Обработка данных: определение, важность и преимущества

Обработка данных преобразует данные, чтобы сделать их совместимыми с конечной системой, поскольку сложные и запутанные наборы данных могут препятствовать анализу данных и бизнес-процессам. Инструменты обработки данных преобразуют и организуют данные в соответствии с требованиями целевой системы, чтобы сделать данные пригодными для использования в конечных процессах.

Но что такое обработка данных и почему она так важна? Прочтите эту статью, чтобы узнать.

• Что такое обработка данных?
• Обработка данных против интеллектуального анализа данных
• Зачем вам нужна обработка данных?
• Действия по обработке данных
• Случаи общего пользования
• Очистите свои данные с помощью автоматизированного инструмента обработки данных 

Что такое обработка данных?

Спор данных включает в себя превращение и структурирующий необработанные данные в желаемый формат для повышения качества данных и удобства их использования в целях аналитики или машинного обучения. Он также известен как копирование данных. Обработка данных включает в себя сопоставление полей данных от источника к месту назначения, например, ориентируясь на поле, строку или столбец в наборе данных и реализуя такие действия, как объединение, синтаксический анализ, очистка, консолидация или фильтрация, для получения требуемого результата.

Ключевые компоненты обработки данных включают в себя:

• Трансформация: Преобразование данных из одного формата в другой для удовлетворения требований анализа.
• Очищение: Удаление несоответствий, ошибок и выбросов для обеспечения точности данных.
• Обогащение: Улучшение данных путем добавления соответствующей информации или объединения ее с другими наборами данных.

Благодаря обработке данных анализируемые данные становятся более точными и значимыми, что приводит к улучшению решений, решений и результатов.

Поскольку организации имеют дело с большими объемами разнообразных и неструктурированных данных из нескольких источников, процесс подготовки данных для анализа может оказаться трудоемким и дорогостоящим.

Подходы самообслуживания и автоматизация аналитики могут ускорить и повысить точность процессов обработки данных, уменьшая количество ошибок, возникающих при использовании ручных методов, таких как Excel.

После обсуждения вы можете использовать данные для их дальнейшей обработки в целях бизнес-аналитики (BI), составления отчетов или улучшения бизнес-процессов. Таким образом, процесс гарантирует, что данные готовы к автоматизации и дальнейшему анализу.

Обработка данных против интеллектуального анализа данных

Некоторым людям трудно понять разницу между копирование данных и добыча данных. Методы интеллектуального анализа данных предполагают поиск закономерностей и связей, скрытых в больших наборах данных. Это помогает предприятиям расшифровывать значимые закономерности в своих данных, независимо от того, являются ли это данными с открытым исходным кодом или нет.

С другой стороны, это расширенный вариант интеллектуального анализа данных, требующий множества других процессов принятия решений, таких как очистка данных, преобразование, интеграция и т. д. В этом отношении обработанные данные важны для точной отчетности и анализа бизнес-аналитики.

Зачем тебе это?

Знаете ли вы, что профессионалы тратят почти 73% своего времени обрабатывают данные? Это означает, что это незаменимый аспект обработки данных. Он помогает бизнес-пользователям принимать конкретные и своевременные решения путем очистки и структурирования необработанных данных в требуемом формате. Обработка данных становится обычной практикой среди ведущих организаций, поскольку данные становятся все более неструктурированными и разнообразными.

Тщательная обработка данных гарантирует, что качественные данные будут введены в аналитику или последующие процессы для консолидации и совместной работы. Крайне важно оптимизировать путь от данных к аналитической информации и поддерживать правильное принятие решений.

Обработку данных можно организовать в последовательную и повторяемую процедуру, используя инструменты интеграции данных с возможностями автоматизации, которые очищают и преобразуют источники данных в повторно используемый формат в соответствии с конечными требованиями. После возврата данных в стандартный формат вы можете выполнить важную аналитику между наборами данных. Более того, обработка данных с помощью Python является типичной, поскольку Python использует разные методы для обработки данных, хранящихся в разных наборах данных.

Получите руководство по эффективному управлению качеством данных

Скачать бесплатную электронную книгу

Действия по обработке данных

Как и большинство процессов анализа данных, это итеративный процесс, в котором вы должны периодически выполнять пять шагов, чтобы получить желаемые результаты. Эти пять шагов заключаются в следующем:

· Понимание данных

Первым шагом является глубокое понимание данных. Прежде чем применять процедуры по их очистке, вы должны иметь четкое представление о том, о чем данные. Это поможет вам найти лучший подход для продуктивных аналитических исследований. Например, если у вас есть набор данных о клиентах и ​​вы узнали, что большинство ваших клиентов из одной части страны, вы должны иметь это в виду, прежде чем двигаться дальше.

· Структурирование

В большинстве случаев у вас будут необработанные данные в неорганизованном виде. В этом не будет никакой структуры. На втором этапе вам необходимо реструктурировать тип данных для облегчения доступа, что может означать разделение одного столбца или строки на два или наоборот – все, что необходимо для лучшего анализа.

· Очищение

Почти каждый набор данных содержит выбросы, которые могут исказить результаты анализа. Для достижения оптимальных результатов вам придется очистить данные. На третьем этапе вам необходимо cтщательно обработать данные для превосходного анализа. Вам придется изменить нулевые значения, удалить дубликаты и специальные символы, а также стандартизировать форматирование, чтобы улучшить согласованность данных. Например, вы можете заменить множество различных способов записи штата (таких как CA, Cal и Calif) одним стандартным форматом.

· Обогащение

После третьего шага вы должны обогатить свои данные, что означает подведение итогов того, что содержится в наборе данных, и выработку стратегии по его улучшению. Например, компания по страхованию автомобилей может захотеть узнать уровень преступности в районах, где проживают ее пользователи, чтобы лучше оценить риск.

· Проверка

Правила валидации обозначают некоторые повторяющиеся шаги программирования, которые используются для проверки надежности, качества и безопасности имеющихся у вас данных. Например, вам нужно будет определить, являются ли поля в наборе данных точными, путем перекрестной проверки данных или наблюдения за тем, нормально ли распределяются атрибуты.

Источник изображения: i2tutorials

Общие случаи использования

Два наиболее распространенных варианта использования включают в себя:

Обнаружение мошенничества

Используя инструмент обработки данных, бизнес может выполнять следующее:

• Выявляйте корпоративное мошенничество, выявляя необычное поведение путем изучения сложной информации, такой как многосторонние и многоуровневые электронные письма или веб-чаты.
• Поддерживайте безопасность данных, позволяя нетехническим операторам быстро проверять и обрабатывать данные, чтобы успевать решать миллиарды ежедневных задач по обеспечению безопасности.
• Обеспечьте точные и воспроизводимые результаты моделирования за счет стандартизации и количественной оценки структурированных и неструктурированных наборов данных.
• Повысьте соответствие требованиям, гарантируя, что ваш бизнес соответствует отраслевым и государственным стандартам, следуя протоколам безопасности во время интеграции.

Анализ поведения клиентов

Инструмент сбора данных может помочь вашим бизнес-процессам быстро получить точную информацию посредством анализа поведения клиентов. Это дает возможность маркетинговой команде брать бизнес-решения в свои руки и извлекать из них максимальную пользу. Вы можете использовать инструменты обработки данных, чтобы:

• Сократить время, затрачиваемое на подготовку данных к анализу
• Быстро понять ценность ваших данных для бизнеса
• Позвольте вашей аналитической команде напрямую использовать данные о поведении клиентов.
• Предоставьте ученым, работающим с данными, возможность определять тенденции данных с помощью обнаружения данных и визуального профилирования.

Ускорьте интеграцию данных с помощью автоматизированного инструмента ETL

Посмотреть демо

Очистите свои данные с помощью автоматизированного инструмента обработки данных

Обработка данных является важной частью процесса для бизнеса, который хочет использовать лучшие и ориентированные на результат средства бизнес-аналитики и аналитики. Вы можете использовать автоматизированные инструменты для обработки данных, такие как Astera Centerprise. Программное обеспечение извлекает данные, преобразует, очищает и структурирует их в необходимый для бизнеса формат, который можно использовать для аналитики и бизнес-аналитики. Обработанные данные дают точные результаты, которые помогают компаниям вырабатывать соответствующую стратегию.

Попытка Astera Centerprise из первых рук и посмотрите, как это может помочь вам упростить обработку данных.