Svakodnevno koristimo i generišemo ogromne količine podataka: pretraživanjem interneta, online kupovinom, čitanjem vesti i korišćenjem platformi za dopisivanje ili navigaciju. Podaci koje prikupljate mogu imati ogromnu vrednost, ali samo ako ih pravilno obradite. Dakle, šta zapravo znači obrada podataka i koje su faze i prednosti ovog procesa? Pročitajte dalje da biste saznali!
Šta je to obrada podataka?
Obrada podataka uključuje metode povezane sa prikupljanjem sirovih, originalnih podataka i njihovim pretvaranjem u korisne izveštaje.
Ciklus obrade podataka
Ulazni podaci su originalni, nepromenjeni podaci, a njihova obrada uključuje nekoliko koraka. Ključ je redosledu ovih koraka jer vam pomaže da osigurate da će podaci koje imate postati važan izvor informacija.
Ciklus obrade podataka se može ponavljati, jer se ulazni podaci iz jednog ciklusa mogu skladištiti i koristiti kao ulazni podaci u drugom procesu. Zato ga i nazivamo ciklusom.
Hajde da brzo razmotrimo korake ciklusa:
1. Prikupljanje sirovih, raw podataka
U ovoj fazi, zapamtite da vaši izvori podataka treba da budu provereni i pouzdani. Ako sledite pravilo „smeće unutra, smeće napolje“ i vaši ulazni podaci su lošeg kvaliteta, nećete postići zadovoljavajuće rezultate obrade..
2. Priprema i čišćenje podataka
Ovo uključuje sortiranje i filtriranje originalnih podataka. Radite to da biste obrisali redudantne ili netačne podatke. U ovoj fazi, proveravate da li vaši sirovi podaci imaju greške, duplikate ili netačne vrednosti i proveravate njihovu potpunost. Takođe, trebate osigurati da njihov format omogućava dalju analizu i obradu. Više o ovom pitanju možete saznati u našem članku „Greške u podacima. Koje su posledice korišćenja loše kvaliteta podataka?“.
3. Unos podataka
U ovom koraku, vaši sirovi, ali pripremljeni i očišćeni podaci se transformišu tako da ih aplikacija ili mašina zadužena za dalju obradu može pročitati. Neki primeri unosa podataka uključuju ručni unos podataka, učitavanje fajlova ili skeniranje dokumenata.
4. Obrada podataka
U ovoj fazi, vaši podaci se podvrgavaju različitim metodama i tehnikama obrade koje osiguravaju željene rezultate. Ovaj korak zavisi od vaših izvora podataka i razloga za njihovu obradu.
5. Rezultati obrade podataka
Obrađeni podaci se mogu prikazati u jasnom, user-friendly formatu, kao što su grafikoni, tabele, vektorski fajlovi, raster fajlovi ili izveštaji. Takvi podaci se mogu dalje interpretirati, skladištiti i koristiti u sledećim ciklusima obrade podataka.
6. Skladištenje i arhiviranje podataka
Poslednja faza je skladištenje i arhiviranje sirovih ulaznih podataka i rezultata obrade, uključujući sve metapodatke. Pravilno skladištite svoje podatke kako biste im brzo pristupili i koristili ih u budućnosti.
Korisni alati i tehnologije za obradu podataka
S obzirom na količine podataka koje se danas generišu, njihova ručna obrada je praktično nemoguća. Zato se koriste različiti alati za automatizaciju, ubrzavanje i pojednostavljenje celog procesa. Najpopularniji uključuju različite programske jezike, SQL, alate za poslovnu inteligenciju (BI – Business Intelligence) ili ETL alate i platforme za integraciju. Svaka od ovih metoda ima svoje prednosti i nedostatke. Pogledajmo ih ukratko.
Alati poslovne inteligencije za poslovnu analizu
User-friendly interfejs, unapred definisani analitički modeli i širok spektar opcija za prikazivanje rezultata čine BI alate izuzetno popularnim. Korisnici cene jasne i jednostavne vizualizacije komplikovanih analiza i velikih skupova podataka. Ove vizualizacije se mogu predstaviti upravnim odborima i klijentima. Oni, zauzvrat, mogu koristiti uvide za informisanje svojih odluka.
Međutim, u svojoj izlaznoj verziji, BI alati imaju relativno mali broj dostupnih veza ka izvorima podataka. Ove veze su potrebne za sprovođenje analiza. BI alati takođe imaju ograničene opcije za pripremu podataka za dalju analizu. Stoga je uobičajeno koristiti i BI alate i ETL/ESB rešenja.
Alati i softveri za statističke analize
Ovi alati omogućavaju kreiranje vrlo preciznih analiza, npr. analiza korelacije, pouzdanosti ili klaster analiza. Često su to jedini alati koji mogu pružiti analize sa tačnošću i složenošću potrebnom kompanijama ili institucijama u sektoru medicinskih ili laboratorijskih istraživanja. Za njih nema alternative. Ciljna grupa korisnika uključuje stručnjake u određenim oblastima. Nasuprot tome, BI sistemi su namenjeni poslovnim predstavnicima i upravnim odborima.
Nedostatak rešenja za statističku analizu su visoki troškovi nabavke i održavanja. Ovi troškovi su povezani sa činjenicom da je ovaj tip alata često podeljen na različite module, od kojih svaki generiše dodatne troškove.
Različiti programski jezici
Korišćenje različitih programskih jezika je i dalje uobičajen pristup. Jedna prednost je mogućnost kreiranja naprednih modela mašinskog učenja. Ali programske tehnike nisu previše fleksibilne u poređenju sa drugim metodama. To je posebno slučaj kada postoji potreba za uvođenjem promena povezanih sa, na primer, dinamičnim promenama poslovnih uslova.
Ovaj metod takođe ima nedostatke koji nisu povezani sa samom analizom podataka. Zahteva kvalifikovane stručnjake za obradu podataka koji su vešti u programskim jezicima i poseduju veliko znanje o poslovnim procesima. Ovo je potrebno za pravilno tumačenje rezultata analize i kreiranje novih scenarija. Održavanje tako kvalifikovanog tima može biti veliki izazov.
SQL
SQL konzole koje upravljaju upitima u SQL programskom jeziku su korisne za mnoge analitičke scenarije i za postizanje preciznih povratnih informacija.
Međutim, upiti će doneti zadovoljavajuće rezultate samo ako su podaci strukturirani na pravi način, održavajući relacije između njih.
Rastuće baze podataka i potreba za upravljanjem pristupima izvorima podataka mogu predstavljati izazov za administratore.
ETL alati i platforme za integraciju podataka
Alati za integraciju nisu kreirani da prikazuju rezultate ili obavljaju vrlo komplikovane proračune i analize. Međutim, sve veći broj kompanija odlučuje da ih uključi u svoju obradu podataka.
Glavni zadatak ovih rešenja je kreiranje veza između sistema ili baza podataka, slanje obaveštenja, verifikacija tačnosti i potpunosti podataka, i njihova transformacija uz održavanje ključnih atributa i šema. Ovo maksimizira korisnost podataka u budućim analizama.
Platforme za integraciju podataka…
mogu koristiti vlasnici preduzeća koji nisu kvalifikovani stručnjaci za obradu podataka.
Zahvaljujući tehničkoj otvorenosti i podršci za mnoge formate podataka, mogu pomoći ljudima u različitim industrijama i pozicijama.
štede vreme i novac.
Značajna prednost platformi za integraciju podataka je njihov no-code/low-code model. Mogu ih koristiti vlasnici preduzeća koji nisu kvalifikovani stručnjaci za obradu podataka. Funkcije ovih alata se mogu proširiti dodatnim skriptama u Python ili R programskim jezicima. Nakon sticanja potrebnih kompetencija, korisnici mogu uspešno proširiti svoje okruženje rešenja, ograničavajući takozvani vendor lock – zavisnost od dobavljača softvera.
Zahvaljujući tehničkoj otvorenosti i podršci za mnoge formate podataka (uključujući retke), oni mogu pomoći ljudima koji rade u različitim industrijama i pozicijama. Sa platformama za integraciju, mogu obraditi tabularne, vektorske i raster podatke, baze podataka kao i skladišta podataka. Štaviše, mogu obraditi podatke iz mrežnih usluga kao što su WMS ili WFS, različitih API-ja i informacija sa IoT senzora.
Sa platformama za integraciju, možete automatizovati svoje dizajnirane procese. Ovo štedi vaše vreme i novac. Štaviše, veštine zaposlenih koji rade sa podacima mogu se koristiti u drugim oblastima.
Odlučujući se za ETL alate ili platformu za integraciju, trebali biste analizirati ciljeve obrade podataka kako biste izbegli nepotrebne troškove. Ovo su složena rešenja koja nude gotovo neograničene mogućnosti. Mogu ostati neiskorišćena ako se ispostavi da vaša organizacija može koristiti mnogo jednostavnije alate.
Koje su prednosti obrade podataka?
Kao što je već pomenuto, prikupljanje podataka bez njihove obrade i analize čini ih beskorisnim. Pravilno pripremljeni podaci mogu vam doneti merljive poslovne benefite.
Obrada podataka donosi:
Pravilno odabrani mehanizmi veštačke inteligencije mogu vam pomoći u analizi podataka i ubrzati ovaj proces.
Jedan od popularnih alata za obradu podataka je FME Platforma. Posetite njegovu veb stranicu da saznate kako vam FME može olakšati obradu i rad sa podacima.
