Prétraiter et normaliser les données, 4 étapes pour nettoyer et améliorer les données

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Normaliser les données Pour pouvoir les analyser de manière optimale et avec les données les plus propres possible, est essentiel pour la performance et la croissance d'une entreprise. Dans cet article, nous allons parler de certaines des étapes à suivre pour y parvenir..

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Les données du monde réel et les données à ses débuts sont souvent sales. Ils peuvent être incomplets, incohérent et plein d'erreurs. L'un des moyens les plus efficaces de protéger des données concises pour l'analyse est de les normaliser et de les pré-traiter.

Le traitement des données comprend quatre techniques qui, si utilisé correctement, donner lieu à des données magnifiquement transformées.

Techniques de prétraitement des données

Les techniques de traitement des données sont les suivantes:

  1. Nettoyage des données– Le nettoyage des données supprime le bruit et résout les incohérences des données.
  2. Intégration de données– Avec intégration de données, les données sont migrées de plusieurs sources vers une source cohérente, comme entrepôt de données.
  3. Transformation de données– La transformation des données est utilisée pour normaliser les données de tout type.
  4. Baisse des données– La réduction des données réduit la taille des données en les ajoutant.

Toutes ces techniques peuvent fonctionner ensemble ou individuellement pour créer un ensemble de données robuste... Une grande partie du prétraitement des données est l'aspect transformation. Quand il s'agit de données brutes, vous ne savez jamais ce que vous obtiendrez. Pour cela, La normalisation des données via la procédure de transformation est l'un des moyens les plus rapides et les plus efficaces pour atteindre votre objectif final de données propres et utilisables...

L'essor de l'ETL

Dans les années récentes, Extraire, transformer et charger (ETL) est rapidement devenu l'un des moyens les plus efficaces de migrer des ensembles de données grands et petits de la source vers un entrepôt de données. Les entreprises mettent rapidement en place cette procédure car elle leur permet de consulter leurs données.. Avec ETL, les utilisateurs peuvent migrer de grandes quantités de données Ils proviennent d'une gamme de systèmes différents. Par exemple, si je veux voir les données d'un client, basé sur la conception de l'entrepôt de données, vous pouvez utiliser une seule requête pour obtenir les informations personnelles du client, historique des achats et des commandes et informations de facturation. Tout cela est utile lorsque vous essayez de suivre une commande., mais les processus de livraison de ces données transformées et standardisées sont également vitaux pour la procédure ETL.

L'ensemble de la procédure ETL est très complet et englobe une gamme de capacités pour normaliser les données. Et en plus, Même si cette procédure ne peut fournir que des données propres, combiner cette procédure avec la standardisation garantit davantage la qualité des données..

Quel est le standardisation de données?

La normalisation des données est une technique appliquée à un ensemble de données pour réduire sa redondance. L'objectif principal de cette technique est d'associer des formes similaires aux mêmes données dans une seule forme de données. C'est, d'une certaine façon, prendre des données spécifiques comme “Le numéro”, “Sur une.”, “Non.”, “FEMMES” O “#” et les normaliser à “Le numéro” dans tous les cas.

Comment fonctionne la normalisation

La technique peut être utilisée de deux manières. Le premier, prend des données similaires et les classe dans sa première forme normale, deuxième forme normale et troisième forme normale, la première forme normale étant l'association la plus proche de la forme de données et les deux autres formes les moins étroitement associées.

Le une autre façon d'utiliser la normalisation consiste à prendre un attribut d'un ensemble de données et à le réduire à une petite plage spécifique. Même si cela peut être réalisé de différentes manières, exister trois manières principales:

  1. Standardisation Min max
  2. Standardisation Score Z
  3. Standardisé par échelle décimale

Étant donné que Les outils ETL comme Informatica disposent déjà de la plupart des techniques de traitement de données mentionnées ci-dessus, comme la migration et la transformation des données., cela rend le suivi de ces pratiques de nettoyage des données beaucoup plus pratique. En même temps, ces outils ETL Autoriser les utilisateurs à spécifier les types de transformations qu'ils souhaitent effectuer sur leurs données.. Ces outils fournit également aux utilisateurs une interface utilisateur graphique dans laquelle ils peuvent écrire du code personnalisé ou utiliser des fonctions d'agrégat précompilées.

Prétraitement des données par la technique de normalisation des données, avec ETL, sont les moyens les plus précis d'avoir des données propres et rapides, ce qui serait le plus utile pour l'analyse.

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