Verilerinizi Analitik için Biçimlendirmek için En İyi 5 Veri Düzenleme Aracı

Bu İnternet çağında, aynı şekilde üstel büyüme ile birlikte terabaytlarca ve petabaytlarca veri var. Ancak bu verileri nasıl tüketir ve hizmet kullanılabilirliğini iyileştirmek için faydalı bilgilere nasıl dönüştürürüz?

Geçerli, özgün ve anlaşılır veriler, işletmelerin bilgi keşif modelleri için ihtiyaç duyduğu tüm verilerdir.

Bu nedenle işletmeler, kaliteli verileri ortaya çıkarmak için analitikleri birçok farklı şekilde uyguluyorlar.

Ama her şey nerede başlıyor? Cevap, veri tartışmasıdır.

Başlayalım!

Veri Karışması Nedir?

Veri tartışması, ham verileri temizleme, yapılandırma ve veri analitiği süreçlerini basitleştiren biçimlere dönüştürme eylemidir. Veri tartışması genellikle, veri boru hattı işlemleri için hazır olmayan dağınık ve karmaşık veri kümeleriyle çalışmayı içerir. Veri tartışması, ham verileri iyileştirilmiş bir duruma veya iyileştirilmiş verileri optimize edilmiş duruma ve üretime hazır düzeye taşır.

Veri tartışmasında bilinen görevlerden bazıları şunlardır:

• Analiz için birden fazla veri kümesini tek bir büyük veri kümesinde birleştirme.
• Verilerdeki eksik/boşlukların incelenmesi.
• Veri kümelerindeki aykırı değerleri veya anormallikleri kaldırma.
• Girişlerin standartlaştırılması.

Veri tartışma süreçlerinde yer alan büyük veri depoları, genellikle manuel ayarlamanın ötesindedir ve daha doğru ve kaliteli veri üretmek için otomatik veri hazırlama yöntemlerini gerektirir.

Veri Wrangling'in Hedefleri

Daha büyük hedef olarak analiz için veri hazırlamanın yanı sıra, diğer hedefler şunları içerir:

• İşletmelerde karar vermeyi yönlendirmek için dağınık verilerden geçerli ve özgün veriler oluşturmak.
• Ham verileri, Büyük Veri sistemlerinin alabileceği biçimlerde standart hale getirmek.
• Verileri düzenli bir şekilde sunarak veri modelleri oluştururken veri analistlerinin harcadığı süreyi azaltmak.
• Bir veri ambarında tüketilen veya depolanan herhangi bir veri kümesi için tutarlılık, eksiksizlik, kullanılabilirlik ve güvenlik oluşturma.

Veri Wrangling için ortak yaklaşımlar

keşfetmek

Veri mühendisleri veri hazırlama görevlerine başlamadan önce, nasıl depolandığını, boyutunu, hangi kayıtların tutulduğunu, kodlama formatlarını ve herhangi bir veri kümesini tanımlayan diğer nitelikleri anlamaları gerekir.

yapılandırma

Bu süreç, verilerin kolayca kullanılabilir biçimleri alacak şekilde düzenlenmesini içerir. Ham veri kümelerinin, sütunların nasıl göründüğü, satır sayısı ve analizi basitleştirmek için diğer veri özniteliklerinin ayarlanması konusunda yapılandırmaya ihtiyacı olabilir.

Temizlik

Yapılandırılmış veri kümelerinin, doğal hatalardan ve içindeki verileri çarpıtabilecek her şeyden kurtulması gerekir. Bu nedenle temizleme, benzer verilerle birden fazla hücre girişini kaldırmayı, boş hücreleri ve aykırı verileri silmeyi, girdileri standartlaştırmayı, kafa karıştırıcı nitelikleri yeniden adlandırmayı ve daha fazlasını gerektirir.

zenginleştirici

Veri, yapılandırma ve temizleme aşamalarını geçtikten sonra, veri faydasını değerlendirmek ve istenen veri kalitesini vermek için eksik olan diğer veri kümelerinden gelen değerlerle artırmak gerekir.

doğrulama

Doğrulama süreci, veri kalitesi, tutarlılık, kullanılabilirlik ve güvenliğe ışık tutan yinelemeli programlama yönlerini gerektirir. Doğrulama aşaması, tüm dönüştürme görevlerinin gerçekleştirilmesini sağlar ve veri kümelerini analitik ve modelleme aşamalarına hazır olarak işaretler.

sunum

Tüm aşamalar geçildikten sonra, analitik için bir organizasyon içinde tartışılan veri setleri sunulur/paylaşılır. Hazırlık aşamalarının dokümantasyonu ve çekişme süreci boyunca oluşturulan meta veriler de bu aşamada paylaşılır.

yetenek

Talend, güvenilir ve sağlıklı veriler sağlamak için 3 veri dokusuna sarılmış birleşik bir veri yönetimi platformudur. Talend, Veri entegrasyonu, Uygulama ve Entegrasyon ve Veri Bütünlüğü ve Yönetişimini sunar. Talend'de veri tartışması, toplu, toplu ve canlı veri hazırlıklarına (veri profili oluşturma, temizleme ve dokümantasyon) izin veren tarayıcı tabanlı bir göster ve tıkla aracı aracılığıyla gerçekleştirilir.

Talend veri yapısı, veri yaşam döngüsünün her aşamasını yöneterek veri kullanılabilirliğini, kullanılabilirliğini, güvenliğini ve her iş verisinin bütünlüğünü dikkatli bir şekilde dengeler.

Çeşitli veri kaynaklarınız hakkında hiç endişelendiniz mi? Talend'in birleşik yaklaşımı, tüm veri kaynaklarınızdan (veritabanları, bulut depoları ve API uç noktaları) hızlı veri entegrasyonu sağlar ve sorunsuz kalite kontrolleri ile tüm verilerin dönüştürülmesine ve eşlenmesine olanak tanır.

Talend'de veri entegrasyonu, geliştiricilerin herhangi bir kaynaktan verileri otomatik olarak almasına ve verileri yeterli şekilde kategorilere ayırmasına olanak tanıyan bağlayıcılar gibi self servis araçlar aracılığıyla sağlanır.

Talend'in Özellikleri

Evrensel veri entegrasyonu

Talend, işletmelerin çeşitli veri kaynaklarından (Bulut veya Şirket içi ortamlar) herhangi bir veri türünü değiştirmesine olanak tanır.

Esnek

Talend, entegre verilerinizden veri boru hatları oluştururken satıcı veya platformun ötesine geçer. Alınan verilerinizden veri işlem hatları oluşturduğunuzda, Talend işlem hatlarını herhangi bir yerde çalıştırmanıza olanak tanır.

Veri kalitesi

Veri tekilleştirme, doğrulama ve standardizasyon gibi makine öğrenimi yetenekleriyle Talend, alınan verileri otomatik olarak temizler.

Uygulama ve API entegrasyonları için destek

Talend self servis araçları ile verileriniz anlamlandırıldıktan sonra, kullanıcı dostu API'ler aracılığıyla verilerinizi paylaşabilirsiniz. Talend API uç noktaları, gelişmiş veri eşleme ve dönüştürme araçları aracılığıyla veri varlıklarınızı SaaS, JSON, AVRO ve B2B platformlarına sunabilir.

r

R, bilimsel ve ticari uygulamalar için keşifsel veri analizini ele almak için iyi geliştirilmiş ve etkili bir programlama dilidir.

İstatistiksel hesaplama ve grafikler için ücretsiz bir yazılım olarak oluşturulan R, veri tartışması, modelleme ve görselleştirme için hem bir dil hem de ortamdır. R ortamı, bir dizi yazılım paketi sağlarken, R dili, verileri işlemeye yardımcı olan bir dizi istatistiksel, kümeleme, sınıflandırma, analiz ve grafik tekniği entegre eder.

R'nin Özellikleri

Zengin Paket Seti

Veri mühendisleri, Kapsamlı R Arşiv Ağı'ndan (CRAN) seçebilecekleri 10.000'den fazla standartlaştırılmış pakete ve uzantıya sahiptir. Bu, tartışmayı ve veri analizini basitleştirir.

Son derece Güçlü

Mevcut dağıtılmış bilgi işlem paketleri ile R, veri nesneleri ve veri kümeleri üzerinde birkaç saniye içinde karmaşık ve basit manipülasyonlar (matematiksel ve istatistiksel) gerçekleştirebilir.

Platformlar Arası Destek

R, platformdan bağımsızdır ve birçok İşletim Sisteminde çalışabilir. Ayrıca, hesaplama açısından ağır görevlerin manipüle edilmesine yardımcı olan diğer programlama dilleriyle de uyumludur.

R öğrenmek kolaydır.

üçlü

Trifacta, makine öğrenimi ve analitik modellerine karşı çalıştırılan verilerin profilini çıkarmak için etkileşimli bir bulut ortamıdır. Bu veri mühendisliği aracı, veri kümelerinin ne kadar dağınık veya karmaşık olduğuna bakılmaksızın anlaşılır veriler oluşturmayı amaçlar. Kullanıcılar, veri tekilleştirme ve doğrusal dönüşüm dönüşümleri yoluyla çift girişleri kaldırabilir ve veri kümelerindeki boş hücreleri doldurabilir.

Bu veri tartışma aracı, herhangi bir veri kümesindeki aykırı değerler ve geçersiz veriler için bir göze sahiptir. Yalnızca bir tıklama ve sürükleme ile eldeki veriler sıralanır ve veri hazırlamayı hızlandırmak için Makine öğrenimi tarafından desteklenen öneriler kullanılarak akıllıca dönüştürülür.

Trifacta'da veri tartışması, teknik olmayan ve teknik personeli barındırabilecek zorlayıcı görsel profiller aracılığıyla gerçekleşir. Görselleştirilmiş ve akıllı dönüşümlerle Trifacta, kullanıcıları göz önünde bulundurarak tasarımıyla gurur duyar.

Veri marketlerinden, veri ambarlarından veya veri göllerinden veri alırken, kullanıcılar veri hazırlamanın karmaşıklığından korunur.

Trifacta'nın Özellikleri

Sorunsuz Bulut entegrasyonları

Geliştiricilerin nerede yaşarlarsa yaşasınlar, veri kümelerini çekişme için almasına izin vermek için herhangi bir bulut veya hibrit ortamda hazırlık iş yüklerini destekler.

Çoklu veri Standardizasyon yöntemleri

Trifacta wrangler, verilerdeki kalıpları belirlemek ve çıktıları standartlaştırmak için çeşitli mekanizmalara sahiptir. Veri mühendisleri, modele, işleve göre veya karıştırıp eşleştirerek standardizasyonu seçebilir.

Basit İş Akışı

Trifacta veri hazırlama çalışmalarını akışlar şeklinde düzenler. Bir akış, bir veya daha fazla veri kümesi ve bunlarla ilişkili tarifleri (verileri dönüştüren tanımlı adımlar) içerir.

Bu nedenle bir akış, geliştiricilerin verileri içe aktarırken, tartışırken, profil oluştururken ve dışa aktarırken harcadıkları zamanı azaltır.

OpenRefine

OpenRefine, dağınık verilerle çalışmak için olgun, açık kaynaklı bir araçtır. Bir veri temizleme aracı olarak OpenRefine, istenen veri formatlarını sunmak için karmaşık hücre dönüşümleri uygularken veri kümelerini birkaç saniye içinde keşfeder.

OpenRefine, düzenli ifadeler kullanarak veri kümelerindeki filtreler ve bölümler aracılığıyla veri tartışmasına yaklaşır. Veri mühendisleri, yerleşik General Refine Expression Language'i kullanarak varlık ayıklamaları için gelişmiş veri işlemleri gerçekleştirmeden önce yönleri, filtreleri ve sıralama tekniklerini kullanarak verileri öğrenebilir ve görüntüleyebilir.

OpenRefine, kullanıcıların birden fazla bilgisayar dosyasından, web URL'lerinden ve veritabanlarından gelen veri kümelerinin, kullanıcıların makinelerinde yerel olarak çalıştırma yeteneği ile bu tür projelere çekilebildiği projeler olarak kullanıcıların veriler üzerinde çalışmasına olanak tanır.

Geliştiriciler, ifadeler aracılığıyla veri temizleme ve dönüştürmeyi, çok değerli hücreleri bölme/birleştirme, yönleri özelleştirme ve harici URL'leri kullanarak sütunlara veri getirme gibi görevlere kadar genişletebilir.

OpenRefine'in Özellikleri

Çapraz platform aracı

OpenRefine, indirilebilir yükleyici kurulumları aracılığıyla Windows, Mac ve Linux işletim sistemleriyle çalışmak üzere tasarlanmıştır.

Zengin API seti

OpenRefine API'si, veri uzantısı API'si, mutabakat API'si ve kullanıcıların verilerle etkileşimini destekleyen diğer API'leri içerir.

Verici

Datameer, yazılım mühendisliği süreçleri aracılığıyla veri toplama ve entegrasyonunu basitleştirmek için oluşturulmuş bir SaaS veri dönüştürme aracıdır. Datameer, veri kümelerinin çıkarılmasını, dönüştürülmesini ve Snowflake gibi Bulut veri ambarlarına yüklenmesini sağlar.

Bu veri düzenleme aracı, CSV ve JSON gibi standart veri kümesi biçimleriyle iyi çalışır ve mühendislerin verileri toplama için çeşitli biçimlerde içe aktarmasına olanak tanır.

Datameer, tüm veri dönüştürme ihtiyaçlarını karşılamak için katalog benzeri veri dokümantasyonu, derin veri profili oluşturma ve keşif özelliklerine sahiptir. Araç, kullanıcıların geçersiz, eksik veya aykırı alanları ve değerleri ve verilerin genel şeklini izlemesine olanak tanıyan derin bir görsel veri profili tutar.

Ölçeklenebilir bir veri ambarında çalışan Datameer, verimli veri yığınları ve excel benzeri işlevler aracılığıyla anlamlı analitik için verileri dönüştürür.

Datameer, karmaşık ETL ardışık düzenlerini kolayca oluşturabilen geniş veri analizi ekiplerini barındırmak için karma, kodlu ve kodsuz bir kullanıcı arabirimi sunar.

Datameer'in Özellikleri

Çoklu kullanıcı ortamları

Teknoloji konusunda bilgili ve teknik olmayan kişileri desteklemek için düşük kod, kod ve karma olmak üzere çok kişili veri dönüştürme ortamları içerir.

Paylaşılan Çalışma Alanları

Datameer, ekiplerin projeleri hızlandırmak için modelleri yeniden kullanmasına ve işbirliği yapmasına olanak tanır.

Zengin veri belgeleri

Datameer, meta veriler ve wiki tarzı açıklamalar, etiketler ve yorumlar aracılığıyla hem sistem hem de kullanıcı tarafından oluşturulan veri belgelerini destekler.

Son sözler

Veri Analitiği, anlamlı çıkarımlar yapmak ve tahminler yapmak için verilerin uygun şekilde düzenlenmesini gerektiren karmaşık bir süreçtir. Veri Düzenleme araçları, gelişmiş analitik gerçekleştirmenize yardımcı olmak için büyük miktarda ham veriyi biçimlendirmenize yardımcı olur. Gereksinimlerinize uygun en iyi aracı seçin ve bir Analytics uzmanı olun!