データ変換を自動化するには?

Nanonets などのプラットフォームを使用すると、データ変換のあらゆる側面を簡単に自動化できます。 Nanonets は、ドキュメントから抽出されたデータのデータ変換を自動化する AI ベースのノーコード ワークフロー自動化プラットフォームです。

Nanonets のワークフローでは、データ変換は次のようになります。

データはプラットフォームに自動的にアップロードされます。 新しいデータ (電子メール、URL、ドキュメント、添付ファイルなど) はすべて Nanonets にアップロードされます。

ナノネットはデータ処理を進めます。 まず、関連するデータを抽出し、分類、検証し、ワークフローで設定したルールを使用してラングリングします。 前のステップの後、データはクレンジングされ、正規化され、効率的なデータ マージの準備が整います。

移行する前に、実行できます 自動化されたタスク ような 承認ワークフロー, データマッチング等

Nanonets は 5000 以上のビジネス アプリケーションと接続するため、選択したビジネス アプリケーション間でデータを同期できます。

これが、データ自動化プラットフォームがデータ変換を簡単に簡素化する方法です。

データ変換のためのナノネット

ナノネットは柔軟です ワークフロー自動化プラットフォーム OCRソフト内蔵。 ナノネットは複雑なマニュアルを自動化できます ビジネスプロセス コードなしで数分でデータ収集、ラングリングなど ワークフロー管理システム.

Nanonets を使用すると、外出先でドキュメントからデータを抽出し、さらに高度な分析に備えてデータを準備することで、企業はドキュメント データを効果的に使用できます。 Nanonets を使用すると、さまざまなドラッグ アンド ドロップ ツールを使用して、単一のプラットフォームで読み込み、抽出、および変換できます。

企業向けのデータ変換

企業は、顧客、ビジネス文書、販売、市場などから情報を受け取ります。 すべてのデータ ソースには、カスタマー エクスペリエンスのさまざまな側面が含まれています。 それらをすべてまとめるには、データの統合を強化するためにデータ ポイントを変換する必要があります。

このような状況では、データ変換が不可欠になります。 適切な変換手法は優れた結果をもたらし、データを最大限に活用するのに役立ちます。 企業がデータ変換を行うべき多くの理由を以下に示します。

• データ品質の向上: データ変換は、データのクレンジング、標準化、検証に役立ちます。 これにより、データの品質と精度が向上します。
• より良い意思決定： データ変換は、データをより使いやすい形式に変換します。 企業は洞察を得て、データ主導の意思決定をより迅速かつ効果的に行うことができます。
• 効率の向上： データ変換により、プロセスを自動化および合理化できます。 これにより、手作業によるデータ入力が減り、エラーが最小限に抑えられます。
• コスト削減： データ変換により、データのサイロと不整合が解消されます。 これにより、組織は運用コストを節約できます。
• 競争力の向上: 企業は、より優れたデータ インサイトによって競争力を得ることができます。 適切なデータセットを使用して、より優れた戦略的決定を下すことができます。
• コンプライアンス： データ変換により、組織は準拠します。 これには、GDPR、HIPAA などの規制が含まれます。
• 顧客体験の向上： 信頼できる唯一の情報源と正確なデータにより、企業は顧客体験を向上させることができます

データ変換のベスト プラクティスとは?

職場でのデータ変換には、次のベスト プラクティスを採用できます。

1. 目標を設定する

データ変換プロセスを開始するときに、指定されたターゲットを選択します。 分析する手順をよりよく理解するために消費者を関与させます。

彼らは手順に投資し、結果に責任があると感じています。 意図したターゲットと事前に実行する分析がわかっている場合は、変換中に必要なデータを見つけることができます。

2. データプロファイリング

情報を分析して、変換前の基本情報の状態を判断します。 また、変更の準備にどれだけの作業が必要かを示しています。

扱う情報量、属性値、行見出し、種類、節の関連付け、列数とゴミの規則性、削除・冗長データなど、変形前に知っておくべきことです。

3。 データクリーニング

再配置して使用できるようにする前に、データ プロファイリングに従って情報を浄化します。 必要な調整を行うには、目的のターゲットがサポートする形式の種類を理解する必要があります。

重複排除を早期に行うことで、公式の結果が最高品質になり、より適切な選択肢がサポートされるようになります。 チームメンバーと話し合って、空白を埋める方法、またはデータが欠落または不正確な場合にレコードを除外する方法を決定します。

4. データ修正

データが意図した位置構造に変換されると、データの収集を妨げる可能性のあるストレージ設備が劣化します。 貴重な洞察を得るには、さまざまなデータを組み合わせる時間が必要です。

アナリストは、扱っているデータの一貫性が高いほど、他の問題に対処するためにより多くの時間を割くことができます。

5. ファクトとディメンション テーブルの処理

変換されたデータの種類 (ディメンション テーブルとファクト テーブル) ごとに XNUMX つずつ、XNUMX つのテーブルを設定します。 変換中に最初にディメンションを設定して、ここでファクトに接続できるようにします。 たとえば、クライアント、アイテム、時間のデータを売上高に関連付ける場合は、それらを最初に読み込みます。

6. データの完全性の評価

監視監査を使用すると、アップロードしたデータを各段階で、またそれが発生した時点で追跡できます。 検査により、冗長または空のデータ ポイントがなく、データが正しく構造化されていることが保証されます。

これにより、顧客が懸念を抱いているときはいつでも、すべてのデータがどこから来たのかを確実に説明できます。 さらに、統計の正確性を確認します。 証拠によって裏付けられた正確なデータは、情報への信頼を高め、エンド ユーザーとのやり取りを強化します。

データ処理の自動化を検討していますか?

Nanonets のノーコード ワークフロー プラットフォームを無料で使用して、クリーニング、抽出、解析などのデータ タスクを自動化します。 私たちのチームに連絡することができます 複雑なユース ケースがある場合は、複雑なユース ケースを設定します。

まとめ

データを効果的に使用する企業は、あらゆる面で優位に立つことができます。 データは、顧客、数、市場などの理解を容易にします。 ただし、生のデータは使用できません。 それをより良くするのは、データ変換です。

このブログでは、データ変換を使用して自動化する方法について説明しました。 Nanonets のような ETL ツールを使用すると、ビジネス タスクが簡素化され、データ セキュリティが強化され、手作業によるエラーが減少します。 ドキュメント データ プロセスの自動化を検討している場合は、Nanonets を試すか、当社のチームに連絡してプロセス全体をセットアップしてください。

別のユースケースを考えている場合は、お問い合わせください。 コードなしのワークフローを使用して、わずかなコストでデータの抽出、処理、およびアーカイブを自動化できます。

Nanonets でのデータ処理の詳細については、こちらをご覧ください。

よくあるご質問

データ変換の仕組み

ほとんどの企業は、クラウドベースのデータベース システムを使用して、コンピューティングとストレージの容量を増やしています。 クラウドベースの企業は、非常に大きなスケールが可能であるため、ETL 手順を省略できます。

代わりに、実際のデータが送信されるときに情報を変換する抽出、読み込み、変換 (ELT) プロセスを採用しています。 データ変換は、手動、自動、また​​は両方の方法を組み合わせて行うことができます。

データ変換は、データ統合、移行、ウェアハウジング、ラングリングなど、いくつかのプロセスで重要です。 データ変換は、次の形式を取ることができます。

• 建設的： 蓄積、複製、または繰り返すデータ変換方法。
• 破壊的な： プログラムは、列とデータ レコードを削除できます。
• 美的： 情報は、仕様またはガイドラインに準拠するための変換によって標準化されます。
• 構造： セクションのブランド変更、再配置、またはマージによって、データセットが再編成されます。

データ変換の自動化とは?

データ変換操作は合理化および機械化する必要があります。 生産性を高め、ミス率を減らし、より複雑な作業を容易にする データ分析 タイプ。 コンピューター言語、情報管理システム、機械学習フレームワークなど、いくつかの方法とテクノロジーを使用できます。

通常、データの変更には、データのフィルター処理、データの要約、およびデータの構造化が含まれます。 手動で実行することも、アクセス可能な有料ツールを使用して自動的に実行することも、手動と自動の両方で実行することもできます。 多くのツールを使用して変換を急ぐことができ、制御とスケーリングが容易になります。

さらに、変更により、データが結合および評価され、Web 検索が実行され、データがさまざまな場所に転送されます。 可能な限り最も効率的な方法でデータを変更するには、データ変換ソフトウェアを所有することが有利です。 これにより、可能な限り最も効率的な方法でデータを変更するためのさまざまな変換の可能性が提供されます。

データ変換のさまざまなユースケースとは?

ビッグ データ メトリックでは、データ変換がはるかに重要で複雑な機能を実行します。 これは、かなりの量の情報が存在するシナリオに遭遇する可能性があるためです。 大量のデータ、さまざまな情報分析手法、およびさまざまなストレージ システムを操作しながら、あるスタイルから別のスタイルに変換する必要があります。

したがって、これはデータ処理の一般的な説明です。 アイデアをより明確にするために、実際のデータ変換の使用例を見てみましょう。

音声からテキストへの変換

mp3 録音で録音された人間の声をテキストに変換したい場合、このプロセスは データ変換. 可能ですが、オーディオ録音をテキスト ドキュメントとして開くことは、オーディオ録音には不適切です。

音声バージョンの音声をテキスト ドキュメントに変換する必要があります。 貴重な情報を耳の聞こえない人に役立つようにする。 または、テキストを読み取るソフトウェアで処理できる形式に変換します。

録音の内容は、それを聞くことによって個別に転写される場合があります。 または、音声テキスト変換アプリケーションを使用してタスクを自動化することもできます。 大規模なデータを変換する場合は、適応アルゴリズムを使用する必要があります。

単純にデータ形式の不一致を処理する以上のことを伴うため、このインスタンスは、データ変換の専門家が考える最初のインスタンスの XNUMX つではない可能性があります。

CSV から XML への変換

データ ストレージには、CSV と XML の XNUMX つの標準形式があります。 しかし、それらがどのように動作するかは非常に異なります。

句読点は、さまざまなデータ要素を互いに分離するために CSV ファイルで使用されます。 XML では、多くのデータ型とその内容を指定するラベルが、データを表す主な手段です。 データ構造は、さまざまな方法でこれを実現しますが、任意のファイルを使用して記述することもできます。

CSV 形式の情報を読み取って保存するために作成されたプログラムは、多くの場合、XML ドキュメントにアクセスするための支援を必要とし、その逆も同様です。 CSV と XML は独立して動作するため、このような状況ではデータ変換が役立ちます。

データを CSV 形式から XML ファイルに切り替えることができます。 これは、データ変換ツールを使用することにより、適切なツールで開くことができます。

文字エンコーディング

標準化されたコーディングの問題により、データ変換が必要になります。 理由を理解するには、まず文字のデコードの目的を理解する必要があります。

システムは、コードを使用する文字エンコーディングを使用して特定の文字を表すことができます。 つまり、アルファベットの任意の文字が、コーディングやコンマやピリオドなどの追加のテキスト文字として機能します。 システムは、特定のデータ コレクション内の文字をエンコードするために使用された特定のコーディングを認識するとすぐに、データをデコードして数字と記号に変換し、ディスプレイに表示できます。

XNUMX つのプログラムが暗号化アルゴリズムのみを使用して文字をエンコードする場合があるため、文字デコードは問題を引き起こします。 そして、そのデータを別のプログラムに送信します。このプログラムは、デフォルトでさまざまな暗号化方法を利用します。 XNUMX 番目のバージョンは、データを表示しようとしたときにすべての文字を理解できませんでした。