2、从原始数据到洞察：数据处理全流程解析

从原始数据到洞察：数据处理全流程解析

在当今的数据驱动时代，将原始数据转化为有价值的洞察是企业成功的关键。整个过程通常包括准备（Prep）、构建（Build）和运营（Operationalize）三个主要阶段，每个阶段又包含多个关键里程碑。下面我们将详细解析这些阶段和里程碑。

1. 准备阶段（Prep）

准备阶段的核心是为构建实际的业务逻辑以提取洞察做好数据准备。这是一个迭代且耗时的任务，涵盖数据聚合、清理、标准化、转换和非规范化等操作，同时需要使用多种工具和框架，并确保数据治理以满足法规合规要求。

• 管理中央存储库中的聚合数据

  • 业务仪表盘和预测模型所需的数据通常会聚合到一个中央存储库（通常称为数据湖）中。业务仪表盘需要结合历史批量数据和流式行为数据事件。
  • 数据需要根据数据模型和磁盘格式进行有效持久化。数据用户需要确保访问控制、备份、版本控制以及并发数据更新的ACID属性等。
  • 完成此里程碑所需的时间由“数据湖管理时间”指标跟踪。

• 结构化、清理、丰富和验证数据

  • 数据聚合到数据湖后，需要确保数据处于正确的形式。例如，计费数据集中试用客户的计费值可能为null，在结构化过程中，这些null值将显式转换为零。
  • 可能存在某些客户使用数据的异常值，需要排除这些异常值以防止影响整体参与度分析。这些活动被称为数据整理。
  • 应用整理转换需要使用Pytho