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 ĐỌC NHIỀU

Bài phỏng vấn Giáo sư Vũ Hà Văn

Toufik Mansour(**)(*) Giáo sư Vũ Hà Văn sinh ra và học tập đến hết trung học phổ thông tại Việt Nam. Năm 1994, ông...

Giải mã Vaccine thế hệ mới chống COVID-19

Đại dịch COVID-19 diễn biến phức tạp ở quy mô toàn cầu suốt cả năm nay, với số ca nhiễm và tử vong không...

VinBigdata đứng số 01 cuộc thi Global Wheat Detection, CVPPP 2020

Sau 2 tháng tranh tài, vượt qua 2245 đội thi hùng mạnh của thế giới, ngày 28/08/2020, Phòng Xử lý ảnh y tế, Viện...

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...

BÀI ĐƯỢC LỰA CHỌN

Tìm hiểu về một Mô hình dự báo dịch Covid-19 từ Vũ Hán

Chúng tôi trình bày và giải thích về một mô hình dự báo ngắn hạn và dài hạn (gọi tắt là mô hình SEIR-C19)...

Giải Nobel Hóa học 2020 vinh danh công nghệ chỉnh sửa gene

Giải Nobel Hóa học năm nay được trao cho thành tựu “viết lại bộ mã của sự sống” của hai nhà khoa học nữ:...

Giải Nobel Y học 2020 vinh danh thành tựu nghiên cứu virus viêm gan C

Giải Nobel Y học 2020 được trao cho Harvey J. Alter, Michael Houghton và Charles M. Rice. Ba nhà khoa học được trao giải vì đã có những...

Điều trị tự kỷ bằng ghép tế bào gốc phối hợp với can thiệp giáo dục

1. Giới thiệu chungTự kỷ (autism) hay rối loạn phổ tự kỷ (autism spectrum disorder) là thuật ngữ được dùng để chỉ một...

BÀI MỚI NHẤT

Phần mềm mã nguồn mở là gì? Tất cả những điều bạn nên biết.

Mã nguồn mở thường được lưu trữ trong kho lưu trữ công cộng và được chia sẻ công khai. Bất kỳ ai cũng có...

Các khối đa diện đều và những bí ẩn toán học

LTS: Ngày 17.3.2021 vừa qua, Viện Hàn lâm Khoa học và Văn chương Na Uy đã quyết định trao giải thưởng Abel (được ví...

Hydro làm vàng co lại

Nước ở quanh chúng ta và nuôi sống chúng ta. Trong mỗi giọt nước luôn có một lượng rất nhỏ nguyên tử hydro tách...

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....