Was ist Data Munging?

Unter Data Munging versteht man den Prozess der Aufbereitung von Rohdaten für die Berichterstellung und Analyse. Es umfasst alle Phasen vor der Analyse, einschließlich Datenstrukturierung, Bereinigung, Anreicherung und Validierung. Der Prozess umfasst auch eine Datentransformation, beispielsweise die Normalisierung von Datensätzen, um Eins-zu-viele-Zuordnungen zu erstellen. Es wird auch als Data Wrangling bezeichnet.

Warum ist Data Munging wichtig?

Unternehmen entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter, und das gilt auch für Herausforderungen beim Datenmanagement. Data Munging spielt bei der Bewältigung dieser Herausforderungen eine entscheidende Rolle, da es Rohdaten für BI nutzbar macht. Es gibt mehrere Gründe, warum dies in modernen Unternehmen zu einer gängigen Praxis geworden ist.

Zunächst einmal erhalten Unternehmen Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen. Es kann schwierig sein, alle Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen. Data Munging hilft dabei, diese Datensilos und ermöglicht es Organisationen, Daten in einem zentralen Repository zu sammeln und den geschäftlichen Kontext von Informationen zu verstehen.

Während des Datenmungsprozesses werden die Daten bereinigt, transformiert und validiert, um Genauigkeit, Relevanz und Qualität zu maximieren. Dadurch sind die Daten genau, aktuell und relevant und zeigen den Entscheidungsträgern ein vollständiges Bild.

Verschiedene Stadien des Data Munging

Datenerkennung

Alles beginnt mit einem definierten Ziel, und die Datenanalyse bildet hier keine Ausnahme. Datenerkennung ist die erste Phase des Data Munging, in der Datenanalysten den Zweck der Daten definieren und wie dieser durch DatenanalyseZiel ist es, die Einsatzmöglichkeiten und Anforderungen der Daten zu ermitteln.

In der Discovery-Phase liegt der Fokus eher auf Geschäftsanforderungen in Bezug auf Daten als auf technischen Spezifikationen. Beispielsweise konzentrieren sich Datenanalysten darauf, welche Leistungskennzahlen oder Metriken hilfreich sind, um den Verkaufszyklus zu verbessern, anstatt darauf, wie man die relevanten Zahlen für die Analyse erhält.

Datenstrukturierung

Sind die Anforderungen identifiziert und skizziert, geht es im nächsten Schritt darum, die Rohdaten maschinenlesbar zu strukturieren. Strukturierte Daten haben ein klar definiertes Schema und folgen einem konsistenten Layout. Stellen Sie sich Daten vor, die in Tabellenkalkulationen und relationalen Datenbanken ordentlich in Zeilen und Spalten organisiert sind.

Der Prozess beinhaltet das sorgfältige Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturiert und unstrukturiert Geschäftsunterlagen. Die erfassten Datensätze werden in einem formatierten Repository organisiert, sodass sie maschinenlesbar sind und in den nachfolgenden Phasen manipuliert werden können.

Datenbereinigung

Sobald die Daten in einem standardisierten Format organisiert sind, ist der nächste Schritt Datenbereinigung. Diese Phase befasst sich mit einer Reihe von Datenqualität Probleme, die von fehlenden Werten bis hin zu doppelten Datensätzen reichen. Der Prozess umfasst das Erkennen und Korrigieren dieser fehlerhaften Daten, um Informationslücken zu vermeiden.

Die Datenbereinigung legt den Grundstein für eine genaue und effiziente Datenanalyse. Mehrere Transformationen – wie Entfernen, Ersetzen, Suchen und Ersetzen usw. – werden angewendet, um redundanten Text und Nullwerte zu eliminieren sowie fehlende Felder, falsch platzierte Einträge und Tippfehler zu identifizieren, die die Analyse verzerren können.

Datenanreicherung

Die strukturierten und bereinigten Daten stehen nun zur Anreicherung bereit. Es ist ein Prozess, bei dem ein oder mehrere Datensätze aus verschiedenen Quellen angehängt werden, um eine ganzheitliche Ansicht der Informationen zu erstellen. Dadurch werden die Daten nützlicher für Berichte und Analysen.

In der Regel werden dabei mehrere Datenquellen aggregiert. Wenn beispielsweise eine Bestell-ID in einem System gefunden wird, kann ein Benutzer diese Bestell-ID mit einer anderen Datenbank abgleichen, um weitere Details wie Kontoname, Kontostand, Kaufhistorie, Kreditlimit usw. zu erhalten. Diese zusätzlichen Daten „bereichern“ die ursprüngliche ID mit größerem Kontext.

Datenvalidierung

Die Validierung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten ist für den Datenmungsprozess unerlässlich. Es besteht immer das Risiko von Datenungenauigkeiten während des Datentransformations- und Anreicherungsprozesses; Daher ist eine abschließende Überprüfung erforderlich, um zu bestätigen, dass die Ausgabeinformationen genau und zuverlässig sind.

Datenvalidierung Im Gegensatz zur Datenbereinigung werden alle Daten abgelehnt, die nicht den vordefinierten Regeln oder Einschränkungen entsprechen. prüft auch die Richtigkeit und Aussagekraft der Angaben.

Es gibt verschiedene Arten von Validierungsprüfungen; Hier sind einige Beispiele:

• Konsistenzprüfung: Das Datum einer Rechnung kann auf ein Datum vor dem Bestelldatum beschränkt werden.
• Validierung des Datentyps: Das Datums- und Monatsfeld kann nur Ganzzahlen von 1 bis 31 bzw. 1 bis 12 enthalten.
• Bereichs- und Einschränkungsvalidierung: Das Passwortfeld muss aus mindestens acht Zeichen bestehen, einschließlich Großbuchstaben, Kleinbuchstaben und Ziffern.

Vorteile von Data Munging

Automatisierte Datenlösungen werden von Unternehmen verwendet, um Datenmunging-Aktivitäten nahtlos durchzuführen, dh Quelldaten zu bereinigen und in standardisierte Informationen für datensatzübergreifende Analysen umzuwandeln. Es gibt zahlreiche Vorteile von Data Munging. Es hilft Unternehmen:

• Beseitigen Sie Datensilos und integrieren Sie verschiedene Quellen (wie relationale Datenbanken, Webserver usw.).
• Verbessern Sie die Datennutzbarkeit, indem Sie Rohdaten in kompatible, maschinenlesbare Informationen für Geschäftssysteme umwandeln.
• große Datenmengen verarbeiten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen für Geschäftsanalysen.
• Stellen Sie eine hohe Datenqualität sicher, um strategische Entscheidungen mit größerer Sicherheit treffen zu können.

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Wie unterscheidet sich Data Munging von ETL?

Während ETL Während sich Data Munging mit strukturierten oder halbstrukturierten relationalen Datensätzen beschäftigt, umfasst es die Transformation komplexer Datensätze, einschließlich unstrukturierter Daten, die kein vordefiniertes Schema haben. Im Gegensatz zum ETL-Anwendungsfall für die Berichterstellung besteht das Hauptziel von Data Wrangling in der explorativen Analyse, d. h. in neuen Möglichkeiten, Daten zu betrachten, um Mehrwert zu schaffen und Geschäftseinblicke zu gewinnen.

Herausforderungen des Data Munging

Data Munging stellt Organisationen vor verschiedene Hindernisse. Zunächst einmal stammen Daten aus mehreren Quellen und müssen in verschiedene Ziele eingespeist werden, daher ist es entscheidend, eine Lösung zu haben, die so viele Konnektoren wie möglich hat.

Darüber hinaus die Verwendung von Open-Source-Bibliotheken - zum Beispiel Pandas — kann eine zeitintensive Tätigkeit sein. Datenanalysten benötigen eine große Anzahl vorprogrammierter Transformationen, um die alltäglichen Datenmunging-Aktivitäten effizient zu bewältigen.

Moderne Datenanalysten priorisieren Lösungen zur Datenextraktion und -verwaltung ohne Code weil sie ihnen ermöglichen, die Produktivität zu maximieren und die Datenbereinigungsphasen reibungsloser zu verwalten.

Auch die Verwaltung großer Datenmengen stellt eine große Herausforderung dar, da die Datenverarbeitungszeit von der Datengröße abhängt. Datenextraktion aus unstrukturierten Dokumenten nimmt oft viel Zeit in Anspruch und führt zu Engpässen bei der Daten-Wrangling

Die Notwendigkeit der Automatisierung

Datenwissenschaftler verbringen einen beträchtlichen Teil ihrer Zeit damit, Daten zu verarbeiten. Anaconda-Umfrage schlägt vor, dass nur das Laden und Bereinigen von Daten ungefähr 45 Prozent ihrer Zeit in Anspruch nimmt. Moderne Unternehmen erkennen, dass ihre Ressourcen die Hälfte der Zeit mit der mühsamen Datenvorbereitung verbringen (Arbeit als Datenverwalter, wie manche sagen würden) und suchen Sie nach Möglichkeiten, den Datenmungsprozess zu automatisieren.

Automatisierte Lösungen ermöglichen es Unternehmen, die Engpässe bei der Datenverwaltung zu beheben, sodass Datenanalysten mehr Zeit für die Verwendung der verfeinerten Informationen für Berichte und Analysen aufwenden können, anstatt Zeit mit dem Datenringen zu verbringen. Moderne Datenmanagementlösungen minimieren die Zeitverzögerung zwischen Rohdaten und Analysen und erleichtern die datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Astera — Ihr erster Schritt zum Data Munging

Astera ReportMiner ist eine Datenextraktionslösung für Unternehmen, die Ihre Datenmunging-Aktivitäten automatisieren und rationalisieren kann. Die automatisierte, codefreie Plattform wurde entwickelt, um große Mengen unstrukturierter Daten sofort in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Als Ergebnis können Sie Ihre Analytics-Initiative ankurbeln und eine datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen.

Bei Astera, Sie können:

• Ziehen Sie Daten aus verschiedenen unstrukturierten Quellen wie COBOL PDF, PRN, TXT, XLS und mehr.
• Erstellen Sie Berichtsmodelle, um Daten aus unstrukturierten Dokumenten in großem Maßstab zur weiteren Verarbeitung zu extrahieren.
• Entwerfen Sie wiederverwendbare Vorlagen, die zum Erfassen von Daten aus Dateien mit ähnlichen Layouts und Strukturen verwendet werden können.
• Richten Sie benutzerdefinierte Datenvalidierungsregeln ein, um sicherzustellen, dass geparste Daten das gewünschte Format und die Geschäftsanforderungen erfüllen.
• Nutzen Sie eine umfangreiche Bibliothek mit über 100 integrierten Konnektoren, um vorbereitete Daten an das Ziel Ihrer Wahl zu transportieren.

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