Es gibt Terabytes und Petabytes an Daten in diesem Internetzeitalter, mit exponentiellem Wachstum. Aber wie verbrauchen wir diese Daten und übersetzen sie in hilfreiche Informationen, um die Serviceverfügbarkeit zu verbessern?
Valide, neuartige und verständliche Daten sind alles, was Unternehmen für ihre Wissensentdeckungsmodelle benötigen.
Aus diesem Grund wenden Unternehmen Analysen auf viele verschiedene Arten an, um hochwertige Daten aufzudecken.
Aber wo fängt alles an? Die Antwort ist Datengerangel.
Lassen Sie uns loslegen!
Was ist Data Wrangling?
Data Wrangling ist der Vorgang der Bereinigung, Strukturierung und Umwandlung von Rohdaten in Formate, die Datenanalyseprozesse vereinfachen. Data Wrangling beinhaltet oft die Arbeit mit unordentlichen und komplexen Datensätzen, die nicht für Datenpipelineprozesse bereit sind. Data Wrangling versetzt Rohdaten in einen verfeinerten Zustand oder verfeinerte Daten in einen optimierten Zustand und produktionsbereites Niveau.
Zu den bekannten Aufgaben beim Data Wrangling gehören:
- Zusammenführen mehrerer Datensätze zu einem großen Datensatz zur Analyse.
- Untersuchen von fehlenden/lücken in Daten.
- Entfernen von Ausreißern oder Anomalien in Datensätzen.
- Standardisieren von Eingaben.
Die großen Datenspeicher, die an Data-Wrangling-Prozessen beteiligt sind, gehen in der Regel über die manuelle Abstimmung hinaus und erfordern automatisierte Datenaufbereitungsmethoden, um genauere und qualitativ hochwertigere Daten zu erzeugen.
Ziele des Data Wrangling
Neben der Aufbereitung von Daten für die Analyse als übergeordnetes Ziel sind weitere Ziele:
- Erstellen Sie valide und neuartige Daten aus unübersichtlichen Daten, um die Entscheidungsfindung in Unternehmen voranzutreiben.
- Standardisierung von Rohdaten in Formate, die Big-Data-Systeme aufnehmen können.
- Reduzierung des Zeitaufwands von Datenanalysten bei der Erstellung von Datenmodellen durch geordnete Darstellung von Daten.
- Schaffung von Konsistenz, Vollständigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit für jeden Datensatz, der in einem Data Warehouse verwendet oder gespeichert wird.
Gängige Ansätze für Data Wrangling
Discovering
Bevor Dateningenieure mit Datenvorbereitungsaufgaben beginnen, müssen sie verstehen, wie sie gespeichert werden, wie groß, welche Datensätze aufbewahrt werden, die Codierungsformate und andere Attribute, die einen Datensatz beschreiben.
Strukturierung
Dieser Prozess beinhaltet das Organisieren von Daten, um leicht verwendbare Formate zu erhalten. Rohdatensätze müssen möglicherweise in Bezug auf das Erscheinungsbild der Spalten, die Anzahl der Zeilen und die Optimierung anderer Datenattribute strukturiert werden, um die Analyse zu vereinfachen.
Reinigung
Strukturierte Datensätze müssen von inhärenten Fehlern und allem, was die Daten verzerren kann, beseitigt werden. Das Bereinigen beinhaltet also das Entfernen mehrerer Zelleneinträge mit ähnlichen Daten, das Löschen leerer Zellen und Ausreißerdaten, das Standardisieren von Eingaben, das Umbenennen verwirrender Attribute und mehr.
Bereicherung
Nachdem die Daten die Strukturierungs- und Bereinigungsphasen durchlaufen haben, ist es notwendig, den Datennutzen zu bewerten und mit Werten aus anderen Datensätzen zu ergänzen, die für die gewünschte Datenqualität fehlen.
Validierung
Der Validierungsprozess umfasst iterative Programmieraspekte, die Aufschluss über Datenqualität, Konsistenz, Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit geben. Die Validierungsphase stellt sicher, dass alle Transformationsaufgaben erfüllt werden, und kennzeichnet Datasets als bereit für Analyse- und Modellierungsphasen.
Präsentieren
Nachdem alle Phasen bestanden sind, werden die Wrangle-codierten Datensätze innerhalb einer Organisation zur Analyse präsentiert/freigegeben. Auch die Dokumentation der Vorbereitungsschritte und die während des Wrangling-Prozesses generierten Metadaten werden in dieser Phase geteilt.
Talend
Talend ist eine einheitliche Datenverwaltungsplattform, die in 3 Datenstrukturen eingebettet ist, um zuverlässige und fehlerfreie Daten bereitzustellen. Talend präsentiert Datenintegration, Anwendung und Integration sowie Datenintegrität und Governance. Das Data Wrangling in Talend erfolgt über ein browserbasiertes Point-and-Click-Tool, das Batch-, Massen- und Live-Datenaufbereitungen ermöglicht – Datenprofilerstellung, Bereinigung und Dokumentation.
Talend Data Fabric verarbeitet jede Phase des Datenlebenszyklus und wägt Datenverfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Sicherheitdienstund Integrität aller Geschäftsdaten.
Haben Sie sich jemals Sorgen um Ihre vielfältigen Datenquellen gemacht? Der einheitliche Ansatz von Talend bietet eine schnelle Datenintegration aus all Ihren Datenquellen (Datenbanken, Cloud-Speicher, und API-Endpunkte) – ermöglicht die Transformation und Zuordnung aller Daten mit nahtlosen Qualitätsprüfungen.
Die Datenintegration in Talend wird durch Self-Service-Tools wie Konnektoren ermöglicht, die es Entwicklern ermöglichen, Daten aus beliebigen Quellen automatisch aufzunehmen und die Daten angemessen zu kategorisieren.
Funktionen von Talend
Universelle Datenintegration
Talend ermöglicht es Unternehmen, jeden Datentyp aus verschiedenen Datenquellen zu verarbeiten – Cloud- oder On-Prem-Umgebungen.
Flexibel
Talend geht beim Aufbau von Datenpipelines aus Ihren integrierten Daten über den Anbieter oder die Plattform hinaus. Sobald Sie aus Ihren aufgenommenen Daten Datenpipelines erstellen, können Sie die Pipelines mit Talend überall ausführen.
Datenqualität
Mit Machine-Learning-Funktionen wie Datendeduplizierung, -validierung und -standardisierung bereinigt Talend aufgenommene Daten automatisch.
Unterstützung für Anwendungs- und API-Integrationen
Nachdem aus Ihren Daten durch die Self-Service-Tools von Talend eine Bedeutung gewonnen wurde, können Sie Ihre Daten über benutzerfreundliche APIs teilen. Talend API-Endpunkte können Ihre Datenbestände SaaS zugänglich machen, JSON, AVRO und B2B-Plattformen durch fortschrittliche Datenmapping- und Transformationstools.
R
R ist ein gut entwickeltes und effektives Programmiersprache um explorative Datenanalysen für wissenschaftliche und geschäftliche Anwendungen in Angriff zu nehmen.
Als kostenlose Software für statistische Berechnungen und Grafiken entwickelt, ist R sowohl eine Sprache als auch eine Umgebung für Data Wrangling, Modellierung und Visualisierung. Die R-Umgebung bietet eine Reihe von Softwarepaketen, während die R-Sprache eine Reihe von statistischen, Clustering-, Klassifizierungs-, Analyse- und grafischen Techniken integriert, die bei der Manipulation von Daten helfen.
Merkmale von R
Reichhaltiges Paket an Paketen
Datentechniker haben mehr als 10,000 standardisierte Pakete und Erweiterungen zur Auswahl aus dem Comprehensive R Archive Network (CRAN). Dies vereinfacht das Wrangling und die Datenanalyse.
Extrem stark
Mit verfügbaren verteilten Computing-Paketen kann R innerhalb von Sekunden komplexe und einfache Manipulationen (mathematisch und statistisch) an Datenobjekten und Datensätzen durchführen.
Plattformübergreifender Support
R ist plattformunabhängig und kann auf vielen Betriebssystemen ausgeführt werden. Es ist auch mit anderen Programmiersprachen kompatibel, die bei der Manipulation rechenintensiver Aufgaben helfen.
Trifacta
Trifacta ist eine interaktive Cloud-Umgebung für die Profilerstellung von Daten, die gegen Machine-Learning- und Analysemodelle ausgeführt werden. Dieses Data-Engineering-Tool zielt darauf ab, verständliche Daten zu erstellen, unabhängig davon, wie unordentlich oder komplex die Datensätze sind. Benutzer können doppelte Einträge entfernen und leere Zellen in Datensätzen durch Deduplizierung und lineare Transformationstransformationen füllen.
Dieses Data-Wrangling-Tool hat ein Auge für Ausreißer und ungültige Daten in jedem Datensatz. Mit nur einem Klick und Ziehen werden vorhandene Daten eingestuft und intelligent transformiert, wobei Vorschläge auf maschinellem Lernen basieren, um die Datenaufbereitung zu beschleunigen.
Data Wranging in Trifacta erfolgt durch überzeugende visuelle Profile, die sowohl nicht-technisches als auch technisches Personal aufnehmen können. Mit den visualisierten und intelligenten Transformationen ist Trifacta stolz auf sein Design für die Benutzer.
Unabhängig davon, ob Sie Daten aus Data Marts, Data Warehouses oder Data Lakes aufnehmen, werden Benutzer von der Komplexität der Datenaufbereitung abgeschirmt.
Merkmale von Trifacta
Nahtlose Cloud-Integrationen
Unterstützt die Vorbereitung von Workloads in jeder Cloud- oder Hybridumgebung, damit Entwickler Datensätze für das Wrangling aufnehmen können, egal wo sie leben.
Mehrere Datenstandardisierungsmethoden
Trifacta Wrangler verfügt über mehrere Mechanismen, um Muster in Daten zu erkennen und die Ausgaben zu standardisieren. Dateningenieure können die Standardisierung nach Muster, Funktion oder Mix-and-Match wählen.
Einfacher Arbeitsablauf
Trifacta organisiert die Datenaufbereitung in Form von Flows. Ein Flow enthält ein oder mehrere Datasets sowie die zugehörigen Rezepte (definierte Schritte, die Daten transformieren).
Ein Flow reduziert daher die Zeit, die Entwickler beim Importieren, Wrangling, Profiling und Exportieren von Daten aufwenden.
OpenRefine
ÖffnenVerfeinern ist ein ausgereiftes Open-Source-Tool für die Arbeit mit unordentlichen Daten. Als Datenbereinigungstool untersucht OpenRefine Datensätze in Sekundenschnelle und wendet dabei komplexe Zelltransformationen an, um gewünschte Datenformate zu präsentieren.
OpenRefine nähert sich dem Data Wrangling durch Filter und Partitionen auf Datasets mit regulären Ausdrücken. Mit der integrierten General Refine Expression Language können Dateningenieure Daten mithilfe von Facetten, Filtern und Sortiertechniken lernen und anzeigen, bevor sie erweiterte Datenoperationen für Entitätsextraktionen ausführen.
OpenRefine ermöglicht es Benutzern, an Daten als Projekte zu arbeiten, in denen Datensätze aus mehreren Computerdateien, Web-URLs und Datenbanken in solche Projekte gezogen werden können, wobei die Möglichkeit besteht, lokal auf den Computern der Benutzer ausgeführt zu werden.
Mithilfe von Ausdrücken können Entwickler die Datenbereinigung und -transformation auf Aufgaben wie das Teilen/Verknüpfen mehrwertiger Zellen, das Anpassen von Facetten und das Abrufen von Daten in Spalten mithilfe externer URLs erweitern.
Funktionen von OpenRefine
Plattformübergreifendes Tool
OpenRefine wurde entwickelt, um mit Windows, Mac und Linux Betriebssysteme durch herunterladbare Installations-Setups.
Umfangreiches API-Set
Funktionen OpenRefine-API, Datenerweiterungs-API, Abgleichs-API und andere APIs, die die Interaktion von Benutzern mit Daten unterstützen.
Datameer
Datameer ist ein SaaS Datentransformationstool, das entwickelt wurde, um das Datensammeln und die Integration durch Software-Engineering-Prozesse zu vereinfachen. Datameer ermöglicht die Extraktion, Transformation und das Laden von Datasets in Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake.
Dieses Data-Wrangling-Tool funktioniert gut mit Standard-Dataset-Formaten wie CSV und JSON, sodass Ingenieure Daten in verschiedenen Formaten zur Aggregation importieren können.
Datameer bietet eine katalogähnliche Datendokumentation, detaillierte Datenprofilerstellung und Erkennung, um alle Anforderungen an die Datentransformation zu erfüllen. Das Tool führt ein tiefes visuelles Datenprofil, mit dem Benutzer ungültige, fehlende oder abweichende Felder und Werte sowie die Gesamtform der Daten verfolgen können.
Datameer läuft auf einem skalierbaren Data Warehouse und transformiert Daten für aussagekräftige Analysen durch effiziente Datenstapel und Excel-ähnliche Funktionen.
Datameer bietet eine Hybrid-, Code- und No-Code-Benutzeroberfläche für breite Datenanalyseteams, die problemlos komplexe ETL-Pipelines erstellen können.
Funktionen von Datameer
Umgebungen mit mehreren Benutzern
Bietet Umgebungen für die Datentransformation mit mehreren Personen – Low Code, Code und Hybrid, um technisch versierte und nicht technisch versierte Personen zu unterstützen.
Gemeinsame Arbeitsbereiche
Datameer ermöglicht Teams die Wiederverwendung und Zusammenarbeit an Modellen, um Projekte zu beschleunigen.
Umfangreiche Datendokumentation
Datameer unterstützt sowohl system- als auch benutzergenerierte Datendokumentation durch Metadaten und Beschreibungen im Wiki-Stil, Tags und Kommentare.
Schlussworte
Datenanalyse ist ein komplexer Prozess, der eine angemessene Organisation der Daten erfordert, um aussagekräftige Schlussfolgerungen ziehen und Vorhersagen treffen zu können. Data Wrangling-Tools helfen Ihnen, große Mengen an Rohdaten zu formatieren, um erweiterte Analysen durchzuführen. Wählen Sie das beste Tool, das Ihren Anforderungen entspricht und werden Sie Analytics-Profi!
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