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..
Cos'è la normalizzazione dei 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.
