在如今資訊爆炸的時代，企業面臨著海量資料的挑戰。如何從這些雜亂無章的資料中提取有價值的資訊，轉化為支援決策的洞察，同時保障資料的準確性、安全性和合規性，就是資料處理要解決的問題。本文帶領大家來深入探討一下資料處理的全過程，從資料抽取到治理，揭示如何透過系統化的步驟，將原始資料轉化為核心生產力。

一、什麼是資料處理？

簡單來說，資料處理是將原始資料轉換成有用資訊的過程。這個過程通常包括資料的收集、儲存、管理和分析，以便能夠為決策提供支援或進行進一步的利用。資料處理的目標是確保資料的準確性、可用性和安全性，同時能夠支援企業的決策制定和業務流程。隨著資料量的(de)不斷增長，有效(xiao)的(de)資料處(chu)理(li)變得越(yue)來越(yue)重要(yao)，它可以幫助企業更好地(di)理(li)解市場趨勢、最佳化(hua)運(yun)營效(xiao)率、提高客(ke)戶滿意度等。

二、資料處理的關鍵步驟

通常來講，資料(liao)處理一般包括以下幾(ji)個關鍵步(bu)驟：

1. 資料抽取

從不同的資(zi)(zi)料來源(yuan)中提取資(zi)(zi)料，包括資(zi)(zi)料庫、檔案系統、APIs等。抽(chou)取過程中，資(zi)(zi)料通常保持其原始格式。

2. 資料清洗

• 清洗資料以提高資料質量，包括去除重複記錄、糾正錯誤和不一致的資料。
• 補齊缺失的資料，可能透過填充預設值或使用統計方法估計缺失值。
• 過濾掉無關或低質量的資料，確保資料的準確性和完整性。

3. 資料轉換

將資料轉(zhuan)換成適合分析和(he)儲(chu)存的格(ge)式(shi)。

包括資料型別的轉換、資料格式的標準化、以及資料結構的調整。

例如(ru)，將日(ri)期從(cong)不同格式統一，或者將資料從(cong)寬錶轉換為長(chang)表

4. 資料載入

將清洗和轉換後的資料載入到目標系統中，如資料倉庫、資料集市、資料湖泊等。可能涉及資(zi)料的批次載入(ru)或(huo)增量更新。

5. 資料同步

確保資料在不同系統或儲存位置之間保持一致性。

可能包(bao)括資料(liao)的(de)定期複製、更新(xin)和同步機制。

6. 資料視覺化

使用(yong)各種視覺化工具(ju)和技術(shu)，如圖表、儀(yi)表板等，來(lai)展示(shi)資(zi)料。

7. 資料治理

建立清晰的(de)資(zi)(zi)料治理(li)政策(ce)和流程，包括資(zi)(zi)料的(de)生(sheng)命週期管理(li)、資(zi)(zi)料質量(liang)控(kong)制和資(zi)(zi)料使用規則等。

透過上述這8個步驟，可以對資料進行一個完整的處理，核心目的是從原始資料中提取有價值的資訊，並以更加直觀、可操作的方式呈現出來。

另外，在進行資(zi)料(liao)處理時，要注意以下幾(ji)點：

三、資料處理的注意事項

• 資料質量：確保資料的準確性和可靠性是資料處理的首要任務。資料質量問題可能導致分析結果不準確。
• 資料安全：保護資料不被未授權訪問或洩露，包括實施適當的安全措施，如資料加密、訪問控制和網路安全。
• 資料隱私：尊重和保護個人隱私，確保在處理個人資料時遵循隱私保護原則。
• 資料完整性：在資料處理過程中保持資料的完整性，避免資料丟失或損壞。
• 資料一致性：確保資料在不同系統和流程中的一致性，避免資料衝突和重複。
• 資料可訪問性：確保資料對需要它的人員是可訪問的，同時控制訪問許可權以防止資料濫用。
• 資料備份：定期備份資料，以防資料丟失或系統故障。
• 資料處理是一個涉及多個階段的複雜過程，它從資料的收集開始，經過清洗、轉換、載入、分析、同步和視覺化，最終實現資料的有效管理和利用。

這些步驟不僅確保了資料的質量和安全性，而且透過資料治理維護了資料的完整性和合規性。在這一過程中，使用合適的資料處理工具可以大大提高生產效率，從龐大的資料中快速提取有價值的資訊。

四、資料處理工具推薦

1、ETL工具

這裡推薦FineDataLink，FineDataLink是一款低程式碼、高時效的一站式資料整合工具，它不僅可以轉化不統一或質量低的資料，還可以將資料清洗和處理集中完成，將資料整合到資料倉儲。減少資料連線和錯誤重試等繁瑣的開發時間。完成資(zi)料清洗後，結果(guo)表會同(tong)步至(zhi)資(zi)料庫內，方便其他應用快速呼叫(jiao)。同(tong)時(shi)可以(yi)進行實時(shi)進行平臺級(ji)任(ren)務(wu)(wu)運維監控管理，打造(zao)資(zi)料融合運維的(de)“管理戰情室”。 透過任(ren)務(wu)(wu)級(ji)別的(de)結果(guo)通知(zhi)，配合任(ren)務(wu)(wu)概覽，對最近報錯、異常(chang)中斷(duan)的(de)任(ren)務(wu)(wu)，檢視詳(xiang)情進行修正處理，保(bao)證(zheng)以(yi)保(bao)證(zheng)所有任(ren)務(wu)(wu)的(de)正常(chang)執行。

2、資料查詢和報表工具

通常用來生成一些固定類報表，自動(dong)化(hua)報表，支援列印(yin)和計算等大批次(ci)批處理作業。

流(liu)行(xing)的(de)報表工具(ju)，在舊資料倉儲時(shi)代主要是(shi)IBM的(de)BO、Oracle的(de)BIEE、還有微軟和cognos，整體(ti)打包在資料倉儲解決(jue)方案裡，報表作為一(yi)個元件存在。但是(shi)隨著傳(chuan)統型(xing)數倉，架構重成本(ben)貴，很(hen)多(duo)公(gong)司在專案上會自(zi)己(ji)考慮設(she)計架構，而(er)不是(shi)直(zhi)接強套昂貴的(de)解決(jue)方案，包括很(hen)多(duo)開源(yuan)元件/平臺的(de)使用。

有關報表工具，現在專案上用的比較多的是帆軟，針對不同企業數倉架構以及報表需求的適用性較廣。比如對接各(ge)種(zhong)資料(liao)(liao)庫直接生成報表；對採(cai)集整理後(hou)的資料(liao)(liao)進行(xing)多維報表展現，支撐業務分析(xi)報表；對接集團(tuan)性資料(liao)(liao)倉儲，構建資料(liao)(liao)中心(xin)平(ping)(ping)臺(tai)，形成決策分析(xi)平(ping)(ping)臺(tai)。

3、BI自助分析工具

BI一般都集成了OLAP伺服器和報表展示功能。分析型BI基於多維資料庫的概念，能多維視角分析資料，通常是從資料倉儲中抽取詳細資料的(de)(de)一(yi)個子集(ji)並(bing)經過必要的(de)(de)聚集(ji)儲存到OLAP儲存器中供(gong)前端BI分析工(gong)具(ju)讀(du)取。

BI在前端透過拖拽資料欄位，多維度實施展現資料，最終生成各種分析報告。常用的BI工具有(you)PowerBI、Tableau、FineBI，還有(you)開(kai)(kai)源(yuan)的superset。個人使用多(duo)用前兩者(zhe)，企業專案(an)(an)上選(xuan)型多(duo)用，因為要(yao)考慮效能、服務方案(an)(an)等(deng)。剩餘就是(shi)自(zi)研或(huo)者(zhe)開(kai)(kai)源(yuan)，superset算(suan)是(shi)比較公認的開(kai)(kai)源(yuan)BI。