4 transformations de données simplifiées pour les feuilles de calcul

Ces dernières années, les développeurs ont créé des outils sophistiqués pour faciliter le travail d'analyse des mégadonnées. Les outils open source populaires pour Python incluent Pandas, NumPy et bien sûr, il existe des applications orientées mathématiques comme Matlab et R, ainsi que SQL pour les bases de données et les lacs de données basés sur le cloud. Les solutions Big Data deviennent de plus en plus complexes à mesure que les équipes de données deviennent plus sophistiquées, mais cela laisse des millions d'analystes à temps partiel dépassés.

Les outils puissants que j'ai mentionnés ci-dessus (et d'innombrables autres) permettent aux utilisateurs d'effectuer diverses opérations d'analyse de données, mais ces applications nécessitent un haut niveau de compétences techniques et de formation pour accomplir même les tâches les plus élémentaires. Souvent, les parties prenantes, dans le contexte commercial, n'ont pas les compétences nécessaires pour analyser elles-mêmes les données. Ces utilisateurs s'appuient généralement sur une équipe de données intermédiaire, les enlisant dans les tâches les plus banales. Mais que faire si vous n'avez pas d'équipe data ?

Il n'est pas étonnant que les nouveaux venus dans le monde du big data luttent. Sans expérience préalable en matière de codage ou de base de données, beaucoup trouvent ces outils hautement techniques accablants. Les feuilles de calcul sont largement utilisées par les utilisateurs professionnels, mais la limite maximale de lignes d'Excel et la dépendance au chargement de l'ensemble de données complet dans la mémoire de la machine empêchent de travailler sur des projets impliquant une analyse de données à grande échelle.

Alors, que doit faire un analyste métier lorsqu'il travaille avec de gros volumes de données ? J'entends les détracteurs marmonner "si vous travaillez avec plus de données qu'Excel ne peut en gérer, vous devriez utiliser une base de données". A quoi je réponds en leur rappelant que relativement peu de personnes dans le monde savent utiliser SQL (peut-être 3 millions), et qu'il y a 750 millions d'utilisateurs d'Excel .

Entrez Gigasheet

Notre feuille de calcul Big Data sans code, qui peut être utilisée pour analyser des ensembles de données qui nécessitent généralement une infrastructure informatique et des équipes de données étendues. Même au niveau communautaire (gratuit), Gigasheet facilite l'exploration et l'analyse des mégadonnées, ainsi que l'identification des tendances et des anomalies.

Dans cet article, je vais parcourir 4 transformations courantes du Big Data et vous montrer comment toute personne possédant des compétences de base en matière de tableur peut les réaliser en quelques clics à l'aide de Gigasheet.

1. Exploration de données volumineuses dans une feuille de calcul

Dans certains cas, les ensembles de données peuvent s'étendre sur plusieurs gigaoctets et même sur plusieurs téraoctets. L'exploration de ces volumes de données nécessite des systèmes puissants, des méthodes efficaces de stockage et de récupération des données et des techniques avancées pour analyser les données. Les approches couramment utilisées incluent la réplication et le fractionnement de fichiers, le partage de données et l'informatique distribuée.

Mais que se passe-t-il lorsque vous souhaitez explorer le Big Data sans toute cette puissance de feu technologique ? Que faire si vous n'êtes même pas sûr des données contenues dans un fichier ? Si seulement il existait un moyen simple de visualiser en ligne des fichiers de données de plusieurs gigaoctets, où la complexité pourrait être masquée, et la puissance et l'échelle du cloud pourraient être exploitées.

N'ayez crainte, l'un des nombreux cas d'utilisation de Gigasheet est en tant que visualiseur de fichiers CSV en ligne gratuit . Les données ne sont pas au format CSV ? Ne vous inquiétez pas - le système convertit la plupart des fichiers de données structurés à la volée. Téléchargez simplement votre fichier et vous êtes sur votre chemin.

2. Combinaison de plusieurs fichiers de données volumineux

   
   

Les fichiers de données volumineux sont souvent divisés en plusieurs parties pour faciliter leur stockage, leur transfert et leur traitement. Le fractionnement d'un fichier volumineux en parties plus petites réduit également le risque de corruption des données et facilite la récupération des données perdues. Cependant, lorsque vient le temps d'analyser les données, il est important d'avoir une vue complète, de sorte que ces éléments doivent être fusionnés, ajoutés ou autrement combinés.

Le processus de combinaison de données provenant de plusieurs sources en un seul ensemble de données peut être effectué via l'automatisation des processus, des outils d'intégration de données ou des algorithmes d'apprentissage automatique. Bien que ces méthodes soient très puissantes et performantes, elles sont hors de portée de l'utilisateur professionnel moyen.

Gigasheet simplifie joindre plusieurs fichiers ensemble, à partir de CSV ou des classeurs Excel en JSON. Pour ce faire, téléchargez simplement les fichiers sous forme de Zip. Une fois décompressé, sélectionnez simplement deux fichiers ou plus dans votre bibliothèque. Ensuite, utilisez le bouton Combiner dans la Bibliothèque pour fusionner les fichiers de même structure.

Par exemple, si vous avez 28 journaux quotidiens du même serveur, vous pouvez facilement les fusionner en une seule feuille à l'aide de la fonction Combiner.

3. Suppression des données en double

Le nettoyage des fichiers de données volumineux des doublons, c'est-à-dire la déduplication, peut être délicat, en particulier lorsque vous souhaitez rechercher des doublons dans plusieurs champs. De nombreux utilisateurs connaissent les techniques de supprimer les lignes en double dans Excel en fonction de deux colonnes , mais peu pourraient s'attaquer à la tâche en SQL ou Python.

La suppression des doublons basés sur plusieurs valeurs est facile dans Gigasheet et fonctionne de la même manière que les feuilles de calcul populaires. Contrairement à la feuille de calcul classique, Gigasheet s'adapte à des milliards d'enregistrements.

Une fois les données chargées dans Gigasheet, vous trouverez une variété d'outils de nettoyage des données, y compris une fonction de suppression des doublons. Sélectionnez simplement plusieurs colonnes lors de l'exécution de Supprimer les doublons et l'application cloud s'occupera du reste.

4. Extraction de données structurées à partir de JSON

JSON (JavaScript Object Notation) est un format de données populaire pour l'échange de données entre systèmes, applications et services. Il permet de stocker et d'interroger des données de manière structurée et efficace. C'est pourquoi la plupart des langages de programmation prennent en charge la lecture et l'écriture de données JSON, et de nombreuses API utilisent des données JSON.

Cependant, si les feuilles de calcul sont votre outil d'analyse de référence, l'analyse de grands ensembles de données avec des enregistrements JSON peut être délicate. Vous pouvez bien sûr ouvrir des fichiers JSON de taille modérée dans des outils comme Bloc-notes++ , mais si vous travaillez avec des structures JSON hautement imbriquées d'une taille de plusieurs gigaoctets, vous devrez utiliser une base de données… jusqu'à présent.

Gigasheet convertit ou "aplatit" d'énormes fichiers JSON à la volée, et ils peuvent facilement être réduits, exportés au format CSV et ouverts dans un tableur classique. Gigasheet accepte deux structures de fichiers JSON possibles : soit un fichier entier en tant qu'objet JSON, soit JSON où il y a un objet par ligne. Dans ce dernier cas, chaque objet JSON devient une ligne.

Gigasheet gère la structure unique de chaque fichier JSON en créant une colonne pour chaque valeur pour les différents objets imbriqués et sous-imbriqués. Il en résulte une représentation tabulaire des données clés répétées. Les champs communs ont des valeurs représentées sur plusieurs lignes dans la même colonne, et les champs uniques affichent des valeurs dans leur propre colonne. C'est probablement le moyen le plus simple de convertir JSON en CSV.

Conclure les choses

Nous savons tous que l'analyse du Big Data est un élément essentiel des entreprises modernes. J'espère que cet article a présenté certaines des solutions et techniques les plus couramment utilisées pour explorer, combiner et analyser des ensembles de données de grande taille avec une alternative gratuite sans code.