数据准备

data-collaboration-icon
数据处理光谱vs .表处理

数据准备就是清洗的过程, 构建, 丰富原始数据, 包括非结构化或大数据. 结果是用于业务分析项目的可消费数据资产.

绿色的问题

什么是数据准备和特征工程?

在数据科学领域,数据准备通常被称为 工程特性. 尽管数据准备和特性工程是可以互换使用的, 与标准的数据准备过程相比,特征工程依赖于特定领域的知识. 特征工程为特定的机器学习算法创造“特征”, 而数据准备是用来传播数据供大众消费的.

数据准备和特征工程都是最耗时和最重要的过程 数据挖掘. 正确地准备数据可以提高结果的准确性. 然而,数据准备活动往往是常规的、乏味的和耗时的.

数据准备和数据转换

数据转换 在历史上一直是ETL过程的“T”——提取、转换和加载.  ETL开发人员, 最后是数据工程师, 将数据转换为更大的, 更复杂的过程, 以便标记数据以便分析.  数据转换是这些高技术团队的领域的一个原因是,传统数据仓库或市场中的目标结构是非常复杂的.g. 星星和雪花模式.

在Hadoop和数据湖时代,数据工程师和分析师都被迫处理多样性和格式更为复杂的数据.  这个时代的BI工具还不具备处理此类数据的能力.  市场上出现了早期的数据准备工具,可以更容易地将复杂的数据转换为BI工具可以使用的便于分析的格式.  最终,BI工具开始在其套件中引入自己的数据准备.

从概念上讲,数据准备和数据转换是相似的.  云数据仓库和新的ELT处理模型的引入引入了一个主要的区别——数据准备工具使用了它们自己的处理引擎(Spark), 等.), 而数据转换工具依赖于可扩展的现代云数据仓库,如雪花,以获得其处理能力.

许多数据准备工具都是为分析师和数据科学家设计的自助服务工具, 不需要编写代码就能转换数据的方法.  ELT堆栈中的初始数据转换工具(如dbt)侧重于使用SQL编码作为转换数据的主要手段, 让这个领域回到更技术性的层面, 编程经验的员工.

下一代数据转换工具,如Datameer,也通过包含以下内容来促进数据准备:

  • 非技术团队成员自助服务原则, 首次引入数据准备工具,
  • 需要支持多个角色(技术和非技术)以及这些角色之间的协作, 和
  • 与Snowflake等云数据仓库集成,以提高其处理能力.
数据点绿色和海军蓝

Datameer SaaS数据转换

Datameer是一个强大的工具 SaaS数据转换 平台运行在雪花-你的现代, 可伸缩的云数据仓库——提供了一个高度可伸缩和灵活的环境,可以将数据转换为有意义的分析.  使用Datameer,你可以:

  • 允许非技术分析团队成员处理复杂的数据,而不需要使用Datameer的无代码和低代码数据转换接口编写代码,
  • 在技术和非技术团队成员之间协作,构建数据模型和数据转换流,以实现这些模型, 每个人都在使用他们的技能和知识
  • 充分丰富的分析数据集,为您的分析添加更多的风味,使用不同的图形公式和函数数组,
  • 生成丰富的文档并添加用户提供的属性, 评论, 标签, 更多的是在整个分析社区中分享关于你的数据的可搜索知识,
  • 使用类似目录的文档特性将数据治理过程众包,以实现更大的数据民主化和数据素养,
  • 维护关于社区如何转换和使用数据的完整审计跟踪,以进一步支持您的治理和遵从性流程,
  • 直接在Snowflake中部署和执行数据转换模型,以获得对大量数据所需的可伸缩性,同时保持较低的计算和存储成本.

Datameer中的数据准备

Datameer的自助服务类excel界面, 丰富的类似目录的数据文档, 数据概要分析, 图形公式生成器提供了丰富的函数数组,允许分析团队快速执行数据准备.  他们还可以在数据工程师从原始数据构建基础模型的过程中,与技术水平更高的数据工程师合作, 然后分析人员根据他们的具体需求塑造和组织数据.

Datameer支持数据准备的所有关键方面,包括:

  • 数据清理-去除不良记录的功能, 替换无效或空白值, 和消除重复项数据,
  • 数据混合——连接和联合函数,将不同的数据集混合成一个公共的、规范化的视图,
  • 高级转换——旋转, 编码, 日期和时间, 转换, 使用列表, 解析函数,
  • 数据充实——创建增值列(包括数学)的函数, 统计, 三角, 矿业, 和道路建设,
  • 数据分组和组织——更复杂的分组方法, 总, 和slide-和-dice数据, 包括数据透视表, sessionization, 定制的装箱, 时间窗口, 统计分组, 和算法的分组,
  • 特定于数据科学——数据科学模型的一个热点、日期/时间和分组编码函数.

Datameer可以为您的所有数据转换需求提供通用工具, 是否数据工程, 分析工程, 以及分析师或数据科学家的数据准备, 并促进所有这些功能之间的编目和协作.

轻松转换和分析雪花数据!

了解更多
友情链接: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10