Trang chủ Thế giới nói gì Chuẩn bị dữ liệu: Tất cả những điều bạn nên biết

Chuẩn bị dữ liệu: Tất cả những điều bạn nên biết

Theo nghiên cứu của Gartner, dữ liệu chất lượng kém khiến các tổ chức phải tiêu tốn trung bình 13,5 triệu USD mỗi năm. Dữ liệu được chuẩn bị tốt sẽ tạo ra thông tin chi tiết và có chất lượng cao, từ đó, hỗ trợ cho quá trình đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác.

Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation) là quá trình làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thô trước khi xử lý và phân tích. Quá trình chuẩn bị dữ liệu thường bao gồm việc chuẩn hóa các định dạng dữ liệu, kết hợp các bộ dữ liệu khác nhau để gia tăng độ phong phú của dữ liệu nguồn và loại bỏ các giá trị ngoại lai (outliers).

Mục tiêu của quá trình chuẩn bị dữ liệu

Mục đích của quy trình chuẩn bị dữ liệu là nhằm phát hiện các lỗi trước khi đưa vào khâu xử lý; gia tăng chất lượng dữ liệu (dữ liệu được làm sạch và định dạng lại), từ đó, đẩy nhanh tốc độ và hiệu quả của quá trình phân tích dữ liệu, cuối cùng, hỗ trợ việc đưa ra các quyết định quan trọng.

Ngoài ra, khi dữ liệu và các quy trình dữ liệu được chuyển lên nền tảng đám mây, việc chuẩn bị dữ liệu cũng đem lại những lợi ích lớn hơn, chẳng hạn như:

  • Khả năng mở rộng vượt trội. Việc chuẩn bị dữ liệu trên đám mây có thể bắt kịp với tốc độ của doanh nghiệp. Do đó, dự đoán sự phát triển của dữ liệu và cơ sở hạ tầng cơ bản không còn là mối lo ngại của doanh nghiệp.
  • Việc chuẩn bị dữ liệu đám mây sẽ tự động nâng cấp để có thể bật các tính năng mới hoặc các bản sửa lỗi ngay sau khi chúng được phát hành. Điều này cho phép tổ chức dễ dàng đi tiên phong về đổi mới sáng tạo, mà không có bất cứ sự chậm trễ hay chi phí phát sinh nào.
  • Thúc đẩy sử dụng và hợp tác về dữ liệu. Chuẩn bị dữ liệu trên đám mây đồng nghĩa với trạng thái luôn luôn hoạt động, không yêu cầu bất kỳ cài đặt kỹ thuật nào và cho phép các nhóm cùng cộng tác đẩy nhanh tiến độ và hiệu quả.

Bên cạnh đó, một công cụ tốt trên kiến trúc cloud-native sẽ đem lại các lợi ích khác (như giao diện đồ họa người dùng – GUI trực quan và thao tác sử dụng đơn giản), giúp công việc chuẩn bị dữ liệu dễ dàng và hiệu quả hơn.

Các bước chuẩn bị dữ liệu

Quy trình các bước chuẩn bị dữ liệu.
Quy trình các bước chuẩn bị dữ liệu. Nguồn ảnh: Towards Data Science

Quy trình chuẩn bị dữ liệu cơ bản gồm các bước sau:

  • Bước 1: Thu thập dữ liệu: Quy trình chuẩn bị dữ liệu bắt đầu với việc tìm kiếm dữ liệu phù hợp.
  • Bước 2: Khám phá và đánh giá dữ liệu. Bước này nhằm tìm hiểu sâu về từng bộ dữ liệu thu thập được và xác định các tác vụ cần hoàn thiện trước khi đưa dữ liệu vào quá trình phân tích.
  • Bước 3: Làm sạch và xác thực dữ liệu. Thông thường, làm sạch dữ liệu là bước mất nhiều thời gian nhất trong quy trình chuẩn bị. Tuy nhiên, đây lại là bước tiên quyết nhằm xử lý hay loại bỏ những dữ liệu trùng lặp, sai định dạng, không chính xác hay đầy đủ về mặt thông tin. Mục đích của việc làm sạch dữ liệu không chỉ nhằm giải phóng không gian lưu trữ mà còn làm tăng độ chính xác của bộ dữ liệu trước khi tiến hành phân tích, nghiên cứu. Các tác vụ trong làm sạch dữ liệu bao gồm:
    – Loại bỏ dữ liệu không liên quan và các ngoại lệ.
    – Điền vào các giá trị còn thiếu
    – Chuẩn hóa định dạng dữ liệu
    – Ẩn các mục dữ liệu riêng tư và nhạy cảm.
    Một khi đã làm sạch, dữ liệu phải được xác thực bằng cách kiểm tra lỗi. Thông thường, các lỗi trong hệ thống sẽ xuất hiện rõ ràng ở bước này và cần được giải quyết trước khi tiếp tục tiến hành các bước sau đó.
  • Gia tăng độ phong phú của dữ liệu. Chuyển đổi dữ liệu là quá trình cập nhật định dạng hoặc giá trị để dữ liệu trở nên dễ hiểu, dễ tiếp cận hơn. Bên cạnh đó, gia tăng độ phong phú của dữ liệu có nghĩa là bổ sung và kết nối dữ liệu với các thông tin liên quan khác nhằm cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn.
  • Lưu trữ dữ liệu: Sau khi chuẩn bị xong, dữ liệu có thể được lưu trữ hoặc chuyển vào một ứng dụng của bên thứ ba — chẳng hạn như công cụ kinh doanh thông minh — mở đường cho quá trình xử lý và phân tích diễn ra.

(Theo Talend.com)

BÀI MỚI NHẤT

Newsletter nổi bật về khoa học dữ liệu và AI (2021)

Newsletter về khoa học dữ liệu và AI là giải pháp tuyệt vời cho việc quá tải thông tin khi nghiên cứu. Newsletter đã...

Dữ liệu tổng hợp: Tất cả những điều bạn nên biết

Synthetic Data (Dữ liệu tổng hợp) đang ngày càng được sử dụng phổ biến, bởi nó tiết kiệm chi phí sản xuất, đồng thời...

Khái quát về mô hình dữ liệu quan hệ

Phần lớn hệ thống cơ sở dữ liệu hiện nay đều được xây dựng bằng mô hình dữ liệu quan hệ. Vậy mô hình...

18 Dự án Khoa học Dữ liệu nguồn mở giúp bạn “nâng cấp” CV

Bạn có biết: Bên cạnh kiến thức chuyên môn, kỹ năng giải quyết các bài toán, dự án thực tế cũng là một điểm...

BÀI ĐỌC NHIỀU

10 cuốn sách nên đọc về Khoa học dữ liệu

Theo Harvard Business Review, Data Scientist (Nhà Khoa học dữ liệu) được xem là ngành nghề “quyến rũ” nhất thế kỉ XXI. Nhu cầu...

Chiến thuật chinh phục các cuộc thi trên Kaggle

Với hơn 5 triệu tài khoản đăng ký, các cuộc thi trên Kaggle là sân chơi quốc tế dành cho cộng đồng trí tuệ...

Khái quát về mô hình dữ liệu quan hệ

Phần lớn hệ thống cơ sở dữ liệu hiện nay đều được xây dựng bằng mô hình dữ liệu quan hệ. Vậy mô hình...

Xu hướng kinh doanh thông minh và khoa học dữ liệu cho ngành bán lẻ

Kinh doanh thông minh (Business Intelligence - BI) và khoa học dữ liệu là hai nền tảng thúc đẩy sự phát triển của ngành...