5 beste tools voor gegevensruzie om uw gegevens op te maken voor analyses

Er bestaan ​​terabytes en petabytes aan gegevens in dit internettijdperk, met een exponentiële groei op hetzelfde. Maar hoe gebruiken we deze gegevens en vertalen we ze naar nuttige informatie om de beschikbaarheid van de service te verbeteren?

Geldige, nieuwe en begrijpelijke gegevens zijn alles wat bedrijven nodig hebben voor hun kennisontdekkingsmodellen.

Om deze reden passen bedrijven analyses op veel verschillende manieren toe om kwaliteitsgegevens te achterhalen.

Maar waar begint het allemaal? Het antwoord is data-ruzie.

Laten we beginnen!

Wat is dataruzie?

Data-ruzie is het opschonen, structureren en transformeren van ruwe data in formaten die data-analyseprocessen vereenvoudigen. Bij dataruzie wordt vaak gewerkt met rommelige en complexe datasets die niet klaar zijn voor datapijplijnprocessen. Bij het ruziën van gegevens worden onbewerkte gegevens naar een verfijnde staat of verfijnde gegevens naar een geoptimaliseerde staat en productieklaar niveau gebracht.

Enkele van de bekende taken bij dataruzie zijn:

  • Meerdere datasets samenvoegen tot één grote dataset voor analyse.
  • Onderzoeken van ontbrekende/hiaten in gegevens.
  • Uitbijters of anomalieën in datasets verwijderen.
  • Standaardiseren van ingangen.

De grote datastores die betrokken zijn bij datawrangling-processen gaan meestal verder dan handmatige afstemming, waardoor geautomatiseerde datavoorbereidingsmethoden nodig zijn om nauwkeurigere en hoogwaardigere data te produceren.

Doelen van gegevensruzie

Naast het voorbereiden van gegevens voor analyse als het grotere doel, omvatten andere doelen:

  • Het creëren van geldige en nieuwe gegevens uit rommelige gegevens om de besluitvorming in bedrijven te stimuleren.
  • Het standaardiseren van onbewerkte gegevens in formaten die Big Data-systemen kunnen opnemen.
  • Het verminderen van de tijd die data-analisten besteden aan het maken van datamodellen door geordende data te presenteren.
  • Consistentie, volledigheid, bruikbaarheid en beveiliging creëren voor elke dataset die wordt gebruikt of opgeslagen in een datawarehouse.

Gemeenschappelijke benaderingen van gegevensruzie

ontdekken

Voordat data-engineers gegevensvoorbereidingstaken beginnen, moeten ze begrijpen hoe deze worden opgeslagen, de grootte, welke records worden bewaard, de coderingsindelingen en andere kenmerken die een dataset beschrijven.

structureren

Dit proces omvat het organiseren van gegevens om gemakkelijk bruikbare formaten te nemen. Onbewerkte gegevenssets moeten mogelijk worden gestructureerd in hoe de kolommen worden weergegeven, het aantal rijen en het afstemmen van andere gegevenskenmerken om de analyse te vereenvoudigen.

Schoonmaak

Gestructureerde datasets moeten worden ontdaan van inherente fouten en alles wat de gegevens binnenin kan vertekenen. Opschonen omvat dus het verwijderen van meerdere celitems met vergelijkbare gegevens, het verwijderen van lege cellen en uitbijtergegevens, het standaardiseren van invoer, het hernoemen van verwarrende kenmerken en meer.

  Gegevensgebruik op iPhone controleren

verrijkend

Zodra gegevens de structurerings- en opschoningsfasen hebben doorlopen, is het noodzakelijk om de bruikbaarheid van gegevens te beoordelen en deze aan te vullen met waarden uit andere gegevenssets die ontbreken om de gewenste gegevenskwaliteit te geven.

Valideren

Het validatieproces omvat iteratieve programmeeraspecten die licht werpen op datakwaliteit, consistentie, bruikbaarheid en veiligheid. Validatiefase zorgt ervoor dat alle transformatietaken worden uitgevoerd en markeert datasets als gereed voor analyse- en modelleringsfasen.

Presenteren

Nadat alle fasen zijn doorlopen, worden de verwarde datasets gepresenteerd/gedeeld binnen een organisatie voor analyse. Documentatie van voorbereidingsstappen en metadata gegenereerd tijdens het ruzieproces wordt ook gedeeld in deze fase.

talent

talent is een uniform datamanagementplatform verpakt in 3 datafabrics om betrouwbare en gezonde data te leveren. Talend presenteert Data-integratie, Applicatie en Integratie en Data-integriteit & Governance. Data-ruzie in Talend vindt plaats via een browsergebaseerd aanwijzen-en-klikken-tool waarmee batch-, bulk- en live-gegevensvoorbereidingen mogelijk zijn – gegevensprofilering, opschoning en documentatie.

Talend datafabric handelt elke fase van de datalevenscyclus af en balanceert zorgvuldig de beschikbaarheid, bruikbaarheid, veiligheid en integriteit van alle bedrijfsdata.

Maakte u zich ooit zorgen over uw diverse gegevensbronnen? De uniforme aanpak van Talend zorgt voor snelle gegevensintegratie van al uw gegevensbronnen (databases, cloudopslag en API-eindpunten), waardoor transformatie en mapping van alle gegevens mogelijk wordt met naadloze kwaliteitscontroles.

Data-integratie in Talend wordt mogelijk gemaakt door middel van selfservice-tools zoals connectoren waarmee ontwikkelaars gegevens uit elke bron automatisch kunnen opnemen en de gegevens adequaat kunnen categoriseren.

Kenmerken van Talend

Universele gegevensintegratie

Talend stelt bedrijven in staat om elk datatype uit verschillende databronnen te ruziën – cloud- of on-prem-omgevingen.

Flexibel

Talend gaat verder dan leverancier of platform bij het bouwen van datapijplijnen uit uw geïntegreerde data. Zodra u datapipelines hebt gemaakt van uw opgenomen data, stelt Talend u in staat om de pipelines overal te laten draaien.

Data kwaliteit

Met machine learning-mogelijkheden zoals gegevensdeduplicatie, validatie en standaardisatie, zuivert Talend automatisch opgenomen gegevens.

Ondersteuning voor applicatie- en API-integraties

Nadat er via de Talend selfservice tools betekenis aan uw data is gegeven, kunt u uw data delen via gebruiksvriendelijke API’s. Talend API-eindpunten kunnen uw data-assets blootstellen aan SaaS-, JSON-, AVRO- en B2B-platforms via geavanceerde datamapping- en transformatietools.

R

R is een goed ontwikkelde en effectieve programmeertaal om verkennende data-analyse voor wetenschappelijke en zakelijke toepassingen aan te pakken.

R is gebouwd als gratis software voor statistische berekeningen en grafische afbeeldingen en is zowel een taal als een omgeving voor gegevensruzie, modellering en visualisatie. De R-omgeving biedt een reeks softwarepakketten, terwijl R-taal een reeks statistische, clustering-, classificatie-, analyse- en grafische technieken integreert die helpen bij het manipuleren van gegevens.

  Fix CoD Black Ops 2 Niet-verwerkte uitzondering gevangen fout

Kenmerken van R

Rijke reeks pakketten

Data-engineers kunnen kiezen uit meer dan 10.000 gestandaardiseerde pakketten en extensies uit het Comprehensive R Archive Network (CRAN). Dit vereenvoudigt gekibbel en data-analyse.

Extreem krachtig

Met de beschikbare gedistribueerde computerpakketten kan R binnen enkele seconden complexe en ongecompliceerde manipulaties (wiskundig en statistisch) op data-objecten en datasets uitvoeren.

Platformoverschrijdende ondersteuning

R is platformonafhankelijk en kan op veel besturingssystemen worden uitgevoerd. Het is ook compatibel met andere programmeertalen die helpen bij het manipuleren van zware rekentaken.

R leren is eenvoudig.

Trifacta

Trifacta is een interactieve cloudomgeving voor het profileren van gegevens die worden uitgevoerd op basis van machine learning en analysemodellen. Deze data-engineeringtool is bedoeld om begrijpelijke gegevens te creëren, ongeacht hoe rommelig of complex de datasets zijn. Gebruikers kunnen dubbele invoer verwijderen en lege cellen in datasets vullen door middel van deduplicatie en lineaire transformatietransformaties.

Deze data wrangling tool heeft oog voor uitbijters en ongeldige data in elke dataset. Met slechts een klik en sleep worden de beschikbare gegevens gerangschikt en intelligent getransformeerd met behulp van suggesties die worden aangedreven door Machine Learning om de gegevensvoorbereiding te versnellen.

Gegevensruzie in Trifacta gebeurt door middel van aantrekkelijke visuele profielen die plaats bieden aan niet-technisch en technisch personeel. Met de gevisualiseerde en intelligente transformaties is Trifacta trots op het ontwerp voor gebruikers in gedachten.

Of het nu gaat om het opnemen van gegevens uit datamarts, datawarehouses of datameren, gebruikers worden beschermd tegen de complexiteit van gegevensvoorbereidingen.

Kenmerken van Trifacta

Naadloze cloud-integraties

Ondersteunt voorbereidingsworkloads in elke cloud- of hybride omgeving, zodat ontwikkelaars datasets kunnen opnemen voor ruzie, waar ze ook wonen.

Meerdere gegevens Standaardisatiemethoden

Trifacta wrangler heeft verschillende mechanismen om patronen in gegevens te identificeren en de output te standaardiseren. Data-engineers kunnen kiezen voor standaardisatie op patroon, op functie of mix en match.

Eenvoudige workflow

Trifacta organiseert datavoorbereidingswerken in de vorm van flows. Een stroom bevat een of meer gegevenssets plus de bijbehorende recepten (gedefinieerde stappen die gegevens transformeren).

Een stroom vermindert daarom de tijd die ontwikkelaars besteden aan het importeren, ruziën, profileren en exporteren van gegevens.

OpenVerfijn

OpenVerfijn is een volwassen, open-source tool voor het werken met rommelige data. Als hulpmiddel voor het opschonen van gegevens, verkent OpenRefine datasets in een kwestie van seconden, terwijl het complexe celtransformaties toepast om de gewenste gegevensformaten te presenteren.

OpenRefine benadert gegevensruzie door filters en partities op gegevenssets met behulp van reguliere expressies. Met behulp van de ingebouwde General Refine Expression Language kunnen data-engineers gegevens leren en bekijken met behulp van facetten, filters en sorteertechnieken voordat ze geavanceerde gegevensbewerkingen uitvoeren voor het extraheren van entiteiten.

Met OpenRefine kunnen gebruikers aan gegevens werken als projecten waarbij gegevenssets van meerdere computerbestanden, web-URL’s en databases in dergelijke projecten kunnen worden getrokken met de mogelijkheid om lokaal op de computers van gebruikers te worden uitgevoerd.

  Hoe Google Now werkt in Chrome en hoe u het kunt in- of uitschakelen

Door middel van expressies kunnen ontwikkelaars het opschonen en transformeren van gegevens uitbreiden tot taken zoals het splitsen/samenvoegen van cellen met meerdere waarden, het aanpassen van facetten en het ophalen van gegevens in kolommen met behulp van externe URL’s.

Kenmerken van OpenRefine

Cross-platform tool

OpenRefine is gebouwd om te werken met Windows-, Mac- en Linux-besturingssystemen via downloadbare installatie-instellingen.

Uitgebreide set API’s

Bevat OpenRefine API, data extension API, reconciliation API en andere API’s die de interactie van gebruikers met data ondersteunen.

Datameer

Datameer is een SaaS-tool voor gegevenstransformatie die is gebouwd om gegevensuitwisseling en integratie via software-engineeringprocessen te vereenvoudigen. Datameer maakt extractie, transformatie en laden van datasets naar Cloud datawarehouses zoals Snowflake mogelijk.

Deze tool voor het ruziën van gegevens werkt goed met standaard dataset-indelingen zoals CSV en JSON, waardoor technici gegevens in verschillende formaten kunnen importeren voor aggregatie.

Datameer biedt catalogusachtige gegevensdocumentatie, diepgaande gegevensprofilering en ontdekking om aan alle behoeften op het gebied van gegevenstransformatie te voldoen. De tool houdt een diep visueel gegevensprofiel bij waarmee gebruikers ongeldige, ontbrekende of afgelegen velden en waarden en de algemene vorm van gegevens kunnen traceren.

Datameer draait op een schaalbaar datawarehouse en transformeert data voor zinvolle analyses door middel van efficiënte datastacks en Excel-achtige functies.

Datameer presenteert een hybride, code en no-code gebruikersinterface voor brede data-analyseteams die eenvoudig complexe ETL-pijplijnen kunnen bouwen.

Kenmerken van Datameer

Meerdere gebruikersomgevingen

Beschikt over omgevingen voor gegevenstransformatie voor meerdere personen – low code, code en hybride, ter ondersteuning van technisch onderlegde en niet-technische personen.

Gedeelde werkruimten

Met Datameer kunnen teams modellen hergebruiken en eraan samenwerken om projecten te versnellen.

Uitgebreide gegevensdocumentatie

Datameer ondersteunt zowel door het systeem als door gebruikers gegenereerde datadocumentatie door middel van metadata en wiki-achtige beschrijvingen, tags en opmerkingen.

Laatste woorden

Data-analyse is een complex proces, waarbij de gegevens op de juiste manier moeten worden georganiseerd om zinvolle conclusies te trekken en voorspellingen te doen. Data Wrangling-tools helpen u bij het formatteren van grote hoeveelheden onbewerkte gegevens om u te helpen bij het uitvoeren van geavanceerde analyses. Kies de beste tool die aan uw eisen voldoet en word een Analytics-professional!

Misschien vind je het leuk:

Beste CSV-tools om te converteren, formatteren en valideren.

gerelateerde berichten