이 인터넷 시대에는 기하급수적으로 증가하는 테라바이트와 페타바이트의 데이터가 존재합니다. 그러나 이 데이터를 어떻게 사용하고 서비스 가용성을 개선하는 데 유용한 정보로 변환합니까?
유효하고 참신하며 이해할 수 있는 데이터는 기업이 지식 발견 모델에 필요한 모든 것입니다.
이러한 이유로 기업은 양질의 데이터를 발견하기 위해 다양한 방식으로 분석을 적용하고 있습니다.
그러나 모든 것이 어디에서 시작됩니까? 정답은 데이터 랭글링입니다.
시작하자!
목차
데이터 랭글링이란?
데이터 랭글링은 원시 데이터를 정리, 구조화 및 데이터 분석 프로세스를 단순화하는 형식으로 변환하는 작업입니다. 데이터 랭글링에는 데이터 파이프라인 프로세스에 사용할 준비가 되지 않은 지저분하고 복잡한 데이터 세트 작업이 포함되는 경우가 많습니다. 데이터 랭글링은 원시 데이터를 정제된 상태로 이동하거나 정제된 데이터를 최적화된 상태 및 프로덕션 준비 수준으로 이동합니다.
데이터 랭글링의 알려진 작업 중 일부는 다음과 같습니다.
- 분석을 위해 여러 데이터세트를 하나의 큰 데이터세트로 병합합니다.
- 데이터의 누락/갭 검사.
- 데이터세트에서 이상치 또는 이상을 제거합니다.
- 입력 표준화.
데이터 랭글링 프로세스와 관련된 대규모 데이터 저장소는 일반적으로 수동 조정을 넘어서므로 보다 정확하고 품질이 좋은 데이터를 생성하기 위해 자동화된 데이터 준비 방법이 필요합니다.
데이터 랭글링의 목표
더 큰 목표로 분석을 위한 데이터를 준비하는 것 외에도 다른 목표는 다음과 같습니다.
- 지저분한 데이터에서 유효하고 참신한 데이터를 만들어 비즈니스의 의사 결정을 주도합니다.
- 원시 데이터를 빅 데이터 시스템이 수집할 수 있는 형식으로 표준화합니다.
- 정렬된 데이터를 제시하여 데이터 모델을 생성할 때 데이터 분석가가 소비하는 시간을 줄입니다.
- 데이터 웨어하우스에서 소비되거나 저장된 모든 데이터 세트에 대한 일관성, 완전성, 사용성 및 보안을 생성합니다.
데이터 랭글링에 대한 일반적인 접근 방식
발견
데이터 엔지니어는 데이터 준비 작업을 시작하기 전에 데이터가 저장되는 방식, 크기, 보관되는 레코드, 인코딩 형식 및 데이터세트를 설명하는 기타 속성을 이해해야 합니다.
구조화
이 프로세스에는 쉽게 사용할 수 있는 형식으로 데이터를 구성하는 작업이 포함됩니다. 원시 데이터 세트는 열이 표시되는 방식, 행 수를 구조화하고 다른 데이터 속성을 조정하여 분석을 단순화해야 할 수 있습니다.
청소
구조화된 데이터 세트는 고유한 오류와 데이터를 왜곡할 수 있는 모든 것을 제거해야 합니다. 따라서 정리에는 유사한 데이터가 있는 여러 셀 항목 제거, 빈 셀 및 이상값 데이터 삭제, 입력 표준화, 혼동되는 속성 이름 바꾸기 등이 포함됩니다.
풍부하게 하기
데이터가 구조화 및 정리 단계를 통과하면 데이터 유용성을 평가하고 원하는 데이터 품질을 제공하기에는 부족한 다른 데이터 세트의 값으로 추가해야 합니다.
검증
검증 프로세스에는 데이터 품질, 일관성, 유용성 및 보안을 조명하는 반복적인 프로그래밍 측면이 수반됩니다. 검증 단계는 모든 변환 작업이 달성되었는지 확인하고 데이터 세트를 분석 및 모델링 단계에 대한 준비가 된 것으로 표시합니다.
발표
모든 단계를 통과한 후 랭글링된 데이터 세트는 분석을 위해 조직 내에서 제시/공유됩니다. 랭글링 프로세스를 따라 생성된 준비 단계 및 메타데이터에 대한 문서도 이 단계에서 공유됩니다.
재능
재능 3개의 데이터 패브릭으로 포장된 통합 데이터 관리 플랫폼으로 안정적이고 건강한 데이터를 제공합니다. Talend는 데이터 통합, 응용 프로그램 및 통합, 데이터 무결성 및 거버넌스를 제공합니다. Talend의 데이터 랭글링은 브라우저 기반 포인트 앤 클릭 도구를 통해 배치, 대량 및 실시간 데이터 준비(데이터 프로파일링, 정리 및 문서화)를 허용합니다.
Talend 데이터 패브릭은 데이터 수명 주기의 모든 단계를 처리하여 모든 비즈니스 데이터의 데이터 가용성, 사용성, 보안 및 무결성의 균형을 신중하게 조정합니다.
다양한 데이터 소스에 대해 걱정한 적이 있습니까? Talend의 통합 접근 방식은 모든 데이터 소스(데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 API 엔드포인트)에서 신속한 데이터 통합을 제공하여 원활한 품질 검사를 통해 모든 데이터에 대한 변환 및 매핑을 허용합니다.
Talend의 데이터 통합은 개발자가 모든 소스의 데이터를 자동으로 적절하게 분류할 수 있도록 하는 커넥터와 같은 셀프 서비스 도구를 통해 활성화됩니다.
탈렌드의 특징
범용 데이터 통합
Talend를 사용하면 기업이 클라우드 또는 온프레미스 환경과 같은 다양한 데이터 소스의 모든 데이터 유형을 다룰 수 있습니다.
유연한
Talend는 통합 데이터에서 데이터 파이프라인을 구축할 때 공급업체나 플랫폼을 뛰어넘습니다. 수집된 데이터에서 데이터 파이프라인을 생성하면 Talend를 사용하여 어디에서나 파이프라인을 실행할 수 있습니다.
데이터 품질
데이터 중복 제거, 검증 및 표준화와 같은 기계 학습 기능을 통해 Talend는 수집된 데이터를 자동으로 정리합니다.
애플리케이션 및 API 통합 지원
Talend 셀프 서비스 도구를 통해 데이터에 의미를 부여한 후 사용자 친화적인 API를 통해 데이터를 공유할 수 있습니다. Talend API 엔드포인트는 고급 데이터 매핑 및 변환 도구를 통해 데이터 자산을 SaaS, JSON, AVRO 및 B2B 플랫폼에 노출할 수 있습니다.
아르 자형
아르 자형 과학 및 비즈니스 응용 프로그램에 대한 탐색 데이터 분석을 처리하기 위해 잘 개발되고 효과적인 프로그래밍 언어입니다.
통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 무료 소프트웨어로 구축된 R은 데이터 랭글링, 모델링 및 시각화를 위한 언어이자 환경입니다. R 환경은 소프트웨어 패키지 제품군을 제공하는 반면 R 언어는 데이터 조작에 도움이 되는 일련의 통계, 클러스터링, 분류, 분석 및 그래픽 기술을 통합합니다.
R의 특징
풍부한 패키지 세트
데이터 엔지니어는 CRAN(Comprehensive R Archive Network)에서 선택할 수 있는 10,000개 이상의 표준화된 패키지 및 확장을 보유하고 있습니다. 이것은 랭글링과 데이터 분석을 단순화합니다.
매우 강력함
사용 가능한 분산 컴퓨팅 패키지를 통해 R은 데이터 개체 및 데이터 집합에 대해 수초 내에 복잡하고 간단한 조작(수학적 및 통계적)을 수행할 수 있습니다.
플랫폼 간 지원
R은 플랫폼 독립적이며 많은 운영 체제에서 실행할 수 있습니다. 또한 계산량이 많은 작업을 조작하는 데 도움이 되는 다른 프로그래밍 언어와도 호환됩니다.
R을 배우는 것은 쉽습니다.
트라이팩타
트라이팩타 머신 러닝 및 분석 모델에 대해 실행되는 프로파일링 데이터를 위한 대화형 클라우드 환경입니다. 이 데이터 엔지니어링 도구는 데이터 세트가 얼마나 지저분하거나 복잡한지에 관계없이 이해할 수 있는 데이터를 생성하는 것을 목표로 합니다. 사용자는 중복 제거 및 선형 변환 변환을 통해 이중 항목을 제거하고 데이터 세트의 빈 셀을 채울 수 있습니다.
이 데이터 랭글링 도구는 모든 데이터 세트의 이상값과 유효하지 않은 데이터를 감시합니다. 클릭과 드래그만으로 데이터 준비를 가속화하기 위해 머신 러닝을 기반으로 하는 제안을 사용하여 손에 있는 데이터의 순위가 매겨지고 지능적으로 변환됩니다.
Trifacta의 데이터 랭글링은 비기술자 및 기술 직원을 수용할 수 있는 강력한 시각적 프로필을 통해 이루어집니다. 시각화되고 지능적인 변환을 통해 Trifacta는 사용자를 염두에 둔 디자인에 자부심을 느낍니다.
데이터 마트, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에서 데이터를 수집하든 사용자는 데이터 준비의 복잡성으로부터 보호됩니다.
Trifacta의 특징
원활한 클라우드 통합
모든 클라우드 또는 하이브리드 환경에서 준비 워크로드를 지원하여 개발자가 거주 지역에 관계없이 랭글링을 위해 데이터 세트를 수집할 수 있도록 합니다.
다중 데이터 표준화 방법
Trifacta 랭글러에는 데이터의 패턴을 식별하고 출력을 표준화하기 위한 몇 가지 메커니즘이 있습니다. 데이터 엔지니어는 패턴별, 기능별 또는 혼합 및 일치별로 표준화를 선택할 수 있습니다.
간단한 워크플로
Trifacta는 데이터 준비 작업을 흐름 형태로 구성합니다. 흐름에는 하나 이상의 데이터세트와 관련 레시피(데이터를 변환하는 정의된 단계)가 포함됩니다.
따라서 흐름은 개발자가 데이터를 가져오고, 랭글링하고, 프로파일링하고, 내보낼 때 소비하는 시간을 줄여줍니다.
오픈리파인
오픈리파인 지저분한 데이터 작업을 위한 성숙한 오픈 소스 도구입니다. 데이터 정리 도구인 OpenRefine은 복잡한 셀 변환을 적용하여 원하는 데이터 형식을 제시하면서 몇 초 만에 데이터 세트를 탐색합니다.
OpenRefine은 정규식을 사용하여 데이터 세트의 필터 및 파티션을 통해 데이터 랭글링에 접근합니다. 내장된 General Refine Expression Language를 사용하여 데이터 엔지니어는 항목 추출을 위한 고급 데이터 작업을 수행하기 전에 패싯, 필터 및 정렬 기술을 사용하여 데이터를 배우고 볼 수 있습니다.
OpenRefine을 사용하면 사용자가 여러 컴퓨터 파일, 웹 URL 및 데이터베이스의 데이터 세트를 사용자 컴퓨터에서 로컬로 실행할 수 있는 이러한 프로젝트로 가져올 수 있는 프로젝트로 데이터 작업을 할 수 있습니다.
개발자는 표현식을 통해 데이터 정리 및 변환을 다중 값 셀 분할/결합, 패싯 사용자 지정, 외부 URL을 사용하여 열로 데이터 가져오기와 같은 작업으로 확장할 수 있습니다.
OpenRefine의 특징
플랫폼 간 도구
OpenRefine은 다운로드 가능한 설치 프로그램 설정을 통해 Windows, Mac 및 Linux 운영 체제에서 작동하도록 제작되었습니다.
풍부한 API 세트
OpenRefine API, 데이터 확장 API, 조정 API 및 데이터와 사용자의 상호 작용을 지원하는 기타 API를 제공합니다.
데이터미어
Datameer는 소프트웨어 엔지니어링 프로세스를 통해 데이터 통합 및 통합을 단순화하도록 구축된 SaaS 데이터 변환 도구입니다. Datameer를 사용하면 Snowflake와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스로 데이터 세트를 추출, 변환 및 로드할 수 있습니다.
이 데이터 랭글링 도구는 CSV 및 JSON과 같은 표준 데이터 세트 형식과 잘 작동하므로 엔지니어가 집계를 위해 다양한 형식으로 데이터를 가져올 수 있습니다.
Datameer는 카탈로그와 같은 데이터 문서화, 심층 데이터 프로파일링 및 모든 데이터 변환 요구 사항을 충족하는 검색 기능을 제공합니다. 이 도구는 사용자가 유효하지 않거나 누락되거나 외부에 있는 필드 및 값과 데이터의 전체 모양을 추적할 수 있도록 하는 심층적인 시각적 데이터 프로필을 유지합니다.
확장 가능한 데이터 웨어하우스에서 실행되는 Datameer는 효율적인 데이터 스택과 Excel과 유사한 기능을 통해 의미 있는 분석을 위해 데이터를 변환합니다.
Datameer는 복잡한 ETL 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있는 광범위한 데이터 분석 팀을 수용할 수 있도록 하이브리드, 코드 및 코드 없는 사용자 인터페이스를 제공합니다.
데이터미어의 특징
다중 사용자 환경
기술에 정통한 사람과 기술이 아닌 사람을 지원하기 위해 로우 코드, 코드 및 하이브리드와 같은 다중 사용자 데이터 변환 환경을 제공합니다.
공유 작업 공간
Datameer를 사용하면 팀이 모델을 재사용하고 협업하여 프로젝트 속도를 높일 수 있습니다.
풍부한 데이터 문서
Datameer는 메타데이터 및 위키 스타일 설명, 태그 및 주석을 통해 시스템 및 사용자 생성 데이터 문서를 모두 지원합니다.
마지막 한마디 👩🏫
데이터 분석은 의미 있는 추론과 예측을 위해 데이터를 적절하게 구성해야 하는 복잡한 프로세스입니다. 데이터 랭글링 도구를 사용하면 대량의 원시 데이터 형식을 지정하여 고급 분석을 수행할 수 있습니다. 귀하의 요구 사항에 맞는 최고의 도구를 선택하고 Analytics 전문가가 되십시오!
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