V jednom předchozích článků jsme se zaměřili na to, proč je čištění dat nedílnou součástí práce s daty. Tentokrát se podíváme na praktickou stránku, tedy jaké nástroje pomáhají zajistit, aby byla data kvalitní, konzistentní a připravená k analýze. Seznámíme se jak s jednoduchými tabulkovými editory, tak se sofistikovanějšími cloudovými platformami.
Pro menší datové sady nebo rychlé opravy často stačí klasické tabulkové editory. Microsoft Excel a Google Sheets umožňují ruční čištění dat, filtrování, odstraňování duplicit a jednoduché transformace. Jsou vhodné pro rychlé vizuální kontroly a menší projekty.
OpenRefine je open-source nástroj, který je specializovaný přímo na čištění dat. Umožňuje hromadné sjednocování hodnot, odstraňování nekonzistencí a transformace dat do vhodného formátu pro další zpracování.
Pokud pracujete s většími objemy dat nebo chcete proces čištění automatizovat, hodí se programovací přístup. Python nabízí knihovny jako pandas (manipulace s tabulkami), NumPy (číselné operace) a Pyjanitor (rozšíření pro efektivnější čištění). S Great Expectations navíc můžete validovat kvalitu dat a nastavit pravidla pro kontrolu jejich konzistence. Více o Python knihovnách sloužících k čištění dat se dozvíte třeba i v tomto videu.
R je oblíbený mezi datovými analytiky a vědci. Balíčky tidyverse (dplyr, tidyr, stringr) umožňují elegantní transformace, zatímco janitor usnadňuje čištění tabulek.
Výhodou programovacích přístupů je opakovatelnost, jelikož skripty na čištění dat lze použít opakovaně a jsou snadno přizpůsobitelné novým datovým sadám.
Čištění dat se netýká jen tabulek. Často je třeba upravovat i texty, například komentáře, popisy nebo jiné uživatelské vstupy. V Pythonu se k tomu běžně používají knihovny jako NLTK, spaCy nebo TextBlob, které umožňují odstraňovat stop slova, sjednocovat tvary slov (lemmatizace, stemming) nebo opravovat základní překlepy.
Pro jednodušší úpravy textu se často univerzálně využívají také regulární výrazy, které umožňují vyhledávat a nahrazovat text podle určitých vzorů, například najít všechny e-maily, kódy, čísla nebo části textu v určitém formátu.
Pro firmy nebo projekty, kde se pracuje s komplexními datovými toky, jsou vhodné nástroje typu ETL (Extract, Transform, Load). Talend Data Preparation a Trifacta Wrangler umožňují vizuální přípravu dat bez nutnosti psát kód. Alteryx je drag-and-drop platforma, která kombinuje čištění, transformaci a analýzu dat.
Power BI (Power Query) poskytuje intuitivní vizuální prostředí pro čištění a transformaci dat, včetně slučování tabulek, odstraňování duplicit či pokročilejších úprav pomocí jazyka M. Je vhodné pro firemní datové toky a snadno se integruje s dalšími zdroji dat.
Informatica Data Quality nabízí robustní řešení pro profilování, deduplikaci a validaci dat na úrovni enterprise. Tyto nástroje zjednodušují proces čištění a často umožňují týmovou spolupráci na datech.
Moderní datové platformy často běží v cloudu, což umožňuje škálovatelnost a snadnou integraci s dalšími službami. AWS Glue DataBrew, Azure Data Factory a Google Cloud Dataprep poskytují vizuální prostředí pro transformaci dat a čištění přímo v cloudovém ekosystému.
Výhodou je možnost pracovat s velkými objemy dat a snadno je integrovat do dalších analytických nebo strojově učených aplikací.
V procesu čištění dat nám nejde pouze o opravy chyby, ale i o kontrolu jejich validity. DataCleaner a Deequ umožňují profilování dat, hledání anomálií a nastavení pravidel pro jejich konzistenci, dále se nabízejí platformy jako Monte Carlo nebo Bigeye, které umožňují sledování kvality dat v reálném čase, což je výhodné pro kontinuálně přicházející data.
Nástroje jako DataMatch Enterprise nebo deduplication moduly v CRM systémech se používají pro sloučení duplicitních záznamů, standardizaci jmen, adres a kontaktů. Hodí se zejména ve firmách, které pracují s velkým množstvím zákaznických nebo produktových dat.
Pro opravdu velké datové objemy se používají distribuované systémy. Apache Spark (PySpark, DataFrames) umožňuje paralelní zpracování milionů řádků dat. Systém Databricks staví na Spark a poskytuje cloudové prostředí pro čištění, transformaci a přípravu dat v rozsahu, který běžné nástroje nezvládnou.
Nástroje jako Airflow, Prefect nebo Luigi.
Finální volba různých nástrojů závisí na velikosti dat, technických znalostech uživatele a cílech projektu. Naše doporučení je začít s jednoduchými nástroji jako je Excel nebo OpenRefine, a pokud data budou růst, přecházet k programovacím knihovnám, ETL platformám či cloudovým řešením. Klíčem je, aby byl proces čištění systematický, opakovatelný a přizpůsobený konkrétním datům.
Dnes se navíc při čištění a přípravě dat objevuje možnost využití velkých jazykových modelů (LLMs), například pro automatickou normalizaci textů, opravu překlepů nebo kategorizaci dat. I tomu se budeme věnovat v jednom z nadcházejících článků.
Otevřená věda klade důraz na zpřístupňování výzkumných dat i v humanitních oborech. Co ale v tomto kontextu data znamenají? A proč nejsou neutrální? Přečtěte si článek, který přibližuje filozofické i praktické aspekty pojmu data v humanitních vědách a poukazuje na význam humanitní perspektivy pro porozumění datové kultuře.
Často opomíjenou, přesto zcela zásadní fází práce s daty je jejich čištění. Právě v této etapě se rozhoduje, zda budou výsledky analýz skutečně spolehlivé, nebo zda vyústí v nepřesný obraz reality. Podívejme se, proč je data cleaning nepostradatelný pro každý krok od modelování až po interpretaci, a proč by mu analytici měli věnovat stejnou pozornost jako samotným vizualizacím či závěrům.
