Wat is data wrangling?
Data wrangling is het proces van het verzamelen, modelleren, opschonen, valideren, voorbereiden, verrijken en publiceren van gegevens vanuit een ongestructureerd, rommelig formaat in gestructureerde gegevens van hoge kwaliteit.
Meld u gratis aan Overzicht bekijken
Waarom is data wrangling belangrijk?
Meer dan 80% van de tijd van gegevenswetenschappers wordt besteed aan het opschonen en voorbereiden van gegevens met behulp van traditionele tools zoals Excel en maatwerkscripts. Als u grote hoeveelheden gegevens uit meerdere gegevensbronnen wilt voorbereiden, bent u afhankelijk van het IT-team voor hulp. Tools voor data wrangling helpen dit probleem te overwinnen doordat ze het voorbereiden van gegevens offloaden en automatiseren. Dit bespaart tijd, moeite en de kosten die u kwijt bent aan het opschonen van gegevens voordat u enig zakelijk inzicht van waarde afleidt.
Data wrangling-stappen
Importeren
Verbinding maken met meerdere bronnen
Discovery
Analyseer en verbeter de gegevenskwaliteit
Opschonen
Fouten opsporen en gegevens voorbereiden
Transformatie
Ongestructureerde gegevens transformeren
Verrijking
Gegevens verbeteren met ML
Exporteren
Synchroniseren met meerdere bestemmingen
Importeren
Verbinding maken met meerdere bronnen
Gegevens verzamelen uit verschillende bronnen
De eerste stap in het voorbereiden van gegevens is het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen en deze sorteren. Bedrijfsgegevens worden meestal uit allerlei verschillende bronnen ingevuld, waaronder bestanden, feeds, databases en datawarehouses in de cloud.
Discovery
Analyseer en verbeter de gegevenskwaliteit
Profileer gegevens en bekijk de gegevensdistributie
Voordat we ons gaan bezighouden met data wrangling, is het belangrijk om te weten hoe de gegevens zijn geordend en welke problemen opgelost moeten worden. In dit stadium worden de gegevenstypen van kolommen geïdentificeerd en wordt de gegevensdistributie over kolommen geanalyseerd met behulp van kernmetrieken.
Opschonen
Fouten opsporen en gegevens voorbereiden
De gegevenskwaliteit verbeteren
De gegevens die u wilt voorbereiden, kunnen dubbele, ongeldige en ontbrekende waarden bevatten, wat bijdraagt aan een lage gegevenskwaliteit. Deze gegevens moeten worden opgeschoond en tools voor data wrangling helpen bij het opschoonproces door gebruikmaking van diverse transformaties, waardoor de gegevenskwaliteit wordt verbeterd.
Transformatie
Ongestructureerde gegevens transformeren
Gegevens modelleren en transformeren
Nadat de gegevens zijn opgeschoond, kunnen ze worden getransformeerd en gemodelleerd naar het formaat dat nodig is voor analyse en rapportage, of voor opslag en consumptie. Diverse transformaties en functies beschikbaar in tools voor data wrangling tools helpen deze taak te verwezenlijken.
Verrijking
Transformatie op basis van AI
Gegevens verbeteren met ML
Gegevensverrijking is het proces van het toevoegen van meer informatie aan gegevens met op ML (machinelearning) gebaseerde tekstanalyse of het gebruik van gegevensbronnen van derden om uw gegevens te verrijken. Dit helpt u om de onderliggende gegevens beter te begrijpen en meer diepgaande inzichten te verkrijgen die voorheen niet toegankelijk waren.
Exporteren
Publiceren en delen op verschillende platforms
Publiceren en delen op verschillende platforms
Nadat het proces van data wrangling is voltooid, kunnen de gegevens worden gepubliceerd en gedeeld. De gegevens kunnen naar lokale opslag worden geëxporteerd als bestanden, cloudopslag, clouddatabases of BI- en analyseplatforms
Data wrangling met Zoho DataPrep
Zoho DataPrep is een selfservicesoftware voor data wrangling die kan meegroeien met uw zakelijke behoeften en u kan helpen met data wrangling zonder dat u hoeft te coderen. Onze tool voor data wrangling helpt bij het snel opschonen van de gegevens met automatische profilering, intelligente suggesties, op AI gebaseerde transformaties en meer.
Functies die Zoho DataPrep tot de beste tool voor data wrangling maken
Meerdere gegevensbronnen
Importeer vanuit verschillende gegevensbronnen, waaronder bestanden, REST-API's, cloudopslagservices, databases en FTP-servers.
Gegevenskwaliteit verbeteren
Los problemen met de gegevenskwaliteit op, zoals dubbele records en ongeldige of ontbrekende gegevens, en verbeter de gegevenskwaliteit.
Transformeren en verrijken
Gebruik transformaties om uw gegevens te transformeren en modelleren zonder dat u hoeft te coderen.
Gegevenspipelines automatiseren
Stel end-to-end gegevenspipelines in, bewaak uw gegevensstroom en ontvang waarschuwingen wanneer de gegevenskwaliteit afneemt.
Veilig gegevens delen
Werk veilig samen met teams dankzij toegangscontroles op basis van rollen. Zorg ervoor dat gebruikers alleen toegang hebben tot de gegevens die voor hen zijn bedoeld.
Gegevens catalogiseren
Classificeer en catalogiseer gegevens en markeer gegevenssets die gereed zijn om met uw app te worden gesynchroniseerd.
"Dankzij Zoho DataPrep duurt het maar een paar minuten om onze gegevens op te schonen en te importeren. Mijn klanten kunnen hun belangrijkste statistieken nu beter bijhouden, omdat ik nu een geautomatiseerde manier heb om hun gegevens van derden in te voeren."
Bob Sullivan JD
COO, Vector Solutions