Инструменты подготовки данных для аналитики и машинного обучения
Введение
Подготовка данных всегда помогает аналитикам, бизнес-лидерам и специалистам по данным подготовить данные, необходимые для операций, аналитики и соблюдения нормативных требований. С каждым днем технологии становятся все более важными для извлечения информации из данных. Приложения машинного обучения (ML) по-прежнему не могут использовать большинство корпоративных данных, поскольку для того, чтобы сделать данные пригодными для использования, требуются значительные усилия. Для большинства задач по аналитике или науке о данных по-прежнему требуются специалисты по данным, чтобы они тратили до 80 процентов своего времени на такие задачи, как профилирование, прием, преобразование, очистка, объединение и формирование данных.
Такие временные затраты необходимы для преобразования необработанных данных в полезную и надежную информацию для поддержки операций, принятия бизнес-решений, соблюдения нормативных требований или прогнозирования оптимальных результатов.
Технология подготовки данных
Сегодня технология подготовки данных является ценным инструментом, который создает науку о данных и рабочие процессы машинного обучения, которые улучшают приложения с помощью машинного интеллекта, позволяя преобразовывать данные в информацию по запросу. Делая каждый процесс, систему и человека в организации более интеллектуальными, бизнес-пользователи, наиболее близкие к данным, могут эффективно и быстро создавать наборы данных с помощью встроенных интеллектуальных и интеллектуальных алгоритмов. Эти пользователи работают с визуальным, интуитивно понятным приложением для изучения, доступа, формирования, совместной работы и публикации данных и информации без кода, но с помощью щелчков мыши, обеспечивая при этом полную безопасность и управление. ИТ-специалисты могут поддерживать масштаб объемов данных и разнообразие как в облачных, так и в корпоративных источниках данных, чтобы поддерживать бизнес-сценарии для воспроизводимых и немедленных потребностей в обслуживании данных.
Однако все подходы к подготовке данных не одинаковы, поэтому важно понимать следующие четыре парадигмы подготовки данных, прежде чем выбирать оптимальный стиль подготовки данных для организации:
- Парадигма 1: рабочий процесс и пользовательский интерфейс электронных таблиц
Специалисты по работе с данными, которые ищут решения для подготовки данных, имеют различные варианты, но на первом этапе процесса необходимо сосредоточиться на решении, реализующем пользовательский интерфейс, ориентированный на рабочие процессы. Знание типа персоны данных (или набора навыков пользовательской базы) в сочетании с изменчивостью и типом имеющихся данных помогает определить идеальную парадигму пользовательского интерфейса. Интерфейс на основе рабочего процесса, также известный как ETL (Extract Transform Load), предлагает холст для вставки значков или компонентов, обозначающих настраиваемую задачу подготовки данных.
2. Парадигма 2: клики и подход на основе кода
С обилием инструментов бизнес-аналитики, позволяющих наводить и нажимать и перетаскивать, простота использования стала решающим отличием программного обеспечения для подготовки данных. Однако подход на основе кода является популярным вариантом для пользователей технических данных, которые предпочитают более низкую стоимость программного обеспечения и гибкость.
3. Парадигма 3: перспектива выборки и полных данных
В некоторых вариантах использования требуется полное заполнение данными, например, для нормативной отчетности, переноса основных данных и анализа мошенничества; тогда как для некоторых вариантов использования требуется подмножество данных или соответствующая выборка, например, маркетинговая сегментация и предиктивная аналитика. Бизнес-требования и характеристики данных варианта использования должны поддерживать решение о принятии соответствующего решения для подготовки данных.
4. Парадигма 4: отдельное приложение или надстройка поставщика
Еще один фактор, который не часто игнорируется, заключается в том, представлено ли решение как отдельное предложение или как часть существующего приложения бизнес-аналитики или аналитики, среды ETL или инструмента обработки данных. Необходимо определить и рассчитать риски каждого инструмента подготовки данных.
Заключение
Независимо от того, какая парадигма подготовки данных имеет смысл для вашей организации, крайне важно понимать относительные проблемы и сильные стороны четырех основных стилей инструментов подготовки данных. Тщательное рассмотрение каждой проблемы и силы обеспечит самые высокие шансы на успех.
