, è la capacità di manipolare dati grezzi e disordinati in qualcosa che è fattibile da analizzare. È a causa di questa natura fondamentale della disputa sui dati che ora è diventata l'intero front-end dei processi analitici in tutto il mondo.

I dati moderni comprendono set di dati che contengono variabili di diverse lunghezze e classi. Molti calcoli matematici e statistici operano su diversi tipi di dati. Il data wrangling allinea tutto questo in una stringa comprensibile di dati che possono essere facilmente elaborati e analizzati dagli strumenti.

Come migliorare l'efficacia del Data Wrangling?

Considerando quanto sia importante il Data Wrangling per l'aspetto analitico delle cose, migliorarne l'efficienza è di primaria importanza. Quanto più accurati sono i risultati generati, la disputa sui dati di cortesia, tanto più efficienti sarebbero le strategie che vengono realizzate alla luce dei dati da essa emanati.

1. Mappatura dei dati

La mappatura dei dati è troppo spesso vista come il compito più arduo ed è una delle principali cause di ritardi ed errori. Uno dei modi in cui questo può essere affrontato è giocare con i dati. Questo potrebbe non sembrare economicamente vantaggioso, ma questo è uno dei modi migliori per ridurre le ore dedicate alla mappatura dei dati. I data lab possono tornare utili in cui gli analisti di dati hanno l'opportunità di utilizzare potenziali feed di dati e variabili all'interno per apprendere quali sono effettivamente predittivi o utili per l'analisi o la modellazione.

2. Reclutare specialisti di dati non informatici

L'incorporazione di esperti di dati non IT è una mossa che le aziende moderne hanno smesso di fare e che in primo luogo ha portato a tutti gli enigmi. Sebbene sia vero che i dati hanno bisogno di analisti e specialisti, hanno anche bisogno dei servizi di esperti di modellazione dei dati, qualità dei dati e anche di metadati.

3. Fornire valore per giustificare l'investimento

È necessario indagare sui requisiti dei dati in modo da poter abbozzare decisioni che possono aiutare a ottenere un maggiore potenziale e valore di business. Questo, tuttavia, deve essere di natura molto precisa e nulla può essere lasciato sulla pura casualità. Fornire valore è un termine che i leader usano in questi giorni al posto del termine "casi d'uso".

Quali altri passaggi segui per abilitare un'efficace gestione dei dati? Scrivici e facci sapere