Veri Wrangling Nedir ve Nasıl Etkili Bir Şekilde Yapılır?

Bu günlerde veriler, günlük hayatımızı ve iş servetlerimizi yöneten şeydir. Farklı kaynaklardan, farklı zamanlarda gelebilirler ve farklı formatlarda mevcutturlar. Bu verilerin içinde, veri bilimcileri tarafından toplanmayı bekleyen paha biçilmez içgörüler bulunur, ancak ondan önce, analiz yapabilmek için verilere uygun sırayla ve tutarlı bir formatta ihtiyaç duyacaklardı.

Sizin tarafınızdan tamamen bozuk bir formatta/düzende bulunan bir şeyi anlamlandırmak için, önce onu uzaktan anlamlı olacak ve daha fazla analiz için uygun hale getirecek şekilde düzenlemeye devam edersiniz.

İşte tam da bu noktada veri tartışması devreye giriyor.

Dağınık ve karmaşık verileri temizlemenin, yapılandırmanın ve kümeler halinde birleştirmenin yardımıyla, veri karıştırma, verilere erişmenin ve analiz etmenin kolay olmasını sağlar. Analiz sırasında düzenlenmemiş veri yığını olmamasını sağlar. Bu gereklidir, çünkü bu adım sırasında yerinde olmayan bir unsur bile varsa, o zaman analiz yanlış bir yol izleyecek, dolayısıyla yanlış sonuçlara yol açacak ve böylece tüm süreci verimsiz ve beyhude hale getirecektir.

Veri ön işlemede belirli farklı adımlar vardır:

1. Veri temizleme
2. Veri entegrasyonu
3. Veri dönüşümü
4. Veri azaltma

Veri ön işleme, veri tartışması için gerekli bir ön koşuldur. Veri karıştırma, ham verileri tüketim için uygun bir biçime dönüştürmek için kullanılır.

Veri mugging olarak da bilinen bu yöntem, aşağıdakiler gibi belirli adımları takip eder:

1 – Birkaç kaynaktan veri çıkarma,

2 – Algoritmalar kullanarak verileri sıralamak,

3 – Verilerin fark edilebilir parçalara indirgenmesi ve

4 – Daha fazla analiz için hazır bir veri tabanında saklanması.

ETL/Veri Wrangling arasındaki fark:

Ayıkla, Dönüştür ve Yükle'nin kısaltması olan ETL, veritabanlarından veri çekmek ve daha alakalı başka bir veritabanına yerleştirmek için kullanılan bir araçtır. Benzerlikleri nedeniyle, her ikisinin de verilerin sıralanmasına yardımcı olması bakımından, ETL ve Veri Wrangling genellikle karıştırılır.

İşte ikisi arasındaki benzerliği sınırlayan ve böylece Veri tartışmasını daha iyi anlamanıza yardımcı olan birkaç fark.

1. Kullanıcı tabanı farklıdır:

Veri tartışması, verileri bilen ve anlayan kişilerin, verileri keşfeden ve hazırlayanlar olması gerektiği inancına hitap eder. Bu, iş analistleri, iş kolu kullanıcıları, yöneticiler ve bunun gibi birçokları için uyarlandığı anlamına gelir. Aksine, ETL, iş meslektaşlarından gereksinimleri alan BT tabanlı son kullanıcılara odaklanmıştır. İstenen verileri belirli bir formatta sistemlere ulaştırmak için ETL araçlarını kullanarak ardışık düzenleri gerçekleştirmeleri gerekir.

2. Düzenlenen veriler farklıdır

Veriler bu günlerde son derece hızlı bir şekilde üretildiğinden, veri tartışma çözümlerinin ortaya çıkması zorunluluktan ortaya çıktı. İş analistlerinin uğraşması gereken verilerin çoğu çeşitli biçimlerde gelir ve Excel gibi geleneksel araçları kullanarak çalışmak için çok büyük veya karmaşıktır. Herhangi bir karmaşıklık uzunluğundaki çok çeşitli verileri işlemek için özel olarak tasarlandığından, veri tartışması bu soruna doğru çözümü sağlar.

Öte yandan ETL, genellikle iyi yapılandırılmış verileri işlemek için yapılır. Büyük veya karmaşık veya çıkarma ve türetme gerektiren verileri işlemek için yapılmamıştır.

3. Kullanım durumları farklıdır

Veri tartışması söz konusu olduğunda vakaları kullanır, doğası gereği daha keşfedicidir ve bir kuruluş gibi büyük bir şeye başlamadan önce daha küçük firmalar veya departmanlar tarafından yürütülür. Veri tartışması yapan kullanıcılar, genellikle yeni veri kaynaklarıyla veya yeni veri kaynakları kombinasyonuyla çalışmaya çalışır. ETL, verileri gerektiğinde ve gerektiğinde raporlama ve analiz için kullanılabilecek merkezi bir veri ambarına çıkarır, dönüştürür ve yükler.

Analitik sürecinde veri tartışmasının rolü

Verilerin yararlı olma derecesi, büyük ölçüde kişinin onu tartışma yeteneğine bağlıdır. Teknolojide kayda değer bir ilerleme olmasına rağmen, analistler büyük ve karmaşık ham veri kümeleriyle çalışmakta zorlanıyor. Verileri fark edilebilir parçalar halinde düzenlemenin, bir analistin zamanının en az %50-80'ini tükettiği kaydedilmiştir. Bu yüzden Veri tartışması büyük bir nimettir.

Veri tartışması, şimdiye kadar bilmeniz gerektiği gibi, ham, dağınık verileri analiz edilmesi mümkün olan bir şeye dönüştürme yeteneğidir. Veri çekişmesinin bu çok önemli doğası nedeniyle, artık tüm dünyadaki analitik süreçlerin tüm ön ucu haline geldi.

Günümüz verileri, farklı uzunluklarda ve sınıflarda değişkenler içeren veri kümelerinden oluşur. Birçok matematiksel ve istatistiksel hesaplama, farklı veri türleri üzerinde çalışır. Veri tartışması, tüm bunları, araçlar tarafından kolayca işlenebilen ve analiz edilebilen, anlaşılır tek bir veri dizisine hizalar.

Veri Wrangling'in etkinliği nasıl artırılır?

Veri Wrangling'in şeylerin analitik yönü için ne kadar önemli olduğu düşünüldüğünde, verimliliğinin arttırılması birinci derecede önemlidir. Elde edilen sonuçlar, nezaketen veri çekişmesi ne kadar doğruysa, ondan çıkan veriler ışığında yapılacak stratejiler o kadar verimli olacaktır.

1. Veri eşleme

Haritalama verileri genellikle en zorlu görevler olarak görülür ve gecikmelerin ve hataların en büyük nedenlerinden biridir. Bunun üstesinden gelmenin yollarından biri verilerle oynamaktır. Bu, kulağa ekonomik olarak faydalı gelmeyebilir, ancak bu, verileri haritalamak için saatler harcamaktan kaçınmanın en iyi yollarından biridir. Veri laboratuvarları, veri analistlerinin analiz veya modelleme için gerçekten tahmine dayalı veya yararlı olan potansiyel veri akışlarını ve değişkenleri kullanma fırsatına sahip olduğu yerlerde kullanışlı olabilir.

2. BT dışı veri uzmanlarının işe alınması

BT dışı veri uzmanlarının dahil edilmesi, günümüz işletmelerinin yapmayı bıraktığı ve ilk etapta tüm bilmecelere yol açan bir harekettir. Verinin analistlere ve uzmanlara ihtiyacı olduğu doğru olsa da, veri modelleme, veri kalitesi ve ayrıca meta verilerden uzmanların hizmetlerine de ihtiyacı vardır.

3. Yatırımı haklı çıkarmak için değer sunun

Daha yüksek iş potansiyeli ve değeri elde etmeye yardımcı olabilecek kararları çizebilmek için veri gereksinimlerini araştırmak gerekir. Ancak bu, doğası gereği çok kesin olmalıdır ve salt rastgelelik üzerine hiçbir şey bırakılamaz. Değer sağlamak, liderlerin bugünlerde “kullanım senaryoları” yerine kullandığı bir terimdir.

Etkili veri tartışmasını etkinleştirmek için başka hangi adımları izliyorsunuz? Bize yazın ve bize bildirin