Τα τελευταία χρόνια, ένας αυξανόμενος αριθμός επιχειρήσεων βασίζεται σε επαγγελματίες με δεξιότητες ανάλυσης δεδομένων για να κατανοήσουν καλύτερα και να αξιοποιήσουν στο έπακρο τα δεδομένα που έχουν στη διάθεσή τους.

Βασικό μέλημα ενός data analyst αποτελεί φυσικά η επεξεργασία και ο καθαρισμός των δεδομένων αυτών προκειμένου να έχουν μια μορφή που μπορεί να αξιοποιηθεί από μια εταιρεία.

Σε προηγούμενα άρθρα μας μιλήσαμε για διάφορες διεργασίες δεδομένων όπως το data cleaning και data mapping.

Στο σημερινό άρθρο θα δούμε ορισμένα βασικά πράγματα για το data wrangling και πιο συγκεκριμένα:

- Τι είναι το data wrangling

- Ποια πλεονεκτήματα προσφέρει

- Ποια βήματα και διαδικασίες ακολουθούνται

Ας ξεκινήσουμε από τα βασικά.

Τι Είναι το Data Wrangling;

Το data wrangling είναι μια σειρά από διαδικασίες και βήματα που ακολουθούνται για τη μετατροπή ανεπεξέργαστων δεδομένων (raw data) σε μορφή κατάλληλη για ανάλυση.

Οι διαδικασίες που ακολουθούνται στο data wrangling όπως η αναδιοργάνωση, ο καθαρισμός και ο μετασχηματισμός δεδομένων από μια "ακατέργαστη" μορφή σε άλλη, είναι ζωτικής σημασίας στον τομέα του data science, καθώς τα ανεπεξέργαστα δεδομένα είναι συχνά ακατάστατα και ελλιπή.

Χάρει στο data wrangling οι επιχειρήσεις μπορούν να αντιμετωπίζουν πιο σύνθετα δεδομένα σε λιγότερο χρόνο, και με μεγαλύτερη ακρίβεια.

Παρακάτω έχουμε συγκεντρώσει αναλυτικά τα βασικά πλεονεκτήματα που προσφέρει το data wrangling.

Ας τα δούμε.

Ποια Πλεονεκτήματα Προσφέρει το Data Wrangling;

Οι επιχειρήσεις έρχονται συχνά αντιμέτωπες με μια ταχεία επέκταση του όγκου των δεδομένων αλλά και των διαθέσιμων πηγών τους.

Το γεγονός αυτό καθιστά την αποθήκευση και την οργάνωση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων για ανάλυση όλο και πιο απαραίτητη.

Τα πλεονεκτήματα λοιπόν που προσφέρει το data wrangling είναι τα εξής:

   Πλεονέκτημα #1: Βελτιωμένη ποιότητα δεδομένων

Το data wrangling βοηθά στον εντοπισμό και την αντιμετώπιση ζητημάτων όπως ελλιπείς τιμές, ακραίες τιμές, οι ασυνέπειες και τα σφάλματα στα δεδομένα.

Έτσι, τα δεδομένα χαρακτηρίζονται από μεγαλύτερη ακρίβεια και καλύτερη ποιότητα.

   Πλεονέκτημα #2: Μεγαλύτερη συμβατότητα

Χάρει στο data wrangling, τα δεδομένα από διαφορετικές πηγές, όπως αρχεία, APIs και βάσεις δεδομένων, μπορούν να ενσωματωθούν και να αναλυθούν μαζί, καθιστώντας τα συμβατά για χρήση σε διάφορα εργαλεία ανάλυσης από τις ομάδες δεδομένων.

   Πλεονέκτημα #3: Εξοικονόμηση χρόνου και χρημάτων

Με την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών και τον εντοπισμό κενών και ακραίων τιμών στα δεδομένα, το data wrangling συμβάλει στην ασφάλεια δεδομένων και μπορεί να εξοικονομήσει πολύτιμο χρόνο και χρήμα.

Αφού λοιπόν είδαμε κάποια βασικά πράγματα για το data wrangling, ας δούμε ποια βήματα ακολουθούνται.

Ποια Βήματα Ακολουθούνται στο Data Wrangling;

Τα βήματα που ακολουθούνται στο data wrangling είναι τα εξής:

   Βήμα #1: Data exploring

Αρχικά, σαν πρώτο βήμα χρειάζεται να γίνει μια διερεύνηση των δεδομένων, εντοπίζοντας και προσδιορίζοντας τάσεις και μοτίβα στα δεδομένα, μαζί με ζητήματα, όπως ελλιπείς ή ακραίες τιμές που χρειάζεται να αντιμετωπιστούν.

   Βήμα #2: Data transformation

Τα ανεπεξέργαστα δεδομένα συνήθως δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν όσο ακόμα είναι σε ακατέργαστη δομή.

Για αυτό χρειάζεται να πραγματοποιείται ο μετασχηματισμός τους σε μια δομή που είναι συμβατή με το αναλυτικό μοντέλο που θέλει κάποιος να χρησιμοποιήσει για την ανάλυση των δεδομένων.

Αφού δοθεί μια δομή στα δεδομένα, ακολουθεί η διαδικασία της κανονικοποίησης (data normalization) και αποκανονικοποίησης των δεδομένων (data denormalization).

Στη συνέχεια, ακολουθεί ο καθαρισμός δεδομένων (data cleaning) όπου καταργούνται σφάλματα που ενδέχεται να επηρεάσουν αρνητικά την ακρίβεια της ανάλυσής.

Αφού τα δεδομένα έχουν επιτυχώς μετατραπεί από ένα data analyst σε μια πιο εύχρηστη μορφή, μπορούν, αν κριθεί απαραίτητο, να εμπλουτιστούν τα δεδομένα αυτά προσθέτοντας τιμές από άλλα σύνολα δεδομένων.

   Βήμα #3: Data validation

Στο βήμα αυτό της επικύρωσης δεδομένων, πραγματοποιείται έλεγχος και επαλήθευση των όσων προηγήθηκαν στο προηγούμενο στάδιο του μετασχηματισμού.

   Βήμα #4: Data publishing

Στο τελευταίο βήμα, αφού ακολουθηθούν πιστά όλες οι παραπάνω διαδικασίες, μπορεί να πραγματοποιηθεί η δημοσίευση των δεδομένων και κοινή χρήση με τα υπόλοιπα μέλη της ομάδας δεδομένων.

Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν τι είναι το data wrangling, ποια πλεονεκτήματα προσφέρει αλλά και τα βήματα και τις διεργασίες που ακολουθούνται.

Το data wrangling αποτελεί αναπόσπαστο κομμάτι κατά την εργασία ενός data analyst καθώς εξασφαλίζει συνέπεια, ακρίβεια και βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων που θα αναλυθούν για τη λήψη σημαντικών επιχειρηματικών αποφάσεων.

Αν η ανάλυση δεδομένων είναι το μονοπάτι που που θέλεις να ακολουθήσεις επαγγελματικά, να εξελιχθείς και να βρεις την δουλειά των ονείρων σου, σου έχουμε τη λύση.

Πάρε μέρος στο Data Analytics Bootcamp της Big Blue, λάβε ουσιαστική πρακτική γνώση και γίνε πιστοποιημένος Data Analyst σε 3 μόνο μήνες!