Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Что такое обработка данных и почему это важно? Полное руководство
- Что такое обработка данных?
- Почему обработка данных важна?
- Различные этапы обработки данных
- Преимущества обработки данных
- Чем обработка данных отличается от ETL?
- Проблемы обработки данных
- Потребность в автоматизации
- Astera ReportMiner — Ваш первый шаг к обработке данных
Что такое обработка данных?
Обработка данных — это процесс подготовки необработанных данных для отчетности и анализа. Он включает в себя все этапы, предшествующие анализу, включая структурирование данных, очистку, обогащение и проверку. Этот процесс также включает в себя преобразование данных, например, нормализацию наборов данных для создания сопоставлений «один ко многим». Это также известно как обработка данных.
Почему обработка данных важна?
Бизнес со временем развивается, как и проблемы управления данными. Обработка данных играет решающую роль в решении этих проблем, делая необработанные данные пригодными для BI. Есть несколько причин, почему это стало обычной практикой среди современных предприятий.
Во-первых, предприятия получают данные из разных источников и систем. Может быть сложно собрать воедино все данные, содержащиеся в этих разрозненных источниках. Обработка данных помогает разрушить эти разрозненные данные и позволяет организациям собирать данные в централизованное хранилище и понимать бизнес-контекст информации.
В процессе обработки данных данные очищаются, преобразуются и проверяются для обеспечения максимальной точности, актуальности и качества. В результате данные являются точными, актуальными и актуальными и показывают полную картину лицам, принимающим решения.
Различные этапы обработки данных
Обнаружение данных
Все начинается с определенной цели, и процесс анализа данных не является исключением. Обнаружение данных — это первый этап обработки данных, на котором аналитики данных определяют цель данных и способы ее достижения с помощью анализа данных. Цель состоит в том, чтобы определить потенциальное использование и требования к данным.
На этапе открытия основное внимание уделяется бизнес-требованиям, связанным с данными, а не техническим спецификациям. Например, аналитики данных сосредотачиваются на том, какие ключевые показатели эффективности или показатели будут полезны для улучшения цикла продаж, а не на том, как получить соответствующие цифры для аналитики.
Структурирование данных
После того как требования определены и изложены, следующим этапом является структурирование необработанных данных, чтобы сделать их машиночитаемыми. Структурированные данные имеют четко определенную схему и согласованное расположение. Представьте себе данные, аккуратно организованные в строки и столбцы, доступные в электронных таблицах и реляционных базах данных.
Этот процесс включает в себя тщательное извлечение данных из различных источников, в том числе структурированные и неструктурированные деловые документы. Собранные наборы данных организованы в отформатированный репозиторий, поэтому они машиночитаемы и ими можно манипулировать на последующих этапах.
Очистка данных
Как только данные будут организованы в стандартизированный формат, следующим шагом будет очистка данных. На этом этапе решается ряд проблем с качеством данных: от пропущенных значений до дублирующихся наборов данных. Этот процесс включает в себя обнаружение и исправление этих ошибочных данных во избежание пробелов в информации.
Очистка данных закладывает основу для точного и эффективного анализа данных. Несколько преобразований, таких как «Удалить», «Заменить», «Найти и заменить» и т. д., применяются для устранения избыточного текста и нулевых значений, а также для выявления отсутствующих полей, неуместных записей и ошибок ввода, которые могут исказить анализ.
Обогащение данных
Структурированные и очищенные данные теперь готовы к обогащению. Это процесс, который включает в себя добавление одного или нескольких наборов данных из разных источников для создания целостного представления информации. В результате данные становятся более полезными для отчетности и аналитики.
Обычно это предполагает агрегирование нескольких источников данных. Например, если в системе обнаружен идентификатор заказа, пользователь может сопоставить этот идентификатор заказа с другой базой данных, чтобы получить дополнительную информацию, такую как имя учетной записи, баланс счета, историю покупок, кредитный лимит и т. д. Эти дополнительные данные «обогащают» исходный идентификатор с большим контекстом.
проверка достоверности данных
Проверка точности, полноты и надежности данных является обязательным условием процесса обработки данных. Всегда существует риск неточностей данных в процессе преобразования и обогащения данных; следовательно, необходима окончательная проверка для подтверждения точности и надежности выходной информации.
Валидация данных отличается от очистки данных тем, что отклоняет любые данные, которые не соответствуют заранее определенным правилам или ограничениям. также проверяет правильность и значимость информации.
Существуют различные типы проверок; Вот некоторые примеры:
- Проверка согласованности: дата счета-фактуры может быть ограничена датой, предшествующей дате заказа.
- Проверка типа данных: поле даты и месяца может содержать только целые числа от 1 до 31 и от 1 до 12 соответственно.
- Проверка диапазона и ограничений: поле пароля должно состоять как минимум из восьми символов, включая прописные буквы, строчные буквы и цифры.
Преимущества обработки данных
Решения для автоматизации данных используются предприятиями для беспрепятственного выполнения действий по обработке данных, т. е. очистки и преобразования исходных данных в стандартизированную информацию для анализа перекрестных наборов данных. Существует множество преимуществ обработки данных. Это помогает бизнесу:
- устранить разрозненность данных и интегрировать различные источники (например, реляционные базы данных, веб-серверы и т. д.).
- повысить удобство использования данных за счет преобразования необработанных данных в совместимую машиночитаемую информацию для бизнес-систем.
- обрабатывать большие объемы данных, чтобы получить ценную информацию для бизнес-аналитики.
- обеспечить высокое качество данных для принятия стратегических решений с большей уверенностью.
Чем обработка данных отличается от ETL?
В то время как ETL имеет дело со структурированными или полуструктурированными реляционными наборами данных, обработка данных включает преобразование сложных наборов данных, включая неструктурированные данные, которые не имеют заранее определенной схемы. В отличие от варианта использования отчетов ETL, основной целью обработки данных является исследовательский анализ, т. е. новые способы рассмотрения данных для повышения ценности и получения бизнес-идеи.
Проблемы обработки данных
Обмен данными создает различные препятствия для организаций. Во-первых, данные поступают из нескольких источников и должны передаваться в разные пункты назначения, поэтому крайне важно иметь решение, имеющее как можно больше соединителей.
Кроме того, использование библиотек с открытым исходным кодом - например, Панды — может быть трудоемким занятием. Аналитикам данных необходимо большое количество заранее запрограммированных преобразований для эффективного выполнения повседневных операций по обработке данных.
Современные аналитики данных отдают приоритет решениям по извлечению и управлению данными без кода, поскольку они позволяют им максимизировать производительность и более эффективно управлять этапами обработки данных.
Управление большими объемами данных также является большой проблемой, поскольку время обработки данных коррелирует с их размером. Извлечение данных из неструктурированных документов часто отнимает много времени и затрудняет процесс обработки данных.
Потребность в автоматизации
Ученые, работающие с данными, тратят значительную часть своего времени на обработку данных. Анаконда опрос предполагает, что только загрузка и очистка данных занимают примерно 45 процентов их времени. Современные предприятия понимают, что половину времени их ресурсы тратят на утомительную работу по подготовке данных. (работа дворника данныхкак некоторые могут сказать) и искать способы автоматизации процесса обработки данных.
Автоматизированные решения позволяют предприятиям устранять узкие места в управлении данными, поэтому вместо того, чтобы тратить время на обработку данных, аналитики данных могут тратить больше времени на использование уточненной информации для отчетности и аналитики. Современные решения для управления данными минимизируют временной разрыв между необработанными данными и аналитикой и облегчают принятие решений на основе данных.
Astera ReportMiner — Ваш первый шаг к обработке данных
Astera ReportMiner — это решение для извлечения данных корпоративного уровня, которое может автоматизировать и оптимизировать ваши действия по обработке данных. Автоматизированная платформа без кода предназначена для мгновенного преобразования больших объемов неструктурированных данных в полезную информацию. В результате вы можете начать свою аналитическую инициативу и обеспечить принятие решений на основе данных.
. Astera ReportMinerВы можете:
- Извлекайте данные из различных неструктурированных источников, таких как COBOL PDF, PRN, TXT, XLS и других.
- Создавайте модели отчетов для извлечения данных из неструктурированных документов в любом масштабе для дальнейшей обработки.
- Создавайте шаблоны многократного использования, которые можно использовать для сбора данных из файлов со схожим макетом и структурой.
- Настройте собственные правила проверки данных, чтобы гарантировать, что анализируемые данные соответствуют желаемому формату и бизнес-требованиям.
- Используйте обширную библиотеку встроенных соединителей для транспортировки подготовленных данных в пункт назначения по вашему выбору.
Вы заинтересованы в автоматизации процессов извлечения данных, чтобы ускорить обработку данных? Скачать бесплатная 14-дневная пробная версия нашего решения для автоматического извлечения данных. Если вы предпочитаете поговорить с представителем, позвоните +1 888-77-ASTERA прямо сейчас
