Traitement des données vs nettoyage des données[Differences, Benefits And Drawbacks]


La plupart Big Data les analystes passent environ 80% de leur temps sur nettoyage des données et querelles. Avec la création quotidienne de plus 1 000 milliards de Mo de donnéesles querelles et le nettoyage sont devenus plus utiles que jamais.

Dispute de données prépare les données pour l’analyse en les convertissant dans un format plus utilisable. D’autre part, nettoyage des données vérifie les erreurs et les corrige pour rendre l’ensemble de données fiable.

Les deux bataille de données et nettoyage des données ont des rôles comparables les uns aux autres. Ainsi, beaucoup se demandent en quoi ils diffèrent les uns des autres.

Continuez à lire pour apprendre les différences entre bataille de données et nettoyage des données! De cette façon, vous comprendrez comment ils peuvent conduire à des données plus précieuses.

Différences entre Conflit de données et nettoyage des données

Malgré leur nature exacte, bataille de données et nettoyage des données diffèrent de bien des façons.

Dispute de données signifie traduire et cartographie données afin de les rendre uniformes pour l’analyse. Il fonctionne sur des données brutes et non structurées et les transforme en un seul format.

Ce processus est essentiel puisque les données brutes se présentent sous diverses formes. Avec bataille de données outils, vous pouvez organiser et formater les données pour que les autres puissent les comprendre.

Essentiellement, il rend un ensemble de données accessible pour l’automatisation. Il crée également une source fiable pour chaque analyse et interprétation.

Nettoyage des données signifie localiser et corriger des données incohérentes à partir d’une source. Il a besoin d’une vérification détaillée pour voir s’il y a quelque chose à réparer.

Ce processus est nécessaire car il est courant que les ensembles de données contiennent des erreurs ou des données non valides. Avec le nettoyage, vous pouvez supprimer ou corriger ces erreurs pour améliorer la fiabilité.

Essentiellement, il crée un ensemble de données sans erreur pour une utilisation ultérieure. Cela rend également la scène plus fiable en évitant les erreurs.

Voici quelques idées pour mieux comprendre les différences entre les deux :

Processus

Le bataille de données processus implique le formatage et le mappage des données. Il transforme les données brutes d’une ou plusieurs ressources en un format utilisable et uniforme.

En conséquence, il offre une sortie finale que vous pouvez automatiser pour donner un aperçu ou une action basée sur des données.

Le nettoyage des données processus implique la localisation et la résolution de données incohérentes au sein d’une source. Il trouve toutes les données manquantes ou fausses et les ajoute ou les modifie pour les corriger.

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En conséquence, il offre des données sans erreur que vous pouvez utiliser pour la recherche ou les querelles.

Pas

Dispute de données est un processus qui prend du temps. Elle comporte six étapes :

  1. Découvrir – comprendre les données d’une ou plusieurs sources
  2. Structuration – mise en forme de toutes les données pour les rendre uniformes
  3. Nettoyage – supprimer toute donnée fausse, non pertinente ou insuffisante
  4. Enrichissant – ajouter des données pertinentes pour remplir les espaces vides
  5. Validation – confirmant toutes les données pour voir si elles sont exactes ou valides
  6. Édition – partager les données avec l’équipe ou l’organisation

Pendant ce temps, le nettoyage des données est composé de quatre étapes. Ceux-ci sont:

  1. Suppression – suppression des données en double, non pertinentes ou redondantes
  2. Fixation – corriger les erreurs telles que les fautes de frappe, les noms différents, les majuscules, les étiquettes erronées, etc.
  3. Gérant – suppression de tout point de données qui se démarque du reste
  4. Manutention – traiter les données manquantes en fournissant des observations

Se concentrer

Dispute de données se concentre sur la transformation du format des données. Il fonctionne sur chaque élément de données brutes et le transforme en un style ou un design pour l’uniformité.

D’autre part, nettoyage des données se concentre sur la localisation et la suppression des données invalides ou non pertinentes. Il fonctionne sur un ensemble et vérifie les données, supprimant tout ce qui est erroné pour obtenir une source fiable.

Travail

Dispute de données le travail implique la préparation de données pour l’analyse. Il modifie la structure pour avoir un ensemble avec un seul style de données.

Entre-temps, nettoyage des données le travail s’applique à l’amélioration de la cohérence et de la fiabilité. Il vérifie les données et s’assure que tout est valide pour créer une source fiable.

But

Dispute de donnéesest de préparer chaque élément de données dans un ensemble. Son résultat final est censé être accessible pour une utilisation future, généralement pour créer des informations.

Alternativement, nettoyage des données vise à résoudre les divergences dans un ensemble de données et à conserver les données pour analyse.

Avec tous les points soulevés ci-dessus, il est maintenant plus facile de conclure que bataille de données et nettoyage des données diffèrent de plusieurs manières. Pour tout mettre ensemble, consultez le tableau ci-dessous :

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Critère

Conflit de données

Nettoyage des données

Processus

Formate et cartographie les données

Identifiez et corrigez les incohérences des données

Pas

Processus en six étapes comprenant la compréhension et l’enrichissement des données

Composé de quatre étapes axées sur la suppression et la réparation des données

Se concentrer

Refaire le format des données en une structure idéale

Extraction de données non pertinentes

Travail

Prépare les données pour l’analyse

Améliore la qualité et la fiabilité des données

But

Pour configurer des données dans un ensemble pour une utilisation future

Pour surmonter les divergences dans un ensemble de données

Avantages et inconvénients

Outre les qualités ci-dessus, bataille de données et nettoyage des données diffèrent également en termes d’avantages et d’inconvénients. Si vous envisagez de passer par ces processus, attendez-vous aux points positifs et négatifs suivants.

Avantages et inconvénients de Conflit de données

Vous trouverez ci-dessous certains des avantages et des inconvénients auxquels vous pouvez vous attendre bataille de données:

Avantages

Désavantages

Améliore l’accès de l’utilisateur aux données

Prend trop de temps, surtout lors de la manipulation d’un volume élevé de données

Permet d’obtenir plus rapidement des informations grâce à une analyse efficace

Difficile de transformer les données de divers ensembles en un seul format

Améliore l’intelligence d’entreprise avec des décisions et des actions basées sur les données

Visages sécurité et confidentialité restrictions dans les données sensibles

Avantages et inconvénients de Nettoyage des données

Voici quelques avantages et inconvénients auxquels vous pouvez vous attendre avec nettoyage des données:

Avantages

Désavantages

Offre des ensembles de données sans erreur

Perdre des informations ou des actions en raison de données insuffisantes

Moins de coûts et d’erreurs causées par des erreurs

Conduit à plus de risques lorsqu’il est automatisé

Améliore la fiabilité des données pour l’analyse

Prend trop de temps, surtout avec un volume de données élevé

Fournit des informations de haute qualité pour les décisions et les actions

Coûte beaucoup avec les outils et le processus

Conclusion

Dispute de données et nettoyage des données peuvent avoir des méthodes qui sont similaires par nature. Cependant, ils restent deux processus différents.

Malgré les différences, notez que le nettoyage et les querelles se complètent. Dans la gestion des données, le nettoyage et les querelles vont de pair pour une meilleure analyse.