Big Data haqqında bloqlarda biz Big Datanın Funksional Layları haqqında müzakirə etdik və sonuncu bloqumda Top 11 Bulud Məlumat Saxlama Alətini sadaladım. Yaddaşdan sonra növbəti addım Data Təmizləmə Prosesidir.
Biz Big Data haqqında danışarkən, istər biznes məlumatları, istərsə də şəxsi məlumatlar olsun, məlumatların həyəcan verici sürətlə artması özünü izah edir. Əgər faktlara əsaslansaq, dünyada hər gün 2,5 Kvintilyon Bayt Məlumat yaradılır. Bu məlumatda eyni zamanda təkrarlanan və səhv qeydlər var ki, biz onları kəşf etməzdən əvvəl silməliyik. Qeyri-dəqiq Məlumatlar yanlış fərziyyələrə və təhlillərə gətirib çıxarır və nəticədə layihənin uğursuzluğuna gətirib çıxarır.
Məlumatların təmizlənməsi müəyyən verilənlər bazasından qeyri-dəqiq qeydlərin düzəldilməsi və aradan qaldırılması (lazım olduqda) prosesinin adıdır. Verilənlərin təmizlənməsinin məqsədi verilmiş məlumat toplusunun sistemdəki digər dəstlərlə dəqiq və uyğun olmasını təmin etmək üçün onu dəyişdirmək və ya silmək üçün Çirkli Məlumatı aşkar etməkdir.
Müxtəlif verilənlər var. Təmizləmə alətləri. Yaxşı məlumatların təmizlənməsi aləti verilənlər bazanızı dublikat məlumatlardan, pis qeydlərdən və yanlış məlumatlardan təmizləməyə kömək edir. Bu alətlər istifadə olunduğu mühitdən asılı olaraq aşağıdakı kateqoriyalara bölünə bilər:
Bu bloq sizi bəzi yaxşı oflayn Məlumat Təmizləmə Alətləri ilə tanış edəcək.
1. Drake
Drake, verilənlər və ondan asılılıqlar ətrafında əmrlərin icrasını təşkil edən, istifadəsi asan, genişləndirilə bilən, mətn əsaslı məlumat iş axını alətidir. Məlumatların işlənməsi mərhələləri onların giriş və çıxışları ilə birlikdə müəyyən edilir. O, asılılıqları avtomatik həll edir və iş axınına nəzarət etmək üçün zəngin seçimlər dəsti təqdim edir. O, çoxsaylı giriş və çıxışları dəstəkləyir və daxili HDFS dəstəyinə malikdir.
2. OpenRefine
Əvvəllər Google Refine adlanan OpenRefine, qarışıq məlumatlar ilə işləmək üçün müstəqil açıq mənbəli güclü iş masası proqramıdır. O, məlumat mübahisəsi funksiyasını, yəni məlumatların təmizlənməsi və məlumatların bir formatdan digərinə çevrilməsini təklif edir. O, cədvəl tətbiqinə bənzəyir, lakin daha çox verilənlər bazası kimi davranır.
O, əlaqəli verilənlər bazası cədvəllərinə bənzər verilənlər üzərində işləyir, yəni sütunların altında xanalar olan verilənlər sətirləri üzərində işləyir. Bir OpenRefine layihəsi bir cədvəldir. İstifadəçilər müxtəlif filtrləmə meyarlarından istifadə edərək sətirlərin görüntüsünü dəyişə bilərlər. Bütün hərəkətlər verilənlər bazasında yerinə yetirilən proqramlar layihədə saxlanılır və başqa verilənlər bazasında təkrar oxuna bilər.
3. Trifacta Wrangler
Bu alətlər Data Wrangling prosesində bizə kömək edir. Məlumat mübahisəsi yarı avtomatlaşdırılmış alətlərin köməyi ilə verilənlərin daha rahat istifadəsinə imkan verən bir xam formadan digər formata verilənlərin əl ilə konvertasiyası və ya xəritələşdirilməsi prosesi kimi açıq şəkildə müəyyən edilir.
Wrangler bunu necə əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırır. təşkilatlar müxtəlif məlumatlardan dəyər əldə edirlər. Trifecta wrangler ilə analitiklərin məlumatların vizuallaşdırılması, maşın öyrənməsi, insan-kompüter qarşılıqlı əlaqəsi və məlumatların emalı sahəsində ən son üsullardan istifadə etməklə məlumatları necə faydalı etməsinə yeni yanaşma tətbiq edilmişdir. Onların sadə bir məqsədi var ki, formatlaşdırmağa daha az vaxt və verilənlərin təhlilinə daha çox vaxt sərf etsinlər. O, qarışıq, real dünya məlumatlarını təhlil alətləri üçün verilənlər cədvəlinə interaktiv şəkildə çevirməyə imkan verir.
4. DataCleaner
Məlumat təmizləyicisi məlumat keyfiyyətinin təhlili proqramı və Məlumat Keyfiyyəti Həlləri üçün həll platformasıdır. Onun əsası genişləndirilə bilən və bununla da məlumatların təmizlənməsi, çevrilməsi, zənginləşdirilməsi, DE təkrarlanması, uyğunlaşdırılması və birləşməsini əlavə edən güclü profilləmə mühərrikidir. Onun bəzi xüsusiyyətləri aşağıdakılardır:
5. Winpure Clean and Match
Məlumat keyfiyyətinə nəzarət layihə və ya kampaniyanın ümumi uğurunun arxasında duran ən mühüm amildir. Bu, biznes və ya istehlakçı məlumatlarının dəqiqliyini artırmaq üçün xüsusi olaraq hazırlanmış məlumatların təmizlənməsi və uyğunlaşdırılması dəstidir. Bu, poçt siyahılarını, verilənlər bazalarını, elektron cədvəlləri və CRM-ləri təmizləmək, düzəltmək və təkmilləşdirmək üçün ideal olan mükafat qazanmış proqram dəstidir. O, Access, Dbase, SQL Server kimi verilənlər bazası, həmçinin Excel cədvəlləri və Txt faylları üçün istifadə edilə bilər.
6. TIBCO Clarity
TIBCO Clarity sizə xidmət kimi proqram şəklində internetdən tələb olunan proqram xidmətləri təklif edən məlumatların hazırlanması vasitəsidir. O, ayrı-ayrı mənbələrdən toplanmış xam məlumatları aşkar etmək, profilləşdirmək, təmizləmək və standartlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. d ağıllı qərar qəbul etmə. Xam məlumatı idarə etmək üçün TIBCO Clarity xüsusiyyətləri:
7. Data Ladder
Data Ladder Company, biznes istifadəçilərinə məlumatların uyğunlaşdırılması, profilləşdirilməsi, təkrarlanması və zənginləşdirilməsi alətləri vasitəsilə məlumatlarından maksimum yararlanmağa kömək etmək məqsədi daşıyan məlumat keyfiyyəti proqram şirkətidir. Data Match Enterprise paketi müştəri və əlaqə məlumatlarının keyfiyyəti məsələlərini həll etmək üçün xüsusi olaraq hazırlanmış yüksək vizual masaüstü məlumatların təmizlənməsi proqramıdır. Data Match Enterprise fonetik, qeyri-səlis, səhv düyməli və qısaldılmış variasiyaları aşkar etmək üçün çoxlu xüsusi və standart alqoritmləri ehtiva edir
Məlumatların Təkrarlanması Proqramı verilənlərin keyfiyyəti, təmizlənməsi, uyğunlaşdırılması və təkrarlanması üçün proqram təminatı üçün tam həll təklif edir. proqram dəstindən istifadə edin.
8. Star DQ Pro
Məlumatınızın dəqiq, orijinal və yeni olduğuna əmin olun. O, dəqiqlik, tamlıq, ardıcıllıq, müddətlər, unikallıq və etibarlılıq kimi məlumat keyfiyyətinin əsas tələblərinə cavab verir. Onun təklif etdiyi funksiyalar
Böyük miqdarda məlumat saxlandıqda məlumatların təmizlənməsi xüsusilə böyük əhəmiyyət kəsb edir. Bundan sonra çirkli məlumatlar üzərində düzəldici fəaliyyətin məqsədi istənilən səhvləri mümkün qədər əhəmiyyətsiz etməkdir. Məlumatların təmizlənməsi müntəzəm olaraq həyata keçirilməsə, səhvlər toplana və işin səmərəliliyinin azalmasına səbəb ola bilər. Böyük data ilə bağlı növbəti bloqda mən bulud əsaslı məlumatların təmizlənməsi alətini və Salesforce verilənlər bazası üçün alətləri sadalayardım.
oxumaq: 0
