Demander une démonstration

Jeder kann ein Data Wrangler sein

Sehen Sie wie Trifacta die Produktivität für Leute die mit Daten arbeiten beschleunigt

Was ist Data Wrangling?

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 macht 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.

Vollkommen kostenlos

  • Intelligente Empfehlungen für die Bereinigung und Formatierung von Daten

  • Best-of-breed hybrid desktop Lösung

WEITERE INFORMATIONEN

Für Teams und Abteilungen

  • Setzen Sie eine gemeinsame Plattform zur Datenaufbereitung ein.

  • Laden, Speichern und Bearbeiten Sie Daten aus einer Vielzahl von geschäftlichen Datenquellen

WEITERE INFORMATIONEN

Für Organisationen

  • Etablieren Sie eine kollaborative Governance und Transparenz bei organisatorischen Datenprozessen

  • Unterstützung bei der Einsatzprozess

WEITERE INFORMATIONEN

Das Data-Wrangling-Verfahren bei Trifacta

Ermitteln
Strukturieren
Bereinigen
Erweitern
Validieren
Publizieren

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.

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.

"Mit Trifacta erhalten unsere Geschäftskunden ein unmittelbares Verständnis der Daten und können diese mit intelligenten Vorschlägen selbst aufbereiten, was unser regulatorisches Reporting beschleunigt hat. Vor Trifacta hatten wir ein eigenes Team, das die Daten manuell kodierte. Jetzt haben wir diesen Prozess erheblich reduziert, so dass das Team mehr Zeit für die Analyse aufwenden kann. "

"Mit der Datenaufbereitungsplattform von Trifacta ermöglichen wir es unseren Geschäftskunden, sogenannte ‚Datenbürger' über mehrere Geschäftszweige hinweg zu werden. Die Verbesserung des Kundenerlebnisses ist eine wichtige Initiative, und wir werden Trifacta einsetzen, um die Zeit zu verkürzen, die benötigt wird, um die notwendigen Anforderungen zu erfüllen."

"Das Risiko- und Compliance-Reporting ist ein sehr wichtiger Schwerpunkt der Commerzbank, und wir haben bereits eine rasche Verbesserung unserer Produkteinführungszeit feststellen können. Mit Trifacta sind wir in der Lage, Datenqualitätsprobleme visuell zu überprüfen, bevor sie sich auf unsere Compliance-Ausgabe auswirken, was uns unzählige Stunden bei der Wiederholung früherer Arbeitsprozesse erspart hat, und dank Trifactas sofortigem Feedback zu Transformationen ist es möglich, Daten schneller iterieren."

Zielgruppe

Für Betrieb

Führen Sie neue Analyseinitiativen durch und fördern Sie Dateninnovationen.

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Für IT-Mitarbeiter

Bringen Sie Ihrem Unternehmen mithilfe von Big Data Erfolg, indem Sie die Hadoop-Einführung beschleunigen.

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Für Datenanalysten

Steigern Sie die Berichtseffizienz und -geschwindigkeit sowie die Größe für die Analyse.

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