Data Wrangling คืออะไรและทำอย่างไรให้ได้ผล

ทุกวันนี้ ข้อมูลคือสิ่งที่ควบคุมชีวิตประจำวันของเราตลอดจนความมั่งคั่งทางธุรกิจ พวกเขาสามารถมาจากแหล่งที่หลากหลาย ในเวลาที่ต่างกัน และมีอยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกัน ภายในข้อมูลนี้มีข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าที่รอการเก็บรวบรวมโดยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล แต่ก่อนหน้านั้น พวกเขาต้องการข้อมูลในลำดับที่เหมาะสมและอยู่ในรูปแบบที่สอดคล้องกันเพื่อให้สามารถดำเนินการวิเคราะห์ได้

เพื่อให้เข้าใจถึงบางสิ่งที่คุณพบในรูปแบบ/เลย์เอาต์ที่อ่านไม่ออก ขั้นแรก คุณต้องดำเนินการจัดเรียงในลักษณะที่เหมาะสมในระยะไกลและทำให้เป็นไปได้สำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

นี่คือจุดที่การทะเลาะวิวาทข้อมูลเข้ามาในภาพ

ด้วยความช่วยเหลือในการทำความสะอาด จัดโครงสร้าง และรวมข้อมูลที่รกและซับซ้อนเข้าเป็นชุด การโต้แย้งข้อมูลทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะเข้าถึงและวิเคราะห์ได้ง่าย ทำให้แน่ใจได้ว่าไม่มีกองข้อมูลที่ไม่ได้จัดเรียงระหว่างการวิเคราะห์ นี่เป็นสิ่งจำเป็นเพราะหากมีองค์ประกอบหนึ่งที่ไม่อยู่ในตำแหน่งในระหว่างขั้นตอนนี้ การวิเคราะห์จะดำเนินการผิดหลักสูตร ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งจะทำให้กระบวนการทั้งหมดเกิดผลตรงกันข้ามและไร้ประโยชน์

มีขั้นตอนที่ชัดเจนในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า:

1. การล้างข้อมูล
2. การรวมข้อมูล
3. การแปลงข้อมูล
4. การลดข้อมูล

การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่จำเป็นสำหรับการโต้แย้งข้อมูล Data wrangling ใช้เพื่อแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่สะดวกต่อการบริโภค

หรือที่เรียกว่า data munging วิธีนี้ทำตามขั้นตอนบางอย่างเช่น:

1 – ดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง

2 – การเรียงลำดับข้อมูลโดยใช้อัลกอริธึม

3 – การลดข้อมูลให้เป็นส่วนที่มองเห็นได้และ

4 – การจัดเก็บลงในฐานข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

ความแตกต่างระหว่าง ETL/การโต้แย้งข้อมูล:

ETL ซึ่งย่อมาจาก Extract, Transform and Load เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลและใส่ลงในฐานข้อมูลอื่นที่เกี่ยวข้องมากขึ้น เนื่องจากความคล้ายคลึงกัน ในแง่ที่ทั้งสองช่วยจัดเรียงข้อมูล ETL และ Data Wrangling มักจะสับสน

ต่อไปนี้เป็นข้อแตกต่างบางประการที่แบ่งเขตความคล้ายคลึงกันระหว่างสองสิ่งนี้และช่วยให้คุณเข้าใจการโต้แย้งข้อมูลได้ดีขึ้น

1. ฐานผู้ใช้แตกต่างกัน:

การทะเลาะวิวาทข้อมูลให้ความสำคัญกับความเชื่อที่ว่าผู้ที่รู้และเข้าใจข้อมูลควรเป็นคนที่สำรวจและเตรียมข้อมูล ซึ่งหมายความว่าเหมาะสำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจ ผู้ใช้ในสายงานธุรกิจ ผู้จัดการ และอื่นๆ อีกมากมายในลักษณะนี้ ในทางตรงกันข้าม ETL มุ่งเน้นไปที่ผู้ใช้ปลายทางด้านไอทีที่ได้รับความต้องการจากคู่ค้าทางธุรกิจ พวกเขาจำเป็นต้องใช้ไปป์ไลน์โดยใช้เครื่องมือ ETL เพื่อส่งข้อมูลที่ต้องการไปยังระบบในรูปแบบที่ระบุ

2. ข้อมูลที่จัดเรียงต่างกัน

การแก้ปัญหาการโต้แย้งข้อมูลเกิดขึ้นจากความจำเป็น เนื่องจากข้อมูลถูกสร้างขึ้นอย่างรวดเร็วในทุกวันนี้ ข้อมูลส่วนใหญ่ที่นักวิเคราะห์ธุรกิจต้องจัดการมีอยู่ในรูปแบบต่างๆ และมีขนาดใหญ่หรือซับซ้อนเกินกว่าจะใช้งานโดยใช้เครื่องมือแบบเดิมๆ เช่น Excel Data wrangling เป็นวิธีแก้ปัญหาที่ถูกต้องสำหรับปัญหานี้ เนื่องจากได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับข้อมูลที่หลากหลายและมีความซับซ้อน

ในทางกลับกัน ETL สร้างขึ้นเพื่อจัดการกับข้อมูลที่มักจะมีโครงสร้างที่ดี ไม่ได้ทำขึ้นเพื่อประมวลผลข้อมูลที่มีขนาดใหญ่หรือซับซ้อนหรือที่ต้องการการสกัดและการได้มา

3. กรณีการใช้งานต่างกัน

ใช้กรณีที่เกี่ยวกับการโต้แย้งข้อมูลมีลักษณะเชิงสำรวจมากกว่าและดำเนินการโดยบริษัทหรือแผนกขนาดเล็กก่อนที่จะเปิดตัวในสิ่งที่สำคัญเช่นองค์กร ผู้ใช้ที่บิดเบือนข้อมูลมักจะพยายามทำงานกับแหล่งข้อมูลใหม่หรือแหล่งข้อมูลใหม่รวมกัน ETL แยก แปลง และโหลดข้อมูลลงในคลังข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่สามารถใช้สำหรับการรายงานและการวิเคราะห์ ตามและเมื่อมีความจำเป็น

บทบาทของการโต้แย้งข้อมูลในกระบวนการวิเคราะห์

ระดับที่ข้อมูลมีประโยชน์ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับความสามารถในการโต้แย้ง และแม้ว่าเทคโนโลยีจะมีความก้าวหน้าอย่างมาก แต่นักวิเคราะห์ก็ยังพยายามทำงานอย่างหนักกับชุดข้อมูลดิบที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน มีการตั้งข้อสังเกตว่าการจัดเรียงข้อมูลเป็นส่วน ๆ ที่มองเห็นได้กินเวลาอย่างน้อย 50-80% ของเวลานักวิเคราะห์ นั่นคือเหตุผลที่การทะเลาะวิวาทข้อมูลจึงเป็นประโยชน์

การโต้แย้งข้อมูล อย่างที่คุณคงทราบอยู่แล้วคือความสามารถในการโต้แย้งข้อมูลดิบที่ยุ่งเหยิงให้กลายเป็นสิ่งที่สามารถวิเคราะห์ได้ เนื่องด้วยลักษณะสำคัญของข้อมูลที่มีการโต้เถียงกัน ทำให้ตอนนี้กลายเป็นส่วนหน้าของกระบวนการวิเคราะห์ทั่วโลก

ข้อมูลสมัยใหม่ประกอบด้วยชุดข้อมูลที่มีตัวแปรที่มีความยาวและคลาสต่างกัน การคำนวณทางคณิตศาสตร์และสถิติจำนวนมากใช้ข้อมูลประเภทต่างๆ Data wrangling จัดวางทั้งหมดนี้ให้เป็นสตริงข้อมูลที่เข้าใจได้ง่ายซึ่งสามารถประมวลผลและวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดายด้วยเครื่องมือ

จะปรับปรุงประสิทธิภาพของ Data Wrangling ได้อย่างไร?

เมื่อพิจารณาถึงความสำคัญของ Data Wrangling ในด้านการวิเคราะห์ของสิ่งต่าง ๆ การปรับปรุงประสิทธิภาพของมันจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ยิ่งผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นมีความแม่นยำมากขึ้น การทะเลาะวิวาทของข้อมูล ยิ่งทำให้กลยุทธ์มีประสิทธิภาพมากขึ้นตามข้อมูลที่เล็ดลอดออกมาจากมัน

1. การทำแผนที่ข้อมูล

ข้อมูลแผนที่มักถูกมองว่าเป็นงานที่ยากลำบากที่สุด และเป็นหนึ่งในสาเหตุที่ใหญ่ที่สุดของความล่าช้าและข้อผิดพลาด วิธีหนึ่งที่สามารถแก้ไขได้คือเล่นกับข้อมูล นี่อาจฟังดูไม่เป็นประโยชน์ทางเศรษฐกิจ แต่นี่เป็นหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการลดการใช้เวลาหลายชั่วโมงในการทำแผนที่ข้อมูล ห้องปฏิบัติการข้อมูลมีประโยชน์ในกรณีที่นักวิเคราะห์ข้อมูลมีโอกาสที่จะใช้ฟีดข้อมูลและตัวแปรที่เป็นไปได้ภายในเพื่อเรียนรู้ว่าอันใดที่คาดการณ์ได้จริงหรือมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์หรือการสร้างแบบจำลอง

2. รับสมัครผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่ไม่ใช่ไอที

การรวมตัวกันของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่ไม่ใช่ไอทีเป็นการเคลื่อนไหวที่ธุรกิจสมัยใหม่หยุดทำและนำไปสู่ปริศนาทั้งหมดตั้งแต่แรก แม้ว่าข้อมูลจะต้องการนักวิเคราะห์และผู้เชี่ยวชาญ แต่ก็ต้องการบริการของผู้เชี่ยวชาญจากการสร้างแบบจำลองข้อมูล คุณภาพของข้อมูล และจากข้อมูลเมตาด้วย

3. ส่งมอบคุณค่าที่คุ้มค่าต่อการลงทุน

จำเป็นต้องตรวจสอบข้อกำหนดของข้อมูลเพื่อให้สามารถร่างการตัดสินใจที่สามารถช่วยให้คะแนนศักยภาพและมูลค่าทางธุรกิจที่สูงขึ้น อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้จะต้องมีความเที่ยงตรงอย่างยิ่งในธรรมชาติ และไม่มีอะไรจะเหลืออยู่เพียงการสุ่มที่แท้จริง การให้คุณค่าเป็นคำที่ผู้นำใช้ในปัจจุบันแทนคำว่า "กรณีการใช้งาน"

คุณทำตามขั้นตอนอื่นใดเพื่อเปิดใช้งานการโต้แย้งข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เขียนถึงเราและแจ้งให้เราทราบ