คู่มือฉบับย่อเพื่อการแปลงข้อมูล

ต้องการจัดระเบียบ ผสาน สร้างมาตรฐาน และจัดรูปแบบชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อแยกข่าวกรองธุรกิจหรือไม่ อ่านคำแนะนำขั้นสุดท้ายเกี่ยวกับการแปลงข้อมูลในกระบวนการ ETL

บริษัทไม่ค่อยได้รับข้อมูลในรูปแบบที่เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ (BI) ของคุณสามารถใช้ได้ โดยปกติ ตัวเชื่อมต่อข้อมูลและที่เก็บข้อมูลจะโจมตีคุณด้วยข้อมูลดิบและไม่มีการรวบรวมกัน คุณไม่สามารถแยกรูปแบบใด ๆ จากข้อมูลดิบดังกล่าวได้

คุณต้องมีกระบวนการเฉพาะทาง เช่น การแปลงข้อมูล เพื่อจัดโครงสร้างข้อมูลให้ตรงกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ นอกจากนี้ยังเปิดเผยโอกาสทางธุรกิจที่ชุดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องซ่อนจากสายตาของคุณ

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงการแปลงข้อมูลตั้งแต่ต้นจนจบ หลังจากอ่าน คุณจะเพิ่มพูนความรู้ทางวิชาชีพในหัวข้อนี้ และสามารถวางแผนและดำเนินโครงการการแปลงข้อมูลได้สำเร็จ

สารบัญ

การแปลงข้อมูลคืออะไร?

โดยพื้นฐานแล้ว การแปลงข้อมูลเป็นขั้นตอนทางเทคนิคของการประมวลผลข้อมูล โดยที่คุณรักษาสาระสำคัญและเนื้อหาของข้อมูลไว้ครบถ้วนและแก้ไขลักษณะที่ปรากฏ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ทำการปรับเปลี่ยนในพารามิเตอร์ต่อไปนี้:

โครงสร้างข้อมูล
รูปแบบข้อมูล
มาตรฐาน
องค์กร
ผสาน
คลีนซิ่ง

ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อมูลที่สะอาดในรูปแบบที่เป็นระเบียบ ตอนนี้ รูปแบบและโครงสร้างขั้นสุดท้ายจะขึ้นอยู่กับเครื่องมือ BI ที่ธุรกิจของคุณใช้ นอกจากนี้ การจัดรูปแบบอาจแตกต่างกันไปในแต่ละแผนก เนื่องจากส่วนธุรกิจต่างๆ เช่น บัญชี การเงิน สินค้าคงคลัง การขาย ฯลฯ มีโครงสร้างที่แตกต่างกันสำหรับการป้อนข้อมูล

ในระหว่างการแก้ไขข้อมูลนี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลยังใช้กฎเกณฑ์ทางธุรกิจกับข้อมูลอีกด้วย กฎเหล่านี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจดึงรูปแบบจากข้อมูลที่ประมวลผลและทีมผู้นำทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

นอกจากนี้ การแปลงข้อมูลเป็นขั้นตอนที่คุณสามารถรวมโมเดลข้อมูลต่างๆ เข้าเป็นฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์เดียวได้ ช่วยให้คุณเปรียบเทียบระหว่างผลิตภัณฑ์ บริการ กระบวนการขาย วิธีการทางการตลาด สินค้าคงคลัง ค่าใช้จ่ายของบริษัท และอื่นๆ

เครื่องมือนี้จะบอกคุณทุกอย่างที่เบราว์เซอร์ของคุณบอกเกี่ยวกับเว็บไซต์ของคุณ

ประเภทของการแปลงข้อมูล

#1. การล้างข้อมูล

ในกระบวนการนี้ ผู้คนสามารถระบุชุดข้อมูลหรือส่วนประกอบที่ไม่ถูกต้อง ไม่ถูกต้อง ไม่เกี่ยวข้อง หรือไม่สมบูรณ์ หลังจากนั้นสามารถแก้ไข แทนที่ หรือลบข้อมูลเพื่อเพิ่มความแม่นยำ อาศัยการวิเคราะห์อย่างรอบคอบเพื่อให้ข้อมูลที่ได้สามารถนำมาใช้เพื่อสร้างความเข้าใจที่มีความหมาย

#2. การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน

การป้อนข้อมูลที่ซ้ำกันอาจทำให้เกิดความสับสนและการคำนวณผิดพลาดในกระบวนการทำเหมืองข้อมูล ด้วยการขจัดความซ้ำซ้อนของข้อมูล รายการซ้ำซ้อนทั้งหมดของชุดข้อมูลจะถูกแยกออก ดังนั้นชุดข้อมูลจึงปราศจากการทำซ้ำ

กระบวนการนี้ช่วยประหยัดเงินที่บริษัทอาจจำเป็นต้องใช้ในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่ซ้ำกัน นอกจากนี้ยังป้องกันไม่ให้ข้อมูลดังกล่าวส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานและทำให้การประมวลผลแบบสอบถามช้าลง

#3. การรวมข้อมูล

การรวมหมายถึงการรวบรวม ค้นหา และนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่กระชับ บริษัทอาจดำเนินการแปลงข้อมูลประเภทนี้เพื่อรวบรวมจากแหล่งข้อมูลหลายแห่งและรวมเป็นแหล่งข้อมูลเดียวสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

กระบวนการนี้มีประโยชน์อย่างมากในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ การดำเนินงาน การตลาด และการกำหนดราคา

#4. การรวมข้อมูล

ตามชื่อที่แนะนำ การแปลงข้อมูลประเภทนี้จะรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ

เนื่องจากเป็นการรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับแผนกต่างๆ และให้มุมมองที่เป็นหนึ่งเดียว ทุกคนในบริษัทสามารถเข้าถึงและใช้ข้อมูลสำหรับเทคโนโลยี ML และการวิเคราะห์ข่าวกรองธุรกิจ

นอกจากนี้ยังถือเป็นองค์ประกอบสำคัญของกระบวนการจัดการข้อมูล

#5. การกรองข้อมูล

ทุกวันนี้ บริษัทต่างๆ ต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาล อย่างไรก็ตาม ไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลทั้งหมดในทุกกระบวนการ ด้วยเหตุนี้ บริษัทจึงจำเป็นต้องกรองชุดข้อมูลเพื่อรับข้อมูลที่ขัดเกลา

การกรองจะกันข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง ทำซ้ำ หรือละเอียดอ่อนออกไป และแยกสิ่งที่คุณต้องการ กระบวนการนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถลดข้อผิดพลาดของข้อมูลและสร้างรายงานและผลลัพธ์การสืบค้นที่ถูกต้องได้

#6. การสรุปข้อมูล

หมายถึงการนำเสนอสรุปข้อมูลที่สร้างขึ้นอย่างครอบคลุม สำหรับกระบวนการใดๆ ข้อมูลดิบไม่เหมาะเลย อาจมีข้อผิดพลาดและอาจมีอยู่ในรูปแบบที่บางแอปพลิเคชันไม่สามารถเข้าใจได้

ด้วยเหตุผลเหล่านี้ บริษัทต่างๆ จึงทำการสรุปข้อมูลเพื่อสร้างสรุปข้อมูลดิบ ดังนั้นจึงง่ายต่อการเข้าถึงแนวโน้มและรูปแบบของข้อมูลจากเวอร์ชันสรุป

#7. การแยกข้อมูล

ในกระบวนการนี้ รายการของชุดข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ วัตถุประสงค์หลักของการแยกข้อมูลคือเพื่อพัฒนา ฝึกอบรม และทดสอบชุดข้อมูลสำหรับการตรวจสอบข้าม

นอกจากนี้ กระบวนการนี้สามารถปกป้องข้อมูลที่มีความสำคัญต่อภารกิจและละเอียดอ่อนจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต ด้วยการแยก บริษัทสามารถเข้ารหัสข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์อื่นได้

#8. การตรวจสอบข้อมูล

การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่คุณมีอยู่แล้วก็เป็นการแปลงข้อมูลประเภทหนึ่งเช่นกัน กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้ามข้อมูลเพื่อความถูกต้อง คุณภาพ และความสมบูรณ์ของข้อมูล ก่อนที่คุณจะต้องการใช้ชุดข้อมูลสำหรับการประมวลผลต่อไป การตรวจสอบความถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาในระยะหลัง

จะทำการแปลงข้อมูลได้อย่างไร?

การเลือกวิธีการ

คุณสามารถใช้วิธีการแปลงข้อมูลใดๆ ต่อไปนี้ได้ขึ้นอยู่กับความต้องการทางธุรกิจของคุณ:

#1. เครื่องมือ ETL ในสถานที่

หากคุณต้องการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นประจำและต้องการกระบวนการเปลี่ยนรูปแบบตามสั่ง คุณก็สามารถพึ่งพาเครื่องมือ ETL ในสถานที่ได้ ทำงานบนเวิร์กสเตชันที่แข็งแกร่งและสามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม ต้นทุนในการเป็นเจ้าของสูงเกินไป

#2. เว็บแอป ETL บนคลาวด์

ธุรกิจขนาดเล็ก กลาง และเริ่มต้นส่วนใหญ่อาศัยแอปการแปลงข้อมูลบนคลาวด์เป็นหลัก เนื่องจากมีราคาไม่แพง แอพดังกล่าวมีความเหมาะสมหากคุณกำลังเตรียมข้อมูลสัปดาห์ละครั้งหรือหนึ่งเดือน

#3. สคริปต์การแปลง

หากคุณกำลังทำงานในโปรเจ็กต์ขนาดเล็กที่มีชุดข้อมูลค่อนข้างเล็ก ควรใช้ระบบเดิม เช่น Python, Excel, SQL, VBA และ Macros สำหรับการแปลงข้อมูล

การเลือกเทคนิคในการแปลงชุดข้อมูล

เมื่อคุณรู้วิธีเลือกวิธีแล้ว คุณต้องพิจารณาเทคนิคที่คุณต้องการใช้ คุณสามารถเลือกบางส่วนหรือทั้งหมดจากด้านล่างขึ้นอยู่กับข้อมูลดิบและรูปแบบสุดท้ายที่คุณต้องการ:

#1. การบูรณาการข้อมูล

ที่นี่ คุณรวมข้อมูลสำหรับองค์ประกอบหนึ่งจากแหล่งต่างๆ และสร้างตารางสรุป ตัวอย่างเช่น รวบรวมข้อมูลลูกค้าจากบัญชี ใบแจ้งหนี้ การขาย การตลาด โซเชียลมีเดีย คู่แข่ง เว็บไซต์ แพลตฟอร์มการแชร์วิดีโอ ฯลฯ และสร้างฐานข้อมูลแบบตาราง

#2. การเรียงลำดับและการกรองข้อมูล

การส่งข้อมูลดิบและไม่กรองไปยังแอป BI จะเสียเวลาและเงินเท่านั้น คุณต้องกรองขยะและข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกจากชุดข้อมูลและส่งข้อมูลที่มีเนื้อหาที่วิเคราะห์ได้เท่านั้น

วิธีสร้างโปรไฟล์ iMessage บน iPhone และ iPad

#3. การล้างข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลยังขัดข้อมูลดิบเพื่อขจัดเสียงรบกวน ข้อมูลที่เสียหาย เนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้อง ข้อมูลที่ผิดพลาด การพิมพ์ผิด และอื่นๆ

#4. การแยกชุดข้อมูล

โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับข้อมูลแบบต่อเนื่อง คุณต้องใช้เทคนิคการแยกส่วนเพื่อเพิ่มช่วงเวลาระหว่างกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่เปลี่ยนโฟลว์ต่อเนื่อง เมื่อคุณกำหนดโครงสร้างที่มีการจัดหมวดหมู่และจำกัดให้กับชุดข้อมูลแบบต่อเนื่องแล้ว จะทำให้ง่ายต่อการวาดแนวโน้มหรือคำนวณค่าเฉลี่ยระยะยาว

#5. ลักษณะทั่วไปของข้อมูล

เป็นเทคนิคในการแปลงชุดข้อมูลที่มีลักษณะเฉพาะไปเป็นข้อมูลที่ไม่มีตัวตนและข้อมูลทั่วไปเพื่อให้สอดคล้องกับระเบียบข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล นอกจากนี้ กระบวนการนี้ยังแปลงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นรูปแบบที่สามารถวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดาย

#6. การลบรายการที่ซ้ำกัน

รายการที่ซ้ำกันสามารถบังคับให้คุณจ่ายมากขึ้นเป็นค่าธรรมเนียมคลังข้อมูล และยังบิดเบือนรูปแบบขั้นสุดท้ายหรือข้อมูลเชิงลึก ดังนั้น ทีมของคุณจึงต้องสแกนชุดข้อมูลทั้งหมดอย่างพิถีพิถันเพื่อหาสำเนา สำเนา ฯลฯ และแยกข้อมูลออกจากฐานข้อมูลที่แปลงแล้ว

#7. การสร้างแอตทริบิวต์ใหม่

ในขั้นตอนนี้ คุณสามารถแนะนำฟิลด์ ส่วนหัวของคอลัมน์ หรือแอตทริบิวต์ใหม่เพื่อทำให้ข้อมูลของคุณเป็นระเบียบมากขึ้น

#8. การทำให้เป็นมาตรฐานและการทำให้เป็นมาตรฐาน

ตอนนี้ คุณต้องทำให้เป็นมาตรฐานและทำให้ชุดข้อมูลของคุณเป็นมาตรฐาน โดยขึ้นอยู่กับโครงสร้างฐานข้อมูล การใช้งาน และแบบจำลองการแสดงข้อมูลที่คุณต้องการ การทำให้เป็นมาตรฐานช่วยให้มั่นใจได้ว่าชุดข้อมูลเดียวกันนี้จะใช้ได้กับทุกแผนกในองค์กร

#9. การปรับข้อมูลให้เรียบ

การปรับให้เรียบเป็นการลบข้อมูลที่ไม่มีความหมายและบิดเบี้ยวออกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังสแกนข้อมูลเพื่อหาการแก้ไขที่ไม่อยู่ในสัดส่วนที่อาจเบี่ยงเบนทีมวิเคราะห์จากรูปแบบที่พวกเขาคาดหวัง

ขั้นตอนสู่ชุดข้อมูลที่ถูกแปลง

#1. การค้นพบข้อมูล

ในขั้นตอนนี้ คุณเข้าใจชุดข้อมูลและแบบจำลอง และตัดสินใจว่าการเปลี่ยนแปลงใดที่จำเป็น คุณสามารถใช้เครื่องมือสร้างโปรไฟล์ข้อมูลเพื่อแอบดูฐานข้อมูล ไฟล์ สเปรดชีต ฯลฯ

#2. การทำแผนที่การแปลงข้อมูล

ในขั้นตอนนี้ คุณตัดสินใจได้หลายอย่างเกี่ยวกับกระบวนการเปลี่ยนรูป ซึ่งได้แก่:

องค์ประกอบใดบ้างที่ต้องมีการตรวจสอบ การแก้ไข การจัดรูปแบบ การล้างข้อมูล และการเปลี่ยนแปลง
อะไรคือสาเหตุของการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว
จะบรรลุการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ได้อย่างไร

#3. การสร้างและดำเนินการรหัส

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณจะเขียนรหัสการแปลงข้อมูลเพื่อดำเนินการตามกระบวนการโดยอัตโนมัติ พวกเขาสามารถใช้ Python, SQL, VBA, PowerShell เป็นต้น หากคุณใช้เครื่องมือที่ไม่มีโค้ดใดๆ คุณต้องอัปโหลดข้อมูลดิบไปยังเครื่องมือนั้นและระบุการเปลี่ยนแปลงที่คุณต้องการ

#4. ตรวจสอบและโหลด

ตอนนี้ คุณต้องตรวจสอบไฟล์ผลลัพธ์และยืนยันว่ามีการเปลี่ยนแปลงที่เหมาะสมหรือไม่ จากนั้น คุณสามารถโหลดชุดข้อมูลไปยังแอป BI ของคุณได้

ประโยชน์ของการแปลงข้อมูล

#1. องค์กรข้อมูลที่ดีขึ้น

การแปลงข้อมูลหมายถึงการแก้ไขและจัดหมวดหมู่ข้อมูลสำหรับการจัดเก็บแยกต่างหากและการค้นพบได้ง่าย ดังนั้นทั้งมนุษย์และแอปพลิเคชันจึงสามารถใช้ข้อมูลที่แปลงแล้วได้อย่างง่ายดายเนื่องจากมีการจัดระเบียบในทางที่ดีขึ้น

#2. ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

กระบวนการนี้ยังสามารถขจัดปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูลและลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่ดีได้ ขณะนี้มีความเป็นไปได้น้อยลงสำหรับการตีความผิด ความไม่สอดคล้องกัน และข้อมูลที่ขาดหายไป เนื่องจากบริษัทต่างๆ ต้องการข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จ การเปลี่ยนแปลงจึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจครั้งสำคัญ

#3. การจัดการข้อมูลที่ง่ายขึ้น

การแปลงข้อมูลยังช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการจัดการข้อมูลสำหรับทีมอีกด้วย องค์กรที่จัดการกับข้อมูลจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ จากแหล่งต่างๆ จำเป็นต้องมีกระบวนการนี้

#4. การใช้งานที่กว้างขึ้น

ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของการแปลงข้อมูลคือช่วยให้บริษัทต่างๆ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างเต็มที่ กระบวนการนี้ทำให้ข้อมูลนั้นเป็นมาตรฐานเพื่อให้ใช้งานได้มากขึ้น ด้วยเหตุนี้ บริษัทต่างๆ จึงสามารถใช้ชุดข้อมูลเดียวกันเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ได้มากขึ้น

นอกจากนี้ แอปพลิเคชันจำนวนมากขึ้นสามารถใช้ข้อมูลที่แปลงแล้ว เนื่องจากสิ่งเหล่านี้มีข้อกำหนดเฉพาะสำหรับการจัดรูปแบบข้อมูล

#5. ความท้าทายในการคำนวณน้อยลง

ข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบอาจนำไปสู่การสร้างดัชนีที่ไม่ถูกต้อง ค่า null รายการซ้ำ ฯลฯ โดยการแปลงสภาพ บริษัทสามารถกำหนดมาตรฐานข้อมูลและลดโอกาสของข้อผิดพลาดในการคำนวณที่แอปพลิเคชันสามารถทำได้ระหว่างการประมวลผลข้อมูล

#6. แบบสอบถามที่เร็วขึ้น

การแปลงข้อมูลหมายถึงการจัดเรียงข้อมูลและจัดเก็บอย่างเป็นระเบียบในคลังสินค้า ส่งผลให้มีความเร็วในการสืบค้นสูงและใช้เครื่องมือ BI ได้อย่างเหมาะสม

#7. ลดความเสี่ยง

หากคุณใช้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่สมบูรณ์ และไม่สอดคล้องกัน การตัดสินใจและการวิเคราะห์จะกลายเป็นอุปสรรค เมื่อข้อมูลผ่านการแปลงแล้ว จะกลายเป็นมาตรฐาน ดังนั้นข้อมูลคุณภาพสูงจึงช่วยลดโอกาสในการเผชิญกับการสูญเสียทางการเงินและชื่อเสียงจากการวางแผนที่ไม่ถูกต้อง

#8. ข้อมูลเมตาที่ปรับแต่งแล้ว

เนื่องจากองค์กรต่างๆ ต้องจัดการกับข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ การจัดการข้อมูลจึงกลายเป็นความท้าทายสำหรับพวกเขา ด้วยการแปลงข้อมูล พวกเขาสามารถข้ามความโกลาหลในข้อมูลเมตาได้ ตอนนี้ คุณได้รับข้อมูลเมตาที่ได้รับการขัดเกลาซึ่งจะช่วยคุณจัดการ จัดเรียง ค้นหา และใช้ข้อมูลของคุณ

วิธีสร้างอาร์เรย์ของตัวเลขที่เว้นระยะเท่ากัน

DBT

DBT เป็นเวิร์กโฟลว์สำหรับการแปลงข้อมูล นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถรวมศูนย์และทำให้โค้ดการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นแบบโมดูล ไม่ต้องพูดถึง คุณจะได้รับเครื่องมืออื่นๆ สำหรับการจัดการข้อมูล เช่น ชุดข้อมูลการกำหนดเวอร์ชัน การทำงานร่วมกันบนข้อมูลที่แปลงแล้ว การทดสอบแบบจำลองข้อมูล และการบันทึกคิวรี่

Qlik

Qlik ช่วยลดความซับซ้อน ค่าใช้จ่าย และเวลาในการถ่ายโอนข้อมูลขนาดใหญ่จากแหล่งที่มาไปยังปลายทาง เช่น แอป BI โครงการ ML และคลังข้อมูล ใช้ระบบอัตโนมัติและวิธีการที่คล่องตัวในการแปลงข้อมูลโดยไม่ต้องเข้ารหัสรหัส ETL ด้วยตนเองที่วุ่นวาย

Domo

Domo นำเสนออินเทอร์เฟซแบบลากและวางสำหรับการแปลงฐานข้อมูล SQL และทำให้การผสานข้อมูลทำได้อย่างง่ายดายและเป็นอัตโนมัติ นอกจากนี้ เครื่องมือนี้ยังทำให้ข้อมูลต่างๆ พร้อมใช้งานสำหรับทีมต่างๆ ได้อย่างง่ายดายเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลเดียวกันโดยไม่มีข้อขัดแย้ง

EasyMorph

EasyMorph ช่วยให้คุณผ่อนคลายจากกระบวนการแปลงข้อมูลที่ใช้ความอุตสาหะโดยใช้ระบบเดิม เช่น Excel, VBA, SQL และ Python มีเครื่องมือภาพเพื่อแปลงข้อมูลและทำให้เป็นอัตโนมัติเมื่อเป็นไปได้สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล และนักวิเคราะห์ทางการเงิน

คำพูดสุดท้าย

การแปลงข้อมูลเป็นกระบวนการสำคัญที่สามารถยกเลิกการซ่อนคุณค่าที่โดดเด่นจากชุดข้อมูลเดียวกันสำหรับส่วนธุรกิจต่างๆ นอกจากนี้ยังเป็นขั้นตอนมาตรฐานในวิธีการประมวลผลข้อมูล เช่น ETL สำหรับแอป BI ในสถานที่ และ ELT สำหรับคลังข้อมูลบนคลาวด์และ Data Lake

ข้อมูลคุณภาพสูงและได้มาตรฐานที่คุณได้รับหลังจากการแปลงข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการจัดทำแผนธุรกิจ เช่น การตลาด การขาย การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การปรับราคา หน่วยใหม่ และอื่นๆ

ถัดไป คุณสามารถตรวจสอบชุดข้อมูลที่เปิดอยู่สำหรับโปรเจ็กต์ Data Science/ML ของคุณ

ปฏิกิริยาของคุณคืออะไร?