Принципы управления данными для науки о данных

Управление данными в науке о данных

 

В течение своего пути в качестве дата-ученого вы столкнетесь с трудностями и преодолеете их. Вы узнаете, какой процесс лучше другого и как использовать разные процессы в зависимости от вашей задачи. 

Эти процессы будут работать вместе, чтобы обеспечить максимальную эффективность вашего проекта по науке о данных и сыграть ключевую роль в вашем процессе принятия решений. 

 

Что такое управление данными?

 

Один из процессов – управление данными. Живя в мире, ориентированном на данные, управление данными является важным элементом для организаций для использования своих активов данных и обеспечения их эффективности. 

Это процесс сбора, хранения, организации и поддержки данных, чтобы гарантировать их точность, доступность тем, кто в них нуждается, и надежность на протяжении жизненного цикла проекта по науке о данных. Как любой процесс управления, он требует процедур, которые подкрепляются политиками и технологиями. 

Ключевые компоненты управления данными в проектах по науке о данных:

  • Сбор и получение данных
  • Очистка и предварительная обработка данных
  • Хранение данных
  • Безопасность данных и конфиденциальность
  • Управление данными и документирование
  • Сотрудничество и обмен

Как видите, есть несколько ключевых компонентов. Сейчас это может показаться сложным, но я рассмотрю каждый из них, чтобы дать вам общее представление о том, что ожидать от работы дата-ученого. 

 

Сбор и получение данных

 

Несмотря на то, что сегодня есть много данных, сбор данных все же будет составлять часть вашей работы в качестве дата-ученого. Сбор и получение данных – это процесс сбора исходных данных из различных источников, таких как веб-сайты, опросы, базы данных и другие. Этап очень важен, так как качество ваших данных непосредственно влияет на результаты. 

Вам нужно будет идентифицировать различные источники данных и выбрать те, которые соответствуют вашим требованиям. Убедитесь, что у вас есть правильные разрешения для доступа к этим источникам данных, надежность источников данных и соответствие формата вашим требованиям. Вы можете собирать данные с помощью различных методов, таких как ручной ввод данных, извлечение данных и т. д. 

На протяжении этих шагов вы захотите обеспечить целостность и точность данных. 

 

Очистка и предварительная обработка данных

 

После получения данных следующим шагом будет их очистка – что может занять много времени. Вам придется изучить набор данных, найти проблемы и исправить их. Вашей конечной целью на этом этапе будет стандартизация и преобразование данных таким образом, чтобы они были готовы для анализа.

Очистка данных может помочь в обработке пропущенных значений, дублирующихся данных, некорректных типов данных, выбросов, формата данных, и т. д. 

 

Хранение данных

 

После очистки данных и их готовности к анализу – сохраните их! Вы не хотите потерять все часы, которые вы потратили на очистку данных и достижение высокого качества. 

Вам нужно будет выбрать лучшее решение хранения данных для вашего проекта и организации, например, базы данных или облачное хранилище. Опять же, все это будет основано на объеме данных и сложности. Вы также можете разработать архитектуру, которая позволит эффективно извлекать и масштабировать данные.

Еще одним инструментом, который вы можете использовать, является управление версиями и архивирование данных, что позволяет сохранить все исторические данные и любые изменения для сохранения активов данных и долгосрочного доступа к ним. 

 

Безопасность данных и конфиденциальность

 

Мы все знаем, насколько важны данные в наше время, поэтому защищайте их любой ценой! Нарушения данных и нарушения конфиденциальности могут иметь серьезные последствия, и вы не хотите иметь дело с этой проблемой. 

Есть несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы обеспечить безопасность данных и конфиденциальность, такие как контроль доступа, шифрование, регулярные аудиты, управление жизненным циклом данных и т. д. Вы хотите убедиться, что любой выбранный вами путь защиты ваших данных соответствует правилам конфиденциальности данных, таким как GDPR. 

 

Управление данными и документация

 

Если вы хотите обеспечить качество данных и ответственность на протяжении жизненного цикла данных, управление данными и документация являются неотъемлемыми частями вашего процесса управления данными. Этот процесс включает в себя наличие политик, процедур и лучших практик, которые гарантируют хорошее управление данными и защиту всех ваших активов. Основная цель состоит в обеспечении прозрачности и соответствия.

Все эти политики и процессы должны быть подробно задокументированы для обеспечения понимания того, как данные структурированы, хранятся и используются. Это создает доверие внутри организации и позволяет использовать данные для принятия решений, минимизации рисков и поиска новых возможностей.

Примеры процессов включают создание подробной документации, метаданных, поддержание аудита и предоставление цепочки данных.

 

Сотрудничество и обмен

 

Проекты по науке о данных включают в себя совместные рабочие процессы, и вы можете представить, насколько это может быть запутанным. Один специалист по данным работает с тем же набором данных, с которым другой специалист продолжает проводить очистку.

Для обеспечения управления данными в команде всегда полезно коммуницировать свои задачи, чтобы избежать дублирования работы или ситуации, когда у одного человека есть более актуальная версия набора данных, чем у другого.

Сотрудничество в команде по науке о данных гарантирует доступность и ценность данных для различных заинтересованных сторон. Для улучшения сотрудничества и обмена информацией в команде по науке о данных можно использовать платформы для обмена данными, такие как Tableau, устанавливать контроль доступа и давать возможность оставлять отзывы.

 

Инструменты и технологии управления данными

 

Хорошо, теперь, когда мы рассмотрели основные компоненты управления данными, я создам список инструментов и технологий управления данными, которые могут помочь вам в жизненном цикле проекта по науке о данных.

Реляционные системы управления базами данных (RDBMS):

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • Microsoft SQL Server

Базы данных NoSQL:

  • MongoDB
  • Cassandra

Хранилище данных:

  • Amazon Redshift
  • Google BigQuery
  • Snowflake

Инструменты ETL (Извлечение, Преобразование, Загрузка):

  • Apache NiFi
  • Talend
  • Apache Spark

Визуализация данных и бизнес-аналитика:

  • Tableau
  • Power BI

Контроль версий и сотрудничество:

  • Git
  • GitHub

Безопасность и конфиденциальность данных:

  • Varonis
  • Privitar

 

Итоги

 

Управление данными является важным элементом вашего проекта по науке о данных. Считайте его основой, которая поддерживает ваш замок. Чем лучше и эффективнее процесс управления данными, тем лучший результат вы получите. Я предоставил список статей, которые вы можете прочитать, чтобы узнать больше о управлении данными.

 

Ресурсы и дополнительное обучение

 

  • 5 Проблем управления данными с решениями
  • Топ 5 платформ управления данными
  • Бесплатное управление данными вместе с изучением науки о данных с помощью CS639
  • Почему управление данными так важно для науки о данных?

    Ниша Арья – это специалист по данным, фриланс технический писатель и менеджер сообщества в VoAGI. Она особенно интересуется предоставлением карьерных советов или обучением по науке о данных, а также теоретическими знаниями в области науки о данных. Она также желает изучить различные способы, с помощью которых искусственный интеллект может быть полезным для продления человеческой жизни. Она стремится к расширению своих знаний в области технологий и навыков письма, помогая при этом другим людям.