In diesem Internet-Zeitalter existieren Terabytes und Petabytes an Daten mit exponentiellem Wachstum. Aber wie nutzen 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 qualitativ hochwertige Daten aufzudecken.
Aber wo fängt alles an? Die Antwort ist Datengerangel.
Lass uns anfangen!
Inhaltsverzeichnis
Was ist Datenwrangling?
Data Wrangling ist der Vorgang des Bereinigens, Strukturierens und Transformierens von Rohdaten in Formate, die Datenanalyseprozesse vereinfachen. Data Wrangling beinhaltet oft die Arbeit mit chaotischen und komplexen Datensätzen, die nicht für Datenpipeline-Prozesse bereit sind. Data Wrangling verschiebt Rohdaten in einen verfeinerten Zustand oder verfeinerte Daten in einen optimierten Zustand und auf ein produktionsbereites Niveau.
Zu den bekannten Aufgaben beim Data Wrangling gehören:
- Zusammenführen mehrerer Datensätze zu einem großen Datensatz zur Analyse.
- Untersuchung fehlender/lückenhafter Daten.
- Entfernen von Ausreißern oder Anomalien in Datensätzen.
- Eingaben standardisieren.
Die großen Datenspeicher, die an Data Wrangling-Prozessen beteiligt sind, gehen normalerweise über eine manuelle Optimierung hinaus und erfordern automatisierte Datenvorbereitungsmethoden, um genauere und qualitativ hochwertigere Daten zu erzeugen.
Ziele des Data Wrangling
Neben der Aufbereitung von Daten für die Analyse als größeres Ziel gehören zu den weiteren Zielen:
- Erstellen gültiger und neuartiger Daten aus chaotischen Daten, um die Entscheidungsfindung in Unternehmen voranzutreiben.
- Standardisierung von Rohdaten in Formate, die Big-Data-Systeme aufnehmen können.
- Reduzierung des Zeitaufwands von Datenanalysten beim Erstellen von Datenmodellen durch die Präsentation geordneter 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
Entdecken
Bevor Dateningenieure mit der Datenvorbereitung beginnen, müssen sie verstehen, wie sie gespeichert werden, die Größe, welche Aufzeichnungen aufbewahrt werden, die Codierungsformate und andere Attribute, die einen Datensatz beschreiben.
Strukturierung
Dieser Prozess beinhaltet das Organisieren von Daten, um leicht verwendbare Formate anzunehmen. Rohdatensätze müssen möglicherweise hinsichtlich der Darstellung der Spalten, der Anzahl der Zeilen und der Optimierung anderer Datenattribute strukturiert werden, um die Analyse zu vereinfachen.
Reinigung
Strukturierte Datensätze müssen von inhärenten Fehlern und allem, was die darin enthaltenen Daten verfälschen kann, befreit werden. Die Bereinigung umfasst also das Entfernen mehrerer Zelleneinträge mit ähnlichen Daten, das Löschen leerer Zellen und Ausreißerdaten, das Standardisieren von Eingaben, das Umbenennen verwirrender Attribute und mehr.
Bereichernd
Nachdem die Daten die Strukturierungs- und Bereinigungsphase durchlaufen haben, ist es notwendig, den Datennutzen zu bewerten und ihn mit Werten aus anderen Datensätzen zu ergänzen, die nicht die gewünschte Datenqualität ergeben.
Validierung
Der Validierungsprozess beinhaltet iterative Programmieraspekte, die Aufschluss über Datenqualität, Konsistenz, Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit geben. Die Validierungsphase stellt sicher, dass alle Transformationsaufgaben erfüllt werden, und kennzeichnet Datensätze als bereit für Analyse- und Modellierungsphasen.
Präsentieren
Nachdem alle Phasen bestanden sind, werden die Wrangle-Datensätze innerhalb einer Organisation zur Analyse präsentiert/gemeinsam genutzt. Die Dokumentation der Vorbereitungsschritte und Metadaten, die während des Wrangling-Prozesses generiert werden, wird in dieser Phase ebenfalls geteilt.
Talend
Talend ist eine einheitliche Datenverwaltungsplattform, die in 3 Datenstrukturen verpackt ist, um zuverlässige und gesunde Daten bereitzustellen. Talend präsentiert Datenintegration, Anwendung und Integration sowie Datenintegrität und -verwaltung. Das Data Wrangling in Talend erfolgt über ein browserbasiertes Point-and-Click-Tool, das die Stapel-, Massen- und Live-Datenvorbereitung ermöglicht – Datenprofilerstellung, -bereinigung und -dokumentation.
Talend Data Fabric verarbeitet jede Phase des Datenlebenszyklus und balanciert Datenverfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Sicherheit und Integrität aller Geschäftsdaten sorgfältig aus.
Waren Sie jemals besorgt über Ihre vielfältigen Datenquellen? Der einheitliche Ansatz von Talend bietet eine schnelle Datenintegration aus all Ihren Datenquellen (Datenbanken, Cloud-Speicher und API-Endpunkte) und 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 – Cloud- oder On-Prem-Umgebungen – zu verarbeiten.
Flexibel
Talend geht über Anbieter oder Plattform hinaus, wenn es Datenpipelines aus Ihren integrierten Daten erstellt. Sobald Sie Datenpipelines aus Ihren aufgenommenen Daten erstellt haben, ermöglicht Ihnen Talend, die Pipelines überall auszuführen.
Datenqualität
Mit maschinellen Lernfunktionen wie Datendeduplizierung, Validierung und Standardisierung bereinigt Talend aufgenommene Daten automatisch.
Unterstützung für Anwendungs- und API-Integrationen
Nachdem aus Ihren Daten mithilfe der Talend-Self-Service-Tools eine Bedeutung gewonnen wurde, können Sie Ihre Daten über benutzerfreundliche APIs teilen. Talend API-Endpunkte können Ihre Datenbestände über fortschrittliche Datenzuordnungs- und Transformationstools für SaaS-, JSON-, AVRO- und B2B-Plattformen verfügbar machen.
R
R ist eine gut entwickelte und effektive Programmiersprache zur Bewältigung der explorativen Datenanalyse für wissenschaftliche und geschäftliche Anwendungen.
R wurde als freie Software für statistische Berechnungen und Grafiken entwickelt und ist sowohl eine Sprache als auch eine Umgebung für Datenverarbeitung, 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.
Eigenschaften von R
Reichhaltiges Set von Paketen
Dateningenieuren stehen mehr als 10.000 standardisierte Pakete und Erweiterungen zur Auswahl aus dem Comprehensive R Archive Network (CRAN). Dies vereinfacht das Hantieren und die Datenanalyse.
Extrem stark
Mit den verfügbaren Paketen für verteiltes Rechnen kann R innerhalb von Sekunden komplexe und unkomplizierte Manipulationen (mathematische und statistische) an Datenobjekten und Datensätzen durchführen.
Plattformübergreifende Unterstützung
R ist plattformunabhängig und kann auf vielen Betriebssystemen ausgeführt werden. Es ist auch mit anderen Programmiersprachen kompatibel, die bei der Bearbeitung rechenintensiver Aufgaben helfen.
R zu lernen ist einfach.
Trifacta
Trifacta ist eine interaktive Cloud-Umgebung für die Profilerstellung von Daten, die anhand von maschinellen Lern- und Analysemodellen ausgeführt werden. Dieses Data-Engineering-Tool zielt darauf ab, verständliche Daten zu erstellen, unabhängig davon, wie chaotisch oder komplex die Datensätze sind. Benutzer können doppelte Einträge entfernen und leere Zellen in Datensätzen durch Deduplizierung und lineare Transformationstransformationen füllen.
Dieses Daten-Wrangling-Tool hat ein Auge für Ausreißer und ungültige Daten in jedem Datensatz. Mit nur einem Klick und Ziehen werden die vorhandenen Daten eingestuft und mithilfe von Vorschlägen, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden, intelligent transformiert, um die Datenvorbereitung zu beschleunigen.
Das Datenringen in Trifacta erfolgt durch überzeugende visuelle Profile, die nicht-technisches und technisches Personal aufnehmen können. Mit den visualisierten und intelligenten Transformationen ist Trifacta stolz auf sein Design für Benutzer im Auge.
Unabhängig davon, ob Daten aus Data Marts, Data Warehouses oder Data Lakes aufgenommen werden, sind die Benutzer von der Komplexität der Datenvorbereitung abgeschirmt.
Eigenschaften von Trifacta
Nahtlose Cloud-Integrationen
Unterstützt Vorbereitungs-Workloads in allen Cloud- oder Hybridumgebungen, damit Entwickler unabhängig von ihrem Wohnort Datensätze zum Wrangling aufnehmen können.
Mehrere Datenstandardisierungsmethoden
Trifacta Wrangler verfügt über mehrere Mechanismen zum Identifizieren von Mustern in Daten und zum Standardisieren der Ausgaben. Dateningenieure können die Standardisierung nach Muster, nach Funktion oder Mix-and-Match wählen.
Einfacher Arbeitsablauf
Trifacta organisiert Datenvorbereitungsarbeiten in Form von Flows. Ein Flow enthält einen oder mehrere Datensätze sowie die zugehörigen Schemata (definierte Schritte, die Daten transformieren).
Ein Flow reduziert daher die Zeit, die Entwickler beim Importieren, Wrangling, Profiling und Exportieren von Daten aufwenden.
ÖffnenVerfeinern
ÖffnenVerfeinern ist ein ausgereiftes Open-Source-Tool für die Arbeit mit chaotischen Daten. Als Datenbereinigungstool untersucht OpenRefine Datensätze in Sekundenschnelle und wendet komplexe Zelltransformationen an, um die gewünschten Datenformate darzustellen.
OpenRefine nähert sich dem Data Wrangling durch Filter und Partitionen auf Datensätzen unter Verwendung regulärer Ausdrücke. Mithilfe der integrierten General Refine Expression Language können Dateningenieure Daten mithilfe von Facetten, Filtern und Sortiertechniken lernen und anzeigen, bevor sie erweiterte Datenoperationen für Entitätsextraktionen durchführen.
OpenRefine ermöglicht es Benutzern, an Daten als Projekte zu arbeiten, bei denen Datensätze aus mehreren Computerdateien, Web-URLs und Datenbanken in solche Projekte gezogen werden können, die lokal auf den Computern der Benutzer ausgeführt werden können.
Durch Ausdrücke können Entwickler die Datenbereinigung und -transformation auf Aufgaben wie das Teilen/Verbinden von mehrwertigen 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-Betriebssystemen über herunterladbare Installations-Setups zu funktionieren.
Umfangreicher Satz von APIs
Verfügt über OpenRefine-API, Datenerweiterungs-API, Abstimmungs-API und andere APIs, die die Interaktion von Benutzern mit Daten unterstützen.
Datenmeer
Datameer ist ein SaaS-Datentransformationstool, das entwickelt wurde, um die Datenverarbeitung und -integration durch Softwareentwicklungsprozesse zu vereinfachen. Datameer ermöglicht das Extrahieren, Transformieren und Laden von Datensätzen in Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake.
Dieses Data-Wrangling-Tool funktioniert gut mit standardmäßigen Datensatzformaten wie CSV und JSON, sodass Ingenieure Daten in verschiedenen Formaten zur Aggregation importieren können.
Datameer bietet katalogähnliche Datendokumentation, tiefgreifende Datenprofilerstellung und Erkennung, um alle Anforderungen an die Datentransformation zu erfüllen. Das Tool führt ein tiefes visuelles Datenprofil, das es Benutzern ermöglicht, ungültige, fehlende oder abgelegene Felder und Werte sowie die Gesamtform der Daten zu verfolgen.
Datameer läuft auf einem skalierbaren Data Warehouse und transformiert Daten für aussagekräftige Analysen durch effiziente Datenstapel und Excel-ähnliche Funktionen.
Datameer präsentiert eine Hybrid-, Code- und No-Code-Benutzeroberfläche, um breiten Datenanalyseteams gerecht zu werden, die komplexe ETL-Pipelines einfach erstellen können.
Funktionen von Datameer
Mehrere Benutzerumgebungen
Verfügt über Datentransformationsumgebungen für mehrere Personen – Low Code, Code und Hybrid, um technisch versierte und nicht technisch versierte Personen zu unterstützen.
Gemeinsame Arbeitsbereiche
Datameer ermöglicht es Teams, Modelle wiederzuverwenden und zusammenzuarbeiten, um Projekte zu beschleunigen.
Umfangreiche Datendokumentation
Datameer unterstützt sowohl die system- als auch die benutzergenerierte Datendokumentation durch Metadaten und Beschreibungen, Tags und Kommentare im Wiki-Stil.
Schlussworte 👩🏫
Data Analytics ist ein komplexer Prozess, der eine angemessene Organisation der Daten erfordert, um aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen und Vorhersagen zu treffen. Data Wrangling-Tools helfen Ihnen, große Mengen an Rohdaten zu formatieren, um Sie bei der Durchführung erweiterter Analysen zu unterstützen. Wählen Sie das beste Tool, das Ihren Anforderungen entspricht, und werden Sie zum Analytics-Profi!
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