Ce este Data Wrangling și cum să o faci în mod eficient

În zilele noastre, datele sunt ceea ce ne guvernează viața de zi cu zi, precum și averea în afaceri. Acestea pot proveni din diverse surse, în momente diferite și sunt disponibile în diferite formate. În aceste date se află perspective neprețuite care așteaptă să fie culese de oamenii de știință ai datelor, dar înainte de asta ar avea nevoie de datele în ordinea corespunzătoare și într-un format consecvent pentru a putea efectua analiza.

Pentru a înțelege ceva ce este găsit de dvs. într-un format/aspect complet deformat, mai întâi ar trebui să-l aranjați într-un mod care să aibă sens de la distanță și să îl facă fezabil pentru analize ulterioare.

Exact aici intră în imagine conflictul de date.

Cu ajutorul curățării, structurării și unificării datelor aglomerate și complexe în seturi, disputele datelor asigură că datele devin ușor de accesat și analizat. Se asigură că nu există un teanc nearanjat de date în timpul analizei. Acest lucru este necesar deoarece, dacă există chiar și un element deplasat în timpul acestui pas, atunci analiza va merge pe un curs greșit, ducând astfel la rezultate incorecte, făcând astfel întregul proces contraproductiv și inutil.

Există anumiți pași distincti în preprocesarea datelor:

1. Curățarea datelor
2. Integrarea datelor
3. Transformarea datelor
4. Reducerea datelor

Preprocesarea datelor este o condiție prealabilă necesară pentru disputele datelor. Data wrangling-ul este folosit pentru a converti datele brute într-un format convenabil pentru consum.

Cunoscută și sub denumirea de date munging, această metodă urmează anumiți pași, cum ar fi:

1 – Extragerea datelor din mai multe surse,

2 – Sortarea datelor folosind algoritmi,

3 – Reducerea datelor la bucăți vizibile și

4 – Stocarea lor într-o bază de date pregătită pentru analiză ulterioară.

Diferența dintre ETL/Data Wrangling:

ETL, care este prescurtarea pentru Extract, Transform and Load, este un instrument care este folosit pentru a extrage date din baze de date și a le plasa într-o altă bază de date mai relevantă. Datorită asemănării lor, în sensul că ambele ajută la sortarea datelor, ETL și Data Wrangling sunt adesea confundate.

Iată câteva diferențe care delimitează similitudinea dintre cele două și, astfel, vă ajută să înțelegeți mai bine conflictul de date.

1. Baza de utilizatori este diferită:

Cercetările de date se referă la convingerea că oamenii care cunosc și înțeleg datele ar trebui să fie cei care explorează și pregătesc datele. Aceasta înseamnă că este adaptat pentru analiști de afaceri, utilizatori de linie de afaceri, manageri și mulți alții ca aceștia. Dimpotrivă, ETL se concentrează pe utilizatorii finali bazați pe IT, care primesc cerințe de la omologii lor de afaceri. Li se cere să implementeze conducte folosind instrumente ETL pentru a livra datele dorite către sisteme într-un format specificat.

2. Datele care sunt aranjate sunt diferite

Apariția soluțiilor de conflict de date a venit din necesitate, deoarece datele sunt generate într-un ritm vertiginos în aceste zile. O mare parte din datele cu care trebuie să se ocupe analiștii de afaceri vin în diferite formate și sunt fie prea mari, fie prea complexe pentru a fi lucrate folosind instrumente tradiționale precum Excel. Conflictul de date oferă soluția potrivită pentru această problemă, deoarece este conceput special pentru a gestiona o gamă variată de date de orice lungime de complexitate.

ETL, pe de altă parte, este conceput pentru a gestiona date care sunt de obicei bine structurate. Nu este conceput pentru a prelucra date mari sau complexe sau care necesită extragere și derivare.

3. Cazurile de utilizare sunt diferite

Cazurile de utilizare când vine vorba de dispute de date sunt de natură mai exploratorie și sunt conduse de firme sau departamente mai mici înainte de a se lansa în ceva important, cum ar fi o organizație. Utilizatorii care se dispută de date încearcă de obicei să lucreze cu surse de date noi sau cu o nouă combinație de surse de date. ETL extrage, transformă și încarcă datele într-un depozit de date centralizat care poate fi utilizat pentru raportare și analiză, atunci când este nevoie.

Rolul conflictului de date în procesul de analiză

Gradul în care datele sunt utile depinde în mare măsură de capacitatea cuiva de a le discuta. Și, deși există un progres considerabil în tehnologie, analiștii se luptă să lucreze cu seturi mari și complexe de date brute. S-a observat că aranjarea datelor în bucăți vizibile consumă cel puțin 50-80% din timpul unui analist. Acesta este motivul pentru care conflictul de date este un avantaj.

Conflictul de date este, așa cum trebuie să fi știut până acum, abilitatea de a dispută date brute și dezordonate în ceva care este fezabil să fie analizat. Din cauza acestei naturi esențiale a disputelor de date, aceasta a devenit acum întregul front end al proceselor analitice de pe tot globul.

Datele moderne cuprind seturi de date care conțin variabile de diferite lungimi și clase. Multe calcule matematice și statistice operează pe diferite tipuri de date. Conflictul de date aliniază toate acestea într-un șir de date ușor de înțeles care poate fi procesat și analizat cu ușurință prin instrumente.

Cum să îmbunătățiți eficacitatea Data Wrangling?

Având în vedere cât de importantă este Data Wrangling pentru aspectul analitic al lucrurilor, îmbunătățirea eficienței sale este de o importanță primordială. Cu cât rezultatele generate sunt mai precise, disputele de date de curtoazie, cu atât mai eficiente ar fi strategiile care sunt realizate în lumina datelor emanate din acestea.

1. Maparea datelor

Cartografierea datelor este prea des văzută ca fiind cea mai grea sarcină și este una dintre cele mai mari cauze de întârzieri și greșeli. Una dintre modalitățile prin care se poate rezolva acest lucru este să se joace cu datele. Acest lucru poate să nu sune la fel de benefic din punct de vedere economic, dar aceasta este una dintre cele mai bune modalități de a reduce din timpul petrecut ore în cartografierea datelor. Laboratoarele de date pot fi utile în cazul în care analiștii de date au posibilitatea de a utiliza potențiale fluxuri de date și variabile pentru a afla care sunt de fapt predictive sau utile fie pentru analiză, fie pentru modelare.

2. Recrutarea de specialiști în date non-IT

Încorporarea unor experți în date non-IT este o mișcare pe care afacerile moderne au încetat să o mai facă și care a dus la toată dilema în primul rând. Deși este adevărat că datele au nevoie de analiști și specialiști, au nevoie și de serviciile experților din modelarea datelor, calitatea datelor și, de asemenea, a celor din metadate.

3. Oferiți valoare pentru a justifica investiția

Este necesar să se investigheze cerințele de date pentru a putea schița deciziile care pot ajuta la obținerea unui potențial și valoare de afaceri mai ridicate. Totuși, acest lucru trebuie să fie foarte precis în natură și nimic nu poate fi lăsat din pură aleatorie. Oferirea de valoare este un termen pe care liderii îl folosesc în prezent în loc de termenul „cazuri de utilizare”.

Ce alți pași urmați pentru a activa o dispută eficientă a datelor? Scrie-ne și anunță-ne