數(shù)據(jù)準(zhǔn)備經(jīng)常被認(rèn)為是在組織內(nèi)利用數(shù)據(jù)的主要障礙，而為組織找到合適的工具可以取得突破。

[[283880]]

要獲得數(shù)據(jù)分析的好處，首先必須做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Gartner公司最近的研究，對于許多組織來說，這是一個很大的瓶頸，他們70%的時間都集中在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作上。

Gartner公司數(shù)據(jù)和分析團隊高級分析師、《Gartner公司數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具市場指南》的主要作者Ehtisham Zaidi說：“尋找、訪問、清理、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，以及及時與合適的人共享數(shù)據(jù)，仍然是數(shù)據(jù)管理和分析中最耗時的障礙之一。”

Hitachi Vantara公司首席營銷官Jonathan Martin表示，對于希望通過分析來轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)的組織而言，主要問題不在于掌握人工智能，而在于掌握數(shù)據(jù)管道。

他說，“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作是很具挑戰(zhàn)性的工作。如何確定所有這些數(shù)據(jù)在哪里?可以建立一個投資組合嗎?是否可以設(shè)計管道以自動、托管和管理的方式將所有這些數(shù)據(jù)源連接在一起，從而使組織能夠在正確的時間將這些數(shù)據(jù)獲取到正確的位置、正確的人員、正確的機器?”

那么如何采用數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具以解決這些問題?以及在為組織選擇數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具時需要尋找哪些內(nèi)容。以下是深入研究數(shù)據(jù)準(zhǔn)備為何仍然是重大分析面臨的挑戰(zhàn)的原因，

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備面臨的挑戰(zhàn)

多種因素加劇了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備面臨的挑戰(zhàn)。

首先，支持分析計劃所需的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型的數(shù)量和復(fù)雜性呈指數(shù)級增長。通過組織內(nèi)部和外部的分布式數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)訪問這些數(shù)據(jù)源需要大量的時間、資源、技能和工具來完成。

IDC公司數(shù)據(jù)集成和完整性軟件服務(wù)研究總監(jiān)Stewart Bond說，“這是當(dāng)今時代數(shù)據(jù)環(huán)境具有的復(fù)雜性。因為存在多種不同的數(shù)據(jù)類型：交易數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、日志文件數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)環(huán)境存在各種不同的數(shù)據(jù)，存儲這些數(shù)據(jù)的技術(shù)也各不相同。”

其次，對自助數(shù)據(jù)訪問和集成的請求數(shù)量使IT團隊不堪重負(fù)。Zaidi說，這表明從集中式IT模型到數(shù)據(jù)集成的功能不再有效。

他說：“IT部門需要通過易于用戶使用和理解的工具來配置數(shù)據(jù)訪問和集成，這是對數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的需求進(jìn)一步上升的原因。”

第三，數(shù)據(jù)需求不斷變化，因為業(yè)務(wù)分析師、集成商、業(yè)務(wù)用戶、數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家對他們的項目都有不同的數(shù)據(jù)需求。

Zaidi說：“這使得一次準(zhǔn)備數(shù)據(jù)并使不同的角色/消費者可以使用它們來滿足他們不斷變化的需求，”

下一代數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具

他補充說，隨著數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具的成熟，組織的痛點已經(jīng)顯著改變。其痛點在于用來連接哪些數(shù)據(jù)源以及準(zhǔn)備哪些數(shù)據(jù)。如今，組織將重點放在數(shù)據(jù)治理、沿襲、可追溯性和質(zhì)量上。他們還面臨著確保具有必要技能的合適人員可以使用數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具訪問正確數(shù)據(jù)的權(quán)限。

Bond將此歸結(jié)為“數(shù)據(jù)智能”問題，即有關(guān)數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)。

他說，“人們需要了解數(shù)據(jù)的位置，數(shù)據(jù)的含義，誰在使用它，誰可以訪問它，為什么擁有數(shù)據(jù)，需要多長時間保存數(shù)據(jù)，以及如何使用它，這是一種智慧。”

值得慶幸的是，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具市場正在不斷發(fā)展，以包括解決這些問題的新功能。上一代工具僅限于支持業(yè)務(wù)用戶所需的最后一英里數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作的簡單數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換要求。下一代工具現(xiàn)在具有與IT團隊共享發(fā)現(xiàn)和準(zhǔn)備好的模型以進(jìn)行操作的功能，以及諸如數(shù)據(jù)編錄之類的數(shù)據(jù)管理功能，使用戶能夠查看和搜索連接的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

Zaidi說：“某些工具現(xiàn)在還嵌入了高級數(shù)據(jù)質(zhì)量功能，這些是上一代工具所沒有的。這些功能包括性能分析、標(biāo)記、注釋、重復(fù)數(shù)據(jù)刪除、模糊邏輯匹配、鏈接和合并功能。這些功能使IT和數(shù)據(jù)管理團隊可以更輕松地提高質(zhì)量并確保治理和協(xié)作。”

在這里，機器學(xué)習(xí)(ML)是關(guān)鍵?；跈C器學(xué)習(xí)的功能不僅可以在準(zhǔn)備之前自動化數(shù)據(jù)的匹配、連接、配置文件、標(biāo)記和注釋，而且某些工具可以突出顯示敏感屬性、異常和異常值，并與元數(shù)據(jù)管理和治理工具協(xié)作以防止敏感數(shù)據(jù)被暴露。

Zaidi解釋說：“這些機器學(xué)習(xí)增強的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具允許不同技能水平的用戶采用數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，同時確保治理和合規(guī)性。”

在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具中查找什么

當(dāng)組織評估現(xiàn)代數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具時，Zaidi說他們應(yīng)該尋找關(guān)鍵功能：

• 數(shù)據(jù)攝取和分析。尋找一個可視化環(huán)境，使用戶能夠交互式地接收、搜索、采樣和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
• 數(shù)據(jù)編目和基本元數(shù)據(jù)管理。采用工具應(yīng)該允許創(chuàng)建和搜索元數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)建模和轉(zhuǎn)換。工具應(yīng)支持?jǐn)?shù)據(jù)混搭和混合、數(shù)據(jù)清理、過濾以及用戶定義的計算，組和層次結(jié)構(gòu)。
• 數(shù)據(jù)安全。工具應(yīng)包括安全性功能，例如數(shù)據(jù)屏蔽、平臺身份驗證以及用戶/組/角色級別的安全性篩選。
• 基本數(shù)據(jù)質(zhì)量和治理支持。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具應(yīng)與支持?jǐn)?shù)據(jù)治理/管理以及數(shù)據(jù)質(zhì)量，用戶權(quán)限和數(shù)據(jù)沿襲功能的工具集成。
• 數(shù)據(jù)豐富。工具應(yīng)支持基本的數(shù)據(jù)豐富功能，包括實體提取和從集成數(shù)據(jù)中捕獲屬性。
• 用戶協(xié)作和運營。這些工具應(yīng)有助于共享查詢和數(shù)據(jù)集，包括發(fā)布、共享和推廣具有治理功能的模型，例如數(shù)據(jù)集用戶評分或官方水印。

此外，Zaidi還強調(diào)了以下與眾不同的功能：

• 數(shù)據(jù)源訪問/連接。工具應(yīng)具有基于API和基于標(biāo)準(zhǔn)的連接性，包括對云計算應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)源(例如流行的數(shù)據(jù)庫PaaS和云計算數(shù)據(jù)倉庫)的本地訪問、內(nèi)部部署數(shù)據(jù)源，關(guān)系和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非關(guān)系數(shù)據(jù)庫。
• 機器學(xué)習(xí)。工具應(yīng)支持使用機器學(xué)習(xí)人工智能來改善甚至自動化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程。
• 混合和多云部署選項。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具需要支持在云平臺、內(nèi)部部署或混合集成平臺設(shè)置中的部署。
• 特定于域或垂直領(lǐng)域的產(chǎn)品或模板。工具應(yīng)提供針對特定領(lǐng)域或垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和模型的打包模板或產(chǎn)品，以加快數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時間。

最后，Zaidi說，人們必須考慮的第一件事是，其組織是使用一個獨立的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具，還是與一個將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備嵌入到更廣泛的分析/商業(yè)智能、數(shù)據(jù)科學(xué)或數(shù)據(jù)集成工具中的供應(yīng)商合作。如果有一個依賴于一系列分析/商業(yè)智能和數(shù)據(jù)科學(xué)工具的數(shù)據(jù)集成的通用用例，請考慮使用獨立工具。另一方面，如果只需要在特定平臺或生態(tài)系統(tǒng)的場景中準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，那么使用這些工具的嵌入式數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能可能更有意義。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備市場概況

Gartner公司將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具供應(yīng)商分為四類，因為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能已嵌入所有數(shù)據(jù)管理和分析工具中，因此每一種都在不斷變化。

(1)獨立的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具。該領(lǐng)域的供應(yīng)商專注于實現(xiàn)與下游流程的更緊密集成，例如API訪問以及對多個分析/商業(yè)智能、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)集成工具的支持。該領(lǐng)域的工具包括Altair、Datameer、Lore IO、Modak Analytics、Paxata和Trifacta等供應(yīng)商的產(chǎn)品。

(2)數(shù)據(jù)集成工具。這一類別的供應(yīng)商歷來注重數(shù)據(jù)集成和管理。這包括來自供應(yīng)商的產(chǎn)品，如Cambridge Semantics、Denodo、Infogix、Informatica、SAP、SAS、Talend和TMMData。

(3)現(xiàn)代分析和商業(yè)智能平臺。這些供應(yīng)商專注于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，將其作為端到端分析工作流的一部分。Zaidi說，由于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備對于現(xiàn)代分析和商業(yè)智能至關(guān)重要，因此該領(lǐng)域的所有供應(yīng)商都在嵌入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能。此類別中的供應(yīng)商包括Alteryx，Tableau、Cambridge Semantics、Infogix、Microsof、MicroStrategy、Oracle、Qlik、SAP、SAS、TIBCO Software和TMMData。

(4)數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)平臺。Gartner公司分析師表示，這些供應(yīng)商提供數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能，作為端到端數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)流程的一部分。其代表廠商包括Altery、Cambridge Semantics、Dataiku、IBM、Infogix、Rapid Insight、SAP和SAS。

除了上述四大類別之外，Gartner公司分析師還發(fā)現(xiàn)了具有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能的新類別，其中包括以下平臺和具有代表性的供應(yīng)商：

• 數(shù)據(jù)管理/數(shù)據(jù)湖支持平臺：Informatica、Talend、Unifi和Zaloni
• 數(shù)據(jù)工程平臺：Infoworks
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量工具：Experian
• 數(shù)據(jù)集成專家：Alooma、Nexla、StreamSet和Striim

6種關(guān)鍵數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具

以下六個數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具提供了有關(guān)當(dāng)前可用功能的更詳細(xì)的描述。

(1)Alteryx Designer

這個獨立的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具也是Alteryx Analytics和數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的一部分，這意味著它還作為更廣泛的現(xiàn)代分析和商業(yè)智能平臺中的功能以及更廣泛的數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)平臺中的功能而被嵌入。它提供了拖放工作流，無需SQL代碼即可分析、準(zhǔn)備、混合數(shù)據(jù)。它是按年度訂閱的，并按指定用戶定價。

(2)Cambridge Semantics Anzo

Anzo是Cambridge Semantics的端到端數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和集成平臺，因此涵蓋了Gartner公司的所有四個類別。Anzo在現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施上應(yīng)用了基于語義的基于圖形的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層，以映射企業(yè)數(shù)據(jù)，公開數(shù)據(jù)集之間的連接，啟用可視化探索和發(fā)現(xiàn)，以及混合多個數(shù)據(jù)集。Anzo是通過訂閱提供的，其定價基于核心數(shù)量和用戶數(shù)量。

(3)Datameer Enterprise

Datameer Enterprise是一個數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)工程平臺，完全屬于Gartner公司的獨立類別。它著重于使用向?qū)б龑?dǎo)的集成過程將分散的原始數(shù)據(jù)源聚集在一起，以創(chuàng)建單個數(shù)據(jù)存儲。Datameer Enterprise提供了類似于電子表格的界面，可用于混合和視覺探索功能。根據(jù)計算能力或數(shù)據(jù)量向客戶收費。云計算客戶按小時或通過年度許可證收費。

(4)Infogix Data3Sixty Analyze

Infogix公司的Data3Sixty Analyze是基于Web的解決方案，源于Infogix收購Lavastorm。與Datameer一樣，它涵蓋Gartner公司的所有四個類別。Data3Sixty使用角色定義用戶。設(shè)計人員可以創(chuàng)建和編輯數(shù)據(jù)流，瀏覽器只能執(zhí)行數(shù)據(jù)流，而計劃程序可以創(chuàng)建和修改計劃以進(jìn)行自動處理。Infogix公司出售Data3Sixty既是基于訂閱的桌面產(chǎn)品，又是基于永久和訂閱提供的基于服務(wù)器的產(chǎn)品。

(5)Talend Data Preparation

Talend提供了三種數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具：Talend Data Preparation(開源桌面版本)、Talend Data Preparation Cloud(作為Talend云平臺的一部分提供的商業(yè)版本)和Talend Data Preparation的另一版本(作為內(nèi)部部署的Talend Data Fabric產(chǎn)品)。Talend Data Preparation是一個獨立的工具，而Talend Cloud和Talend Data Fabric是將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備集成為更廣泛的數(shù)據(jù)集成/數(shù)據(jù)管理工具中功能的示例。Talend使用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、清理、模式識別和對賬。開源版本是免費的。商業(yè)版本遵循基于命名用戶許可證的訂閱模型。

(6)Trifacta Wrangler

Trifacta Wrangle是一個獨立的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備平臺，提供各種版本以支持云計算和本地計算環(huán)境。它提供了嵌入式機器學(xué)習(xí)功能，用于推薦要與之連接的數(shù)據(jù)、推斷數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和模式、推薦連接、定義用戶訪問以及自動化可視化以實現(xiàn)探索/數(shù)據(jù)質(zhì)量。Trifacta Wrangler提供免費版本、Wrangler Pro(根據(jù)計算容量和用戶數(shù)量收費)、Wrangler Enterprise(根據(jù)計算/處理規(guī)模和用戶數(shù)量收費，同時提供內(nèi)部版本和云計算版本)和Trifacta公司的Google Cloud Dataprep(根據(jù)計算消耗收費)。