Два человека ведут обсуждение

Сводка по дополненной подготовке данных

Ускорьте получение аналитики в своей компании за счет машинного обучения и дополненной аналитики.


Что такое дополненная подготовка данных?

Если говорить просто, дополненная подготовка позволяет людям без глубоких знаний в области аналитики, обработки и анализа создавать исчерпывающие и высококачественные наборы данных. Благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту средства дополненной подготовки данных на базе автоматизированной платформы самообслуживания трансформируют процесс поиска и изучения необработанных данных и преобразования их в пригодные для использования форматы. Эти средства не заменяют человеческий интеллект и контекстную осведомленность — они дополняют их.

Чтобы получать конкурентные преимущества, руководители, бизнес-менеджеры, партнеры и другие лица полагаются на бизнес-аналитику (BI) и анализ, которые предоставляют им точную, своевременную и актуальную информацию. С помощью дополненной подготовки компании могут децентрализовать и демократизировать подготовку данных, чтобы больше сотрудников могли участвовать в создании аналитики.


Как используются средства дополненной подготовки данных?

Средства дополненной подготовки данных упрощают первый и, возможно, самый важный этап обработки данных — создание наборов данных, необходимых для разработки, тестирования и обучения аналитических моделей.

Традиционно подготовкой данных занимались технические команды, которые писали код и с помощью специализированного ПО извлекали информацию из внутренних операционных систем, очищали, структурировали и загружали ее в хранилища. Извлечение, преобразование и загрузка данных (ETL) были сложным, долгим и подверженным ошибкам процессом.

У большинства бизнес-пользователей не было навыков или времени для самостоятельного извлечения, преобразования и загрузки данных. Даже некоторые специалисты-любители по обработке и анализу — бизнес-аналитики, разработчики и другие сотрудники, у которых не было навыков ETL, но которые занимались дополненной аналитикой, — вынуждены были обращаться к инженерам данных и другим специалистам в этой области, чтобы решить, какие данные анализировать и как.

Времена изменились. Теперь организации хранят большие объемы структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, включая текст и изображения, в нескольких разрозненных приложениях и системах. Редко у централизированных ИТ-отделов и команд по управлению данными есть время и ресурсы для сбора и подготовки данных, а тем более для их моделирования и изучения.

Благодаря средствам дополненной подготовки данных в поддержании различных аналитических инициатив компаний может поучаствовать большее количество людей. Эти средства с удобным графическим интерфейсом помогают принимать решения, связанные с подготовкой данных.


Из каких этапов состоит подготовка данных?

Процесс подготовки данных, также известный как первичная обработка или преобразование данных, включает ряд последовательных действий по интеграции, структурированию и организации данных. Описанные ниже распространенные этапы подготовки завершаются созданием единого высококачественного набора данных, предназначенного для одного или нескольких конкретных вариантов применения.

  1. Сбор. Руководствуясь целями предполагаемого анализа, команда аналитиков определяет и извлекает соответствующие данные из внутренних и внешних источников. Например, если нужно определить предпочтения клиентов в отношении продуктов, команда может получить количественные и качественные данные из систем CRM и продаж, опросов клиентов и отзывов в социальных сетях. На этом этапе команда должна консультироваться со всеми заинтересованными сторонами и использовать высококачественные наборы данных, иначе результаты могут быть предвзятыми или иным образом искаженными.
  2. Обнаружение и профилирование. Через итерационные этапы исследования и анализа команда изучает собранные необработанные данные, чтобы лучше понять общую структуру и индивидуальное содержание каждого набора. Также анализируются связи между наборами. В рамках профилирования команда собирает и обобщает статистику по аномалиям, несоответствиям, пробелам и другим проблемам, которые необходимо решить, прежде чем разрабатывать и обучать аналитические модели на основе этих данных. Например, имена и адреса из наборов данных о клиентах, пациентах и других наборов из разных систем часто различаются по написанию и другим признакам.
  3. Очистка. На этом этапе команда должна тщательно исправить все проблемы с качеством данных. Очистка предусматривает заполнение пропущенных значений, исправление или удаление дефектных данных, отфильтровывание ненужной информации и маскирование конфиденциальных данных. Это сложный и трудоемкий этап подготовки данных. Однако он нужен для обеспечения точности и согласованности данных. Очистка особенно важна при работе с большими данными из-за огромных объемов информации, которую необходимо согласовать.
  4. Структурирование. На этом шаге разрабатывается схема базы данных, которая определяет организацию данных в таблицы. Это нужно, чтобы средства моделирования могли беспрепятственно получать доступ к данным. Схему можно рассматривать как постоянную структуру, в которой будут храниться постоянно меняющиеся данные унифицированным образом. Все компоненты схемы определены.
  5. Преобразование и обогащение. После разработки схемы команда должна убедиться, что все данные соответствуют этой схеме. Некоторые форматы данных потребуется изменить, например, скорректировав иерархии и добавив, объединив или удалив столбцы и поля. Данные также можно дополнить поведенческой, демографической, географической и другой контекстуальной информацией из внутренних и внешних источников. Обогащение позволяет обучать аналитические модели на основе более полных наборов данных и, следовательно, получать более точную и ценную аналитику.
  6. Проверка. На этом этапе команда должна проверить качество и точность своего набора данных с помощью специальных сценариев и средств. Это также позволяет убедиться, что структура и форматирование данных соответствуют требованиям проекта, а также что пользователи и средства моделирования могут легко получать доступ к данным. В зависимости от количества данных можно протестировать выборку, а не весь набор. Так команда решит все проблемы, прежде чем переходить к последнему этапу подготовки данных.
  7. Публикация. Обеспечив высокое качество данных, команда загружает их в нужное хранилище, озеро данных или другой репозиторий. Отсюда команда и другие сотрудники организации смогут брать их для разработки и тестирования аналитических моделей.

Как машинное обучение улучшает подготовку и моделирование данных?

В основе дополненной аналитики данных лежит дополненная аналитика, машинное обучение, алгоритмы генерирования естественного языка (NLG) и визуализация данных. Например, дополненное обнаружение данных в значительной степени зависит от машинного обучения — типа ИИ, который использует алгоритмы и статистические модели для обучение на основе данных и адаптации без помощи человека.

С помощью алгоритмов машинного обучения и полученных знаний средства обнаружения определяют, какие типы наборов данных необходимы с учетом проблемы, которую должна решить модель, и гипотезы, которую необходимо проверить. Они также учитывают контекст, в котором были собраны наборы данных. Затем эти средства быстро анализируют закономерности в наборах и делают выводы, а также предлагают, какие из них следует объединить.

Дополненное обнаружение данных не только использует машинное обучение, но и повышает эффективность подготовки данных для моделей машинного обучения. Например, с помощью алгоритмов машинного обучения средства обнаружения создают для пользователей рекомендации по очищению и обогащению данных, а также преобразования их в подходящий формат для анализа моделями машинного обучения.


Какие преимущества предоставляет компаниям дополненная подготовка данных?

Каждый день бизнес-лидеры и команды в разных отраслях находят новые стратегические способы извлечения выгоды из данных. Дополненная подготовка данных позволяет реализовывать инновационные идеи для аналитических проектов без помощи ИТ-специалистов.

Дополненная подготовка данных предоставляет организациям следующие преимущества:

  • Повышает результативность. С помощью интуитивно понятных графических интерфейсов и автоматизированных средств самообслуживания опытные бизнес-пользователи могут быстро собирать данные из нескольких разрозненных источников и проводить их через профилирование, очистку и другие ключевые этапы подготовки. Дополненная подготовка данных также сокращает или устраняет трудоемкие задачи для ИТ-специалистов и специалистов по данным.
  • Повышает качество данных. При подготовке вручную даже опытные специалисты могут случайно ввести неточные и нерелевантные данные или не включить важную информацию. Средства дополненной подготовки данных автоматически обнаруживают и исправляют проблемы с качеством, гарантируя достоверность полученных на основе набора данных результатов.
  • Повышает рентабельность инвестиций. Благодаря более эффективному выполнению ранних этапов аналитических проектов у пользователей остается больше времени и ресурсов на моделирование, извлечение и анализ данных. Вместо рутинной ручной подготовки данных сотрудники могут сосредоточиться на изучении аналитики и преобразовании с ее помощью бизнес-операций и задач. Созданный набор данных можно применять в других целях, что еще больше оптимизирует инвестиции.
  • Обеспечивает равную доступность данных. Имея под рукой эффективные средства подготовки и публикации информации для анализа, неспециалисты могут более комфортно работать с необработанными данными. Сотрудники со знаниями в области аналитики также могут использовать свои бизнес-знания и опыт, чтобы подбирать статистически значимые наборы данных, а затем структурировать и обогащать их в соответствии с целями проекта. С ростом грамотности работы с данными сотрудники все больше доверяют принятым на их основе решениям и стратегиям.
  • Повышает гибкость бизнеса. Имея возможность быстро подготавливать комплексные наборы данных, пользователи могут быстро запускать новые аналитические проекты в поддержку меняющихся условий бизнеса и рынка. Чем быстрее вы получите аналитику, тем быстрее компания обеспечит с ее помощью конкурентные преимущества.

Как компании применяют дополненную подготовку данных?

Компании в разных отраслях используют средства бизнес-аналитики и анализа, чтобы извлекать максимум пользы из своих данных. Дополненная подготовка данных позволяет эффективно собирать и обрабатывать данные для получения аналитики. Ниже приведены примеры организаций, которые внедрили ее в свои рабочие процессы и добились успеха.

Банковские услуги

Чтобы лучше понять, какие клиенты с наибольшей вероятностью воспользуются услугами инвестирования в капитал, а затем на основе полученных знаний запустить персонализированные рекламные акции, крупный банк быстро собрал и консолидировал из своих филиалов и банкоматов данные о счетах, депозитах, снятии средств и кредитных картах. Банк также извлек демографические, социально-экономические и другие контекстуальные данные из внешних источников.

Торговля

Владельцы международной аптечной сети хотели понять, почему их марка косметики хорошо продается в одних местах и плохо в других. Специалисты объединили информацию о кассовых транзакциях, категории продукции, лояльности клиентов, индексе Net Promoter Score и ценах из своих внутренних систем с внешними географическими данными, чтобы создать обширный набор данных для анализа.

Сельское хозяйство

Специалисты небольшой агротехнической компании с помощью своих запатентованных алгоритмов хотели изучать тенденции урожайности в засушливых районах и давать мелким фермерам советы о том, какие культуры сажать и когда. Используя пулы больших данных государственных и частных организаций, они собрали и объединили релевантную информацию, в том числе о погодных условиях, температуре почвы, содержании влаги, использовании воды и состоянии урожая.

Юриспруденция

Юридическая фирма, защищавшая корпоративного клиента в крупном судебном процессе, проанализировала миллионы электронных писем и других неструктурированных документов на наличие релевантных деталей. Значительно сократив ручные повторяющиеся действия по обнаружению данных, фирма получила больше времени на просмотр и анализ соответствующих результатов.

Государственный сектор

С помощью практик прогнозного обслуживания правительство одного из штатов США хотело сократить расходы на топливо и техническое обслуживание своего парка автомобилей и тяжелой техники. Чтобы лучше определять, какие транспортные средства и когда нуждаются в обслуживании, а также в реальном времени отслеживать близость каждого из них к сервисному центру, команда по управлению активами объединила информацию из записей о техническом обслуживании и датчиков производительности с внешними данными GPS.


Как компании могут внедрить решение для дополненной подготовки данных?

Прежде чем внедрять средства дополненной подготовки данных, компания должна завоевать доверие сотрудников. Некоторые люди могут обеспокоится тем, что новые технологии изменят их обязанности или вовсе устранят необходимость в их должностях. Чтобы способствовать принятию, менеджеры вместе с затронутыми командами могут определить новые процессы подготовки данных и обсудить развитие их должностей. Кроме того, повышение грамотности работы с данными в организации, особенно среди команд, не знакомых с дополненной аналитикой, повышает доверие к полученным результатам.

При выборе решения для самостоятельной подготовки данных задавайте себе следующие вопросы:

  • Подключается ли это решение к различным локальным и облачным источникам данных?
  • Работает ли это решение с полуструктурированными и неструктурированными необработанными данными?
  • Насколько это решение автоматизирует подготовку данных?
  • Предоставляет ли это решение надежные, интуитивно понятные средства?
  • Поддерживает ли это решение межорганизационное сотрудничество и обмен данными?
  • Может ли это решение обрабатывать большие данные?
  • Поддерживает ли это решение облачные аналитические платформы? Если да, то какие?
  • Гарантирует ли это решение безопасность, конфиденциальность данных и соответствие требованиям?
  • Сколько стоит это решение, учитывая лицензии на ПО, требования к обработке и хранению, а также адаптацию и обучение сотрудников?

Определившись с решением, начните постепенно внедрять его в своей организации. Попросите специалистов по обработке и анализу данных, менеджеров и других заинтересованных лиц выбрать несколько команд, которые умеют грамотно работать с информацией и которым принесет пользу дополненная подготовка. В зависимости от целей своей компании в отношении дополненного анализа данных, постепенно внедряйте решение в других командах.

Получайте больше пользы от своих данных с помощью Microsoft Power BI

Microsoft Power BI делает дополненную аналитику данных более простым, быстрым и всеобъемлющим процессом. С помощью рекомендаций, запросов NLG и визуализаций данных команды могут быстрее и с большей уверенностью подготавливать точные исчерпывающие наборы данных и получать на их основе качественную аналитику.


Часто задаваемые вопросы

Что такое подготовка данных?

Подготовка данных включает в себя все этапы создания качественных, точных и исчерпывающих наборов данных для бизнес-аналитики и анализа. Этот процесс помогает организациям генерировать ценную аналитику, необходимую для получения конкурентных преимуществ.

Что такое средства подготовки данных?

Средства подготовки данных упрощают сбор информации, ее обнаружение, профилирование, очистку, структурирование, преобразование, обогащение, проверку и публикацию.

Что такое дополненная подготовка данных?

Дополненная подготовка данных, в основе которой лежит дополненная аналитика, машинное обучение, алгоритмы генерирования естественного языка и визуализация данных, превращает трудоемкие и рутинные задачи в автоматизированные интеллектуальные рабочие процессы.

Почему дополненная подготовка данных важна?

Дополненная подготовка данных предоставляет несколько преимуществ, в том числе обеспечение равной доступности данных, получение аналитики на основе более качественных данных, повышение результативности, рентабельности инвестиций в аналитические проекты и гибкости бизнеса.

Что такое подготовка данных для машинного обучения?

Благодаря эффективной подготовке вы сможете получать качественные наборы данных для создания и тестирования моделей машинного обучения. Например, алгоритмы машинного обучения во многих средствах дополненной подготовки данных предоставляют пользователям рекомендации о том, как очищать и обогащать данные, а также преобразовывать их в подходящий формат для анализа моделью машинного обучения.