4 transformaciones de datos hechas con hoja de cálculo fácil

En los últimos años, los desarrolladores han creado herramientas sofisticadas para facilitar el trabajo de análisis de big data. Las herramientas populares de código abierto para Python incluyen Pandas, NumPy y, por supuesto, hay aplicaciones orientadas a las matemáticas como Matlab y R, así como SQL para bases de datos y lagos de datos basados en la nube. Las soluciones de Big Data se vuelven cada vez más complejas a medida que los equipos de datos se vuelven más sofisticados, pero esto deja abrumados a millones de analistas a tiempo parcial.

Las poderosas herramientas que mencioné anteriormente (y muchas otras) permiten a los usuarios realizar varias operaciones de análisis de datos, pero estas aplicaciones requieren un alto nivel de habilidad técnica y capacitación para realizar incluso las tareas más básicas. A menudo, las partes interesadas, en el contexto comercial, no tienen las habilidades necesarias para analizar los datos por sí mismos. Estos usuarios suelen apoyarse en un equipo de datos intermediario, lo que los atasca con las tareas más banales. Pero, ¿qué haces si no tienes un equipo de datos?

No es de extrañar que los recién llegados al mundo de los grandes datos luchen. Sin experiencia previa en codificación o bases de datos, muchas personas encuentran abrumadoras estas herramientas altamente técnicas. Los usuarios comerciales utilizan mucho las hojas de cálculo, pero el límite máximo de filas de Excel y la dependencia de cargar el conjunto de datos completo en la memoria de la máquina inhibe el trabajo en proyectos que implican el análisis de datos a escala.

Entonces, ¿qué debe hacer un analista de negocios cuando trabaja con grandes volúmenes de datos? Escucho a los detractores murmurar "si está trabajando con más datos de los que Excel puede manejar, debe usar una base de datos". A lo que respondo recordándoles que relativamente pocas personas en el mundo saben cómo usar SQL (quizás 3 millones), y hay 750 millones de usuarios de Excel .

Ingrese Gigasheet

Nuestra hoja de cálculo de big data sin código, que se puede usar para analizar conjuntos de datos que generalmente requieren una infraestructura de TI y equipos de datos extensos. Incluso a nivel comunitario (gratuito), Gigasheet facilita la exploración y el análisis de grandes datos, así como la identificación de tendencias y anomalías.

En este artículo, analizaré 4 transformaciones comunes de big data y le mostraré cómo cualquier persona con conocimientos básicos de hojas de cálculo puede realizarlas con solo unos pocos clics utilizando Gigasheet.

1. Exploración de Big Data en una hoja de cálculo

En algunos casos, los conjuntos de datos pueden abarcar varios gigabytes e incluso terabytes. La exploración de estos volúmenes de datos requiere sistemas potentes, métodos eficientes de almacenamiento y recuperación de datos y técnicas avanzadas para analizar los datos. Los enfoques comúnmente utilizados incluyen la replicación y división de archivos, fragmentación de datos y computación distribuida.

Pero, ¿qué sucede cuando desea explorar big data sin toda esta potencia tecnológica? ¿Qué sucede si ni siquiera está seguro de qué datos contiene un archivo? Ojalá hubiera una manera fácil de visualizar archivos de datos de varios gigabytes en línea, donde la complejidad pudiera ocultarse y se pudiera aprovechar el poder y la escala de la nube.

No temas, uno de los muchos casos de uso de Gigasheet es como visor de archivos CSV en línea gratuito . ¿Los datos no están en formato CSV? No se preocupe: el sistema convierte la mayoría de los archivos de datos estructurados sobre la marcha. Simplemente cargue su archivo y estará en camino.

2. Combinación de varios archivos de datos de gran tamaño

   
   

Los archivos de datos grandes a menudo se dividen en varias partes para que sean más fáciles de almacenar, transferir y procesar. Dividir un archivo grande en partes más pequeñas también reduce el riesgo de corrupción de datos y facilita la recuperación de datos perdidos. Sin embargo, cuando llega el momento de analizar los datos, es importante tener una vista integral, por lo que estas piezas deben fusionarse, agregarse o combinarse de otra manera.

El proceso de combinar datos de múltiples fuentes en un solo conjunto de datos se puede realizar a través de la automatización de procesos, herramientas de integración de datos o algoritmos de aprendizaje automático. Si bien estos métodos son muy poderosos y capaces, están fuera del alcance del usuario comercial promedio.

Gigasheet hace que sea sencillo unir varios archivos, desde CSV o libros de Excel a JSON. Para hacer esto, simplemente cargue los archivos como un Zip. Una vez descomprimido, simplemente seleccione dos o más archivos en su biblioteca. Luego, use el botón Combinar en la Biblioteca para fusionar los archivos de la misma estructura.

Por ejemplo, si tiene 28 registros diarios del mismo servidor, puede fusionarlos fácilmente en una hoja usando la función Combinar.

3. Eliminación de datos duplicados

Limpiar archivos de big data de duplicados, también conocido como eliminación de duplicados, puede ser complicado, especialmente cuando desea verificar si hay duplicados en varios campos. Muchos usuarios están familiarizados con las técnicas para eliminar filas duplicadas en Excel en función de dos columnas , pero pocos podrían abordar la tarea en SQL o Python.

Eliminar duplicados en función de múltiples valores es fácil en Gigasheet y funciona de manera similar a las hojas de cálculo populares. A diferencia de la hoja de cálculo típica, Gigasheet escala a miles de millones de registros.

Una vez que los datos se cargan en Gigasheet, encontrará una variedad de herramientas de limpieza de datos, incluida una función de eliminación de duplicados. Simplemente seleccione varias columnas cuando ejecute Eliminar duplicados y la aplicación en la nube se encargará del resto.

4. Extracción de datos estructurados de JSON

JSON (Notación de objetos de JavaScript) es un formato de datos popular para el intercambio de datos entre sistemas, aplicaciones y servicios. Permite almacenar y consultar datos de forma estructurada y eficiente. Esta es la razón por la cual la mayoría de los lenguajes de programación admiten la lectura y escritura de datos JSON, y muchas API usan datos JSON.

Sin embargo, si las hojas de cálculo son su herramienta de análisis preferida, analizar grandes conjuntos de datos con registros JSON puede ser complicado. Por supuesto, puede abrir archivos JSON de tamaño moderado en herramientas como Bloc de notas++ , pero si está trabajando con estructuras JSON altamente anidadas que tienen varios Gigabytes de tamaño, necesitará usar una base de datos... hasta ahora.

Gigasheet convierte, o "aplana", enormes archivos JSON sobre la marcha, y pueden reducirse fácilmente, exportarse a CSV y abrirse en un software de hoja de cálculo típico. Gigasheet acepta dos posibles estructuras de archivos JSON: un archivo completo como un objeto JSON o JSON donde hay un objeto por línea. En el caso de este último, cada objeto JSON se convierte en una fila.

Gigasheet maneja la estructura única de cada archivo JSON mediante la creación de una columna para cada valor de los diversos objetos anidados y subanidados. Esto da como resultado una representación tabular de los datos clave repetidos. Los campos comunes tienen valores representados en filas de la misma columna, y los campos únicos muestran valores en su propia columna. Es posiblemente la forma más fácil de convertir JSON a CSV.

Envolviendo las cosas

Todos sabemos que el análisis de big data es una parte esencial de las empresas modernas. Espero que este artículo haya presentado algunas de las soluciones y técnicas más utilizadas para explorar, combinar y analizar conjuntos de datos de gran tamaño con una alternativa gratuita sin código.