作者 | 李晨

編輯 | Debra Chen

數據準備對於推動有效的自助式分析和數據科學實踐至關重要。如今，企業大都知道基於數據的決策是成功數字化轉型的關鍵，但要做出有效的決策，只有可信的數據才能提供幫助，隨著數據量和數據源的多樣性繼續呈指數級增長，要實現這一點愈加困難。

如今，很多公司投入了大量時間和金錢來整合他們的數據。他們使用數據倉庫 或數據湖來發現、訪問和使用數據，並利用AI推動分析用例。但他們很快意識到，在湖倉中處理大數據仍然具有挑戰性。數據準備工具是缺失的組成部分。

什麼是數據準備，挑戰是什麼

數據準備是清理、標準化和豐富原始數據的過程。這使數據準備好應用於高級分析和數據科學用例。準備數據需要執行多項耗時的任務，以便將數據移動到數據倉庫或數據湖，包括：

• 數據提取
• 數據清洗
• 數據標準化
• 數據對外服務
• 大規模編排數據同步工作流

除了耗時的數據準備步驟外，數據工程師還需要清理和規範化基礎數據，否則，他們將無法理解要分析的數據的上下文，因此通常使用小批量的Excel數據來實現此目的。但這些數據工具有其局限性，首先，Excel無法容納大型數據集，也不允許您操作數據，更無法為企業流提供可靠的元數據。準備數據集的過程可能需要數周到數月才能完成。調查發現，大量企業花費多達80%的時間準備數據，用來分析數據並提取價值的時間只有區區20%。

翻轉 80/20 規則

隨著非結構化數據的增長，數據工具在刪除、清理和組織數據上花費的時間比以往任何時候都多。數據工程師經常會忽略關鍵錯誤、數據不一致和處理結果異常，與此同時，業務用戶要求得到數據的時間越來越短，對用於分析的高質量數據的需求卻比以往任何時候都大，目前的數據準備方法根本無法滿足需求。數據工程師和數據分析師往往花費超過80%的時間查找和準備所需的數據。這樣一來，他們只有 20% 的時間用於分析數據並獲得業務價值，這種不平衡被稱為80/20規則。

那麼如何有效扭轉80/20規則？對於複雜的數據準備，需要一種敏捷、迭代、協作和自助服務的數據管理方法-DataOps，來幫助企業大幅提升數據準備的效率，將80/20的浪費轉變為公司的優勢。DataOps平臺使IT部門能夠為其數據資產提供自助服務功能，並使數據分析師能夠更有效的發現合適的數據，同時應用數據質量規則和與他人更好地協作，在更短的時間內交付業務價值。

在正確的時間為數據分析師提供正確的數據意味著可以準備複雜的數據，可以應用數據質量規則，並可以在更短的時間內交付業務價值。有了這些企業級數據準備工具，數據團隊和業務團隊將會：

• 減少在數據發現和準備上花費的時間，並加速數據分析和AI項目
• 處理存儲在數據湖中的大量結構化和非結構化數據集
• 加快模型開發並推動業務價值
• 通過預測性和迭代式分析發現複雜數據中隱藏的價值

白鯨開源如何提供幫助

白鯨開源DataOps平臺WhaleStudio提供無代碼、敏捷的數據準備和數據協作平臺，這樣，企業可以更專註於數據科學分析、人工智慧（AI）和機器學習（ML）用例。

覆蓋全流程的編排調度和OPS能力

智能和自動化對於速度、規模、敏捷性至關重要，數據開發的每個步驟都受益於強大的編排和調度能力，這些功能將提高企業處理數據的速度和規模，還能夠跨雲平臺和處理引擎管理各類數據任務。白鯨開源WhaleStudio中的統一調度系統——白鯨調度系統（WhaleScheduler）會幫助您建立數據採集、加工、運維、服務一站式、體系化、規範化的流水線管理模式，通過統一數據編排調度，為數據消費流水線提供服務，讓數據能力服務運營過程更加安全、敏捷和智能化。

同時，WhaleStudio基於DataOps最佳實踐，為您的環境帶來敏捷性、生產力和效率，可以幫助您通過更頻繁、更快、更少錯誤地發佈來獲取即時反饋。WhaleStudio中的IDE和協同平臺為您提供開箱即用的 CI/CD 功能，這些使您能夠打破開發、運營和安全方面的孤島，在整個數據開發生命周期中提供一致的體驗。
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引入數據

確定處理流程後，需要將數據引入數據湖，通常會先進行數據初始化，將基礎數據全量引入湖中，隨後從數據源捕獲變更數據 （CDC）進行增量載入，以實現實時的數據捕獲。

藉助白鯨開源WhaleStudio中的數據同步工具WhaleTunnel，開發人員可以自動載入文件、資料庫和 CDC 記錄，雲原生解決方案允許您以任何延遲（批量、增量、準實時、實時），快速引入任何數據。它使用簡單，是嚮導驅動的低代碼操作，方便任何人員開箱即用。

確保數據可信和可用

將數據攝取到數據湖後，需要確保數據乾凈、可信且隨時可供使用。白鯨開源的數據集成和數據質量解決方案，使開發人員可以在簡單的可視化界面中使用拖拽方式來快速構建、測試和部署數據管道。

構建在白鯨調度系統（WhaleScheduler）中的數據質量模塊，提供全方位的數據質量功能，包括數據分析、清理、重覆數據刪除和數據驗證，幫助用戶避免“垃圾進垃圾出”的問題，確保數據乾凈、可信且可用。而白鯨調度系統（WhaleScheduler）中的元數據模塊，提供了血緣分析功能，幫助企業快速針對各種數據源和目標的情況進行分析，加快開發人員之間的交接和代碼審核效率，進一步確保數據的準確性。

創建高性能數據處理管道

一旦數據進入數據倉庫或者數據湖中，數據使用者可能希望進一步對數據集進行切片和分析，則可以繼續使用白鯨調度系統（WhaleScheduler）的可視化設計器來構建DAG邏輯。而構建在WhaleTunnel中的數據集成功能，能夠使用無代碼介面快速構建高性能的端到端數據管道，使開發人員可以輕鬆地在任何雲或本地系統之間移動和同步數據。批流一體的數據同步方式可以完美相容離線同步、實時同步、全量同步、增量同步等多種場景，這在極大程度上降低了數據集成任務管理的困難。

綜上所述，白鯨開源WhaleStudio套件可以幫助企業解決內部多數據源、多數據系統複雜的數據集成，持續開發、持續部署、數據捕獲、數據打通等一些列問題，加速數據準備過程，全面提升數據分析和大模型構建的能力。

本文由 白鯨開源 提供發佈支持！