Nors duomenų valymas aktyviai pašalina dublikatus, ištaiso anomalijas ir performatuoja netvarkingus įvesties duomenis, siekiant padidinti mašininio mokymosi tikslumą, duomenų išsaugojimas sutelktas į neapdorotos, nepakeistos istorijos išsaugojimą, siekiant apsaugoti ilgalaikę audito atitiktį ir užkirsti kelią atsitiktiniam retų, bet svarbių atvejų praradimui.
Sistemingas sugadintų, netikslių ar nereikšmingų įrašų identifikavimo, taisymo ar pašalinimo iš duomenų rinkinio procesas.
Neapdorotų, nemodifikuotų duomenų apsaugos ir saugojimo pradinėje būsenoje praktika, siekiant ilgalaikės atitikties ir pakartotinės analizės.
| Funkcija | Duomenų valymas | Duomenų išsaugojimas |
|---|---|---|
| Pagrindinis tikslas | Optimizuokite duomenų tiesioginį naudingumą ir tikslumą | Išsaugoti istorinę tiesą ir ilgalaikį atkuriamumą |
| Duomenų būsena | Modifikuotas, standartizuotas ir filtruotas | Neapdorotas, neredaguotas ir potencialiai chaotiškas |
| Pagrindinis veiksmas | Pakeičia arba ištrina probleminius įrašus | Užrakina ir nekeičiamai saugo įrašus |
| Saugojimo architektūra | Didelio našumo duomenų saugyklos ir funkcijų saugyklos | Keičiamo dydžio duomenų ežerai ir šaltųjų archyvų saugyklos |
| Pagrindinis gavėjas | Verslo analitikos įrankiai ir mašininio mokymosi modeliai | Duomenų auditoriai, teismo ekspertizės analitikai ir būsimi tyrėjai |
| Pagrindinė techninė rizika | Atsitiktinis realaus pasaulio anomalijų ištrynimas | Brangių, reikalavimus atitinkančių skaitmeninių šiukšlių kaupimas |
Duomenų išsaugojimas atliekamas pačioje įkėlimo riboje, surenkant informaciją tiesiai iš šaltinio dar prieš jai pasiekiant duomenų srautą. Valymas atliekamas toliau, transformuojant išsaugotus neapdorotus failus į kruopščiai atrinktus išteklius, paruoštus verslo ataskaitų suvestinėms. Išsaugojimas apsaugo nuo duomenų praradimo, o valymas sutvarko patalpas viduje kasdienėms operacijoms.
Valymo srautas dažnai pažymi didelius šuolius ar tuščius laukus kaip klaidas, juos išlygindamas arba pašalindamas, kad regresijos išliktų stabilios. Išsaugojimas išsaugo būtent tuos sugadintus įrašus, atpažįstant, kad nutrūkęs ryšys ar didelis jutiklio šuolis gali būti raktas į techninės įrangos gedimo aptikimą ateityje. Valymas optimizuoja sklandžias tendencijas, o išsaugojimas vertina neapdorotą, nepadengtą realybę.
Valymo vamzdynams reikia didelių skaičiavimo galių, kad būtų galima analizuoti eilutes, vykdyti sujungimus ir vykdyti deduplikacijos logiką akimirksniu. Išsaugojimas apeina sudėtingą apdorojimo logiką, nukreipdamas biudžetą į dideles, nebrangias objektų saugojimo sistemas, skirtas neribotą laiką saugoti petabaitų failus. Valydami mokate už aktyvią skaičiavimo galią, o išsaugodami mokate už pastovią disko vietą.
Šiuolaikinės teisinės sistemos reikalauja, kad organizacijos tiksliai parodytų, kaip jos priėjo prie konkrečios analitinės išvados. Kadangi valymas visam laikui pakeičia vertes arba pašalina eilutes, vien išvalytas duomenų rinkinys negali atitikti griežto skaitmeninio audito reikalavimų. Išsaugojimas suteikia neredaguotą popierinį pėdsaką, kuris leidžia saugumo komandoms ir reguliavimo institucijoms atkurti skaičiavimus nuo nulio be dviprasmybių.
Duomenų valymas ir duomenų išsaugojimas yra vienas kitą paneigiantys pasirinkimai projekte.
Jie iš tikrųjų sudaro galingą partnerystę šiuolaikinėse duomenų architektūrose. Elitinės inžinierių komandos pirmiausia išsaugo neapdorotus gaunamus duomenis nekintamo ežero lygmens viduje, o tada paleidžia atsietus valymo srautus, kad išvestų patikslintas kopijas į sandėlius kasdienei analizei.
Išsaugodami kiekvieną neapdorotą duomenų dalį, užtikrinate, kad automatiškai laikotės privatumo įstatymų.
Neapdorotų duomenų saugojimas neribotą laiką gali prieštarauti privatumo reglamentams, tokiems kaip BDAR numatyta teisė būti pamirštam. Išsaugojimui reikalinga sudėtinga metaduomenų sekimo ir šifravimo strategija, kad konkrečius klientų įrašus vis tiek būtų galima išvalyti arba nuasmeninti nesunaikinant viso archyvo.
Automatinis duomenų valymas visada yra saugesnis nei rankinis žmogaus įsikišimas.
Automatizavimas gali akimirksniu ištaisyti klaidas. Jei automatizuotame scenarijuje yra subtilus loginis trūkumas, jis gali tyliai perrašyti tūkstančius galiojančių eilučių visoje duomenų bazėje, pabrėždamas, kodėl išsaugota atsarginė kopija yra gyvybiškai svarbus saugos tinklas.
Kai duomenys bus kruopščiai išvalyti, jums niekada nebereikės originalių neapdorotų failų.
Analitiniai reikalavimai nuolat keičiasi. Jei jūsų verslas pereina prie naujo mašininio mokymosi modelio, kuris kitaip apdoroja trūkstamas vertes, seni išvalyti duomenys tampa pasenę, todėl jums reikia išgauti išsaugotus neapdorotus failus ir iš naujo kurti duomenų srautą.
Duomenų valymą rinkitės, kai jūsų neatidėliotinas prioritetas yra mašininio mokymosi modelio apmokymas, aiškaus vadovų ataskaitų skydelio sukūrimas arba akivaizdžių formatavimo klaidų, kurios sutrikdo gamybinį kodą, pašalinimas. Kurdami ilgalaikę infrastruktūrą, laikydamiesi griežtų teisinių reikalavimų arba kurdami išsamius teismo ekspertizės darbo eigą, kai nepriimtina prarasti bent vieną neapdorotą pikselių ar žurnalo eilutę, daugiausia dėmesio skirkite duomenų išsaugojimui.
Astrologinės prognozės susieja dangaus ciklus su žmonių patirtimi siekiant simbolinės reikšmės, o statistinės prognozės analizuoja empirinius istorinius duomenis, kad įvertintų būsimas skaitines vertes. Šiame palyginime nagrinėjamas skirtumas tarp senovinės, archetipais pagrįstos asmeninių apmąstymų sistemos ir modernios, duomenimis pagrįstos metodologijos, naudojamos objektyviam sprendimų priėmimui versle ir moksle.
Šis palyginimas nagrinėja intriguojančią prarają tarp senovinių dangaus stebėjimų ir šiuolaikinės prognozinės analizės. Astrologiniai tranzitai naudoja planetų ciklus asmeninio augimo fazėms interpretuoti, o gyvenimo įvykių tikimybių modeliai remiasi dideliais duomenimis ir statistiniais algoritmais, kad numatytų konkrečius etapus, tokius kaip karjeros pokyčiai ar sveikatos priežiūros poreikiai.
Nors retrospektyvinė analizė veikia kaip organizacijos galinio vaizdo veidrodis, analizuodama istorinius įrašus, kad suprastų praeities sėkmes ir nesėkmes, ateities prognozavimo modeliai žvelgia pro priekinį stiklą, derindami statistinius algoritmus ir mašininį mokymąsi, kad numatytų būsimus rinkos pokyčius, klientų veiksmus ir veiklos kliūtis.
Pasirinkimas tarp aukšto dažnio duomenų ir apibendrintų duomenų yra esminis kompromisas analitikoje. Nors neapdoroti, per sekundę gaunami sandoriai ir jutiklių srautai suteikia neprilygstamą tiesioginio elgesio ir rinkos mikrostruktūrų matomumą, suspausti laiko apibendrinimai pašalina didžiulį statistinį triukšmą ir didelius infrastruktūros poreikius, kad būtų galima atskleisti aiškias, struktūrines ilgalaikes tendencijas.
Pasirinkimas tarp automatinio modelių sekimo ir rankinio eksperimentų sekimo iš esmės lemia duomenų mokslo komandos greitį ir atkuriamumą. Nors automatizavimas naudoja specializuotą programinę įrangą, kad sklandžiai užfiksuotų kiekvieną hiperparametrą, metriką ir artefaktą, rankinis sekimas priklauso nuo žmogaus kruopštumo naudojant skaičiuokles arba „markdown“ failus, todėl reikia rasti griežtą kompromisą tarp sąrankos greičio ir ilgalaikio keičiamo tikslumo.
