ספר לימוד למתחילים על הכנת נתונים רבודים

מהי הכנת נתונים רבודים?

אם לתאר זאת בפשטות, הכנת נתונים רבודים מאפשרת לאנשי עסקים ולעובדים אחרים שאין להם מומחיות עמוקה במדע נתונים ובניתוח ליצור ערכות נתונים עשירות ואמינות עבור ניתוח. כלי הכנת נתונים רבודים - המופעלים על-ידי למידת מכונה (ML) ובינה מלאכותית (AI) - ומסופקים בפלטפורמה אוטומטית בשירות עצמי - משנים את התהליך של מציאה ובדיקה של נתונים גולמיים והפיכתם לטפסים ניתנים לשימוש. הם לא מחליפים בינה מלאכותית ומודעות להקשר; הם משפרים אותם.

כדי להשיג יתרון תחרותי, מובילים, מנהלי קו פעולה עסקי, שותפים ואחרים מסתמכים על בינה עסקית (BI) ועל ניתוח עסקי כדי לספק להם תובנות מדויקות ורלוונטיות בזמן המתאים. באמצעות הכנת נתונים רבודים, החברה שלך יכולה לעזור בביטול הריכוז ובהנגשת הכנת נתונים כך שעובדים נוספים יוכלו לעזור ביצירת תובנות אלה.

כיצד משמשים כלי הכנת נתונים רבודים?

כלי הכנת נתונים רבודים מייעלים את השלב הראשון ואולי החשוב ביותר בעיבוד נתונים - יצירת ערכות נתונים הדרושות לבנייה, בדיקה והדרכה של מודלי ניתוח.

באופן מסורתי, הכנת נתונים נחשבה לתחום של צוותים טכניים שכתבו קוד והשתמשו בתוכנה מיוחדת כדי לחלץ נתונים ממערכות תפעוליות פנימיות, לנקות וליצור מבנה שלהם ולטעון אותם במחסני נתונים. תהליכים אלה, המוכרים כחילוץ נתונים, שינוי וטעינה (ETL), עשויים להיות מורכבים, ממושכים ומועדים לשגיאות.

לרוב המשתמשים העסקיים הממוצעים לא היו מיומנויות או זמן כדי לבצע עבודת ETL בעצמם. אפילו מדעני נתונים אזרחיים - אנליסטים עסקיים, מפתחים ואחרים ללא הכשרה רשמית במדע נתונים, אבל כאלה שמבצעים עבודת ניתוח מתקדמת - הסתמכו על מהנדסי נתונים ומומחי נתונים אחרים כדי להחליט אילו נתונים יש לנתח וכיצד.

הזמנים השתנו. כעת, ארגונים מאחסנים כמויות עצומות של נתונים מובנים, מובנים למחצה ולא מובנים, כולל טקסט ותמונות, באפליקציות ובמערכות מבודדות מרובות. לעתים רחוקות יש לצוותי ניהול IT ונתונים מרכזיים את הזמן והמשאבים כדי לאסוף ולהכין נתונים, ועוד פחות מזה לבצע מידול וללמוד אותם, כדי לתמוך בכל יוזמות הניתוח המשתנות של החברה.

הודות לכלי הכנת נתונים רבודים, אנשים נוספים יכולים לסייע. הכלים, הכוללים ממשקי שיחה של הצבעה ולחיצה, מנחים משתמשים באופן קבוע בתהליך קבלת החלטות מונחות-נתונים הקשורות להכנת נתונים.

מהם שלבי הכנת הנתונים?

תהליך הכנת הנתונים, המוכר גם כתפעול מידע או שינוי, מורכב מסדרת פעילויות רצופות לשילוב, בנייה וארגון נתונים. שלבי הכנת הנתונים, המפורטים להלן בקטגוריות נפוצות, מסתיימים ביצירת ערכת נתונים יחידה ומהימנה כדי לספק מידע למקרה שימוש ספציפי אחד או יותר:

1. איסוף. צוות הניתוח, המונחה על-ידי מטרות הניתוח הייעודי שלו, מזהה ומושך נתונים רלוונטיים ממקורות נתונים פנימיים וחיצוניים. לדוגמה, אם היעד הוא לשפוך אור על העדפות המוצר של הלקוח, הצוות יכול למשוך נתונים כמותיים ואיכותיים מ- CRM ואפליקציות מכירות, סקרי לקוחות ומשוב המתקבל ברשתות החברתיות. במהלך שלב זה, הצוות אמור להתייעץ עם כל בעלי העניין ולהשתמש בערכות נתונים מהימנות, אחרת הוא מסתכן בתוצאות מוטות.
2. גילוי ויצירת פרופיל. באמצעות שלבים שחוזרים על עצמם של גילוי וניתוח, הצוות בודק את הנתונים הגולמיים שאסף כדי להבין טוב יותר את המבנה הכולל של פריטי תוכן נפרדים בתוך כל ערכת נתונים. הוא גם לומד את קשרי הגומלין בין ערכות נתונים. באמצעות יצירת פרופיל של נתונים, הצוות אוסף ומסכם סטטיסטיקה על חריגות, אי תאימות, פערים ובעיות נוספות שיש לטפל בהן לפני שהנתונים ישמשו לפיתוח ולהדרכה של מודלי ניתוח. לדוגמה, לקוח, מטופל וערכות נתונים נוספות המכילות שמות וכתובות המאוחסנים במערכות משתנים לעתים קרובות באיות ובדרכים אחרות.
3. ניקוי. בשלב זה, הצוות מוכרח לתקן בקפדנות את כל בעיות איכות הנתונים. הניקוי כרוך בפעילויות כגון מילוי ערכים חסרים, תיקון או הסרה של נתונים פגומים, סינון נתונים לא רלוונטיים ומיסוך נתונים רגישים. שלב זה של הכנת נתונים, ממושך ומייגע ככל שיהיה, הוא חיוני להבטחת דיוק הנתונים והעקביות שלהם. ניקוי חשוב במיוחד בעת העבודה עם Big Data בשל נפחי הנתונים הגדולים שיש להפוך להרמוניים.
4. בנייה. שלב זה כרוך בפיתוח סכימת מסד נתונים המתארת כיצד לארגן את הנתונים בטבלאות כדי לאפשר גישה חלקה על-ידי כלי מידול. הסכימה יכולה להיחשב למבנה קבוע שיאכלס נתונים המשתנים בקביעות באופן אחיד. כל הרכיבים הסכימטיים מוגדרים.
5. שינוי והעשרה. לאחר הגדרת הסכימה, הצוות מוכרח לוודא שכל הנתונים תואמים. יהיה צורך לשנות תבניות נתונים קיימות מסוימות, כגון על-ידי כוונון הירארכיות והוספה, מיזוג או מחיקה של עמודות ושדות. הצוות יכול גם לשפר את הנתונים בעזרת מידע התנהגותי, דמוגרפי, גיאוגרפי והקשרי אחר שמתקבל ממקורות בתוך הארגון ומחוץ לו. ערכת נתונים מועשרת מאפשרת הדרכה של מודלי ניתוח עם ערכות נתונים מקיפות יותר ובכך מספקת תובנות מדויקות וחשובות יותר.
6. אימות. כעת, הצוות מוכרח להשתמש בקבצי Script כתובים או בכלים כדי לאמת את האיכות והדיוק של ערכת הנתונים שלו. בנוסף, הוא מאשר שמבנה הנתונים והעיצוב מתאימים לדרישות הפרוייקט כך שמשתמשים וכלי מידול פרוייקטים יוכלו לגשת לנתונים בקלות. בהתאם לגודל ערכת הנתונים, הצוות רשאי לבחור לבדוק דגימת נתונים ולא את ערכת הנתונים המלאה. זה אמור לפתור כל בעיה לפני המעבר לשלב הסופי של תהליך הכנת הנתונים.
7. פרסום. כאשר הצוות בטוח שהנתונים שלו באיכות גבוהה, הוא מעביר אותם אל מחסן הנתונים או אגם הנתונים הייעודיים או למאגר אחר. כאן, הצוות ואחרים בארגון יכולים לגשת אליהם כדי לפתח ולבדוק מודלי ניתוח.

כיצד למידת מכונה משפרת את הכנת הנתונים והמידול שלהם?

ניתוח נתונים רבודים מתאפשר על-ידי ניתוח רבוד, כולל ML, אוטומציה, יצירת שפה טבעית (NLG) ותצוגה חזותית של נתונים. לדוגמה, גילוי נתונים רבודים מסתמך במידה רבה על ML - סוג של בינה מלאכותית המשתמשת באלגוריתמים ובמודלים סטטיסטיים כדי ללמוד מנתונים ולהסתגל ללא סיוע אנושי.

באמצעות ML, כלי גילוי מיישמים ידע שנלמד כדי לקחת בחשבון את סוגי ערכות הנתונים הדרושות בהינתן הבעיה שהמודל מוכרח לפתור וההיפותזה שיש לבדוק. הם לוקחים בחשבון גם את ההקשר שבו נאספו ערכות הנתונים. לאחר מכן, הכלים מנתחים במהירות ומגיעים למסקנות על בסיס דפוסים בערכות הנתונים, ומציעים בצורה חכמה אילו ערכות נתונים יש לשלב.

גילוי נתונים רבודים לא משתמש רק ב- ML, אלא גם עוזר לוודא הכנת נתונים יעילה עבור מודלים של למידת מכונה. לדוגמה, כלי הגילוי משתמשים באלגוריתמים של ML כדי ליצור המלצות עבור משתמשים בנוגע לאופן הניקוי וההעשרה של נתונים והפיכתם לתבנית מתאימה עבור ניתוח מודל ML.

כיצד החברה שלך יכולה להפיק תועלת מהכנת נתונים רבודים?

מדי יום, מנהיגים עסקיים וצוותים עסקיים בכל הענפים מזהים דרכים חדשות ואסטרטגיות לנצל נתונים. בעזרת הכנת נתונים רבודים, הם יכולים ליישם רעיונות חדשניים עבור פרוייקטי ניתוח ללא עזרתם של מומחי IT.

היתרונות של הכנת נתונים רבודים יכולים להגיע לכל מקום בארגון שלך:

• הגברת פרודוקטיביות-על-ידי שימוש בממשקי משתמש אינטואיטיביים וגרפיים עם כלי שירות עצמי אוטומטיים, משתמשים עסקיים מיומנים יכולים לאסוף במהירות נתונים ממקורות מרובים ושונים ולהפעיל אותם באמצעות יצירת פרופיל, ניקוי ופונקציות עיקריות נוספות להכנת נתונים. הכנת נתונים רבודים גם עוזרת להפחית או לבטל משימות ממושכות עבור IT ואנשי מקצוע בתחום הנתונים.
• אספקת נתונים באיכות גבוהה יותר-בעת הכנת נתונים באופן ידני, אפילו מדעני נתונים מנוסים יכולים להציג בטעות נתונים לא מדויקים ולא רלוונטיים - או לא לכלול נתונים חשובים. הכנת נתונים רבודים יכולה לאתר ולתקן אוטומטית בעיות איכות, ובכך לעזור לוודא שערכת הנתונים שלך מפיקה תוצאות חוקיות.
• האצת ROI-פרודוקטיביות גדולה יותר בחזית פרוייקטי הניתוח משאירה זמן ומשאבים רבים יותר עבור מידול נתונים, כריית נתונים וניתוח. במקום להקדיש את הזמן למטלות ידניות של הכנת נתונים, משתמשים יכולים להתמקד בלמידת תובנות וביישומן כדי לשנות פעולות עסקיות ואתגרים עסקיים. לאחר בנייתה, לערכת נתונים יכולים להיות מספר שימושים הממטבים עוד יותר את ההשקעות שלך.
• קידום הנגשת נתונים-משתמשים שאינם מומחים, המצוידים בכלים שעוזרים בהכנה ובפרסום של נתונים עבור ניתוח, יכולים להרגיש בנוח יותר לעבוד עם נתונים גולמיים. בנוסף, משתמשים שמכירים יותר מכולם את בעיית הניתוח יכולים להיעזר בידע ובמומחיות העסקיים שלהם כדי לבחור ערכות נתונים חשובות מבחינה סטטיסטית ולעזור בבנייה ובהעשרה של נתונים כדי לתמוך ביעדי הפרוייקט. ככל שאוריינות הנתונים גדלה בארגון שלך, אנשים יוכלו להרגיש בטוחים יותר לגבי החלטות ואסטרטגיות מונחות-נתונים.
• שיפור הזריזות העסקית-משתמשים עם היכולת להכין במהירות ערכות נתונים מקיפות, יוכלו להשיק במהירות פרוייקטי ניתוח חדשים כדי לתמוך בתנאי העסק והשוק המשתנים. ככל שהזמן לקבלת תובנות מהיר יותר, כך החברה שלך יכולה ליישם מהר יותר תובנות אלה כדי להשיג יתרון תחרותי.

כיצד חברות מיישמות הכנת נתונים רבודים?

בענפים שונים, חברות משתמשות ב- בינה עסקית וב- כלים לניתוח עסקי כדי להפיק ערך גדול יותר מנתונים. לדוגמה, לאחר ששילבו הכנת נתונים רבודים בזרימות העבודה שלהם, הארגונים הבאים אספו ביעילות ועיבדו נתונים כדי לספק כוח לניתוח שלהם:

בנקאות

כדי להבין טוב יותר אילו לקוחות עשויים להשתמש בשירותי השקעות הון - ולאחר מכן לפנות אליהם עם מבצעים מותאמים אישית - בנק גדול אסף במהירות ואיחד נתוני חשבונות, פיקדונות, משיכות וכרטיסי אשראי מכל הסניפים ורשת הכספומטים שלו. הוא גם משך נתונים דמוגרפיים, סוציו-אקונומיים והקשריים אחרים ממקורות חיצוניים.

קמעונאות

רשת בתי מרקחת בינלאומית ניסתה להבין מדוע האיפור עם שם המותג שלה היה בעל ביצועים נמוכים בחלק מהמיקומים, אבל לא באחרים. היא שילבה נתוני נקודות מכירה, קטגוריית מוצרים, נאמנות לקוחות, ניקוד של שביעות הרצון של הלקוח ונתוני תמחור מהמערכות הפנימיות שלה עם נתונים גיאוגרפיים חיצוניים כדי לבנות ערכת נתונים עשירה לניתוח.

חקלאות

חברת טכנולוגיה חקלאית קטנה רצתה להשתמש באלגוריתמים הקנייניים שלה כדי לחקור מגמות הנבת יבולים באזורים מוכי בצורת כדי שתוכל לייעץ לחקלאים קטנים בנוגע ליבולים שצריך לשתול ומתי. תוך שימוש במאגרי Big Data שמתחזקים ארגונים ציבוריים ופרטיים, היא ביצעה מיקור ושילוב של נתונים הקשורים למשתנים מרובים, כולל תנאי מזג אוויר, טמפרטורות אדמה, תכולת לחות, שימוש במים ומצב יבול.

משפט

חברה משפטית גדולה המגנה על לקוח תאגידי במשפט גדול ניתחה מיליוני הודעות דוא"ל של לקוחות ומסמכים לא מובנים אחרים עבור היסטוריה רלוונטית. על-ידי צמצום דרמטי של פעילויות גילוי הנתונים הידניות והחוזרות על עצמן, לחברה היה זמן רב יותר לסקור ולנתח ממצאים רלוונטיים.

ממשל

חברה אמריקנית רצתה להשתמש בשיטות תחזוקה חזויה כדי לסייע בצמצום עלויות הדלק, התחזוקה והשירותים עבור צי המכוניות והציוד הכבד שלה. כדי לקבוע טוב יותר אילו מכוניות זקוקות לטיפול ומתי, ואת הקרבה בזמן אמת של כל מכונית למתקן שירות, צוות ניהול הנכסים שילב מידע מרשומות תחזוקת מכוניות ומחיישני ביצועים עם נתוני GPS חיצוניים.

שאלות נפוצות

מהי הכנת נתונים?

הכנת הנתונים כוללת את כל השלבים של יצירת ערכות נתונים איכותיות, מדויקות ומקיפות עבור בינה עסקית וניתוח עסקי. היא עוזרת לוודא שארגון יכול ליצור תובנות הדרושות כדי להשיג יתרון תחרותי.

מהם כלי הכנת נתונים?

כלי הכנת הנתונים מסייעים לאיסוף הנתונים, הגילוי ויצירת הפרופיל, הניקוי, יצירת המבנה, השינוי וההעשרה, האימות והפרסום.

מהו תהליך הכנת הנתונים הרבודים?

תהליך הכנת הנתונים הרבודים משתמש בניתוח רבוד - כולל ML‏, NLG ותצוגה חזותית של נתונים - כדי להפוך פעילויות מייגעות שדורשות זמן לזרימות עבודה אוטומטיות וחכמות יותר.

מדוע הכנת נתונים רבודים חשובה?

הכנת נתונים רבודים יכולה לספק מספר יתרונות. היא יכולה להגדיל את הפרודוקטיביות, להפעיל ניתוח באמצעות נתונים באיכות גבוהה יותר, להאיץ את ה- ROI בפרוייקטים של ניתוח, להנגיש נתונים ולשפר את הזריזות העסקית.

מהי הכנת נתונים עבור למידת מכונה?

הכנת נתונים יעילה עבור אפליקציות למידת מכונה מספקת ערכות נתונים איכותיות לבנייה ולבדיקה של מודלי ML. לדוגמה, כלים רבים להכנת נתונים רבודים משתמשים באלגוריתמים של ML כדי לספק המלצות למשתמשים בנוגע לאופן הניקוי וההעשרה של נתונים והפיכתם לתבנית מתאימה עבור ניתוח מודל ML.