4 transformações de dados facilitadas em planilhas

Nos últimos anos, os desenvolvedores criaram ferramentas sofisticadas para facilitar o trabalho de análise de big data. Ferramentas populares de código aberto para Python incluem Pandas, NumPy e, é claro, existem aplicativos orientados para matemática como Matlab e R, bem como SQL para bancos de dados e data lakes baseados em nuvem. As soluções de Big Data estão se tornando cada vez mais complexas à medida que as equipes de dados se tornam mais sofisticadas, mas isso está deixando milhões de analistas em meio período sobrecarregados.

As ferramentas poderosas que mencionei acima (e inúmeras outras) permitem que os usuários executem várias operações de análise de dados, mas esses aplicativos exigem um alto nível de habilidade técnica e treinamento para realizar até mesmo as tarefas mais básicas. Muitas vezes as partes interessadas, no contexto empresarial, não possuem as habilidades necessárias para analisar os dados por conta própria. Esses usuários geralmente se apoiam em uma equipe de dados intermediária, sobrecarregando-os com as tarefas mais banais. Mas o que você faz se não tiver uma equipe de dados?

Não é de admirar que os recém-chegados ao mundo do big data lutem. Sem experiência prévia em codificação ou banco de dados, muitos acham essas ferramentas altamente técnicas esmagadoras. As planilhas são amplamente usadas por usuários corporativos, mas o limite máximo de linhas do Excel e a dependência de carregar o conjunto de dados completo na memória da máquina inibem o trabalho em projetos que envolvem análise de dados em escala.

Então, o que um analista de negócios deve fazer ao trabalhar com grandes volumes de dados? Eu ouço os detratores resmungando “se você está trabalhando com mais dados do que o Excel pode suportar, você deve usar um banco de dados”. Ao que respondo lembrando-lhes que relativamente poucas pessoas no mundo sabem usar SQL (talvez 3 milhões), e existem 750 milhões de usuários do Excel .

Entre no Gigasheet

Nossa planilha de big data sem código, que pode ser usada para analisar conjuntos de dados que normalmente exigem extensa infraestrutura de TI e equipes de dados. Mesmo no nível comunitário (gratuito), o Gigasheet facilita a exploração e a análise de big data, além de identificar tendências e anomalias.

Neste artigo, apresentarei 4 transformações comuns de big data e mostrarei como qualquer pessoa com habilidades básicas em planilhas pode fazê-las com apenas alguns cliques usando o Gigasheet.

1. Exploração de Big Data em uma planilha

Em alguns casos, os conjuntos de dados podem abranger vários gigabytes e até terabytes. Explorar esses volumes de dados requer sistemas poderosos, métodos eficientes de armazenamento e recuperação de dados e técnicas avançadas para analisar os dados. Abordagens comumente usadas incluem replicação e divisão de arquivos, fragmentação de dados e computação distribuída.

Mas o que acontece quando você quer explorar big data sem todo esse poder de fogo tecnológico? E se você não tiver certeza de quais dados um arquivo contém? Se ao menos houvesse uma maneira fácil de visualizar arquivos de dados de vários gigabytes on-line, onde a complexidade pudesse ser ocultada e o poder e a escala da nuvem pudessem ser aproveitados.

Não tema, um dos muitos casos de uso do Gigasheet é como um visualizador de arquivos CSV on-line gratuito . Os dados não estão no formato CSV? Não se preocupe - o sistema converte a maioria dos arquivos de dados estruturados em tempo real. Basta carregar seu arquivo e você está no seu caminho.

2. Combinando vários arquivos grandes de dados

   
   

Arquivos de dados grandes geralmente são divididos em várias partes para torná-los mais fáceis de armazenar, transferir e processar. Dividir um arquivo grande em partes menores também reduz o risco de corrupção de dados e facilita a recuperação de dados perdidos. No entanto, quando chega a hora de analisar os dados, é importante ter uma visão abrangente, portanto, essas partes devem ser mescladas, anexadas ou combinadas de outra forma.

O processo de combinar dados de várias fontes em um único conjunto de dados pode ser feito por meio de automação de processos, ferramentas de integração de dados ou algoritmos de aprendizado de máquina. Embora esses métodos sejam muito poderosos e capazes, eles estão fora do alcance do usuário corporativo médio.

O Gigasheet torna simples juntar vários arquivos juntos, de CSVs ou pastas de trabalho do Excel para JSON. Para fazer isso, basta carregar os arquivos como um Zip. Depois de descompactado, basta selecionar dois ou mais arquivos em sua biblioteca. Em seguida, use o botão Combinar na Biblioteca para mesclar os arquivos da mesma estrutura.

Por exemplo, se você tiver 28 logs diários do mesmo servidor, poderá mesclá-los facilmente em uma planilha usando o recurso Combinar.

3. Removendo Dados Duplicados

A limpeza de duplicatas de arquivos de big data, também conhecido como deduping, pode ser complicada, especialmente quando você deseja verificar duplicatas em vários campos. Muitos usuários estão familiarizados com técnicas para remover linhas duplicadas no excel com base em duas colunas , mas poucos poderiam lidar com a tarefa em SQL ou Python.

A remoção de duplicatas com base em vários valores é fácil no Gigasheet e funciona de maneira semelhante às planilhas populares. Ao contrário da planilha típica, o Gigasheet é dimensionado para bilhões de registros.

Depois que os dados forem carregados no Gigasheet, você encontrará uma variedade de ferramentas de limpeza de dados, incluindo uma função Excluir duplicatas. Basta selecionar várias colunas ao executar Delete Duplicates e o aplicativo em nuvem cuidará do resto.

4. Extraindo dados estruturados de JSON

JSON (JavaScript Object Notation) é um formato de dados popular para troca de dados entre sistemas, aplicativos e serviços. Permite armazenar e consultar dados de forma estruturada e eficiente. É por isso que a maioria das linguagens de programação oferece suporte à leitura e gravação de dados JSON, e muitas APIs usam dados JSON.

No entanto, se as planilhas forem sua ferramenta de análise preferida, analisar grandes conjuntos de dados com registros JSON pode ser complicado. É claro que você pode abrir arquivos JSON de tamanho moderado em ferramentas como Bloco de Notas++ , mas se você estiver trabalhando com estruturas JSON altamente aninhadas com vários Gigabytes de tamanho, precisará usar um banco de dados... até agora.

O Gigasheet converte, ou “achata”, enormes arquivos JSON em tempo real, e eles podem ser facilmente reduzidos, exportados para CSV e abertos em um software de planilhas típico. O Gigasheet aceita duas estruturas de arquivo JSON possíveis: um arquivo inteiro como um objeto JSON ou JSON onde há um objeto por linha. No caso do último, cada objeto JSON se torna uma linha.

O Gigasheet lida com a estrutura exclusiva de cada arquivo JSON criando uma coluna para cada valor para os vários objetos aninhados e subaninhados. Isso resulta em uma representação tabular dos dados-chave repetidos. Campos comuns têm valores representados em linhas na mesma coluna e campos exclusivos mostram valores em sua própria coluna. É possivelmente a maneira mais fácil de converter JSON em CSV.

Encerrando as coisas

Todos sabemos que a análise de big data é uma parte essencial das empresas modernas. Espero que este artigo tenha apresentado algumas das soluções e técnicas mais usadas para explorar, combinar e analisar grandes conjuntos de dados com uma alternativa gratuita sem código.