什么是数据修改以及为什么它很重要？ 完整指南

什么是数据修改？

数据修改是准备用于报告和分析的原始数据的过程。 它包含了分析之前的所有阶段，包括数据结构化、清理、丰富和验证。 该过程还涉及数据转换，例如标准化数据集以创建一对多映射。 它也称为数据整理。

为什么数据修改很重要？

企业会随着时间而发展， 数据管理挑战。数据处理在应对这些挑战中发挥着至关重要的作用，使原始数据可用于 BI。有几个原因使数据处理成为现代企业的普遍做法。

首先，企业从不同的来源和系统接收数据。很难将这些不同来源中包含的所有数据整合在一起。数据整合有助于打破这些 数据孤岛 并使组织能够将数据收集到集中存储库中并了解信息的业务背景。

在数据处理过程中，数据被清理、转换和验证，以最大限度地提高准确性、相关性和质量。 因此，数据是准确的、最新的、相关的，并向决策者展示了完整的情况。

数据修改的不同阶段

数据发现

一切都始于明确的目标，数据分析之旅也不例外。 数据发现 是数据整理的第一阶段，数据分析师定义数据的用途以及如何通过以下方式实现它 数据分析.目标是确定数据的潜在用途和需求。

在发现阶段，重点更多地关注与数据相关的业务需求，而不是技术规范。 例如，数据分析师关注哪些关键绩效指标或指标将有助于改善销售周期，而不是如何获取相关数据进行分析。

数据结构化

一旦确定并概述了需求，下一阶段就是构建原始数据以使其可供机器读取。 结构化数据具有明确定义的架构并遵循一致的布局。 想想电子表格和关系数据库中可用的行和列整齐组织的数据。

该过程涉及从各种来源仔细提取数据，包括 结构化和非结构化 商业文件。 捕获的数据集被组织到格式化的存储库中，因此它们是机器可读的并且可以在后续阶段中进行操作。

数据清理

一旦数据被组织成标准化格式，下一步就是 数据清理.这一阶段解决了一系列 数据质量 问题，从缺失值到重复数据集。该过程涉及检测和纠正这些错误数据，以避免信息缺口。

数据清洗为准确、高效的数据分析奠定了基础。 应用多种转换（例如删除、替换、查找和替换等）来消除冗余文本和空值，并识别可能扭曲分析的缺失字段、错位条目和键入错误。

数据丰富

结构化和清理后的数据现在已准备好进行丰富。 这是一个涉及附加来自不同来源的一个或多个数据集以生成信息的整体视图的过程。 因此，数据对于报告和分析变得更加有用。

它通常涉及聚合多个数据源。 例如，如果在系统中找到订单 ID，用户可以将该订单 ID 与不同的数据库进行匹配，以获得更多详细信息，例如帐户名称、帐户余额、购买历史记录、信用额度等。这些附加数据“丰富”了具有更多上下文的原始 ID。

数据验证

验证数据的准确性、完整性和可靠性对于数据处理过程至关重要。 在数据转换和丰富过程中始终存在数据不准确的风险； 因此，有必要进行最终检查以验证输出信息的准确性和可靠性。

数据验证 与数据清理不同的是，它会拒绝任何不符合预定义规则或约束的数据。 还检查信息的正确性和意义。

有不同类型的验证检查； 这里有些例子：

• 一致性检查： 发票日期可以限制在其订单日期之前。
• 数据类型验证：日期和月份字段只能分别包含 1 到 31 和 1 到 12 之间的整数。
• 范围和约束验证： 密码字段必须包含至少八个字符，包括大写字母、小写字母和数字。

数据修改的好处

企业使用自动化数据解决方案来无缝执行数据整理活动，即清理源数据并将其转换为标准化信息以进行跨数据集分析。 数据修改有很多好处。 它可以帮助企业：

• 消除数据孤岛并集成各种来源（如关系数据库、Web 服务器等）。
• 通过将原始数据转换为业务系统兼容的机器可读信息来提高数据可用性。
• 处理大量数据以获得有价值的见解 商业分析.
• 确保高数据质量，以便更有信心地做出战略决策。

数据修改变得容易 Astera

查看演示

数据整理与 ETL 有何不同？

而 ETL 数据整理处理结构化或半结构化关系数据集，而数据整理涉及转换复杂数据集，包括没有预定义架构的非结构化数据。与 ETL 的报告用例相比，数据整理的主要目标是探索性分析，即以新的方式查看数据以增加价值并产生业务洞察。

数据修改的挑战

数据修改给组织带来了各种障碍。 对于初学者来说，数据来自多个源，并且必须输入到不同的目的地，因此拥有一个具有尽可能多的连接器的解决方案至关重要。

此外，使用开源库 - 例如，熊猫—— 可能是一项耗时的活动。 数据分析师需要大量预编程的转换来有效地处理日常数据处理活动。

现代数据分析师优先考虑 无代码数据提取和管理解决方案 因为它们使他们能够最大限度地提高生产力并更无缝地管理数据整理阶段。

管理大量数据也是一个巨大的挑战，因为数据处理时间与数据大小相关。 从非结构化文档中提取数据 通常会耗费大量时间，并且会造成瓶颈 数据争吵 的过程。

自动化的需求

数据科学家花费大量时间来处理数据。 蟒蛇调查 表明仅数据加载和清理就花费了大约 45% 的时间。 现代企业意识到他们的资源一半的时间用于繁琐的数据准备工作 (数据管理员工作，正如有些人可能会说的那样） 并寻找自动化数据处理过程的方法。

自动化解决方案使企业能够解决数据管理瓶颈，因此数据分析师可以将更多时间花在使用精炼信息进行报告和分析上，而不是将时间花在数据整理上。 现代数据管理解决方案最大限度地缩短了原始数据和分析之间的时间间隔，并促进数据驱动的决策。

Astera — 数据修改的第一步

Astera ReportMiner 是一种企业级数据提取解决方案，可以自动化和简化您的数据处理活动。 这个自动化、无代码的平台旨在立即将大量非结构化数据转换为可操作的见解。 因此，您可以启动分析计划并实现数据驱动的决策。

通过 Astera，您可以：

• 从各种非结构化来源（例如 COBOL PDF、PRN、TXT、XLS 等）提取数据。
• 创建报告模型以从非结构化文档中大规模提取数据以进行进一步处理。
• 设计可重复使用的模板，可用于从具有相似布局和结构的文件中捕获数据。
• 设置自定义数据验证规则，以确保解析的数据满足所需的格式和业务要求。
• 使用 100 多个内置连接器的广泛库将准备好的数据传输到您选择的目的地。

您是否对自动化数据提取过程以加速数据处理感兴趣？ 下载 免费试用我们的自动数据提取解决方案 14 天。如果您希望 与代表交谈，致电 +1 888-77-ASTERA ！