Adatvita vs. adattisztítás: miben különböznek egymástól?

A legtöbb big data elemző ideje körülbelül 80%-át adattisztítással és vitatkozással tölti. Mivel a világ naponta több mint 1 billió MB adatot termel, a veszekedés és a takarítás hasznosabbá vált, mint valaha.

Az adatrázás előkészíti az adatokat az elemzésre azáltal, hogy használhatóbb formátumba konvertálja azokat. Másrészt az adattisztítás ellenőrzi a hibákat, és kijavítja azokat, hogy az adatkészlet megbízható legyen.

Mind az adatcsavarásnak, mind az adattisztításnak egymáshoz hasonló szerepei vannak. Ezért sokan csodálkoznak azon, hogy miben különböznek egymástól.

Olvassa tovább, hogy megtudja, mi a különbség az adatcsavarás és az adattisztítás között! Így megértheti, hogyan vezethetnek értékesebb adatokhoz.

🔑 Kulcs elvitelek

• Az adatviszály és az adattisztítás az adatelemzés alapvető folyamatai, amelyek az elemzők idejének mintegy 80%-át lefoglalják a hatalmas napi adattermelés miatt.
• Ezek a folyamatok lépésekben, fókuszban, munkában és célban változnak. Az adatviszály hat lépésből áll: felfedezés, strukturálás, tisztítás, gazdagítás, érvényesítés és közzététel. Az adatok tisztítása négy szakaszból áll: eltávolítás, rögzítés, kezelés és kezelés.
• Az adatvívás a hozzáférést és a betekintést segíti elő, míg az adattisztítás hibamentes adatokat, költségcsökkentést, de automatizálási kockázatokat is jelent

Különbségek az adatvesztés és az adattisztítás között

Pontos természetük ellenére az adatcsavarás és az adattisztítás sok tekintetben különbözik.

Adatviszály az adatok lefordítását és leképezését jelenti, hogy egységes legyen az elemzéshez. Nyers és strukturálatlan adatokon dolgozik, és egyetlen formátumba alakítja azokat.

Ez a folyamat elengedhetetlen, mivel a nyers adatok különféle formákban jelennek meg. Az adatvesztő eszközökkel rendszerezheti és formázhatja az adatokat, hogy mások is megértsék.

Lényegében egy adathalmazt tesz elérhetővé az automatizálás számára. Megbízható forrást is teremt minden elemzéshez és értelmezéshez.

📝 Megjegyzés: A veszekedés létfontosságú a nagy mennyiségű adat megértéséhez. Mivel a vállalkozások több mint 95%-a szembesül a strukturálatlan adatkezeléssel kapcsolatos kihívásokkal, sok vállalkozás úgy látja, hogy az adatviszály létfontosságú a működése szempontjából.

Adattisztítás az inkonzisztens adatok forrásból való megtalálását és javítását jelenti. Részletes ellenőrzést igényel, hátha van valami javítanivaló.

Erre a folyamatra azért van szükség, mert gyakran előfordul, hogy az adatkészletek hibákat vagy érvénytelen adatokat tartalmaznak. A tisztítással eltávolíthatja vagy kijavíthatja ezeket a hibákat a megbízhatóság növelése érdekében.

Lényegében hibamentessé teszi az adatok halmazát a további felhasználáshoz. Megbízhatóbbá teszi a jelenetet, mivel elkerüli a hibákat.

Íme néhány betekintés a kettő közötti különbségek jobb megértéséhez:

Folyamat

Az adatcsavarási folyamat magában foglalja az adatok formázását és leképezését. Egy vagy több erőforrásból származó nyers adatokat használható és egységes formátummá alakítja.

Ennek eredményeként egy végső kimenetet kínál, amelyet automatizálhat, hogy adatalapú betekintést vagy műveletet adjon.

Az adattisztítási folyamat magában foglalja az inkonzisztens adatok forráson belüli megtalálását és feloldását. Megtalálja a hiányzó vagy hamis adatokat, és kiegészíti vagy módosítja azokat javítás céljából.

Ennek eredményeként hibamentes adatokat kínál, amelyeket kutatáshoz vagy veszekedéshez használhat fel.

a. Lépések

Az adatviszály időigényes folyamat. Ez hat lépésből áll:

1. Felfedezés – az egy vagy több forrásból származó adatok megértése
2. Strukturálás – minden adat egységes formázása
3. Tisztítás – a hamis, irreleváns vagy elégtelen adatok eltávolítása
4. Gazdagítás – releváns adatok hozzáadása az üres helyek kitöltéséhez
5. Érvényesítés – minden adat megerősítése annak ellenőrzésére, hogy azok pontosak vagy érvényesek-e
6. Kiadás – az adatok megosztása a csapattal vagy szervezettel

Eközben az adattisztítás négy szakaszból áll. Ezek a következők:

1. Eltávolítás – duplikált, irreleváns vagy redundáns adatok eltávolítása
2. Rögzítő – elírási hibák, eltérő nevek, nagybetűk, hibás címkék stb.
3. Irányítás – minden olyan adatpont eltávolítása, amely kiemelkedik a többi közül
4. Kezelés – a hiányzó adatok kezelése megfigyelésekkel

b. Fókusz

Az adatviszály az adatformátum átalakítására összpontosít. Minden nyers adaton működik, és egyetlen stílussá vagy dizájnná alakítja az egységesség érdekében.

Másrészt az adattisztítás az érvénytelen vagy irreleváns adatok megtalálására és eltávolítására összpontosít. Egy készleten működik, és ellenőrzi az adatokat, eltávolítva minden hibásat, hogy megbízható forrást kapjon.

c. Munka

Az adatsorsolási munka magában foglalja az adatok elemzésre történő előkészítését. Megváltoztatja a szerkezetet, hogy csak egy adatstílusú legyen egy halmaz.

Eközben az adattisztítási munka a következetesség és a megbízhatóság javítására vonatkozik. Ellenőrzi az adatokat, és biztosítja, hogy minden érvényes legyen, hogy megbízható forrást hozzon létre.

d. Cél

Az adatcsere célja, hogy minden adatot előkészítsen egy halmazban. A végső kimenetnek a jövőbeni felhasználáshoz hozzáférhetőnek kell lennie – általában betekintést nyerhet.

Alternatív megoldásként az adattisztítás célja az adathalmaz eltéréseinek feloldása és az adatok elemzésre való megőrzése.

A fenti pontok alapján most könnyebb arra a következtetésre jutni, hogy az adatcsavarás és az adattisztítás több szempontból is különbözik. Mindennek összerakásához nézze meg az alábbi táblázatot:

Kritériumok	Data Wrangling	Adattisztítás
Folyamat	Formátumok és térképadatok	Azonosítsa és javítsa ki az adatellentmondásokat
Lépések	Hat lépésből álló folyamat, amely magában foglalja az adatok megértését és gazdagítását	Négy lépésből áll, amelyek az adatok eltávolítására és javítására összpontosítanak
Fókusz	Az adatformátum átalakítása ideális szerkezetre	Irreleváns adatok kinyerése
Munka	Előkészíti az adatokat elemzésre	Javítja az adatok minőségét és megbízhatóságát
Cél	Adatok beállításához egy készletben későbbi használatra	Az adathalmaz eltéréseinek kiküszöbölése

Előnyök és Hátrányok

A fenti tulajdonságokon kívül az adatcsavarás és az adattisztítás előnyei és hátrányai is különböznek. Ha azt tervezi, hogy ezeken a folyamatokon megy keresztül, számítson a következő pozitív és negatív oldalakra.

Az adatviszály előnyei és hátrányai

Az alábbiakban felsorolunk néhány előnyt és hátrányt, amelyekre az adatviszályból számíthat:

Előnyök	Hátrányok
Javítja a felhasználó hozzáférését az adatokhoz	Túl sok időt vesz igénybe, különösen nagy mennyiségű adat kezelésekor
Gyorsabbá teszi a betekintést a hatékony elemzés révén	Kihívást jelent a különböző készletekből származó adatok egyetlen formátumba rendezése
Adatvezérelt döntésekkel és cselekvésekkel javítja az üzleti intelligenciát	Az érzékeny adatokkal kapcsolatos biztonsági és adatvédelmi korlátozásokkal szembesül

Az adattisztítás előnyei és hátrányai

Íme néhány előnye és hátránya, amelyekre számíthat az adattisztítás során:

Előnyök	Hátrányok
Hibamentes adatkészleteket kínál	Betekintést vagy műveleteket veszíthet el az elégtelen adat miatt
Kisebb költségek és hibák által okozott hibák	Automatikusan több kockázathoz vezet
Növeli az adatok megbízhatóságát az elemzéshez	Túl sok időt vesz igénybe, különösen nagy mennyiségű adat esetén
Kiváló minőségű információkat biztosít a döntésekhez és a cselekvésekhez	Sokba kerül mind az eszközökkel, mind a folyamattal

Következtetés

Az adatcsavarásnak és az adattisztításnak lehetnek természetüknél fogva hasonló módszerei. Ez azonban két különböző folyamat marad.

A különbségek ellenére vegye figyelembe, hogy a takarítás és a veszekedés kiegészíti egymást. Az adatkezelésben a takarítás és a veszekedés kéz a kézben jár a jobb elemzés érdekében.

GYIK