Cos'è la manipolazione dei dati? Come consente un'analisi più rapida

Le aziende che gestiscono un volume di dati massiccio affrontano complessità nel dare un senso a questi dati.

La manipolazione dei dati aiuta in tali situazioni. Trasforma i dati grezzi in formati leggibili per un'analisi facile.

La manipolazione dei dati coinvolge diversi passaggi come la raccolta, il filtraggio, la conversione, l'esplorazione e l'integrazione che permettono alle aziende di analizzare i dati e prendere decisioni migliori. Molte aziende utilizzano software di preparazione dei dati per eseguire la manipolazione dei dati e velocizzare la loro analisi.

Le aziende moderne sono guidate dai dati. La manipolazione dei dati le aiuta a pulire, strutturare e arricchire i dati grezzi in un formato pulito e conciso per un'analisi semplificata e intuizioni azionabili. Permette agli analisti di dare un senso ai dati complessi nel modo più semplice possibile.

Importanza della manipolazione dei dati

Dati incompleti e inaccurati influenzano le operazioni aziendali. La manipolazione dei dati si concentra sulla pulizia dei dati grezzi indesiderati per semplificare il flusso aziendale.

Man mano che i dati diventano più non strutturati, diversificati e distribuiti, la manipolazione dei dati diventa una pratica comune nelle organizzazioni. Accelera l'analisi dei dati e aiuta a ottenere intuizioni più velocemente. Con la manipolazione dei dati, gli analisti possono accedere a dati di qualità per l'analisi e altri processi a valle.

La manipolazione dei dati è un processo complicato e dispendioso in termini di tempo quando viene eseguito manualmente. Le organizzazioni preferiscono formare i dipendenti su strumenti di manipolazione dei dati con funzionalità di automazione, intelligenza artificiale e apprendimento automatico, aiutandoli a costruire un processo coerente e scalabile.

Manipolazione dei dati vs. pulizia dei dati vs. data mining

La manipolazione dei dati coinvolge il processamento dei dati per convertirli in un formato accessibile e comprensibile e generare intuizioni azionabili. In confronto, la pulizia dei dati trova e corregge dati inaccurati in grandi set di dati. Identifica duplicati e valori nulli e corregge errori evidenti per garantire l'accuratezza e la coerenza della struttura dei dati.

Mentre la manipolazione dei dati e la pulizia dei dati hanno obiettivi diversi nella scienza dei dati, accelerano la trasformazione dei dati e guidano il processo decisionale analitico. Le aziende eseguono il preprocessing dei dati prima della manipolazione. Questo garantisce l'accuratezza dei dati e un output prezioso dopo l'analisi.

Il data mining aiuta gli analisti a setacciare e ordinare i dati per trovare modelli e relazioni nascoste in grandi set di dati. La manipolazione dei dati migliora il processo di mining e scopre modelli nel comportamento dei clienti, nelle tendenze di mercato e nei feedback sui prodotti.

Passaggi della manipolazione dei dati

La manipolazione dei dati garantisce l'affidabilità dei dati. Include passaggi specifici per alimentare dati accessibili e formattati nell'analisi.

Scoperta

Il primo passo nella manipolazione dei dati è familiarizzare con i dati. Questo include la comprensione di tendenze, modelli, relazioni e problemi evidenti come dati incompleti o mancanti.

In questa fase, puoi identificare molteplici possibilità o modi di utilizzare i dati per scopi diversi. È lo stesso che controllare gli ingredienti prima di cucinare un pasto.

Quando inizi con dati raccolti da più fonti, è necessario formattarli per comprendere le relazioni. Il passaggio di scoperta dei dati ti aiuta a compilare e configurare dati disparati, aiutandoti a preparare i dati per l'analisi.

Strutturazione

La strutturazione dei dati trasforma i dati grezzi in un formato strutturato per una più facile interpretazione e analisi. I dati grezzi non aiutano gli analisti perché sono incompleti o incomprensibili. Devono essere analizzati affinché gli analisti possano estrarre informazioni rilevanti.

Se hai il codice HTML di un sito web, devi analizzarlo per estrarre i dati di cui hai bisogno, aiutandoti a creare un foglio di calcolo più user-friendly. La strutturazione dei dati permette agli analisti di formattare i dati e risolvere errori per un'analisi efficace ed efficiente.

Pulizia

Le persone spesso usano la pulizia dei dati e la manipolazione dei dati in modo intercambiabile. Tuttavia, la pulizia dei dati è un passaggio nel processo di manipolazione dei dati.

Con la pulizia dei dati, gli analisti possono risolvere problemi intrinseci in un set di dati, tra cui:

• Rimuovere celle o righe vuote
• Standardizzare gli input
• Eseguire altre attività di pulizia per l'analisi finale

Arricchimento

Dopo aver trasformato i dati in un formato utilizzabile, devi trovare se i dati di altri set di dati possono rendere la tua analisi più efficace. Considera l'aggiunta di tali punti dati per trarre intuizioni azionabili. Questo passaggio opzionale aiuta gli analisti a migliorare la qualità dei dati se non soddisfa i requisiti. Ad esempio, combinando due database dove uno contiene numeri di telefono dei clienti e l'altro no.

Man mano che aggiungi più elementi di dati, ripeti i passaggi sopra per aumentare l'usabilità e l'affidabilità dei dati appena aggiunti.

Validazione

La validazione dei dati garantisce che i dati siano adatti all'analisi. È un processo automatizzato in cui un programma controlla i dati per errori o incoerenze e emette rapporti per mantenere la qualità, l'accuratezza, l'autenticità e la sicurezza dei dati.

Questo include il controllo se i campi sono accurati e se gli attributi sono distribuiti normalmente. Gli analisti possono ripetere il processo di validazione più volte per trovare e correggere errori.

Ad esempio, comporta l'assicurarsi che tutte le transazioni bancarie negative abbiano tipi di transazione rilevanti come pagamento di bollette, prelievo o assegno.

Pubblicazione

Gli analisti possono pubblicare i dati dopo averli validati. Possono condividerli come un rapporto o un documento elettronico in base alle preferenze di un'organizzazione.

I dati possono essere depositati in un database o possono essere ulteriormente elaborati per creare strutture di dati più grandi e complesse come data warehouse.

A volte gli analisti di dati aggiornano il loro record di logica di trasformazione nella fase di pubblicazione. Li aiuta a ottenere risultati più velocemente per progetti a valle e futuri. Come i cuochi mantengono il loro libro di ricette, gli analisti e scienziati di dati esperti registrano la logica di trasformazione per velocizzare il loro processo.

Vantaggi della manipolazione dei dati

La manipolazione dei dati rimuove complessità indesiderate dai dati grezzi. Converte dati complessi in un formato utilizzabile, migliorandone l'usabilità e la compatibilità per un'analisi migliore.

Alcuni vantaggi noti della manipolazione dei dati sono:

• La manipolazione dei dati struttura i dati e li rende utilizzabili per soddisfare le esigenze aziendali.
• Arricchisce i dati per intuizioni aziendali e analisi comportamentali.
• Semplifica dati complessi per analisti di dati, scienziati di dati ed esperti IT e rende il loro lavoro più facile.
• Aiuta le aziende a preparare un piano strategico su come i dati possono aiutare la crescita aziendale.
• Distingue i tipi di dati in base alle informazioni derivate.

Le sfide della manipolazione dei dati

La manipolazione dei dati presenta molte sfide, specialmente durante la preparazione di un foglio di dati che definisce il flusso aziendale.

• Analizzare i casi d'uso. I requisiti di dati degli stakeholder dipendono interamente dalle domande a cui stanno cercando di rispondere utilizzando i dati. Gli analisti dovrebbero comprendere chiaramente i casi d'uso ricercando di più su domande come quale sottoinsieme di entità è rilevante, se stanno cercando di prevedere la probabilità di un evento o stimare un importo futuro.
• Ottenere accesso. Non è sempre facile per gli utenti di dati ottenere accesso ai dati grezzi. Di solito inviano istruzioni precise per accedere ai dati cancellati. Queste limitazioni rendono il lavoro sui dati dispendioso in termini di tempo e meno efficace.
• Esaminare entità simili. Una volta scaricati i dati grezzi, non puoi garantire cosa sia rilevante e cosa no. Ad esempio, consideriamo "cliente" un'entità. Il foglio di dati può contenere un cliente "Brad Paul". Un'altra colonna potrebbe avere un cliente diverso, "Brad P." In tali casi, è necessario analizzare a fondo vari fattori mentre si finalizzano le colonne.
• Esplorare i dati. I dati possono essere altamente correlati o simili in grandi file. Rende la selezione delle caratteristiche e dei modelli una sfida. Rimuovi le ridondanze nei dati prima di esplorare le relazioni con il risultato. Ad esempio, possono esserci due colonne per il colore, una in inglese e un'altra in francese. Potrebbe portare a modelli di dati complessi se non rimuovi tali ridondanze.
• Evitare il bias di selezione. Il bias di selezione si verifica quando i dati raccolti non rappresentano la vera o futura popolazione di casi. Assicurati che i dati del campione di addestramento rappresentino il campione di implementazione.

Le migliori pratiche per la manipolazione dei dati

Puoi eseguire la manipolazione dei dati in molti modi. Segui queste migliori pratiche per risparmiare tempo e ottimizzare il processo.

Interpreta i dati

Diverse organizzazioni utilizzano i dati in modo diverso. È essenziale capire come interpretare i dati per aiutare le aziende a raggiungere il risultato atteso.

Comprendere il tuo pubblico è fondamentale durante la manipolazione dei dati. Quando sai chi accederà e utilizzerà i dati, ti aiuta a soddisfare le loro esigenze e obiettivi specifici. Ad esempio, mentre si manipolano i dati per un'azienda finanziaria, gli analisti suddividerebbero i dati in segmenti particolari come l'importo speso per gli acquisti o il contributo del datore di lavoro nel 401(k). Sarebbe rilevante se le aziende utilizzassero questi dati per dimostrare le loro capacità di generare entrate, ma richiederebbe un'ulteriore segmentazione quando l'obiettivo è ridurre le spese.

Usa dati appropriati

Non si tratta di avere molti dati, ma i set di dati giusti. La manipolazione dei dati fornisce dati appropriati ed è cruciale per la sua analisi.

Consigli per utilizzare dati accurati:

• Evita voci ripetitive, simili e nulle.
• Non dipendere da una singola fonte di dati per estrarre dati. Usa invece fonti diverse.
• Filtra i dati in base a regole e condizioni necessarie.

Comprendi i dati

Valuta la qualità e l'accuratezza dei dati necessari per l'analisi dei dati. Devi anche comprendere come i dati interpretati corrispondono alle esigenze di un'organizzazione.

Punti chiave da ricordare:

• Identifica i formati di database e file
• Usa la visualizzazione dei dati per immaginare lo standard attuale
• Genera metriche di qualità dei dati come richiesto
• Fai attenzione ai limiti dei dati

Rivaluta i dati manipolati

Anche se ottimizzati con cura, i dati manipolati possono ancora avere margini di miglioramento o errori. Rivaluta i dati manipolati per garantire qualità e ridurre inefficienze. Ad esempio, quando gli analisti manipolano i dati finanziari, potrebbero trovare opportunità per migliorare la qualità. Possono corrispondere fatture non pagate a pagamenti futuri previsti o rilevare errori operativi.

Trasforma i dati per un'analisi migliore

La manipolazione dei dati è fondamentale per analizzare, interpretare e pulire i dati grezzi per un'analisi migliore. Può richiedere tempo, ma risparmia molto tempo speso ad analizzare informazioni irrilevanti. Questo riunisce dati preziosi, genera intuizioni e aiuta a modificare o ottimizzare i processi aziendali.

I dati grezzi passano attraverso più processi in un'organizzazione. Questi processi trasformano e modificano i dati per renderli leggibili e adatti a diverse analisi. Le aziende possono tracciare tali asset informativi utilizzando la lineage dei dati e rendere più facile per gli analisti rintracciare errori fino alla loro causa principale.

Scopri di più sulla lineage dei dati e perché è importante tracciare il flusso dei dati.