Inhalt
- Definition - Was bedeutet Data Wrangling?
- Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
- Techopedia erklärt Data Wrangling
Definition - Was bedeutet Data Wrangling?
Data Wrangling ist eine spezielle Art der Datenverwaltung, die sich aus neuen Softwarefunktionen ergibt, die große, unübersichtliche und vielfältige Datenmengen einführen, die zu Analyse- und Verwendungszwecken in eine serviceorientierte Architektur (SOA) umgewandelt werden müssen. Beim Daten-Wrangling werden im Allgemeinen viele verschiedene ausgefeilte Techniken zum Behandeln unregelmäßiger oder unterschiedlicher Daten und zum Bearbeiten für Geschäftsanwendungsfälle eingesetzt.
Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
Techopedia erklärt Data Wrangling
Es mag sich wie ein informeller Begriff anhören, aber das Daten-Wrangling nimmt tatsächlich einen bestimmten Raum in der Datenverwaltung ein. Eine hilfreiche Methode zum Verständnis von Daten-Wrangling ist der Vergleich mit der oftmals formaleren Methode zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL). Data Wrangling hat andere Aspekte und Anwendungsfälle als ETL. Es wird oft von erfahrenen Datenwissenschaftlern oder anderen in der Nähe der Pipeline tätigen Personen durchgeführt. In mancher Hinsicht könnte Daten-Wrangling als eine Art "Open Source" -ETL bezeichnet werden, da die Ingenieure, die sich mit den Daten befassen, möglicherweise mehr "Hand anlegen" oder manuellere Extraktionsmethoden anwenden.
Für diejenigen, die die verfeinerten Prozesse, mit denen verschiedene Daten aussortiert, sortiert und in Unternehmensarchitekturen eingespeist werden, wirklich verstehen, ist Data Wrangling tatsächlich ein sehr wichtiges Thema. IT-Experten schauen sich eine Vielzahl von Tools, Ressourcen und Techniken an, um aus unordentlichen, rohen oder unstrukturierten Daten Nutzen zu ziehen.