Der Datenentwicklungsprozess umfasst alle Schritte zur Umwandlung von Rohdaten in eine verwendbare, zuverlässige und aufschlussreiche Ressource. Es ist ein iterativer Prozess, dh es beinhaltet häufig Zyklen der Verfeinerung und Verbesserung. Die spezifischen Schritte und deren Schwerpunkt kann je nach Organisation, Datentyp und ultimativen Zielen variieren, enthält jedoch im Allgemeinen diese Schlüsselphasen:
1. Datenerdeckung und Verständnis:
* Datenidentifikation: Auffinden und Identifizieren aller relevanten Datenquellen. Dies kann Datenbanken, Tabellenkalkulationen, APIs, Cloud -Speicher und mehr umfassen.
* Datenprofilierung: Untersuchung der Daten, um ihre Struktur, Inhalt, Qualität und potenzielle Verzerrungen zu verstehen. Dies beinhaltet statistische Analyse, Datenvisualisierung und Identifizierung fehlender Werte, Ausreißer und Inkonsistenzen.
* Datenbewertung: Bewertung der Eignung der Daten für ihren beabsichtigten Zweck. Dies beinhaltet die Berücksichtigung der Daten Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität.
* Erfordernis sammeln: Definieren der spezifischen Bedürfnisse und Ziele für die Daten. Welche Fragen müssen beantwortet werden? Welche Erkenntnisse sind gewünscht?
2. Datenvorbereitung und Reinigung:
* Datenreinigung: Angehen von Datenqualitätsproblemen. Dies kann die Handhabung fehlender Werte (Imputation oder Entfernung), die Korrektur von Fehlern, das Entfernen von Duplikaten und die Standardisierungsformate beinhalten.
* Datenumwandlung: Konvertieren von Daten in ein geeignetes Format zur Analyse. Dies kann Datentypkonvertierungen, Aggregation, Normalisierung und Feature Engineering (Erstellen neuer Variablen aus vorhanden) umfassen.
* Datenintegration: Kombinieren Sie Daten aus mehreren Quellen in eine einheitliche Ansicht. Dies beinhaltet häufig die Lösung von Inkonsistenzen und die Sicherstellung der Datenkonsistenz in verschiedenen Datensätzen.
* Datenvalidierung: Überprüfung der Genauigkeit und Konsistenz der vorbereiteten Daten. Dies kann das Ausführen von Tests und Überprüfungen beinhalten, um die Datenintegrität sicherzustellen.
3. Datenmodellierung und Design:
* Konzeptmodellierung: Definieren der hochrangigen Struktur und Beziehungen innerhalb der Daten. Dies verwendet häufig Entitätsbeziehungsdiagramme (ERDs) oder andere visuelle Darstellungen.
* logische Modellierung: Übersetzen des konzeptionellen Modells in ein bestimmtes Datenbankmodell, Definieren von Tabellen, Spalten und Datentypen.
* Physikalische Modellierung: Gestaltung der physischen Implementierung der Daten, einschließlich Speicherorte, Indizierungsstrategien und Leistungsoptimierungen.
4. Datenbelastung und Integration:
* etl (Extrakt, Transformation, Last): Extrahieren Sie Daten aus Quellsystemen, transformieren sie nach Bedarf und Laden Sie sie in ein Zielsystem (z. B. ein Data Warehouse oder Data Lake).
* elt (extrahieren, laden, transformieren): Ähnlich wie ETL, aber die Transformation erfolgt, nachdem die Daten in das Zielsystem geladen wurden. Dieser Ansatz kann für große Datensätze effizienter sein.
* Datenpipelines: Erstellen automatisierter Prozesse für die Aufnahme, Transformation und Belastung von Daten. Dies beinhaltet häufig Tools und Technologien wie Apache Kafka, Apache Airstrow oder Cloud-basierte Datenintegrationsdienste.
5. Data Governance und Überwachung:
* Datenqualitätsüberwachung: Verfolgen Sie die Datenqualitätsmetriken kontinuierlich, um die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten zu gewährleisten.
* Metadatenmanagement: Verfolgung von Informationen über die Daten, einschließlich der Quelle, des Formats, der Qualität und ihrer Abstammung.
* Datensicherheit und Zugriffskontrolle: Implementierung von Maßnahmen zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff und der Einhaltung der Vorschriften.
* Datenversioning und Tracking: Aufrechterhaltung einer Verschingung von Datenänderungen, um Rollback und Auditing zu erleichtern.
Tools und Technologien:
Die spezifischen Tools und Technologien, die im Datenentwicklungsprozess verwendet werden, können stark variieren, umfassen jedoch häufig:
* Datenbanken (SQL, NoSQL): Zum Speichern und Verwalten von Daten.
* Programmiersprachen (Python, R, SQL): Für Datenmanipulation, Analyse und Transformation.
* Datenintegrationstools: Zur Automatisierung von Datenpipelines und ETL/ELT -Prozessen.
* Datenvisualisierungstools: Zum Erforschen und Präsentieren von Datenersichten.
* Cloud -Plattformen (AWS, Azure, GCP): Zum Hosting von Dateninfrastruktur und -diensten.
Der Datenentwicklungsprozess ist entscheidend für die Ermöglichung der datengesteuerten Entscheidungsfindung, der Verbesserung der betrieblichen Effizienz und der Erlangung eines Wettbewerbsvorteils. Ein gut definierter und verwalteter Prozess stellt sicher, dass Daten zuverlässig, zugänglich und für Analyse und Erkenntnisse leicht verfügbar sind.
