Ismertető a kibővített adat-előkészítésről

Mi a kibővített adat-előkészítés?

Egyszerűen megfogalmazva, a kibővített adat-előkészítés lehetővé teszi az üzletemberek és más, azon dolgozók számára, akik nem jártasak az adattudomány és az analitika terén, hogy gazdag, megbízható adatkészleteket hozzanak létre az elemzéseikhez. A gépi tanulással (ML) és mesterséges intelligenciával (AI) működtetett – és automatizált, önkiszolgáló platformra telepített adat-előkészítő eszközök – a nyers adatok keresésének és vizsgálatának, valamint fogyóeszközökké alakításának folyamatát alakítja át. Nem helyettesítik az emberi intelligenciát és a kontextuális tudatosságot, hanem fokozzák azt.

A versenyelőny megszerzése érdekében a vezetők, az üzletági vezetők, a partnerek és mások az üzleti intelligenciára (BI) és az üzleti analitikára támaszkodnak, hogy pontos, időszerű és releváns információkat kapjanak. A kibővített adat-előkészítés segítségével a vállalata decentralizálhatja és demokratizálhatja az adat-előkészítést, hogy több alkalmazott segíthessen ezen információk létrehozásában.

Hogyan használják az adat-előkészítő eszközöket?

A kibővített adat-előkészítő eszközök észszerűsítik az első és talán legfontosabb lépést az adatfeldolgozásban – az elemzési modellek létrehozásához, teszteléséhez és képzéséhez szükséges adatkészletek létrehozását.

Hagyományosan az adat-előkészítés azon műszaki csapatok szakterülete volt, amelyek kódokat írtak, és speciális szoftvereket használtak a belső operációs rendszerekben lévő adatok kinyeréséhez, tisztításához és strukturálásához, valamint az adattárházakba való betöltéséhez. Az adatkinyerés, átalakítás és betöltés (ETL) néven ismert folyamatok nagyon összetettek, időigényesek, és hibára hajlamosak voltak.

A legtöbb átlagos üzleti felhasználó nem rendelkezett az ETL elvégzéséhez szükséges készségekkel és idővel. Még a civil adattudósok – üzleti elemzők, fejlesztők és mások is, akik nem rendelkeznek formális adattudományi képzéssel, de végeznek fejlett analitikai munkát – azon kapták magukat, hogy adatmérnökökre és más adatszakértőkre támaszkodnak annak eldöntésében, hogy mely adatokat elemezzenek és hogyan.

Az idők változnak. A szervezetek hatalmas mennyiségű strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatot tárolnak, beleértve a szövegeket és képeket is, mindezt pedig különböző, silózott alkalmazásokban és rendszerekben. A központosított IT- és adatkezelő csapatoknak ritkán van idejük és erőforrásuk arra, hogy adatokat gyűjtsenek és készítsenek, nemhogy modellezzék és tanulmányozzák azokat, hogy támogassák a vállalat különféle elemzési kezdeményezéseit.

A kibővített adat-előkészítő eszközöknek köszönhetően többen segíthetnek ebben a munkában. A „rámutat és klikkel” funkcióval, társalgási felületekkel rendelkező eszközök folyamatosan vezetik a felhasználókat az adat-előkészítéssel kapcsolatos adatokon alapuló döntések labirintusában.

Melyek az adat-előkészítés lépései?

Az adatszervezésként is ismert adat-előkészítési folyamat egy sor egymást követő tevékenységet foglal magában az adatok integrálása, strukturálása és rendszerezése érdekében. Az alábbi, általánosan használt kategóriákban felvázolt adat-előkészítési lépések egyetlen, megbízható adatkészlet létrehozásával érnek véget, amely egy vagy több konkrét felhasználási esetben használható:

1. Gyűjtés. A tervezett elemzés céljai alapján az elemző csapat azonosítja és lekéri a releváns adatokat a belső és külső adatforrásokból. Ha például az a cél, hogy fényt derítsünk az ügyfelek termékpreferenciáira, a csapat mennyiségi és minőségi adatokat gyűjthet a CRM-ből és az értékesítési alkalmazásokból, az ügyfélfelmérésekből és a közösségi médián található visszajelzésekből. Ebben a szakaszban a csapatnak konzultálnia kell az összes érdekelt féllel, és megbízható adatkészleteket kell használnia, ellenkező esetben azt kockáztatja, hogy elfogult vagy más módon torzított eredményeket kap.
2. Észlelés és profilkészítés. A feltárás és elemzés ismétlődő szakaszain keresztül a csapat megvizsgálja az általa gyűjtött nyers adatokat, hogy jobban megértse az egyes adatkészletek általános szerkezetét és egyedi tartalmát. Emellett az adatkészletek közötti kapcsolatokat is tanulmányozza. Az adatprofilkészítés révén a csapat összegyűjti és összegzi az anomáliákra, következetlenségekre, hiányosságokra és egyéb kérdésekre vonatkozó statisztikákat, amelyeket meg kell oldani, mielőtt az adatokat analitikai modellek kifejlesztésére és betanítására használnák. Például az ügyfél-, a páciens- és a különböző rendszerekben tárolt, neveket és címeket tartalmazó egyéb adatkészletek gyakran eltérő helyesírással rendelkeznek vagy más módon térnek el egymástól.
3. Tisztítás. Ebben a szakaszban a csapatnak aprólékosan ki kell javítania minden adatminőségi problémát. A tisztítás olyan tevékenységeket foglal magában, mint a hiányzó értékek kitöltése, a hibás adatok kijavítása vagy eltávolítása, a lényegtelen adatok kiszűrése és az érzékeny adatok elrejtése. Ez az időigényes és unalmas adat-előkészítési lépés döntő fontosságú az adatok pontosságának és következetességének biztosításához. A nagy adatkészletekkel végzett munka során különösen fontos a tisztítás, mivel a teljes adatmennyiséget harmonizálni kell.
4. Strukturálás. Ez a lépés magában foglalja egy adatbázisséma kidolgozását, amely leírja, hogyan kell az adatokat táblázatba rendezni, hogy zökkenőmentes hozzáférést biztosítson a modellező eszközökkel. A séma állandó struktúrának tekinthető, amely egységes módon tárolja a folyamatosan változó adatokat. Minden sematikus komponens definiálva van.
5. Átalakulás és bővítés. A séma beállítása után a csapatnak biztosítania kell, hogy minden adat megfelelő legyen. Néhány meglévő adatformátumot módosítani kell, például a hierarchiák módosításával, valamint oszlopok és mezők hozzáadásával, egyesítésével vagy törlésével. A csapat a szervezeten belüli és kívüli forrásokból származó viselkedési, demográfiai, földrajzi és egyéb kontextuális információkkal is javíthatja az adatokat. A gazdagabb adatkészlet lehetővé teszi, hogy az analitikai modelleket átfogóbb adatkészletekkel tanítsák be, és így pontosabb, értékesebb betekintést nyújtsanak.
6. Ellenőrzés. A csapatnak írott szkripteket vagy eszközöket kell használnia az adatkészlet minőségének és pontosságának ellenőrzésére. A csapat ezenkívül megerősíti, hogy az adatok szerkezete és formázása megfelel a projekt követelményeinek, hogy a felhasználók és a projektmodellező eszközök könnyen hozzáférhessenek az adatokhoz. Az adatkészlet méretétől függően a csapat dönthet úgy, hogy egy adatmintát teszteli a teljes adatkészlet helyett. Minden problémát meg kell oldania, mielőtt továbblépne az adat-előkészítési folyamat utolsó lépésére.
7. Közzététel. Ha a csapat biztos abban, hogy az adatai jó minőségűek, továbbítja azokat a célzott adattárházba, adattóba vagy más tárházba. Itt a csapat és a szervezet többi tagja hozzáférhet az elemzési modellek fejlesztése és tesztelése érdekében.

Hogyan javítja a gépi tanulás az adatok előkészítését és modellezését?

A kibővített adatelemzést a gépi tanulás, a kibővített elemzés,, az automatizálás, a természetes nyelvi feldolgozás (NLG) és az adatvizualizáció teszi lehetővé. Például a kibővített adatfelfedezés jelentős mértékben támaszkodik a gépi tanulásra – ez egy olyan típusú mesterséges intelligencia, amely algoritmusokat és statisztikai modelleket használ az adatokból való tanulásra és az emberi segítség nélküli alkalmazkodásra.

A gépi tanulás használatával a felderítési eszközök a tanult tudást alkalmazzák annak eldöntésére, hogy milyen típusú adatkészletekre van szükség, tekintettel a modell által megoldandó problémára és a tesztelendő hipotézisre. Figyelembe veszik továbbá az adatkészletek gyűjtésének körülményeit is. Ezután az eszközök gyorsan elemzik és levonják a következtetéseket az adatkészletek mintáiból, és intelligens módon javasolják, hogy melyeket érdemes kombinálni.

A kibővített adatfeltárás nemcsak gépi tanulást használ, hanem segít a hatékony adat-előkészítésben is a gépi tanulási modellek számára. Például a kibővített adat-előkészítő eszközök gépi tanulási algoritmusokat használnak, hogy ajánlásokat fogalmazzanak meg a felhasználóknak az adatok tisztítására és bővítésére, valamint a gépi tanulási modellelemzéshez megfelelő formátumba való átalakítására vonatkozóan.

Hogyan profitálhat a vállalata a kibővített adat-előkészítésből?

Az üzleti vezetők és a különböző ágazatokban dolgozó csapatok nap mint nap új, stratégiai módokat találnak az adatok hasznosítására. A kibővített adat-előkészítéssel az informatikai szakemberek segítsége nélkül is képesek reagálni az elemzési projektekhez kapcsolódó innovatív ötletekre.

A kibővített adat-előkészítés előnyei a szervezetén túl is érzékeltetheti pozitív hatását:

• Növeli a termelékenységet – Az intuitív, grafikus felhasználói felületek és az automatizált, önkiszolgáló eszközök használatával, a képzett üzleti felhasználók gyorsan gyűjthetnek adatokat több, egymástól eltérő forrásból, és futtathatják azokat profilkészítési, tisztítási és egyéb kulcsfontosságú adat-előkészítési funkciókon keresztül. A kibővített adat-előkészítés az IT- és adatszakértők időigényes feladatainak csökkentésében vagy megszüntetésében is segít.
• Jobb minőségű adatokat biztosít – Az adatok manuális előkészítése során még a tapasztalt adatszakértők is véletlenül pontatlan és lényegtelen adatokat vihetnek be – vagy nem emelik be a fontos adatokat. A kibővített adat-előkészítés képes automatikusan megkeresni és kijavítani a minőségi problémákat, biztosítva, hogy az adatkészlete érvényes eredményeket generáljon.
• Gyorsítja a ROI-t – A nagyobb termelékenység az elemzési projektek előterében azt jelenti, több idő és erőforrást marad az adatmodellezésre, -bányászatra és -elemzésre. Ahelyett, hogy manuális adat-előkészítési feladatokkal vesződnének, a felhasználók az elemzési eredmények tanulmányozására és azok alkalmazására összpontosíthatnak az üzleti műveletek és kihívások átalakítása érdekében. A felépítés után az adatkészletnek több alkalmazási módja is lehetséges, tovább optimalizálva a beruházásait.
• Ösztönzi az adatok demokratizálódását – Most, hogy megfelelően felszerelte őket a szükséges eszközökkel ahhoz, hogy segítsenek előkészíteni és közzétenni az adatokat az elemzés számára, a nem szakosodott felhasználók nyugodtabban dolgozhatnak a nyers adatokkal. Ezenkívül az analitikai problémát leginkább ismerő felhasználók az üzleti ismereteikre és szakértelmükre támaszkodhatnak a statisztikai szempontból jelentős adatkészletek kiválasztása érdekében, elősegítve az adatok strukturálását és bővítését a projekt céljainak támogatása érdekében. Ahogy az adatokkal kapcsolatos jártasság növekszik a szervezetében, az emberek magabiztosabbak lesznek az adatokon alapuló döntésekben és stratégiákban.
• Javítja az üzleti agilitást ––A felhasználók képesek lesznek arra, hogy gyorsan hozzanak létre átfogó adatkészleteket, és így gyorsan indíthatnak új elemzési projekteket a változó üzleti és piaci körülmények támogatása érdekében. Minél rövidebb idő telik el a betekintési eredmények generálásáig, a vállalata annál gyorsabban tudja alkalmazni ezeket a betekintéseket, hogy versenyelőnyre tegyen szert.

Hogyan alkalmazzák a vállalatok a kibővített adat-előkészítést?

A vállalatok ágazatokon átívelően használják az üzleti elemzési eszközöket és az üzleti intelligenciát, hogy nagyobb értéket nyerjenek az adatokból. Miután például a kibővített adat-előkészítést beépítették a munkafolyamataikba, az alábbi szervezetek hatékonyan gyűjtöttek és dolgoztak fel adatokat az elemzési folyamataik működtetése érdekében:

Banki szolgáltatások

Ahhoz, hogy jobban megértse, mely ügyfelek esetében a legvalószínűbb, hogy vagyonbefektetési szolgáltatásokat használnak, majd hogy személyre szabott promóciókkal megcélozza őket, egy nagy bank gyorsan összegyűjtötte és konszolidálta a számla-, a betét-, a pénzkivételi, és a hitelkártya-adatokat az összes fiókjából és az ATM-hálózatából. Emellett külső forrásokból is gyűjtött demográfiai, társadalmi-gazdasági és egyéb kontextuális adatokat.

Kiskereskedelem

Egy nemzetközi gyógyszertárlánc arra kereste a választ, hogy egyes helyszíneken miért teljesített alul a márkaneve, más helyeken pedig miért nem. Az elemzéshez szükséges gazdag adatkészlet összeállításához a belső rendszereiből származó értékesítési pontokra, termékkategóriákra, ügyfélhűségre, nettó promóciós pontszámra és árképzésre vonatkozó adatokat kombinálta külső földrajzi adatokkal.

Mezőgazdaság

Egy kis mezőgazdasági technológiai vállalat a saját algoritmusait akarta használni a terméshozamtrendek tanulmányozására az aszály sújtotta területeken, hogy tanácsot adhasson a kistermelőknek arról, hogy milyen növényeket ültessenek és mikor. Kihasználva az állami és magánszervezetek által fenntartott nagy adatkészleteket, több változóra vonatkozó adatokat szerzett be, beleértve az időjárási viszonyokat, a talaj hőmérsékletét, a nedvességtartalmat, a vízhasználatot és a termés állapotát.

Jogi

Egy vállalati ügyfelet jelentős peres ügyben védő ügyvédi iroda több millió ügyfél e-mailjét és egyéb strukturálatlan dokumentumokat elemzett a releváns előzményekhez. A kézi, ismétlődő adatfeltárási tevékenységek drasztikus csökkentésével az ügyvédi irodának több ideje maradt a releváns eredmények áttekintésére és elemzésére.

Kormányzat

Az Egyesült Államok kormánya előrejelző karbantartási gyakorlatokat akart alkalmazni, hogy segítsen csökkenteni az üzemanyag, a karbantartás és a szolgáltatások költségeit a gépjárműflottája és a nehézipari gépei számára. Annak pontosabb meghatározása érdekében, hogy mely járműveket és mikor kellett szervizelni, valamint milyen hogy az egyes járművek valós idejű közelsége egy szervizelési létesítményhez, az eszközkezelő csapat a jármű karbantartási nyilvántartásából és a teljesítményérzékelőkből származó információkat külső GPS-adatokkal integrálta.

Gyakori kérdések

Mi az adat-előkészítés?

Az adat-előkészítés magában foglalja a minőségi, pontos és átfogó adatkészletek létrehozásának minden szakaszát az üzleti intelligencia és az üzleti elemzések számára. Segít annak biztosításában, hogy egy szervezet biztosíthassa magának a versenyelőny megszerzéséhez szükséges betekintést.

Mik azok az adat-előkészítő eszközök?

Az adat-előkészítő eszközök megkönnyítik az adatgyűjtést, az észlelést és a profilkészítést, a tisztítást, a strukturálást, az átalakítást és a bővítést, a hitelesítést és a közzétételt.

Mi a kibővített adat-előkészítési folyamat?

A kibővített adat-előkészítési folyamat kiterjesztett analitikát használ – beleértve a gépi tanulást, NLG-t és az adatvizualizációt –, hogy a hagyományosan unalmas, időigényes tevékenységeket automatizált, intelligensebb munkafolyamatokká alakítsa át.

Miért fontos a kibővített adat-előkészítés?

A kibővített adat-előkészítés számos előnnyel járhat. Növelheti a termelékenységet, jobb minőségű adatokat használó elemzéseket futtathat, felgyorsíthatja az elemzési projektek megtérülését, demokratizálhatja az adatokat, és javíthatja az üzleti agilitást.

Mi az adat-előkészítés a gépi tanulás számára?

A gépi tanulási alkalmazások hatékony adat-előkészítése minőségi adatkészleteket biztosít a gépi tanulási modellek felépítéséhez és teszteléséhez. Például számos kibővített adat-előkészítő eszköz gépi tanulási algoritmusokat használ, hogy ajánlásokat fogalmazzon meg a felhasználóknak az adatok tisztítására és bővítésére, valamint a gépi tanulási modellelemzéshez megfelelő formátumba való átalakítására vonatkozóan.