Normalizar dados Para poder analisá-los de forma ótima e com os dados mais limpos possíveis, é fundamental para o desempenho e crescimento de um negócio. Neste post vamos falar de alguns dos passos que devem ser dados para consegui-lo.
Os dados do mundo real e os dados nas suas fases iniciais estão muitas vezes sujos. Podem estar incompletos, inconsistentes e cheios de erros. Uma das formas mais eficazes de proteger dados concisos para análise é normalizá-los e pré-processá-los.
O processamento de dados compreende quatro técnicas que, se usado corretamente, resultam em dados extremamente transformados.
Técnicas de pré-processamento de dados
As técnicas de tratamento de dados são as seguintes:
- Limpeza de dados– La limpieza de datos elimina el ruido y resuelve las inconsistencias de los datos.
- Integração de dados– Con la integración de datos, los datos se migran desde várias fontes a una fuente coherente, como um data warehouse.
- Transformação de dados– La transformation de datos se utiliza para normalizar datos de cualquier tipo.
- declínio de dados– La disminución de datos reduce el tamaño de los datos agregándolos.
Todas estas técnicas podem funcionar juntas o individualmente para criar um conjunto de datos sólido.. Una gran parte del preprocesamiento de datos es el aspecto de la transformación. Cuando se trata de datos sin procesar, nunca se sabe lo que obtendrá. Por isso, Normalizar los datos a través del procedimiento de transformation es una de las formas más rápidas y eficientes de lograr su objetivo final de datos limpios y utilizáveis..
A ascensão do ETL
Nos últimos anos, extrair, transformar e carregar (Hoje escrevo sobre Power Query pelo mesmo motivo) tornou-se rapidamente uma das formas mais eficientes de migrar conjuntos de dados grandes e pequenos da fonte para um armazém de dados. As empresas estão a implementar rapidamente este procedimento porque lhes permite consultar os seus dados. Com ETL, os utilizadores podem migrar grandes quantidades de dados Eles vêm de uma variedade de sistemas diferentes. Como um exemplo, Se eu quiser ver os dados de um cliente, de acordo com o design do armazém de dados, pode utilizar apenas uma consulta para obter a informação pessoal do cliente, o histórico de compras e pedidos e a informação de faturação. Tudo isto é muito útil quando se tenta rastrear uma encomenda, pero los procesos de entrega de estos datos transformados y estandarizados además son vitales para el procedimiento ETL.
Todo el procedimiento ETL es muy completo y abarca una gama de capacidades para normalizar datos. E o que é mais, Aún cuando este procedimiento puede entregar exclusivamente datos limpios, la combinación de este procedimiento con la estandarización garante aún más la calidad de los datos..
Que é a padronizaçãoA padronização é um processo fundamental em várias disciplinas, que busca estabelecer padrões e critérios uniformes para melhorar a qualidade e a eficiência. Em contextos como engenharia, Educação e administração, A padronização facilita a comparação, Interoperabilidade e compreensão mútua. Ao implementar normas, a coesão é promovida e os recursos são otimizados, que contribui para o desenvolvimento sustentável e a melhoria contínua dos processos.... De dados?
La normalización de datos es una técnica que se aplica a un conjunto de datos para reducir su redundância. El objetivo principal de esta técnica es asociar formas similares a los mismos datos en una única forma de datos. Isto é, de certo modo, tomando datos específicos como “Número”, “Num.”, “Nro.”, “Nº” o “#” y normalizándolos a “Número” em todos os casos.
Cómo funciona la normalización
La técnica se puede usar de dos formas. O primeiro, toma datos similares y los clasifica en su primera forma normal, segunda forma normal y terceira forma normal, siendo la primera forma normal la asociación más cercana del formulario de datos y las dos formas restantes menos estrechamente associadas.
o otra manera de utilizar la normalización es tomando un atributo de un conjunto de datos y reduciéndolo a un rango específico pequeño. Ainda quando esto se puede lograr de muchas formas diferentes, existir tres formas principales:
- estandardização Mínimo máximo
- estandardização Classificação Z
- Normalizado por escala decimal
Dado que Las herramientas ETL como Informatica ya disponen la mayoría de las técnicas de procesamiento de datos mencionadas previamente, como la migración y la transformation de datos., isso torna seguir estas práticas de limpeza de dados muito mais conveniente. Ao mesmo tempo, tais ferramentas ETL Permitir aos utilizadores especificar os tipos de transformações que desejam realizar nos seus dados.. Essas ferramentas além disso, fornece aos utilizadores uma interface gráfica onde podem escrever código personalizado ou usar funções agregadas pré-compiladas.
O pré-processamento de dados através da técnica de normalização de dados, juntamente com ETL, são as formas mais precisas de ter dados limpos e rápidos, que seriam mais úteis para a análise.
