Os campos de processamento e coleta de dados passaram por um grande ressurgimento nos últimos 10 anos. Os analistas têm acesso a mais dados do que nunca.
Contudo, isto significa que a questão da má qualidade de dados nunca foi tão problemático.
De acordo com uma pesquisa realizada por Estatista, 46% dos Diretores de Compras entrevistados disseram sentir que o maior obstáculo à implementação da tecnologia digital era ter que trabalhar com dados de baixa qualidade.
Então, a questão é: como você resolve o problema? Embora seu primeiro instinto seja aumentar a quantidade total de dados para que você possa reduzir o impacto de cada ponto de dados incorreto, isso apenas agrava o problema porque adiciona processamento caro e tempo de filtragem ao seu processo.
Em vez disso, a solução não é coletar dados extras, mas sim mudar a forma como você decide quais dados manipular e processar. É aqui que a transformação de dados se torna importante.
Transforme seu negócio usando as soluções de aprendizado de máquina da Express
Índice
Alternar
O que se entende por transformação de dados?
Qual é o uso da transformação de dados no aprendizado de máquina?
Quais são os fatores a serem considerados na transformação de dados?
Quais são os benefícios da transformação de dados nos negócios?
Quais são os métodos para transformação de dados?
Como você pode transformar dados automaticamente?
Transformação de dados para empresas
Melhores práticas de transformação de dados
Quais são as limitações da transformação de dados?
O que se entende por transformação de dados?
A transformação de dados refere-se ao processo de conversão e reestruturação de dados de um formato para outro.
Isso pode variar desde a simples remoção de registros duplicados até a modificação de registros de dados para incluir apenas campos relevantes, até mesmo a adição de mais campos e dimensões de informações derivadas para facilitar o manuseio de grandes quantidades de dados.
A transformação de dados facilita a conversão de dados desorganizados e difíceis de usar em uma ferramenta de aprimoramento de processos, que é uma fase crítica na mineração de dados.
Qual é o uso da transformação de dados no aprendizado de máquina?
No campo do aprendizado de máquina, existem vários tipos de algoritmos. Um desses algoritmos, denominado classificador, pode identificar se um determinado ponto de dados se enquadra em uma determinada classe de resultados desejáveis ou não.
Ele faz isso considerando dados brutos como um conjunto de treinamento, determinando quanto peso cada recurso de um registro de dados desempenha em qual classe o ponto de dados se enquadra e, em seguida, aplicando esses pesos a outros conjuntos de dados do mesmo formato, chamados conjuntos de teste. , para fornecer classificações precisas.
Se executado perfeitamente, algoritmos de aprendizado de máquina pode aumentar o crescimento e a lucratividade dos processos de uma empresa, reduzindo o tempo de cálculo necessário.
No entanto, a fiabilidade destes algoritmos de aprendizagem é fortemente afetada pela qualidade dos dados; se o conjunto de dados usado para treinar o algoritmo for de baixa qualidade, o algoritmo estará propenso a fazer previsões ruins. Portanto, a transformação de dados ocorre aqui.
Suponha que você trabalhe para um banco que deseja um algoritmo de ML que ajude a determinar se um determinado empréstimo habitacional deve ou não ser aprovado.
Você pode pedir aos candidatos que enviem dados sobre sua renda, sua pontuação de crédito atual, a avaliação da casa que desejam comprar, a quantidade de dinheiro que desejam pedir emprestado e assim por diante.
Você também prepararia o conjunto de dados de treinamento usando registros de empréstimos já aprovados ou rejeitados que o banco tinha em arquivo para ajudar o algoritmo a aprender quais fatores considerar ao rotular os pedidos como aprovados ou rejeitados.
Antes de os dados de treinamento serem alimentados no algoritmo, um especialista em ETL pode garantir a qualidade dos dados aplicando as seguintes correções:
filtrar pontos de dados que não possuem campos, como empréstimos que foram aceitos ou rejeitados antes das verificações de crédito fazerem parte do processo de aprovação do banco
remover registros duplicados
aplique técnicas de normalização para que os campos que estão em escalas diferentes não recebam pesos totalmente imprecisos. Por exemplo, as pontuações FICO estão sempre entre 300 e 850. Por outro lado, o preço da casa provavelmente será de centenas de milhares de dólares; você deve normalizar o valor do preço para que as mudanças relativamente pequenas no preço da casa não recebam mais peso do que as pequenas mudanças na pontuação FICO.
Ao aplicar essas correções, você teria um algoritmo que forneceria insights com mais precisão.
Quais são os fatores a serem considerados na transformação de dados?
Ao realizar a transformação de dados, há três fatores principais a serem considerados:
Tempo: A etapa de transformação de dados é demorada, mas as decisões corretas só podem ser tomadas a partir dos dados corretos, portanto, a execução desta etapa ainda deve ser feita no final.
Custo: a transformação de dados tende a ser um processo caro, então você precisa definir o escopo de quão completo seu processo de transformação deve ser com base em quais são suas restrições orçamentárias.
Desempenho do processo: à medida que a transformação de dados adiciona uma camada inteira de processamento, o processo geral de ETL fica mais lento.
Você deve tomar cuidado para garantir que adicionar esta etapa não torne a entrega de seus insights um processo árduo.
Quais são os benefícios da transformação de dados nos negócios?
A seguir estão os principais benefícios de usar a transformação de dados em seu negócio:
Recuperação rápida de dados: consultar e analisar dados que foram organizados e padronizados é significativamente mais rápido do que tentar fazer o mesmo com dados desorganizados.
Qualidade dos dados: os dados que passaram pela camada de transformação serão de maior qualidade e precisão, o que reduzirá o custo e o risco de insights incorretos que dados incompletos ou inúteis podem causar.
Valor agregado: a transformação de dados facilita a utilização dos dados, reduzindo assim a probabilidade de que insights significativos que poderiam direcionar as decisões de negócios não fossem realizados.
Gerenciamento eficiente de dados: Existem várias fontes de dados, e coletar, armazenar, organizar, preparar, modificar e manipular dados de forma consistente pode torná-los simples de entender e manusear.
Além disso, a transformação de dados minimiza dados ruidosos, anomalias e variabilidade para garantir uma análise de qualidade.
Quais são os métodos para transformação de dados?
Recomenda-se realizar um processo de transformação de dados após limpeza de dados. Você deve incluir ou resolver valores em branco (nulos), eliminar contradições e apagar entradas duplicadas.
Métodos eficazes para transformação de dados em ML incluem:
Exploração de dados
A etapa inicial na transformação de dados é conhecer as origens dos dados. Encontre as origens de onde seus dados estão fluindo.
Conheça a estrutura do fluxo de dados em seu banco de dados, os prováveis pontos de dados ausentes e as variáveis nos dados recebidos.
Agora, liste todos os pontos de dados que precisam ser transformados.
Mapeamento de dados e criação de perfil
O mapeamento de dados atua como um plano básico para a realocação de dados. Nesta fase, você determina quais pontos devem permanecer como estão e quais dados devem mudar.
Execução de dados
Decida como você pode atualizar suas informações nesta fase.
Você usará uma técnica para script manual ou transformação de dados? A extração de dados de diversas origens e diversas técnicas de processamento de dados consiste em:
Consolidar: integrar ou vincular dados de diversas origens.
Filtragem: segregar cuidadosamente colunas específicas de linhas. Assim, você pode armazenar algumas entradas em um banco de dados e apagar outras.
Enriquecedor: A racionalização das estruturas de activos é enriquecedora. Por exemplo, modificar a tipografia de um nome de letras minúsculas para maiúsculas seria wang yeo para Wang Yeo.
Dividir: transforme linhas em colunas diferentes dividindo-as.
Resumo: gerar um resumo salvará os dados como métricas principais. Por exemplo, a geografia, a posição socioeconómica ou as instalações globais foram discriminadas por raça.
Derivação: Gerar novos dados a partir dos atuais, implementando regras ou alterações algébricas.
Binning: Reduz os resultados de pequenas falhas observacionais. Substituímos os dados que indicam grandes extensões pelos valores originais representados por uma pequena caixa.
Apagar dados desnecessários: Ao folhear o conteúdo, considere se o formato das informações mudará com o tempo e se você pode alterá-lo instantaneamente para atender às novas necessidades.
Torne-o fácil de ser compreendido por outras pessoas, para que possam usá-lo sem o seu apoio.
Mover dados processados
Após transformar os dados, você pode movê-los para o local necessário (Drive, Planilhas Google, Salesforce).
Verifique os dados processados para autenticar sua confiabilidade e exatidão. Liste quaisquer problemas e tome as medidas necessárias.
Como você pode transformar dados automaticamente?
Como uma organização especializada em análise de dados, Análise Expressa tem experiência no assunto na área de ETL e encontramos maneiras de automatizar o processo de transformação de dados.
Isso inclui um fluxo de trabalho automatizado que carrega dados brutos e categoriza, valida e discute dados de acordo com regras predefinidas para serem limpos, organizados e executados por meio de um processo de mesclagem/eliminação para desduplicá-lo.
A eficácia desse fluxo de trabalho é aprimorada pela conexão do Express Analytics a vários aplicativos de negócios, para que seus dados sejam extraídos e sincronizados em diversas plataformas e necessidades de negócios.
Transformação de dados para empresas
As empresas obtêm dados de documentos comerciais, vendas, mercados, clientes e assim por diante. Cada fonte de dados consiste em vários elementos do experiência do cliente.
Consolidá-los todos juntos requer a conversão de pontos de dados para uma melhor integração de dados.
A transformação de dados desempenha um papel crucial nesta fase. Técnicas de transformação adequadas gerarão melhores resultados.
Listados abaixo estão vários motivos pelos quais as empresas devem prosseguir após a transformação dos dados:
Qualidade de dados aprimorada: dados incompletos ou inúteis são enganosos e caros. Portanto, a precisão dos dados pode ser esperada da transformação dos dados.
Eficiência aprimorada: a transformação de dados pode minimizar erros e diminuir a entrada manual de dados.
Redução de custos: Os custos operacionais para as empresas serão poupados com isto, através da remoção de silos de dados e irregularidades.
Melhores práticas de transformação de dados
Se você pretende implementar a transformação de dados em seus processos de negócios, é aconselhável implementar as seguintes práticas recomendadas:
Determine uma meta
Defina um destino definido antes de iniciar o processo de transformação de dados. Inclua os consumidores para ajudá-los a compreender os processos que você irá inspecionar.
Perfil de dados
Inspecione suas informações para determinar a condição das informações fundamentais antes de transformá-las.
As métricas que devem ser consideradas ao construir seu perfil de dados são:
A quantidade de informações com as quais você trabalharia
títulos de linha
dados apagados e não essenciais
valores de atributos
associados da seção
o número de colunas
consistência de associações de lixo e seção
Purifique seus dados antes de movê-los para outro local para torná-los mais úteis. Para fazer os ajustes necessários, você precisa entender quais tipos de formatos o seu alvo proposto suporta.
A reduplicação e a estruturação de dados no nível inicial garantem que seus resultados sejam da mais alta qualidade e apoiem escolhas adequadas.
Além disso, certifique-se de que os membros da equipe que trabalharão regularmente com os dados sejam consultados sobre como preencher lacunas ou excluir registros.
Gerenciar tabelas de dimensões e fatos
Ao estruturar seus dados, você deve considerar organizá-los em um design de floco de neve, onde você tem uma tabela de fatos central e várias tabelas de dimensões focadas em um aspecto específico do registro de dados geral.
Por exemplo, se você tiver um banco de dados de vendas, poderá organizar seus dados em uma tabela de fatos que consiste em registros de cada item de linha vendido e tabelas de dimensões para informações de produtos, informações de clientes e informações de localização de lojas.
Analisando a consolidação de dados
Com a ajuda de uma auditoria de monitoramento, você pode monitorar os dados carregados em todas as etapas, à medida que acontecem.
Adicionar esta etapa ao seu processo de carregamento de dados garante que não haja pontos de dados irrelevantes ou em branco e que as informações estejam perfeitamente estruturadas.
Além disso, adicionar uma auditoria de monitoramento significa que sempre que um cliente levantar um problema, você terá como explicar a origem de cada dado, o que estabelece a confiança do seu cliente em seus processos.
Quais são as limitações da transformação de dados?
Embora as técnicas de transformação de dados sejam úteis para as empresas, ainda existem alguns desafios a ter em conta:
Ferramentas Necessárias: Sem ferramentas claras e especializadas, os processos de transformação de dados não serão possíveis.
Um relatório da Forbes observa que 23% das empresas ainda dependem de planilhas para seu trabalho relacionado a dados, com outros 17% contando com planilhas. painéis.
Apenas 41% usam análises avançadas junto com modelos preditivos.
Conhecimento no assunto: É improvável que analistas de dados sem especialistas adequados no assunto percebam dados imprecisos porque eles são menos convencionais em sua faixa de valores válidos e aceitáveis.
Transformação significativa: Muitas empresas realizam transformações que não atendem aos seus requisitos.
Uma organização pode converter dados em uma estrutura específica apenas para um aplicativo e posteriormente reverter os dados para sua estrutura anterior para um aplicativo diferente.
Considerações sobre custos: a transformação de dados pode ser muito cara.
A despesa é totalmente baseada no software, infraestrutura e ferramentas específicas necessárias para processamento de dados, bem como o pessoal necessário para realizar essas transformações.
Erros humanos, formatos de dados incompatíveis, problemas de migração de dados, erros humanos ou erros de entrada de dados podem resultar em dados irregulares.
Conclusão
Embora seja uma perspectiva cara e demorada, o valor agregado aos seus processos de negócios ao adicionar uma camada de transformação de dados ao seu fluxo de trabalho de dados pode se traduzir em dados de alta qualidade que são facilmente analisados para uso em todas as suas necessidades de negócios.
Referências:
A postagem Transformação de dados em aprendizado de máquina: melhores métodos e desafios apareceu primeiro em Análise Expressa.
https://www.expressanalytics.com/blog/data-transformation-in-machine-learning/
Autor: Prasanna Chitanand
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