Existen terabytes y petabytes de datos en esta era de Internet, con un crecimiento exponencial de los mismos. Pero, ¿cómo consumimos estos datos y los traducimos en información útil para mejorar la disponibilidad del servicio?
Los datos válidos, novedosos y comprensibles son todo lo que las empresas necesitan para sus modelos de descubrimiento de conocimientos.
Por esta razón, las empresas están aplicando la analítica de muchas formas diferentes para descubrir datos de calidad.
Pero, ¿por dónde empieza todo? La respuesta es la disputa de datos.
¡Vamos a empezar!
¿Qué es la manipulación de datos?
La manipulación de datos es el acto de limpiar, estructurar y transformar datos sin procesar en formatos que simplifican los procesos de análisis de datos. La manipulación de datos a menudo implica trabajar con conjuntos de datos complejos y desordenados que no están listos para los procesos de canalización de datos. La manipulación de datos mueve los datos sin procesar a un estado refinado o los datos refinados a un estado optimizado y al nivel de producción.
Algunas de las tareas conocidas en la gestión de datos incluyen:
- Fusionar varios conjuntos de datos en un gran conjunto de datos para su análisis.
- Examinar los datos faltantes / vacíos.
- Eliminar valores atípicos o anomalías en conjuntos de datos.
- Estandarización de insumos.
Los grandes almacenes de datos involucrados en los procesos de manipulación de datos generalmente están más allá del ajuste manual, lo que requiere métodos de preparación de datos automatizados para producir datos más precisos y de calidad.
Objetivos de la manipulación de datos
Además de preparar datos para el análisis como el objetivo principal, otros objetivos incluyen:
- Crear datos válidos y novedosos a partir de datos desordenados para impulsar la toma de decisiones en las empresas.
- Estandarización de datos sin procesar en formatos que los sistemas de Big Data puedan ingerir.
- Reducir el tiempo que dedican los analistas de datos al crear modelos de datos mediante la presentación de datos ordenados.
- Creando consistencia, integridad, usabilidad y seguridad para cualquier conjunto de datos consumido o almacenado en un almacén de datos.
Enfoques comunes para la manipulación de datos
Descubrir
Antes de que los ingenieros de datos comiencen las tareas de preparación de datos, deben comprender cómo se almacenan, el tamaño, los registros que se guardan, los formatos de codificación y otros atributos que describen cualquier conjunto de datos.
Estructuración
Este proceso implica organizar los datos para tomar formatos fácilmente utilizables. Los conjuntos de datos sin procesar pueden necesitar estructurar cómo aparecen las columnas, el número de filas y ajustar otros atributos de datos para simplificar el análisis.
Limpieza
Los conjuntos de datos estructurados deben eliminarse de los errores inherentes y cualquier cosa que pueda sesgar los datos que contienen. Por lo tanto, la limpieza implica eliminar múltiples entradas de celda con datos similares, eliminar celdas vacías y datos atípicos, estandarizar entradas, cambiar el nombre de atributos confusos y más.
Enriquecedor
Una vez que los datos han pasado las etapas de estructuración y limpieza, es necesario evaluar la utilidad de los datos y aumentarla con valores de otros conjuntos de datos que faltan para dar la calidad de datos deseada.
Validación
El proceso de validación implica aspectos de programación iterativos que arrojan luz sobre la calidad, consistencia, usabilidad y seguridad de los datos. La fase de validación garantiza que se logren todas las tareas de transformación y marca los conjuntos de datos como listos para las fases de análisis y modelado.
presentaciones
Una vez que se pasan todas las etapas, los conjuntos de datos discutidos se presentan / comparten dentro de una organización para análisis. En esta etapa también se comparte la documentación de los pasos de preparación y los metadatos generados a lo largo del proceso de discusión.
Talend
Talend es una plataforma de gestión de datos unificada envuelta en 3 tejidos de datos para proporcionar datos fiables y saludables. Talend presenta Integración, Aplicación e Integración de Datos e Integridad y Gobernanza de Datos. La gestión de datos en Talend se realiza a través de una herramienta de apuntar y hacer clic basada en navegador que permite la preparación de datos por lotes, masivos y en vivo: creación de perfiles de datos, limpieza y documentación.
El tejido de datos de Talend maneja todas las etapas del ciclo de vida de los datos, equilibrando cuidadosamente la disponibilidad, la usabilidad, seguridade integridad de todos los datos comerciales.
¿Alguna vez se preocupó por sus diversas fuentes de datos? El enfoque unificado de Talend proporciona una rápida integración de datos de todas sus fuentes de datos (bases de datos, almacenamientos en la nubey puntos finales de API), lo que permite la transformación y el mapeo de todos los datos con controles de calidad perfectos.
La integración de datos en Talend se habilita a través de herramientas de autoservicio, como conectores, que permiten a los desarrolladores ingerir datos de cualquier fuente de forma automática y categorizarlos adecuadamente.
Características de Talend
Integración de datos universal
Talend permite a las empresas gestionar cualquier tipo de datos de diversas fuentes de datos: entornos en la nube o locales.
Planes de pago
Talend va más allá del proveedor o la plataforma al crear canalizaciones de datos a partir de sus datos integrados. Una vez que crea canalizaciones de datos a partir de los datos ingeridos, Talend le permite ejecutar las canalizaciones en cualquier lugar.
Calidad de datos
Con capacidades de aprendizaje automático como la desduplicación, validación y estandarización de datos, Talend limpia los datos ingeridos automáticamente.
Soporte para integraciones de aplicaciones y API
Una vez que se haya creado significado a partir de sus datos a través de las herramientas de autoservicio de Talend, puede compartir sus datos a través de API fáciles de usar. Los puntos finales de la API de Talend pueden exponer sus activos de datos a SaaS, JSON, AVRO y plataformas B2B a través de herramientas avanzadas de mapeo y transformación de datos.
R
R es una herramienta bien desarrollada y eficaz lenguaje de programación para abordar el análisis de datos exploratorios para aplicaciones científicas y comerciales.
Construido como software gratuito para computación estadística y gráficos, R es tanto un lenguaje como un entorno para la gestión, el modelado y la visualización de datos. El entorno R proporciona un conjunto de paquetes de software, mientras que el lenguaje R integra una serie de técnicas estadísticas, de agrupamiento, clasificación, análisis y gráficos que ayudan a manipular los datos.
Características de R
Rico conjunto de paquetes
Los ingenieros de datos tienen más de 10,000 paquetes y extensiones estandarizados para seleccionar de Comprehensive R Archive Network (CRAN). Esto simplifica la discusión y el análisis de datos.
Extremadamente poderoso
Con los paquetes de computación distribuida disponibles, R puede realizar manipulaciones complejas y sencillas (matemáticas y estadísticas) en objetos de datos y conjuntos de datos en cuestión de segundos.
Soporte multiplataforma
R es independiente de la plataforma, capaz de ejecutarse en muchos sistemas operativos. También es compatible con otros lenguajes de programación que ayudan a manipular tareas computacionalmente pesadas.
Trifacta
Trifacta es un entorno de nube interactivo para la generación de perfiles de datos que se ejecutan con modelos de análisis y aprendizaje automático. Esta herramienta de ingeniería de datos tiene como objetivo crear datos comprensibles independientemente de cuán desordenados o complejos sean los conjuntos de datos. Los usuarios pueden eliminar entradas dobles y completar celdas en blanco en conjuntos de datos a través de la deduplicación y las transformaciones de transformación lineal.
Esta herramienta de disputa de datos tiene un ojo para los valores atípicos y los datos no válidos en cualquier conjunto de datos. Con solo hacer clic y arrastrar, los datos disponibles se clasifican y transforman de manera inteligente mediante sugerencias impulsadas por el aprendizaje automático para acelerar la preparación de datos.
La gestión de datos en Trifacta se realiza a través de atractivos perfiles visuales que pueden adaptarse al personal técnico y no técnico. Con las transformaciones visualizadas e inteligentes, Trifacta se enorgullece de su diseño para los usuarios en mente.
Ya sea que ingieran datos de mercados de datos, almacenes de datos o lagos de datos, los usuarios están protegidos de las complejidades de la preparación de datos.
Características de Trifacta
Integraciones perfectas en la nube
Admite cargas de trabajo de preparación en cualquier entorno híbrido o en la nube para permitir a los desarrolladores ingerir conjuntos de datos para disputas sin importar dónde vivan.
Múltiples métodos de estandarización de datos
Trifacta Wrangler tiene varios mecanismos para identificar patrones en los datos y estandarizar los resultados. Los ingenieros de datos pueden elegir la estandarización por patrón, por función o mezclar y combinar.
Flujo de trabajo simple
Trifacta organiza los trabajos de preparación de datos en forma de flujos. Un flujo contiene uno o más conjuntos de datos más sus recetas asociadas (pasos definidos que transforman los datos).
Por lo tanto, un flujo reduce el tiempo que los desarrolladores dedican a importar, disputar, crear perfiles y exportar datos.
OpenRefine
AbrirRefinar es una herramienta madura y de código abierto para trabajar con datos desordenados. Como herramienta de limpieza de datos, OpenRefine explora conjuntos de datos en cuestión de segundos mientras aplica transformaciones de celdas complejas para presentar los formatos de datos deseados.
OpenRefine se acerca a la manipulación de datos a través de filtros y particiones en conjuntos de datos mediante expresiones regulares. Con el lenguaje de expresión de refinamiento general incorporado, los ingenieros de datos pueden aprender y ver datos mediante facetas, filtros y técnicas de clasificación antes de realizar operaciones de datos avanzadas para extracciones de entidades.
OpenRefine permite a los usuarios trabajar con datos como proyectos donde los conjuntos de datos de múltiples archivos de computadora, URL web y bases de datos se pueden incorporar a dichos proyectos con la capacidad de ejecutarse localmente en las máquinas de los usuarios.
A través de expresiones, los desarrolladores pueden extender la limpieza y transformación de datos a tareas como dividir / unir celdas de varios valores, personalizar facetas y obtener datos en columnas utilizando URL externas.
Características de OpenRefine
Herramienta multiplataforma
OpenRefine está diseñado para funcionar con Windows, Mac y Linux sistemas operativos a través de configuraciones de instalador descargables.
Amplio conjunto de API
Características API OpenRefine, API de extensión de datos, API de reconciliación y otras API que admiten la interacción de los usuarios con los datos.
Datameer
Datameer es un SaaS herramienta de transformación de datos creada para simplificar la integración y el intercambio de datos a través de procesos de ingeniería de software. Datameer permite la extracción, transformación y carga de conjuntos de datos en almacenes de datos en la nube como Snowflake.
Esta herramienta de gestión de datos funciona bien con formatos de conjuntos de datos estándar como CSV y JSON, lo que permite a los ingenieros importar datos en diversos formatos para su agregación.
Datameer presenta documentación de datos similar a un catálogo, perfiles de datos profundos y descubrimiento para satisfacer todas las necesidades de transformación de datos. La herramienta mantiene un perfil de datos visual profundo que permite a los usuarios rastrear campos y valores no válidos, faltantes o periféricos y la forma general de los datos.
Al ejecutarse en un almacén de datos escalable, Datameer transforma los datos para obtener análisis significativos a través de pilas de datos eficientes y funciones similares a Excel.
Datameer presenta una interfaz de usuario híbrida, con código y sin código para adaptarse a equipos amplios de análisis de datos que pueden crear complejas canalizaciones ETL fácilmente.
Características de Datameer
Múltiples entornos de usuario
Cuenta con entornos de transformación de datos para varias personas: código bajo, código e híbrido, para brindar soporte a personas con y sin conocimientos de tecnología.
Espacios de trabajo compartidos
Datameer permite a los equipos reutilizar y colaborar en modelos para acelerar los proyectos.
Documentación de datos enriquecida
Datameer admite la documentación de datos generada por el usuario y el sistema a través de metadatos y descripciones, etiquetas y comentarios estilo wiki.
Palabras finales 👩🏫
Data Analytics es un proceso complejo, que requiere que los datos estén organizados apropiadamente para extraer inferencias significativas y hacer predicciones. Las herramientas de Data Wrangling lo ayudan a formatear grandes cantidades de datos sin procesar para ayudarlo a realizar análisis avanzados. ¡Elija la mejor herramienta que se adapte a sus necesidades y conviértase en un profesional de Analytics!
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