Čo je proces vývoja údajov?

Proces vývoja údajov zahŕňa všetky kroky spojené s transformáciou nespracovaných údajov na použiteľný, spoľahlivý a dôkladný zdroj. Je to iteračný proces, čo znamená, že často zahŕňa cykly vylepšenia a zlepšenia. Konkrétne kroky a ich dôraz sa môžu líšiť v závislosti od organizácie, typu údajov a konečných cieľov, ale vo všeobecnosti zahŕňajú tieto kľúčové fázy:

1. Objavovanie a porozumenie údajov:

* Identifikácia údajov: Lokalizácia a identifikácia všetkých relevantných zdrojov údajov. To môže zahŕňať databázy, tabuľky, API, úložisko v cloude a ďalšie.

* Profilovanie údajov: Preskúmanie údajov s cieľom pochopiť jeho štruktúru, obsah, kvalitu a potenciálne zaujatosti. Zahŕňa to štatistickú analýzu, vizualizáciu údajov a identifikáciu chýbajúcich hodnôt, odľahlých hodnôt a nezrovnalostí.

* Posúdenie údajov: Vyhodnotenie vhodnosti údajov na zamýšľaný účel. Zahŕňa to zváženie úplnosti, presnosti, konzistentnosti a včasnosti.

* Zhromažďovanie: Definovanie konkrétnych potrieb a cieľov údajov. Na aké otázky je potrebné odpovedať? Aké poznatky sú požadované?

2. Príprava a čistenie údajov:

* Čistenie údajov: Riešenie problémov s kvalitou údajov. To by mohlo zahŕňať manipuláciu s chýbajúcimi hodnotami (imputácia alebo odstránenie), korekcie chýb, odstránenie duplikátov a štandardizačné formáty.

* Transformácia údajov: Prevod údajov na vhodný formát na analýzu. To by mohlo zahŕňať konverzie dátových typov, agregáciu, normalizáciu a inžinierstvo funkcií (vytvorenie nových premenných z existujúcich).

* Integrácia údajov: Kombinácia údajov z viacerých zdrojov do jednotného pohľadu. To často zahŕňa vyriešenie nezrovnalostí a zabezpečenie konzistentnosti údajov v rôznych súboroch údajov.

* Overenie údajov: Overenie presnosti a konzistentnosti pripravených údajov. Môže to zahŕňať vykonanie testov a kontrol, aby sa zabezpečila integrita údajov.

3. Modelovanie a dizajn údajov:

* Koncepčné modelovanie: Definovanie štruktúry a vzťahov na vysokej úrovni v údajoch. To často používa diagramy vzťahu entít (ERDS) alebo iné vizuálne reprezentácie.

* logické modelovanie: Preklad koncepčného modelu do špecifického databázového modelu, definovanie tabuliek, stĺpcov a typov údajov.

* Fyzické modelovanie: Navrhovanie fyzickej implementácie údajov vrátane miest úložiska, stratégií indexovania a optimalizácie výkonu.

4. Načítavanie údajov a integrácia:

* etl (extrakt, transformácia, zaťaženie): Extrahovanie údajov zo zdrojových systémov, ich transformácia podľa potreby a ich načítanie do cieľového systému (napr. Dátový sklad alebo dátové jazero).

* elt (extrakt, zaťaženie, transformácia): Podobne ako v prípade ETL, ale transformácia dôjde po načítaní údajov do cieľového systému. Tento prístup môže byť efektívnejší pre veľké súbory údajov.

* Dátové potrubia: Budovanie automatizovaných procesov pre požitie, transformáciu a nakladanie údajov. Toto často zahŕňa nástroje a technológie ako Apache Kafka, Apache Air Flow alebo cloudové služby integrácie údajov.

5. Správa a monitorovanie údajov:

* Monitorovanie kvality údajov: Neustále sledovanie metrík kvality údajov, aby sa zabezpečila presnosť a úplnosť údajov.

* Manažment metadát: Sledovanie informácií o údajoch vrátane ich zdroja, formátu, kvality a línie.

* Ovládanie bezpečnosti údajov a riadenia prístupu: Implementačné opatrenia na ochranu údajov pred neoprávneným prístupom a zabezpečenie dodržiavania predpisov.

* Dátové verzie a sledovanie: Udržiavanie histórie zmien údajov, aby sa uľahčilo návrat a audit.

Nástroje a technológie:

Konkrétne nástroje a technológie použité v procese vývoja údajov sa môžu veľmi líšiť, ale zvyčajne zahŕňajú:

* Databázy (SQL, NOSQL): Na ukladanie a správu údajov.

* Programovacie jazyky (Python, R, SQL): Pre manipuláciu s údajmi, analýzu a transformáciu.

* Nástroje na integráciu údajov: Na automatizáciu dátových potrubí a procesov ETL/ELT.

* Nástroje vizualizácie údajov: Na skúmanie a prezentovanie poznatkov údajov.

* Cloud Platforms (AWS, Azure, GCP): Na hosťovanie dátovej infraštruktúry a služieb.

Proces vývoja údajov je rozhodujúci pre umožnenie rozhodovania založeného na údajoch, zlepšenie prevádzkovej efektívnosti a získanie konkurenčnej výhody. Dobre definovaný a spravovaný proces zaisťuje, že údaje sú spoľahlivé, prístupné a ľahko dostupné pre analýzu a poznatky.

• Predchádzajúca strana: Čo je tabuľka načítania zdrojov a prečo je to užitočné? 
• Ďalšia strana: Aké šesť hlavných krokov by ste podnikli pri nastavovaní konkrétneho podniku databázy?