Co to jest walka o dane i jak to robić skutecznie

W dzisiejszych czasach dane są tym, co rządzi naszym codziennym życiem, a także pomyślnością biznesową. Mogą pochodzić z różnych źródeł, w różnym czasie i są dostępne w różnych formatach. W tych danych kryją się bezcenne spostrzeżenia czekające na zebranie przez naukowców zajmujących się danymi, ale wcześniej potrzebowaliby danych w odpowiedniej kolejności i spójnym formacie, aby móc przeprowadzić analizę.

Aby nadać sens temu, co zostało przez Ciebie znalezione w całkowicie zniekształconym formacie/układzie, musisz najpierw zaaranżować to w sposób, który zdalnie miałby sens i umożliwił dalszą analizę.

Właśnie w tym momencie pojawia się dyskusja o danych.

Dzięki czyszczeniu, strukturyzacji i ujednolicaniu zagraconych i złożonych danych w zestawy, przepychanie danych zapewnia łatwy dostęp do danych i ich analizę. Daje pewność, że podczas analizy nie ma nieuporządkowanego stosu danych. Jest to potrzebne, ponieważ jeśli na tym etapie choć jeden element jest nie na miejscu, analiza będzie przebiegać w niewłaściwym toku, prowadząc w ten sposób do nieprawidłowych wyników, a tym samym czyniąc cały proces bezproduktywnym i daremnym.

Wstępne przetwarzanie danych składa się z kilku odrębnych etapów:

1. Czyszczenie danych
2. Integracja danych
3. Transformacja danych
4. Redukcja danych

Wstępne przetwarzanie danych jest niezbędnym warunkiem koniecznym do prowadzenia sporów dotyczących danych. Przetwarzanie danych służy do konwertowania nieprzetworzonych danych do formatu, który jest wygodny do użycia.

Ta metoda, znana również jako przetwarzanie danych, polega na wykonaniu pewnych kroków, takich jak:

1 – Wydobywanie danych z kilku źródeł,

2 – Sortowanie danych za pomocą algorytmów,

3 – Redukcja danych do dostrzegalnych porcji i

4 – Przechowywanie ich w bazie danych gotowych do dalszej analizy.

Różnica między ETL/Wranglingiem danych:

ETL, co jest skrótem od Extract, Transform and Load, to narzędzie służące do wyciągania danych z baz danych i umieszczania ich w innej, bardziej odpowiedniej bazie danych. Ze względu na ich podobieństwo, w tym sensie, że oba pomagają w sortowaniu danych, ETL i Data Wrangling są często mylone.

Oto kilka różnic, które wyznaczają podobieństwo między nimi, a tym samym pomagają lepiej zrozumieć spory danych.

1. Baza użytkowników jest inna:

Walka o dane opiera się na przekonaniu, że ludzie, którzy znają i rozumieją dane, powinni być tymi, którzy badają i przygotowują dane. Oznacza to, że jest dostosowany do analityków biznesowych, użytkowników branżowych, menedżerów i wielu innych. Wręcz przeciwnie, ETL koncentruje się na użytkownikach końcowych opartych na IT, którzy otrzymują wymagania od swoich partnerów biznesowych. Są one wymagane do implementacji potoków przy użyciu narzędzi ETL w celu dostarczania żądanych danych do systemów w określonym formacie.

2. Dane, które są uporządkowane, są różne

Pojawienie się rozwiązań służących do przetwarzania danych pojawiło się z konieczności, ponieważ dane są generowane w dzisiejszych czasach w zawrotnym tempie. Wiele danych, z którymi mają do czynienia analitycy biznesowi, ma różne formaty i jest zbyt duże lub zbyt złożone, aby można było z nimi pracować przy użyciu tradycyjnych narzędzi, takich jak Excel. Walka o dane stanowi właściwe rozwiązanie tego problemu, ponieważ jest specjalnie zaprojektowana do obsługi różnorodnych danych o dowolnej długości złożoności.

Z drugiej strony ETL służy do obsługi danych, które zwykle są dobrze ustrukturyzowane. Nie jest przeznaczony do przetwarzania danych, które są duże lub złożone lub które wymagają ekstrakcji i wyprowadzenia.

3. Przypadki użycia są różne

Przypadki użycia, jeśli chodzi o walkę o dane, mają charakter bardziej eksploracyjny i są prowadzone przez mniejsze firmy lub działy przed wprowadzeniem ich do czegoś ważnego, takiego jak organizacja. Użytkownicy zajmujący się zbieraniem danych zazwyczaj próbują pracować z nowymi źródłami danych lub nową kombinacją źródeł danych. ETL wyodrębnia, przekształca i ładuje dane do scentralizowanej hurtowni danych, której można używać do raportowania i analizy, gdy zajdzie taka potrzeba.

Rola konfliktu danych w procesie analitycznym

Stopień, w jakim dane są przydatne, w dużej mierze zależy od umiejętności ich przekonywania. Mimo znacznego postępu technologicznego analitycy zmagają się z dużymi i złożonymi zestawami surowych danych. Zauważono, że organizowanie danych w dostrzegalne porcje pochłania co najmniej 50-80% czasu analityka. Dlatego spory danych są takim dobrodziejstwem.

Jak już zapewne wiesz, walka z danymi to umiejętność łączenia surowych, niechlujnych danych w coś, co można przeanalizować. To właśnie z powodu tej kluczowej natury kłótni danych stała się ona teraz całym frontendem procesów analitycznych na całym świecie.

Współczesne dane składają się z zestawów danych zawierających zmienne o różnych długościach i klasach. Wiele obliczeń matematycznych i statystycznych operuje na różnych typach danych. Aranżacja danych łączy to wszystko w jeden zrozumiały ciąg danych, który można łatwo przetwarzać i analizować za pomocą narzędzi.

Jak poprawić skuteczność Data Wranglingu?

Biorąc pod uwagę, jak ważny jest Data Wrangling dla analitycznego aspektu rzeczy, poprawa jego efektywności ma pierwszorzędne znaczenie. Im dokładniejsze są generowane wyniki, grzecznościowa wymiana danych, tym skuteczniejsze byłyby strategie, które są tworzone w świetle danych z nich emanujących.

1. Mapowanie danych

Dane mapowania są zbyt często postrzegane jako najbardziej uciążliwe zadania i są jedną z największych przyczyn opóźnień i błędów. Jednym ze sposobów rozwiązania tego problemu jest zabawa z danymi. Może to nie wydawać się tak korzystne ekonomicznie, ale jest to jeden z najlepszych sposobów na ograniczenie godzin spędzonych na mapowaniu danych. Laboratoria danych mogą się przydać, gdy analitycy danych mają możliwość wykorzystania potencjalnych źródeł danych i zmiennych, aby dowiedzieć się, które są rzeczywiście predykcyjne lub przydatne do analizy lub modelowania.

2. Rekrutacja specjalistów danych spoza IT

Włączenie ekspertów danych spoza IT to ruch, który współczesne firmy przestały robić i który doprowadził do całej zagadki. Choć prawdą jest, że dane potrzebują analityków i specjalistów, potrzebują również usług ekspertów od modelowania danych, jakości danych, a także tych od metadanych.

3. Dostarcz wartość uzasadniającą inwestycję

Konieczne jest zbadanie wymagań dotyczących danych, aby móc naszkicować decyzje, które mogą pomóc w uzyskaniu wyższego potencjału biznesowego i wartości. To jednak musi być bardzo precyzyjne i nic nie może być pozostawione czystej przypadkowości. Dostarczanie wartości to termin, którego liderzy używają obecnie zamiast terminu „przypadki użycia”.

Jakie inne kroki podejmujesz, aby umożliwić skuteczną wymianę danych? Napisz do nas i daj nam znać