الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
فهم أدوات معالجة البيانات وأهميتها
تعمل البيانات على تغيير الطريقة التي تعمل بها الشركات اليوم. من اتخاذ القرارات التجارية إلى العمليات اليومية ، كل شيء يعتمد على البيانات. ولا يكون أي من هذا ممكنًا دون تحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة ، خاصةً عندما يتعلق الأمر بكمية كبيرة من البيانات والمصادر المتباينة. هذا هو المكان الذي تلعب فيه أدوات معالجة البيانات. يترجم البيانات إلى التنسيق المطلوب بحيث يمكن تنظيفها وتعيينها بسهولة لاستخراج الرؤى.
ستوضح هذه المدونة مفهوم معالجة البيانات بالتفصيل وستستكشف بشكل أكبر ضرورة أدوات معالجة البيانات للشركات. سنشارك أيضًا بعض النصائح والخطوات لمساعدتك في تبسيط عملية معالجة البيانات.
مصدر الصورة: lrdatascience
ما هو التلاعب بالبيانات؟
معالجة البيانات ينطوي تغيير البيانات لجعلها منظمة وأكثر سهولة في التحليل أو العرض.
لغة معالجة البيانات (DML) هي لغة برمجة تستخدم لإدراج البيانات وحذفها وتعديلها في قواعد البيانات بهدف تنظيف البيانات أو رسم خريطة لها. SQL (لغة الاستعلام المنظمة) هي لغة DML بارزة للتفاعل مع قواعد البيانات.
عند استخدام SQL لمعالجة البيانات، يتم استخدام أربع وظائف رئيسية بشكل شائع:
- اختار: يسترجع البيانات من قاعدة البيانات.
- تحديث: تعديل البيانات الموجودة في قاعدة البيانات.
- أدخل: يضيف بيانات جديدة إلى قاعدة البيانات.
- حذف: يزيل البيانات من قاعدة البيانات.
المصدر: G2 Crowd
لماذا نستخدم التلاعب بالبيانات؟
تستخدم الشركات البيانات للتنبؤ بالاتجاهات وفهم سلوك العملاء وزيادة الإنتاجية وخفض التكاليف وما إلى ذلك من خلال التلاعب بالبيانات. تشمل المزايا الإضافية الأخرى ما يلي:
- تنسيق التنسيق: تساعد البيانات المنظمة بطريقة موحدة ومنظمة مستخدمي الأعمال على اتخاذ قرارات أفضل.
- لمحة تاريخية: يمكن أن يساعد الوصول إلى بيانات المشاريع السابقة بسرعة المنظمة على اتخاذ قرارات تتعلق بإسقاط الموعد النهائي وإنتاجية الفريق وتخصيص الميزانية وما إلى ذلك.
- تحسين كفاءة: من خلال الحصول على بيانات أكثر تنظيماً ، يمكن للشركة عزل المتغيرات الخارجية وحتى تقليلها للمساهمة في الكفاءة الكلية للأعمال.
لغة معالجة البيانات
من الممكن جعل البيانات أكثر تنظيماً وقابلة للقراءة من خلال لغة معالجة البيانات أو DML. إنها لغة برمجة كمبيوتر تُستخدم لإدخال وحذف وتحديث البيانات في قاعدة بيانات. إنه يجعل البيانات سهلة التنظيف والتخطيط لمزيد من التحليل. لغة معالجة البيانات شائعة الاستخدام هي لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) ، والتي تستخدم لتحديث واسترجاع البيانات في ملف قواعد البيانات العلائقية باستخدام بيانات الإدراج ، والتحديد ، والتحديث.
ما هي أدوات معالجة البيانات؟
تتيح لك أدوات معالجة البيانات تعديل البيانات لتسهيل قراءتها وتنظيمها. تساعد هذه الأدوات في تحديد الأنماط في بياناتك التي قد لا تكون واضحة بخلاف ذلك. على سبيل المثال ، يمكنك ترتيب سجل البيانات بالترتيب الأبجدي باستخدام أداة معالجة البيانات بحيث يسهل العثور على الإدخالات المنفصلة.
غالبًا ما يخلط الناس معالجة البيانات مع ETL وتقنيات التحول الأخرى. ومع ذلك ، تتضمن معالجة البيانات فرز البيانات وإعادة ترتيبها ونقلها دون تغييرها بشكل أساسي. يتضمن عمليات لتكييف البيانات بالشكل المطلوب لعرض المعلومات أو تغذية نموذج التحليلات وتدريبه.
الغرض الرئيسي من معالجة البيانات هو تغيير العلاقة (سواء المنطقية أو المادية) التي يمتلكها عنصر بيانات مع عنصر آخر ، وليس البيانات نفسها. تتضمن العمليات الشائعة المستخدمة لمعالجة البيانات تصفية الصفوف والأعمدة والتجميع والربط والتسلسل ومعالجة السلسلة والتصنيف والانحدار والصيغ الرياضية.
ETL ، من ناحية أخرى ، يخدم غرضًا مختلفًا. يتضمن استخراج البيانات من نظام المصدر وجعلها متوافقة مع نظام الوجهة قبل الكتابة إليه.
لماذا تحتاج إلى أدوات معالجة البيانات؟
تعد معالجة البيانات مهمة حاسمة في تحسين العملية. يقوم بتحويل البيانات إلى نموذج قابل للاستخدام يمكن استخدامه بشكل أكبر لتكوين رؤى ، مثل تحليل البيانات المالية وسلوك العملاء وتنفيذ تحليل الاتجاه.
تُستخدم أدوات معالجة البيانات على نطاق واسع أثناء التكامل لجعل البيانات متوافقة مع النظام المستهدف. على سبيل المثال ، غالبًا ما يتلاعب المستخدمون المرتبطون بالمحاسبة بالبيانات الأولية التي يتم الحصول عليها من البائعين والتسويق لفهم أسعار المنتجات أو اتجاهات المبيعات أو متطلبات الضرائب المحتملة. وبالمثل ، يمكن لخبراء سوق الأوراق المالية الاستفادة من مجموعات البيانات للتنبؤ باتجاهات السوق مما يسمح لهم بإدارة محافظهم الاستثمارية وفقًا لذلك.
هذه ليست سوى عدد قليل من حالات استخدام معالجة البيانات. تشمل بعض الطرق الأخرى التي يمكن أن يكون التلاعب فيها مفيدًا للمنظمات ما يلي:
- تناسق البيانات
يسهل تنسيق البيانات المتسق تنظيم البيانات وقراءتها وتحليلها. عندما تأتي البيانات من مصادر مختلفة ، يجب على المستخدم تحول ومعالجته لإنشاء تنسيق موحد. بعد توحيد التنسيق ، يكون من الأسهل كتابة البيانات في نظام المؤسسة أو استخدامها لإعداد التقارير.
- إسقاط البيانات
كعمل تجاري ، لا يمكنك إنكار أهمية البيانات عندما يتعلق الأمر بذكاء الأعمال (BI). يعد إجراء تحليل شامل للبيانات أمرًا حيويًا للشركات ، لا سيما عندما يتعلق الأمر بالاستثمارات. كل عمل يستخدم البيانات السابقة للتخطيط للمستقبل. تسهل أدوات معالجة البيانات إنشاء التوقعات ، خاصة في القطاع المالي ، حيث تعتمد على نتائج استثماراتك السابقة لاعتبارات مستقبلية.
- توليد القيمة
تتيح لك معالجة البيانات تحديث البيانات وتعديلها وحذفها وإدخالها في قاعدة البيانات. وهذا يعني أنه يمكنك الاستفادة من البيانات للحصول على رؤى متعمقة واتخاذ قرارات تجارية أفضل.
- إزالة البيانات الزائدة
غالبًا ما تتضمن البيانات الواردة من أنظمة المصدر معلومات زائدة عن الحاجة أو خاطئة أو غير مرغوب فيها. يتطلب جعل هذه البيانات مفيدة تشغيلها من خلال عمليات فحص الجودة وتطبيق عوامل تصفية للتنظيف لاستخراج المعلومات الأساسية لشركتك. باستخدام معالجة البيانات ، يمكنك تنظيف بياناتك بسرعة بحيث يمكنك تصفية السجلات المهمة.
- تفسير البيانات
عند التعامل مع البيانات المعقدة التي تتضمن تنسيقات وظروف عمل متعددة ، يكون من المستحيل فهمها دون معالجة. يجب أن يكون لديك القدرة على تصور البيانات وتحويلها إلى معلومات قيمة ومفهومة. قد تحل أداة معالجة البيانات هذه المشكلة عن طريق تحويل البيانات إلى التنسيق المطلوب ودمجها مع أدوات مختلفة لتحسين التجربة المرئية. هذا يسهل على المستخدمين فهم البيانات واستهلاكها.
نصائح وخطوات لمعالجة البيانات
الطريقة الأكثر فعالية لمعالجة البيانات هي من خلال الأدوات التي توفر وظائف معالجة البيانات المضمنة والأوتوماتيكية ، مثل تنظيف البياناتأو رسم الخرائط أو التجميع أو التخزين. توفر لك هذه الأدوات عناء إدخال البيانات يدويًا وتنفيذ مهام متكررة منخفضة القيمة. وعلاوة على ذلك، فإن ميزات الأتمتة بدعم من هذه الأدوات ، مما يسهل إنشاء التقارير وتسليمها دون أي تدخل بشري.
تتكون المعالجة الفعالة للبيانات من خمس خطوات رئيسية:
- الخطوة الأولى هي استخراج البيانات من مصادر البيانات
- بعد ذلك ، قم بتنظيف البيانات التي تم الحصول عليها من النظام (الأنظمة) المصدر قبل إعادة ترتيبها وإعادة هيكلتها
- استيراد وإنشاء قاعدة بيانات تعمل كمنطقة مرحلية
- اجمع أو تصفية المعلومات بناءً على متطلبات عملك
- أخيرًا ، استفد من البيانات التي تم التلاعب بها للحصول على رؤى قيمة
أدوات معالجة البيانات على مستوى المؤسسة مثل Astera Centerprise، تبسيط معالجة البيانات من خلال تقديم تحويلات مضمنة وموصلات المصدر والوجهة. يمكنك معالجة البيانات بسهولة دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. علاوة على ذلك ، يمكنك جدولة المهام باستخدام أتمتة الحل وإمكانيات تنظيم سير العمل.
تحميل نسخه تجريبيه of Astera Centerprise واختبر بشكل مباشر كيف يمكن للبرنامج مساعدتك في الاستفادة من بياناتك.
