Das Ermitteln, was genau in Ihren Daten steckt und wie nützlich dies für verschiedene Analyseuntersuchungen sein könnte, ist der Schlüssel zum schnellen Identifizieren des Werts oder potentiellen Nutzens eines Dataset. Dieser Untersuchungsprozess ermöglicht Ihnen, ein Verständnis zu den einzigartigen Elementen der Daten zu erlangen, wie z. B. Verteilungen und Sonderfälle, um eine Grundlage für den Transformations- und Analyseprozess zu schaffen.
Was ist Data Wrangling?
In der Welt von heute nimmt die Menge an erzeugten Daten explosionsartig zu, und es ist kein Geheimnis, dass Unternehmen, die sich diese zunutze machen und Innovationen kreieren können, sich durchsetzen werden. Doch sowohl große als auch kleine Firmen tun sich aufgrund der Komplexität und Menge schwer beim Analysieren und Nutzen der Daten. So nimmt die Konvertierung von Rohdaten in ein Format, das für Analysen geeignet ist, bis zu 80 % des Analyseprozesses in Anspruch.
Eine erfolgreiche Analyse hängt von genauen, gut strukturierten Daten ab, die für die jeweiligen Anforderungen formatiert wurden. Data Wrangling ist der Prozess, den Sie durchlaufen müssen, um eingehende Rohdaten in einen aufbereiteten Dataset-Output zur Nutzung in Ihrer Analyse umzuwandeln.
Was ist Trifacta?
Wir bei Trifacta konzentrieren uns auf die Entwicklung von Software, die Personen und Unternehmen hilft, das Potential ihrer Daten auszuschöpfen, indem ein neuer Ansatz zur Untersuchung und Aufbereitung von Daten für die Analyse bereitgestellt wird. Egal ob Sie versuchen, die Effizienz eines vorhandenen Analyseverfahrens zu verbessern oder ob Sie neue Datenquellen für eine Analyse-Initiative erschließen, die Data-Wrangling-Lösungen von Trifacta ermöglichen Ihnen, mehr mit Daten jeglicher Art und Menge zu erreichen.
Beschleunigen Sie die Zusammenführung und Vorbereitung verschiedenartiger Daten auf Ihrem Desktop. Vollkommen kostenlos.
Untersuchen und strukturieren Sie komplexe Datenquellen, wie z. B. Text und JSON.
Intelligente Empfehlungen für die Bereinigung und Formatierung von Daten.
Fortschrittliche Self-Service-Datenaufbereitung für Teams und Abteilungen.
Setzen Sie eine gemeinsame Plattform zur Datenaufbereitung ein.
Laden, Speichern und Bearbeiten Sie Daten aus einer Vielzahl von geschäftlichen Datenquellen.
Ermöglichen Sie Analystenteams, Daten in einer regulierten, sicheren Umgebung zu untersuchen und umzuwandeln.
Beseitigen Sie die Engpässe im Unternehmen, die sich ausschließlich auf technische Ressourcen zum Aufbereiten von Daten verlassen.
Etablieren Sie eine kollaborative Governance und Transparenz bei organisatorischen Datenprozessen.
Das Data-Wrangling-Verfahren bei Trifacta
Es ist ein Strukturieren erforderlich, da Daten in allen Formen und Mengen vorkommen. Daten, die keine von Menschen erkennbare Struktur aufweisen, sind mit herkömmlichen Anwendungen schwierig zu verwenden. Selbst gut strukturierte Datasets weisen häufig keine angemessene Formatierung oder keinen ausreichenden Aggregationsgrad auf, die für die bevorstehende Analyse erforderlich sind.
Zum Bereinigen zählt das Herausnehmen sämtlicher Daten, die das Analyse-Ergebnis verzerren könnten. Ein Null-Wert beispielsweise kann ein Analysepaket völlig lahmlegen; er muss möglicherweise mit einer 0 oder einem leeren Text ersetzt werden. Bestimmte Felder müssen möglicherweise standardisiert werden, um etwa unterschiedliche Schreibweisen eines Bundeslandes zu vereinheitlichen (Beispiel: RLP und RP für Rheinland-Pfalz).
Beim Erweitern können Sie sich die Vorteile des bereits von Ihnen durchgeführten Wrangling zunutze machen und sich selbst die Frage stellen: "Jetzt, wo ich einen Einblick in meine Daten habe, welche anderen Daten könnten bei dieser Analyse nützlich sein?" Mit anderen Worten geht es bei der Erweiterung häufig um Hinzufügen und komplexe Ableitungen. Beispiel: Einkaufstransaktionsdaten können von Daten zu einzelnen Kundenprofilen oder vergangenen Einkaufsmustern profitieren.
Beim Validieren treten eventuelle Probleme mit der Qualität und Einheitlichkeit der Daten zutage oder es wird bestätigt, dass eine angemessene Umwandlung vorgenommen wurde. Validierungen sollten bei mehreren Dimensionen durchgeführt werden. Auf jeden Fall sollte geprüft werden, ob die Werte eines Attributes/Feldes die syntaktischen und verteilungsbezogenen Beschränkungen einhalten.
Das Publizieren bezieht sich auf die Planung und Bereitstellung der Ergebnisse Ihrer Data-Wrangling-Bemühungen für Projektanforderungen im Anschluss (z. B. das Laden der Daten in ein bestimmtes Analysepaket) oder in Zukunft (z. B. das Dokumentieren und Archivieren von Umwandlungslogik). Tools zur anschließenden Analyse weisen eine enorme Leistungssteigerung auf, wenn Sie auf Daten stoßen, die auf bestimmte Weise strukturiert sind.
Zielgruppe
Bleiben Sie über die neuesten Aktivitäten rund um Trifacta
Neuesten NachrichtenSo funktioniert es
Trifacta befindet sich zwischen der Daten-Storage- und Verarbeitungsumgebung und den Visualisierungs-, Statistik- oder Maschinenlerntools, die später im Analyseprozess eingesetzt werden. Unsere Lösung hilft Datenanalysten, anfallende Datenaufbereitungsarbeiten durchzuführen, ohne manuell Code zu verfassen oder komplexe zuordnungsbasierte Systeme zu verwenden.
Dank Trifacta sind Benutzer in der Lage, den Inhalt ihrer Daten zu visualisieren und mithilfe eines Verfahrens namens Predictive Transformation damit zu interagieren, um die Logik für die Umwandlung des Dataset zu definieren. Mit dieser Logik wird bestimmt, wie die Daten auf Ihrem Desktop oder in Hadoop mittels Spark oder MapReduce verarbeitet werden. Vor der Ausführung der Umwandlung legt der Benutzer den gewünschten Standort und das Format für das bereinigte, gut strukturierte Ausgabe-Dataset für die Analyse fest.
Trifacta setzt komplett neue Maßstäbe bei der Produktivität der Zusammenarbeit zwischen unseren Analysten- und IT-Teams, um verschiedenartige Daten zu untersuchen und Analyseanforderungen zu definieren.