mona.asadi
mona.asadi
خواندن ۳ دقیقه·۴ سال پیش

آماده سازی داده ها و چالش های آن چیست

آماده سازی داده ها فرایند آماده سازی داده های خام برای تجزیه و تحلیل و پردازش است. این می تواند به معنای تغییر ساختار داده های موجود ، ادغام مجموعه ها برای نمای کامل تر و حتی اصلاح داده هایی باشد که به درستی ضبط نشده اند. گرچه این نوع کار بسیار وقت گیر است ، اما برای هر شغلی که شامل کار با مقدار زیادی داده پیچیده باشد ضروری است.

امنیت داده ها

خدمات شبکه و امنیت شبکه به شرکت ها و سازمان ها کمک می کند تا از اطلاعات خود محافظت کنند. شبکه های امنیتی شرکت، راه نفوذ هکرها و بدافزارها را می بنند و از دسترسی آن ها به اطلاعات امنیتی و حیاتی سازمان جلوگیری می کنند. امنیت سیستم های کامپیوتری کمک می کند تا اطلاعات سازمان ها و شرکت ها ایمن بماند.

مزایای تهیه داده و ابر

تهیه اطلاعات ممکن است یک کار محبوب در بین دانشمندان داده نباشد ، نمی توان از این روند جلوگیری کرد. خوشبختانه ، این مزایای زیادی دارد که می تواند باعث ارزش شما شود ، و این جایی است که ما می خواهیم این اکتشاف را در این زمینه حیاتی آغاز کنیم.

رفع سریع خطاها: رفع خطاها قبل از پردازش داده ها بسیار سریعتر از انجام آنها پس از واقعیت است.

داده های با کیفیت بالا: با رفع سریع خطاها ، داده های شما پس از تهیه همیشه شاهد افزایش کیفیت خواهند بود. داده های قابل استفاده بیشتر: خواندن و استفاده از داده های با کیفیت بالاتر آسان تر خواهد بود و این فرآیند را ارزشمند می کند. در کنار مزایایی که تهیه داده می تواند فراهم کند ، هنگامی که سرویس های ابری را به مخلوط اضافه می کنید ، این حتی بهتر می شود.

همکاری آسان: ذخیره کردن تمام داده های خود در فضای ابری دسترسی به کل تیم را آسان می کند و به همکاری کمک می کند.

اثبات آینده: برخلاف داشتن سرورهای شخصی ، گزینه های ابری می توانند با کسب و کار شما مقیاس بندی کنند ، آینده شما را بدون مجبور کردن به طور مداوم برای ارتقا ، امن کنند.


مراحل آماده سازی داده ها

روند آماده سازی داده ها را می توان به پنج مرحله ساده تقسیم کرد که هر یک از آنها در زیر بیان شده است تا بینشی عمیق تر نسبت به این کار داشته باشید.

جمع آوری / ایجاد داده: اگر داده ای در دسترس نداشته باشید ، نمی توانید با این کار خیلی پیشرفت کنید. این امر باعث می شود تا مرحله اول در این فرآیند جمع آوری داده شود.

کشف: وقتی اطلاعاتی بدست آورید ، زمان شروع فرآیند کشف ، شکار مجموعه داده هایی که برای شما مهم هستند فرا می رسد.

پاک کردن و اعتبار سنجی داده ها: با مجموعه داده های خود ، زمان شروع تمیز کردن داده ها فرا می رسد. این شامل پر کردن مقادیر از دست رفته ، حذف اطلاعات نادرست و تبدیل داده ها به یک قالب استاندارد است.

اصطلاح Enrich The Data: داده ها در مجموعه شما اضافه شده و به هم متصل می شوند ، آنها را غنی سازی می کنند و درک بهتری از معنای آن برای تجارت شما می دهند.

ذخیره داده ها: پس از آماده شدن ، داده ها در سرور ابری ذخیره می شوند تا زمان استفاده از آنها فرا برسد.

ابزارهای آماده سازی داده ها

آماده سازی داده ها می تواند بسیار وقت گیر باشد و باعث می شود بسیاری از دانشمندان داده به دنبال راه هایی برای سرعت بخشیدن به آنها باشند. ابزارهای آماده سازی داده های سلف سرویس می توانند کمک بزرگی در این امر داشته باشند ، گزینه هایی مانند Talend Data Preparation با استفاده از هوش مصنوعی ویژه و یادگیری ماشین به شما بهترین نتیجه ممکن را می دهند.

برخی از این سیستم عامل ها با دادن سیستم های هوشمند مناسب برای کار ، به راحتی آماده سازی داده ها را برای شما آسان می کنند. اگرچه در موارد شدیدتر ، آنها قادر به تجزیه و تحلیل و تغییر داده ها از طرف شما خواهند بود. با تکنیک ترین گزینه های موجود در بازار می توان به هر یک از مراحل اشاره شده در بالا پرداخت.

امنیتامنیتیشبکهپسیواکتیو
مونا خانوم
شاید از این پست‌ها خوشتان بیاید