Что такое обработка данных и как это сделать эффективно

В наши дни данные — это то, что управляет нашей повседневной жизнью, а также успехами в бизнесе. Они могут поступать из разных источников, в разное время и доступны в разных форматах. В этих данных содержится бесценная информация, ожидающая, когда ее извлекут специалисты по данным, но перед этим им потребуются данные в правильном порядке и в согласованном формате, чтобы иметь возможность проводить анализ.

Чтобы разобраться в чем-то, что вы нашли в совершенно искаженном формате/разметке, вы должны сначала упорядочить это так, чтобы это имело отдаленный смысл и сделало возможным дальнейший анализ.

Именно здесь на сцену выходит спор о данных.

С помощью очистки, структурирования и объединения загроможденных и сложных данных в наборы обработка данных обеспечивает легкий доступ к данным и их анализ. Это гарантирует, что во время анализа не будет неупорядоченного стека данных. Это необходимо, потому что, если на этом этапе хотя бы один элемент окажется не на своем месте, то анализ пойдет в неправильном направлении, что приведет к неправильным результатам, что сделает весь процесс контрпродуктивным и бесполезным.

Предварительная обработка данных состоит из определенных шагов:

1. Очистка данных
2. Интеграция данных
3. Преобразование данных
4. Сжатие данных

Предварительная обработка данных является необходимой предпосылкой для обработки данных. Обработка данных используется для преобразования необработанных данных в формат, удобный для потребления.

Этот метод, также известный как искажение данных, следует определенным шагам, таким как:

1 – Извлечение данных из нескольких источников,

2 – Сортировка данных с помощью алгоритмов,

3 – Сокращение данных до различимых фрагментов и

4 – Сохранение их в базе данных для дальнейшего анализа.

Разница между ETL/обработкой данных:

ETL, сокращение от Extract, Transform and Load, представляет собой инструмент, который используется для извлечения данных из баз данных и помещения их в другую, более подходящую базу данных. Из-за их сходства в том смысле, что они оба помогают сортировать данные, ETL и обработку данных часто путают.

Вот несколько различий, которые разграничивают сходство между ними и, таким образом, помогают вам лучше понять обработку данных.

1. Пользовательская база отличается:

Обработка данных основана на убеждении, что люди, которые знают и понимают данные, должны исследовать и подготавливать данные. Это означает, что он предназначен для бизнес-аналитиков, бизнес-пользователей, менеджеров и многих других. Напротив, ETL ориентирован на конечных пользователей ИТ, которые получают требования от своих бизнес-партнеров. Они необходимы для реализации конвейеров с использованием инструментов ETL для доставки нужных данных в системы в указанном формате.

2. Данные упорядочиваются по-разному

Появление решений для обработки данных стало необходимостью, поскольку в наши дни данные генерируются с головокружительной скоростью. Большая часть данных, с которыми приходится иметь дело бизнес-аналитикам, поступает в различных форматах и ​​либо слишком велика, либо сложна для работы с традиционными инструментами, такими как Excel. Обработка данных обеспечивает правильное решение этой проблемы, поскольку она специально разработана для обработки разнообразных данных любой сложности.

С другой стороны, ETL предназначен для обработки данных, которые обычно хорошо структурированы. Он не предназначен для обработки больших или сложных данных или данных, требующих извлечения и вывода.

3. Варианты использования разные

Случаи использования, когда дело доходит до обработки данных, носят скорее исследовательский характер и проводятся небольшими фирмами или отделами, прежде чем приступить к чему-то крупному, например, к организации. Пользователи, работающие с данными, обычно пытаются работать с новыми источниками данных или новой комбинацией источников данных. ETL извлекает, преобразует и загружает данные в централизованное хранилище данных, которое можно использовать для создания отчетов и анализа по мере необходимости.

Роль обработки данных в аналитическом процессе

Степень полезности данных во многом зависит от способности с ними обращаться. И хотя технологии значительно продвинулись вперед, аналитикам сложно работать с большими и сложными наборами необработанных данных. Было замечено, что организация данных в различимые фрагменты съедает не менее 50-80% времени аналитиков. Вот почему обработка данных является таким благом.

Обработка данных, как вы, должно быть, уже знаете, — это способность преобразовывать необработанные, беспорядочные данные во что-то, что можно проанализировать. Именно из-за этой ключевой природы обработки данных она теперь стала всей передней частью аналитических процессов по всему миру.

Современные данные состоят из наборов данных, содержащих переменные разной длины и классов. Многие математические и статистические расчеты работают с различными типами данных. Обработка данных объединяет все это в одну понятную строку данных, которую можно легко обрабатывать и анализировать с помощью инструментов.

Как повысить эффективность обработки данных?

Учитывая, насколько важна обработка данных для аналитического аспекта вещей, повышение ее эффективности имеет первостепенное значение. Чем более точными будут полученные результаты, тем более эффективными будут стратегии, разработанные с учетом исходящих из них данных.

1. Отображение данных

Картографирование данных слишком часто рассматривается как самая трудоемкая задача и является одной из основных причин задержек и ошибок. Один из способов решить эту проблему — поиграться с данными. Это может показаться не таким экономически выгодным, но это один из лучших способов сократить время, затрачиваемое на картографирование данных. Лаборатории данных могут пригодиться, когда аналитики данных имеют возможность использовать потенциальные потоки данных и переменные внутри, чтобы узнать, какие из них на самом деле являются прогнозными или полезными для анализа или моделирования.

2. Подбор специалистов по работе с данными, не связанных с ИТ

Привлечение экспертов по данным, не связанных с ИТ, — это шаг, который современные компании перестали делать, и который, в первую очередь, привел ко всем головоломкам. Хотя данные действительно нуждаются в аналитиках и специалистах, они также нуждаются в услугах экспертов по моделированию данных, качеству данных, а также специалистам по метаданным.

3. Обеспечьте ценность, чтобы оправдать инвестиции

Необходимо исследовать требования к данным, чтобы иметь возможность набрасывать решения, которые могут помочь оценить более высокий бизнес-потенциал и ценность. Это, однако, должно быть очень точным по своей природе, и ничто не может быть оставлено на чистой случайности. Предоставление ценности — это термин, который лидеры используют в наши дни вместо термина «варианты использования».

Какие еще шаги вы предпринимаете, чтобы обеспечить эффективную обработку данных? Напишите нам и дайте нам знать