Normalizza i dati Per poterli analizzare in modo ottimale e con i dati più puliti possibili, è essenziale per la performance e la crescita di un'impresa. In questo post parleremo di alcuni dei passaggi che devono essere presi per raggiungerlo..
I dati del mondo reale e i dati nelle fasi iniziali sono spesso sporchi. Potrebbero essere incompleti, incoerente e pieno di errori. Uno dei modi più efficaci per proteggere i dati concisi per l'analisi è normalizzarli e pre-elaborarli.
Il trattamento dei dati comprende quattro tecniche che, se usato correttamente, si traducono in dati splendidamente trasformati.
Tecniche di pre-elaborazione dei dati
Le tecniche di elaborazione dei dati sono le seguenti:
- Pulizia dei dati– La pulizia dei dati rimuove il rumore e risolve le incongruenze dei dati.
- Integrazione dei dati– Con l'integrazione dei dati, i dati vengono migrati da più origini a un'origine coerente, come data warehouse.
- Trasformazione dei dati– La trasformazione dei dati viene utilizzata per normalizzare i dati di qualsiasi tipo.
- Diminuzione dei dati– La riduzione dei dati riduce la dimensione dei dati aggregandoli.
Tutte queste tecniche possono funzionare insieme o singolarmente per creare un solido set di dati... Una parte importante della preelaborazione dei dati è l'aspetto della trasformazione. Quando si tratta di dati grezzi, non sai mai cosa otterrai. Perché, La normalizzazione dei dati attraverso la procedura di trasformazione è uno dei modi più rapidi ed efficienti per raggiungere l'obiettivo finale di dati puliti e utilizzabili...
L'ascesa di ETL
In anni recenti, estratto, trasformare e caricare (ETL) è diventato rapidamente uno dei modi più efficienti per migrare set di dati grandi e piccoli dall'origine a un data warehouse. Le aziende stanno implementando rapidamente questa procedura perché consente loro di consultare i tuoi dati.. Con ETL, gli utenti possono migrare grandi quantità di dati Provengono da una gamma di sistemi diversi. Come esempio, se voglio vedere i dati di un cliente, basato sul design del data warehouse, puoi utilizzare una singola query per ottenere le informazioni personali del cliente, cronologia degli acquisti e degli ordini e informazioni sulla fatturazione. Tutto questo è molto utile quando si cerca di tracciare un ordine., ma i processi di consegna di questi dati trasformati e standardizzati sono vitali anche per la procedura ETL.
L'intera procedura ETL è molto completa e comprende una gamma di funzionalità per normalizzare i dati. E per di più, Anche se questa procedura può fornire solo dati puliti, combinare questa procedura con la standardizzazione garantisce ulteriormente la qualità dei dati..
Quale è standardizzazioneLa normalización es un proceso fundamental en diversas disciplinas, que busca establecer estándares y criterios uniformes para mejorar la calidad y la eficiencia. En contextos como la ingeniería, la educación y la administración, la normalización facilita la comparación, la interoperabilidad y la comprensión mutua. Al implementar normas, se promueve la cohesión y se optimizan recursos, lo que contribuye al desarrollo sostenible y a la mejora continua de los procesos.... di dati?
La normalizzazione dei dati è una tecnica applicata a un set di dati per ridurne la ridondanza. L'obiettivo principale di questa tecnica è associare forme simili agli stessi dati in un'unica forma di dati. Questo è, in un modo, prendendo dati specifici come “Numero”, “Nessuno.”, “No.”, “DONNE” oh “#” e normalizzandoli a “Numero” in tutti i casi.
Come funziona la normalizzazione
La tecnica può essere utilizzata in due modi. Primo, prende dati simili e li classifica nella sua prima forma normale, seconda forma normale e terza forma normale, la prima forma normale è l'associazione più vicina della forma dati e le restanti due forme meno strettamente associate.
Il un altro modo per utilizzare la normalizzazione è prendere un attributo da un set di dati e ridurlo a un piccolo intervallo specifico. Anche se questo può essere ottenuto in molti modi diversi, esistere tre modi principali:
- Standardizzazione Minimo Massimo
- Standardizzazione Punteggio Z
- Standardizzato per scala decimale
dato che Gli strumenti ETL come Informatica hanno già la maggior parte delle tecniche di elaborazione dei dati precedentemente menzionate, come la migrazione e la trasformazione dei dati., questo rende molto più conveniente seguire queste pratiche di pulizia dei dati. Allo stesso tempo, tali strumenti ETL Consenti agli utenti di specificare i tipi di trasformazioni che desiderano eseguire sui propri dati.. Questi strumenti fornisce inoltre agli utenti un'interfaccia utente grafica in cui possono scrivere codice personalizzato o utilizzare funzioni aggregate precompilate.
Pretrattamento dei dati attraverso la tecnica di normalizzazione dei dati, insieme a ETL, sono i modi più accurati per avere dati puliti e veloci, che sarebbe il più utile per l'analisi.
