数据绿豆,也称为数据争吵,是一个过程,将原始数据转化为一个更有用的格式。通常,数据绿豆是一个先驱数据分析或数据集成。复杂的数据操作的高质量的数据是至关重要的。
绿豆过程通常始于一个大量的原始数据。数据科学家将绿豆数据通过消除任何错误或不一致。然后他们会组织数据根据目的地模式,这样它可以使用的端点。绿豆通常是一个永久的数据转换过程。
为什么要使用数据绿豆吗?
大部分组织都有多个不同数据源的数据。这些资源都有不同的标准,验证数据和捕获错误。一些可能只是输出的数据“按原样”。
数据使用者需要干净、有组织的、高质量的数据。这些消费者可以包括:
人:数据科学家和分析团队需要一个稳定的数据。为他们提供这个业务需要实现一个绿豆的过程。保证提供高质量的信息,他们可以使用详细的分析。组织也可以让业务用户通过加上参数数据数据集市。
过程:自动化过程可能需要来自其他系统的数据。例如,订单履行系统可能需要不同的客户数据来自网络。绿豆有助于消除数据不一致,允许这些进程在后台运行顺利。
存储库:组织经常存储大量的信息数据湖或ManBetX万博客服。存储低质量的数据是没有意义,一个绿豆过程消除问题,确保存储的一切都是有价值的。绿豆还可以帮助标准化数据,这使得它更容易存储在数据仓库中。ManBetX万博客服
数据绿豆是一个重要的过程当数据源不执行自己的形式的数据准备。
如何做数据绿豆吗
术语“数据绿豆”已经存在自1960年代当数据科学家使用手工方法争论他们的数据转换为正确的格式。这种过程导致了滑稽的缩写,“捣碎,直到没有好处。”
这些天,数据科学家使用Python和SQL等工具来帮助他们执行更快的绿豆。现代数据现在绿豆过程包括六个主要步骤:
1。发现:首先,数据科学家进行一定程度的数据探索。这是第一眼的数据建立的最重要的模式。它还允许科学家确定任何重大的结构性问题,如无效的数据格式。
2。结构:原始数据可能没有一个适当的结构为目的使用。数据科学家将组织和标准化数据,这样更易于管理。这也使得它更容易在绿豆执行下一个步骤的过程。
3所示。清洁:原始数据可以包含腐败、空的或无效的细胞。可能还有需要转换的值,比如日期和货币。清洗操作的一部分,是确保所有值一致性。例如,国家在德克萨斯州的一个客户的地址可能出现,特克斯,或者TX。清洗过程将标准化这个值为每一个地址。
4所示。丰富:数据浓缩填写过程中遗漏的细节是指其他数据源。例如,原始数据可能包含部分客户地址。浓缩让你填写所有地址字段的数据查找丢失的价值观在其他地方,如在CRM数据库或邮政记录查找。
5。验证:最后,它的时间,以确保所有数据值在逻辑上是一致的。这意味着检查是否所有电话号码有九位数,没有数字名称字段,和所有的日期是有效的日历日期。数据验证还包括一些更深层次的检查,如确保所有值与指定的数据类型兼容。
6。发布:当数据绿豆过程完成后,数据科学团队将推动它走向最终的目的地。通常这是一个数据存储库,它会整合来自其他来源的数据。这将使数据永久加上参数提供给所有的消费者。
没有自动化,这个过程可能需要很长时间。大多数数据科学家现在依靠自动化过程ETL绿豆的数据替换旧方法。
问题数据绿豆
数据绿豆流程有时出现问题,如:
资源开销:数据科学家监督绿豆过程时,它会占用大量的时间。许多数据专业人员花费很大一部分的工作数据争论而不是数据分析任务。
数据丢失:数据绿豆通常是一个单向的过程。数据科学家永久将传入的数据,可能没有一个现存的原始数据的副本。如果没有记录发生的转换,这可能导致无意的数据丢失。
灵活性:绿豆通常有一个客观的,如数据分析做准备。这意味着数据可能不是一个适当的格式,用于其他用途,如仓储。
流程错误:如果绿豆过程是手动或半自动,蠕变有可能错误。有时候,这些来自缺乏业务知识数据的科学家。一个自动化的过程使业务专家参与的机会数据映射的过程。
一个自动化的ETL通常是所有这些问题的首选方法。它使数据转换过程更加灵活和透明,同时减少数据科学家的负担。
