何为数据准备?

良好的数据准备可以提高分析效率,减少处理期间发生的数据错误和不准确,让用户可以更方便地访问经过处理的所有数据。此外,它还包括新型工具,可轻松上手,能够帮助任何用户自行清洗和甄选数据。

何为数据准备?

数据准备是指在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换。这是数据处理前非常重要的一步,通常涉及重新设置数据格式、更正数据以及合并数据集以扩充数据。

数据准备对于数据专业人员或业务用户来说通常是一件繁复的工作,但这项工作非常关键。为能够结合上下文理解数据以将其转化为洞察力,并消除数据质量欠佳造成的偏差,数据准备必不可少。

例如,数据准备流程通常包括对数据格式进行标准化、扩充源数据和/或删除离群值。

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数据准备 + 云的优势

76% 的数据科学家声称数据准备是其工作中最棘手的部分,但是,只有借助干净的数据才能做出高效、准确的业务决策。数据准备有助于:

  • 快速修复错误:数据准备有助于在处理前找出错误。当从数据原始来源中将数据删除后,这些错误将变得更加难以理解和更正。
  • 生成高质量的数据:清洗数据集和重新设置数据集格式可确保分析中使用的所有数据都具备较高质量。
  • 作出更明智的业务决策:高质量数据有助于更快速高效地进行处理和分析,从而推动作出更及时、高效、高水准的业务决策。

此外,随着数据和数据流程逐步迁移至云端,数据准备也随之迁向云端,进而带来更大的益处,例如:

  • 出色的可扩展性:云数据准备可随业务发展脚步不断发展。企业无需担心底层基础架构,也无需费心劳力预期它们的演变。
  • 前瞻性:云数据准备可自动进行升级,因此可在新功能或问题补丁发布后立即使用,从而使组织始终处于创新曲线的前沿,避免出现延迟或附加成本。
  • 加快数据使用和协作:在云端进行数据准备意味着可始终处于开启状态,不需要安装任何技术设备,并且有助于团队开展协作,快速取得成果。

另外,优秀的源生云数据准备工具还应提供其他益处(例如直观易用的 GUI),以便实现更轻松高效地进行数据准备。

数据准备步骤

具体的数据准备流程视行业、组织和需求而各有不同,但框架大致相同。

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data preparation steps

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1. 收集数据

数据准备流程第一步是查找适合的数据。您可以从现有的数据目录查找,或者临时进行添加。

2. 探索和评估数据

收集完数据后,务必探索每一数据集,该步骤旨在了解数据并得知在将数据用于特定环境之前应执行哪些工作。

探索是一项重大任务,但Talend 的数据准备平台可提供合适的可视化工具,帮助用户剖析和浏览其数据。

3. 清洗和验证数据

一般而言,清洗数据是数据准备流程中最耗时的部分,但它对于删除故障数据和填补空缺至关重要。这里涉及的重要任务包括:

  • 删除无关数据和离群值。
  • 填充缺失值。
  • 将数据统一成标准模式。
  • 屏蔽私人或敏感数据条目。

数据清洗完成后,必须测试到目前为止数据准备流程是否存在任何错误,以对数据进行验证。系统中的错误常常在此步骤中显现,需要在继续下一步之前予以解决。

4. 转换和扩充数据

转换数据指的是更新格式或值条目,以便得到明确定义的结果,或者使数据更易于被广大受众理解。扩充数据则是指添加数据和将数据与其他信息关联,以提供更深入的洞察力。

5. 存储数据

数据准备完成后,便可以将其存储或传送到第三方应用程序(例如商业智能工具)中,以便于进行处理和分析。

Talend 受治理的自助服务应用程序集直观自助服务数据准备、数据管理和企业级数据集成功能于一身。了解其如何解决常见挑战:

 

自助服务数据准备工具

数据准备是一个非常重要的流程,但它需要投入大量的资源。数据科学家和数据分析师称,他们 80% 的时间都花在数据准备上,而非数据分析。

您的数据准备团队是否有时间进行全面的数据准备?如果组织没有数据科学家或数据分析师团队,又当如何?

在这种情况下,Talend Data Preparation等自助服务数据准备工具可助您一臂之力。自带机器学习功能的源生云平台可以简化数据准备流程,因此,数据科学家和业务用户可以专注于分析数据,而不是仅仅对数据进行清洗。

同时,它还能够帮助缺乏高级 IT 技能的业务人员自行运行流程。如此一来,数据准备可实现团队协作,避免浪费 IT 团队的宝贵资源和时间。

要发挥自助服务工具的最大价值,请选择具备以下特性的平台:

  • 支持从任何数据集进行数据访问和探索,如 Excel 和 CSV 文件、数据仓库、数据湖,以及 Salesforce.com 等云应用程序。
  • 清洗和扩充功能。
  • 自动发现、标准化、剖析、智能建议和数据可视化。
  • 支持导出到文件(Excel、Cloud、Tableau 等),并支持受控导出到数据仓库和企业应用程序。
  • 可共享的数据准备和数据集。
  • 设计和效率功能,例如自动文档生成、版本控制以及实施 ETL 流程。

数据准备的未来

数据准备最初聚焦于分析,经演变之后,现已可以用于应对各种各样的用例,并且可以被更广泛的用户群体使用。

它不仅能够改善所有使用者的个人生产效率,更演变成为一种可以增进 IT 专业人员、数据专家和业务用户之间协作的企业工具。

如需进一步了解数据准备的未来,欢迎阅读 “2017 年 Gartner 数据准备市场指南 2 大关键要点。” →

开始使用数据准备

数据准备可以在处理数据之前消除错误并对原始数据进行标准化,从而生成更高质量的数据,以便用于分析和其他数据管理相关任务。

然而,如今的数据准备流程可借助一款智能的数据准备工具而变得更加快捷,并且增加了数据对于更广泛用户群体的可访问性。

如需进一步了解数据准备,请参阅入门指南。若您正着手开始使用,请下载免费版本的 Talend Data Preparation

| Last Updated: January 23rd, 2019