Každý den používáme a generujeme obrovské množství dat: prohlížíme internet, nakupujeme online, čteme zprávy a používáme platformy pro zasílání zpráv nebo navigaci. Shromážděná data mohou nést obrovskou hodnotu, ale pouze pokud je správně zpracujete. Co tedy vlastně znamená zpracovávat data a jaké jsou fáze a přínosy tohoto procesu? Čtěte dále a dozvíte se to!
Co je to zpracování dat?
Zpracování dat zahrnuje metody související se shromažďováním surových, původních dat a jejich transformací do užitečných poznatků.
Cyklus zpracování dat
Vstupní data jsou původní, nezměněná data a jejich zpracování zahrnuje několik kroků. Klíčové je pořadí těchto kroků, protože vám pomůže zajistit, že se z nich stanou hodnotné zdroje informací.
Cyklus zpracování dat lze opakovat, protože vstupní data z jednoho cyklu lze uložit a použít jako vstupní data v jiném procesu. Proto mu říkáme cyklus.
Pojďme si v rychlosti probrat jednotlivé kroky cyklu:
1. Sběr prvotních dat
V této fázi nezapomeňte, že zdroje dat by měly být ověřené a spolehlivé. Pokud se budete řídit pravidlem „smetí dovnitř, smetí ven“ a vaše vstupní data budou nekvalitní, nedosáhnete uspokojivých výsledků zpracování.
2. Příprava a čištění dat
To zahrnuje třídění a filtrování původních dat. To provádíte proto, abyste odstranili nadbytečná nebo nesprávná data. V této fázi ověřujete, zda vaše výchozí data neobsahují chyby, duplicity nebo nesprávné hodnoty, a kontrolujete jejich úplnost. Měli byste se také ujistit, že jejich formát umožňuje jejich další analýzu a zpracování. Více informací o této problematice najdete v našem článku „Chyby v datech. Jaké jsou důsledky používání nekvalitních dat?“.
3. Zadávání dat
V tomto kroku jsou vaše nezpracovaná, ale připravená a vyčištěná data transformována tak, aby je aplikace nebo stroj odpovědný za další zpracování mohl přečíst. Mezi příklady zadávání dat patří ruční zadávání dat, nahrání souborů nebo skenování dokumentů.
4. Zpracování dat
V této fázi jsou vaše data podrobena různým metodám a technikám zpracování, které zajistí požadované výsledky. Tento krok závisí na vašich zdrojích dat a důvodech jejich zpracování.
5. Výsledky zpracování dat
Zpracovaná data můžete prezentovat v přehledné a uživatelsky přívětivé formě, například v podobě grafů, tabulek, vektorových souborů, rastrových souborů nebo sestav. Taková data lze dále interpretovat, ukládat a používat v dalších cyklech zpracování dat.
6. Ukládání a archivace dat
Poslední fází je ukládání a archivace nezpracovaných vstupních dat a výsledků zpracování, včetně všech metadat. Data ukládejte správně, abyste k nim mohli v budoucnu rychle přistupovat a používat je.
Užitečné nástroje a technologie pro zpracování dat
Vzhledem k množství dat, která v dnešní době vznikají, je jejich ruční zpracování v podstatě nemožné. Proto se používají různé nástroje, které celý proces automatizují, urychlují a zjednodušují. Mezi nejoblíbenější patří různé programovací jazyky, SQL, nástroje Business Intelligence nebo ETL a integrační platformy. Každá z těchto metod má své silné a slabé stránky. Pojďme se na ně krátce podívat.
Nástroje Business Intelligence pro obchodní analýzu
Přívětivé rozhraní, předdefinované analytické modely a široké možnosti prezentace výsledků jsou faktory, díky nimž jsou nástroje BI masově oblíbené. Uživatelé oceňují přehledné a nekomplikované vizualizace složitých analýz a rozsáhlých datových souborů. Tyto vizualizace lze prezentovat řídicím orgánům a zákazníkům. Ti zase mohou získané poznatky využít pro svá rozhodnutí.
Ve své výstupní verzi však nástroje BI disponují relativně malým počtem dostupných připojení ke zdrojům dat. Tato připojení jsou nutná pro provádění analýz. Nástroje BI mají také omezené možnosti přípravy dat pro další analýzy. Proto je běžné používat jak nástroje BI, tak řešení ETL/ESB.
Nástroje a software pro statistické analýzy
Tyto nástroje umožňují vytvářet velmi přesné analýzy, např. analýzy korespondence, spolehlivosti nebo shlukové analýzy. Často jsou to jediné nástroje, které mohou poskytnout analýzy s přesností a komplexností požadovanou společnostmi nebo institucemi v odvětví lékařského nebo laboratorního výzkumu. Neexistuje k nim žádná alternativa. Cílovou skupinou uživatelů jsou specialisté ve specifických oborech. Naopak systémy BI jsou určeny obchodním zástupcům a správním radám.
Nevýhodou řešení pro statistickou analýzu jsou vysoké pořizovací náklady a náklady na údržbu. Tyto náklady souvisejí s tím, že tento druh nástroje je často rozdělen do různých modulů, z nichž každý generuje další náklady.
Různé programovací jazyky
Používání různých programovacích jazyků je stále běžným přístupem. Jednou z výhod je možnost vytvářet pokročilé modely strojového učení. Programovací techniky však nejsou ve srovnání s jinými metodami příliš flexibilní. To platí zejména v případě, kdy je potřeba zavádět změny související např. s dynamicky se měnícími obchodními podmínkami.
Tato metoda má také nevýhody nesouvisející se samotnou analýzou dat. Vyžaduje, aby kvalifikovaní odborníci na zpracování dat ovládali programovací jazyky a měli rozsáhlé znalosti podnikových procesů. To je nutné pro správnou interpretaci výsledků analýzy a vytváření nových scénářů. Udržet takový kvalifikovaný tým může být velkou výzvou.
SQL
Konzole SQL, které zpracovávají dotazy v programovacím jazyce SQL, jsou užitečné pro mnoho analytických scénářů a pro dosažení přesné zpětné vazby.
Dotazy však přinesou uspokojivé výsledky pouze tehdy, pokud jsou data správně strukturována a jsou mezi nimi zachovány vztahy.
Zvětšující se databáze a potřeba správy přístupů ke zdrojům dat mohou pro správce představovat výzvu.
Nástroje ETL a platformy pro integraci dat
Integrační nástroje nebyly vytvořeny pro prezentaci výsledků nebo provádění velmi složitých výpočtů a analýz. Stále více firem se však rozhoduje zapojit je do zpracování dat.
Hlavním úkolem těchto řešení je vytváření spojení mezi systémy nebo databázemi, zasílání oznámení, ověřování správnosti a úplnosti dat a jejich transformace při zachování klíčových atributů a schémat. Tím se maximalizuje využitelnost dat při budoucích analýzách.
Platformy pro integraci dat…
mohou využívat i majitelé firem, kteří nejsou kvalifikovanými odborníky na zpracování dat.
Díky technické otevřenosti a podpoře mnoha datových formátů mohou pomoci lidem v různých odvětvích a na různých pozicích.
šetří čas a peníze.
Významnou výhodou platforem pro integraci dat je jejich no-code/low-code model. Mohou je používat i majitelé firem, kteří nejsou kvalifikovanými specialisty na zpracování dat. Funkce těchto nástrojů lze rozšířit pomocí dalších skriptů v programovacích jazycích Python nebo R. Po získání potřebných kompetencí mohou uživatelé úspěšně rozšiřovat své prostředí řešení a omezit takzvaný vendor lock – závislost na dodavateli softwaru.
Díky technické otevřenosti a podpoře mnoha datových formátů (včetně vzácných) mohou pomoci lidem pracujícím v různých odvětvích a na různých pozicích. Díky integračním platformám mohou zpracovávat tabulková, vektorová a rastrová data, stejně jako databáze a datové sklady. Kromě toho mohou zpracovávat data ze síťových služeb, jako jsou WMS nebo WFS, z různých rozhraní API a informace ze senzorů internetu věcí.
Pomocí integračních platforem můžete také automatizovat navržené procesy. To vám ušetří čas i peníze. Navíc dovednosti zaměstnanců, kteří pracují s daty, lze využít v jiných oblastech.
Při rozhodování o výběru nástrojů ETL nebo integrační platformy byste měli analyzovat své cíle zpracování dat, abyste se vyhnuli zbytečným nákladům. Jedná se o komplexní řešení, která nabízejí téměř nekonečné možnosti. Mohly by zůstat promarněny, pokud se ukáže, že vaší organizaci by stačily mnohem jednodušší nástroje.
Jaké jsou výhody zpracování dat?
Jak již bylo zmíněno, shromažďování dat bez jejich zpracování a analýzy je činí zbytečnými. Správně připravená data, vám mohou přinést měřitelné obchodní výhody.
Zpracování dat přináší:
Správně zvolené mechanismy umělé inteligence vám mohou pomoci s analýzou dat a tento proces ještě urychlit.
Jedním z oblíbených nástrojů pro zpracování dat je platforma FME. Navštivte její webové stránky a zjistěte, jak vám FME může usnadnit zpracování dat a práci s nimi.
