Data Wrangling คืออะไร
Data Wrangling นั้นเป็นกระบวนการจัดเก็บ ทำแบบจำลอง ทำความสะอาด ตรวจสอบความถูกต้อง เตรียม เสริมความสมบูรณ์ และเผยแพร่ข้อมูลจากรูปแบบยุ่งเหยิงที่ไม่มีโรงสร้างให้เป็นข้อมูลคุณภาพสูงที่เป็นโครงสร้าง
ลงทะเบียนฟรี ดูวิดีโอภาพรวม
เหตุใด Data Wrangling จึงมีความสำคัญ
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลามากกว่า 80% ของตนในการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลโดยใช้เครื่องมือแบบดั้งเดิม เช่น Excel และสคริปต์แบบกำหนดเอง คุณจะต้องพึ่งทีม IT ถ้าคุณต้องเตรียมข้อมูลปริมาณมากจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง เครื่องมือสำหรับ Data Wrangling จะช่วยแก้ปัญหานี้ด้วยการแบ่งเบาและทำให้การเตรียมข้อมูลเป็นอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลา แรงงาน และค่าใช้จ่ายที่ใช้ในการแก้ไขข้อมูล เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจอันมีค่า
ขั้นตอนสำหรับ Data Wrangling
นำเข้า
เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง
การค้นพบ
วิเคราะห์และปรับปรุง คุณภาพข้อมูล
การทำความสะอาด
ค้นหาข้อผิดพลาดและเตรียมข้อมูล
การแปลง
แปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
เพิ่มความสมบูรณ์
เสริมข้อมูลด้วย ML
ส่งออก
ซิงค์กับปลายทางหลายแห่ง
นำเข้า
เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง
รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
ขั้นแรกในการเตรียมข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ แล้วตรวจเทียบ ข้อมูลธุรกิจนั้นมักมาจากแหล่งที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงไฟล์ ฟีด ฐานข้อมูล และคลังข้อมูลบนคลาวด์
การค้นพบ
วิเคราะห์และปรับปรุง คุณภาพข้อมูล
ทำโปรไฟล์ข้อมูลและดูการกระจายข้อมูล
ก่อนการจัดเตรียมข้อมูล เป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องรู้ว่าข้อมูลถูกจัดระเบียบอย่างไร และจำเป็นต้องแก้ปัญหาใด ในขั้นตอนนี้ จะระบุประเภทข้อมูลของคอลัมน์ และวิเคราะห์การกระจายข้อมูลในคอลัมน์ต่างๆ โดยใช้ตัวชี้วัดที่สำคัญ
การทำความสะอาด
ค้นหาข้อผิดพลาดและเตรียมข้อมูล
ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
ข้อมูลที่คุณต้องการเตรียมอาจมีความซ้ำซ้อน ความผิดพลาด และค่าที่ขาดหาย ซึ่งเกิดจากข้อมูลคุณภาพต่ำ ข้อมูลนี้ต้องการเครื่องมือทำความสะอาดและจัดเตรียมข้อมูลเพื่อช่วยในกระบวนการล้างโดยใช้การแปลงและการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลต่างๆ
การแปลง
แปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ทำแบบจำลองและแปลงข้อมูล
เมื่อแก้ไขข้อมูลแล้ว จะสามารถแปลงและทำแบบจำลองในรูปแบบที่ต้องการสำหรับการวิเคราะห์และรายงาน หรือการทำคลังข้อมูลและการใช้งาน การแปลงและฟังก์ชันต่างๆ ที่มีในเครื่องมือ Data Wrangling จะช่วยในเรื่องนี้ได้
เพิ่มความสมบูรณ์
การแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI
เสริมข้อมูลด้วย ML
การเพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูลนั้นเป็นกระบวนการการเพิ่มข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์ข้อความที่ใช้ ML หรือใช้แหล่งข้อมูลของบุคคคลที่สามเพื่อปรับแต่งข้อมูลของคุณ นี่จะช่วยให้คุณมีความเข้าใจที่ดียิ่งขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลที่อยู่เบื้องหลัง และพบกับข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้น ที่ไม่สามารถเข้าถึงได้มาก่อน
ส่งออก
เผยแพร่และแบ่งปันทั่วทั้งแพลตฟอร์ม
เผยแพร่และแบ่งปันทั่วทั้งแพลตฟอร์ม
หลังจากเสร็จสิ้นขั้นตอนการจัดเตรียม จะสามารถเผยแพร่และแบ่งปันข้อมูล สามารถส่งออกข้อมูลไปยังที่เก็บข้อมูลภายในเป็นไฟล์ พื้นที่จัดเก็บข้อมูลคลาวด์ ฐานข้อมูลคลาวด์ หรือ BI และแพลตฟอร์มการวิเคราะห์
Data Wrangling ด้วย Zoho DataPrep
Zoho DataPrep นั้นเป็นซอฟต์แวร์ Data Wrangling แบบบริการตนเองที่สามารถปรับให้มีขนาดเหมาะกับความต้องการของธุรกิจของคุณ และช่วยคุณในการทำ Data Wrangling กับข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ดแต่อย่างใด เครื่องมือสำหรับ Data Wrangling ของเราจะช่วยทำความสะอาดข้อมูลได้อย่างรวดเร็วด้วยการทำโปรไฟล์โดยอัตโนมัติ คำแนะนำที่ชาญฉลาด การแปลงโดยใช้ AI และอื่นๆ อีกมากมาย
ฟีเจอร์ที่ทำให้ Zoho DataPrep เป็นเครื่องมือ Data Wrangling ที่ดีที่สุด
แหล่งที่มาข้อมูลหลายแหล่ง
นำเข้าจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น ไฟล์, REST API, บริการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลคลาวด์, ฐานข้อมูล และเซิร์ฟเวอร์ FTP
ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
แก้ไขปัญหาด้านคุณภาพข้อมูล เช่น ความซ้ำซ้อน และข้อมูลผิดพลาดหรือสูญหาย และปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
แปลงและเพิ่มประสิทธิภาพ
ใช้การแปลงเพื่อแปลงและสร้างแบบจำลองให้ข้อมูลของคุณโดยไม่ต้องเขียนโค้ดแต่อย่างใด
ทำให้ไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นอัตโนมัติ
ตั้งค่าไปป์ไลน์ข้อมูลแบบครบวงจร ตรวจสอบโฟลว์ข้อมูลของคุณ แล้วรับการแจ้งเตือนเมื่อคุณภาพข้อมูลมีการลดลง
การแชร์ข้อมูลอย่างปลอดภัย
ทำงานร่วมกับทีมอย่างปลอดภัยโดยใช้การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาท ให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้เฉพาะข้อมูลที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น
จัดทำแคตตาล็อกข้อมูล
จัดประเภทและจัดทำแค็ตตาล็อกข้อมูล และทำเครื่องหมายชุดข้อมูลที่พร้อมซิงค์กับแอปพลิเคชัน
“Zoho DataPrep ลดเวลาในการแก้ไขและนำเข้าข้อมูลจากหลายๆ ชั่วโมงเหลือเพียงไม่กี่นาที ผมช่วยให้ลูกค้าติดตามข้อมูลสถิติที่สำคัญได้ดียิ่งขึ้น เพราะตอนนี้ผมมีวิธีนำเข้าข้อมูลบุคคลที่สามแบบอัตโนมัติ”
Bob Sullivan JD
COO ของ Vector Solutions