Data Wrangling là gì? Cập nhật những hoạt động Data Wrangling cơ bản và đặc trưng

Data Wrangling được ứng dụng trong quá trình tạo ra bộ dữ liệu sạch và có chất lượng cao. Đây cũng là nền tảng hỗ trợ phân tích kết quả thông qua dữ liệu và đưa ra quyết định chuẩn xác. Vậy cách hoạt động của Data Wrangling có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp? Những tính chất đặc trưng của nền tảng này là gì? Đáp án sẽ được FPT Shop bật mí ngay sau đây!

Giới thiệu sơ lược về Data Wrangling

Data Wrangling là quá trình sàng lọc và xử lý dữ liệu để tiến hành các bước phân tích theo yêu cầu. Những hoạt động chính bao gồm việc thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ dữ liệu lỗi, điền dữ liệu thiếu, chuyển đổi định dạng dữ liệu và tinh chỉnh dữ liệu để phù hợp với mục tiêu phân tích cụ thể.

Quá trình Data Wrangling thường bao gồm các bước như:

• Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp văn bản, API và các nguồn dữ liệu trực tuyến khác.
• Làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ dữ liệu không chính xác, trùng lặp hoặc lỗi.
• Điền dữ liệu thiếu bằng cách sử dụng các phương pháp như giá trị trung bình, giá trị mode hoặc dự đoán giá trị dựa trên các quan sát khác.
• Chuyển đổi định dạng dữ liệu để phù hợp với yêu cầu của phân tích dữ liệu cụ thể.
• Tinh chỉnh dữ liệu để chuẩn bị cho việc phân tích, bao gồm việc tạo mới các biến dựa trên dữ liệu sẵn có và chuẩn hóa dữ liệu theo cách thức đồng nhất.

Những hoạt động chính của Data Wrangling

Những hoạt động cần được thực hiện khi sắp xếp dữ liệu bao gồm các bước chính sau đây:

Thu thập dữ liệu

Quá trình sắp xếp dữ liệu bắt đầu bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, bản văn tệp, web dữ liệu hoặc các nguồn dữ liệu trực tuyến khác. Việc thu thập dữ liệu yêu cầu người thực hiện chú ý đến các dạng dữ liệu và quy định của chúng để đảm bảo tính tổng hợp, đáng tin cậy của dữ liệu.

Làm sạch dữ liệu

Trong quá trình này, dữ liệu bị sai sót hoặc không chính xác sẽ được xác định và loại bỏ. Hệ thống sẽ thực thi những hoạt động chính như kiểm tra và sửa các giá trị ngoại lệ, loại bỏ bản ghi trùng lặp và kiểm tra tính chính xác của dữ liệu.

Xử lý dữ liệu bị thiếu

Trường hợp dữ liệu bị thiếu thường xuất hiện bởi nhiều nhiều lý do khác nhau trong môi trường quản trị. Để xử lý vấn đề này cần có phương pháp điền giá trị còn thiếu. Hệ thống sẽ thực hiện nhiệm vụ đó bằng các hình thức như giá trị trung bình, chế độ giá trị, sử dụng mô hình dự đoán để điền giá trị thiếu dữ liệu dựa trên các quan sát khác trong bộ Data.

Kiểm tra tính chất tối thiểu của dữ liệu

Bước kiểm tra này bao gồm định dạng của dữ liệu, phạm vi giá trị có ý nghĩa, kiểm tra tính chất tối thiểu giữa các biến và xác định các vấn đề liên quan đến khả năng tính toán tối thiểu. Chẳng hạn như đơn vị đo lường không tương thích hoặc quy trình tính toán tối ưu giữa các biến.

Chuẩn hóa dữ liệu

Đây là quá trình thay đổi dữ liệu để đảm bảo dữ liệu đang được xử lý ở cùng một vị trí, phạm vi và phân phối theo cách đồng nhất.

Điền dữ liệu còn thiếu

Khi có các giá trị thiếu trong bộ dữ liệu, quá trình điền dữ liệu thiếu sẽ sử dụng các phương pháp như sử dụng giá trị trung bình, giá trị mode, sử dụng mô hình dự đoán... Cách ứng dụng những hình thức này thường có mục tiêu điền giá trị dữ liệu thiếu dựa trên các quan sát khác trong bộ dữ liệu.

Chuyển đổi định dạng dữ liệu

Các nguồn dữ liệu khác nhau thường có định dạng khác nhau. Điều này đòi hỏi quá trình chuyển đổi định dạng dữ liệu phù hợp với yêu cầu phân tích dữ liệu cụ thể. Ví dụ, chuyển đổi dữ liệu văn bản thành dạng số hoặc dữ liệu ngày tháng thành định dạng chuẩn như POSIX hoặc ISO để dễ dàng xử lý.

Tinh chỉnh dữ liệu

Quá trình này bao gồm việc tạo mới các biến dựa trên dữ liệu sẵn có, chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và đồng nhất. Ví dụ, hệ thống sẽ tạo các biến mới thông qua kết hợp và tính toán từ các biến hiện có để chuẩn bị cho việc phân tích.

Người thực hiện công việc Data Wrangling cho tổ chức

Trong môi trường tổ chức, đối tượng chịu trách nhiệm Data Wrangling thường thuộc về các chuyên gia dữ liệu hoặc nhóm dữ liệu. Cụ thể là nhóm dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu, các nhà phân tích dữ liệu và các nhà quản lý dữ liệu. Họ có mọi trách nhiệm trong việc thực hiện hoạt động Data Wrangling. 

Trong một số trường hợp khác, các vị trí như Data Engineer hoặc Data Architect cũng đảm nhận vai trò quản lý công việc Data Wrangling. Đặc biệt là trong việc xử lý và chuẩn bị dữ liệu từ các nguồn khác nhau để phù hợp cho mục đích phân tích và ứng dụng dữ liệu.

Lý do doanh nghiệp nên ứng dụng Data Wrangling

Doanh nghiệp nên khuyến khích Business Analyst tham gia Data Wrangling vì những lý do sau:

Hiểu biết sâu sắc về dữ liệu

Business Analyst thường hiểu biết rõ ràng về dữ liệu doanh nghiệp và yêu cầu phân tích của các bộ phận khác nhau. Khi tham gia vào quá trình sắp xếp dữ liệu giúp họ hiểu rõ hơn về nguồn gốc, tính chất và mô tả của dữ liệu mà họ sẽ sử dụng. Từ đó tạo ra sự đồng nhất và chính xác trong quá trình phân tích.

Tăng cường khả năng hoạt động

Kỹ năng sắp xếp dữ liệu cho phép Business Analyst thích nghi với nhiều loại dữ liệu khác nhau và hoạt động với các công cụ xử lý dữ liệu. Điều này giúp họ dễ dàng thích ứng với các dạng và hình thức khác nhau của dữ liệu trong quá trình xử lý.

Tạo tiêu chuẩn phân tích dữ liệu

Business Analyst sẽ tham gia vào quá trình sắp xếp dữ liệu nhằm đảm bảo dữ liệu đã được làm sạch và chuẩn bị theo nguyên tắc chuẩn xác, phù hợp với các công cụ phân tích mục tiêu. Điều này tạo nền tảng chắc chắn để đưa ra quyết định dựa trên ý tưởng phân tích dữ liệu.

Tăng cường tầm nhìn toàn cầu về dữ liệu

Qua quá trình sắp xếp dữ liệu, Business Analyst sẽ có cái nhìn toàn diện hơn về dữ liệu, từ quá trình thu thập đến việc sử dụng. Đây là cách giúp họ hiểu rõ hơn về quy trình dữ liệu trong tổ chức và có thể đưa ra giá trị chính xác về mức độ phù hợp, khả năng sử dụng của dữ liệu.

Với những lợi ích này cho thấy việc khuyến khích Business Analyst tham gia Data Wrangling sẽ giúp nâng cao chất lượng và khả năng sử dụng dữ liệu trong doanh nghiệp.

Mách bạn các công cụ Data Wrangling hữu ích

Một số công cụ Data Wrangling phổ biến và hữu ích bao gồm:

• Trifacta: Trifecta là một nền tảng tự động hóa sắp xếp dữ liệu cho phép người dùng tương tác với dữ liệu trong nguồn mở giao diện và thực hiện các bước xử lý dữ liệu một cách trực tiếp.
• Alterx: Alterx cung cấp công cụ phân tích hợp lý để kết hợp, chuyển đổi và làm sạch dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đồng thời cho phép người dùng thực hiện cơ sở dữ liệu phân tích mà không cần kiến ​​thức sâu cài đặt .
• Paxata: Được thiết kế để giúp người dùng kết hợp và làm sạch dữ liệu một cách dễ dàng, Paxata cung cấp giao diện tương tác và khả năng tự động hóa để xử lý dữ liệu lớn của bản ghi.
• OpenRefine: OpenRefine (trước đây là Google Refine) là một công cụ mã nguồn mở cho công việc dọn dẹp và chuyển đổi dữ liệu. Công nghệ hỗ trợ xử lý bản văn dữ liệu, cấu trúc dữ liệu và dữ liệu ngày một cách mạnh mẽ.
• Tranquility: Công cụ này được sử dụng để xử lý luồng dữ liệu và cung cấp các tính năng để dọn dẹp và chuẩn hóa dữ liệu trước khi lưu trữ vào cơ sở dữ liệu hệ thống.

Tạm kết

Qua đây, bạn đọc đã có thêm khá nhiều kiến thức quan trọng về Data Wrangling. Ngoài việc tìm hiểu các tính chất cơ bản của nó thì bạn hãy áp dụng hệ thống sắp xếp dữ liệu để nâng cao chất lượng công việc mỗi ngày.

Xem thêm: 

• Mạng Intranet là gì? Tìm hiểu chức năng, ưu điểm và nhược điểm của mạng Intranet
• CLI là gì? Cập nhật những lợi ích tuyệt vời và cách thức hoạt động cơ bản của CLI

Chuỗi cửa hàng FPT Shop liên tục tung ra các chương trình khuyến mãi “mừng xuân” dành cho khách hàng. Bạn hãy nhanh chân ghé thăm và lựa chọn những loại thiết bị công nghệ như laptop, máy tính bảng, điện thoại với giá cực tốt. 

• Máy tính xách tay