Подготовка к переработке опят: Что делать с опятами после сбора

Что делать с опятами после сбора

Любителей тихой охоты, особенно начинающих, интересует вопрос: что делать с опятами после сбора, как их правильно собирать, перерабатывать, что вкусного приготовить из грибов и если их много, как сохранить продукт до следующего сезона. Простые советы помогут сполна насладиться результатом активного отдыха и вкусно накормить семейство.

Опята – где растут и когда собирать?

Новичков, которые впервые оказались в лесу, одолевает чувство растерянности, с которым гораздо легче справиться, владея базовой информацией о грибах. Зная, как собирать опята, удастся сэкономить время при их переработке, и избавить себя от необходимости лишний раз перебирать грибную массу и срезать лишнее.

1. Опята сполна оправдывают свое название и растут на старых пнях или очень редко на старых деревьях или у их основания.
2. Данный грибной вид распространен в лиственных лесах и практически не встречается в хвойных.
3. При сборе грибов предпочтение следует отдавать некрупным молодым экземплярам, срезая их вместе с ножками, немного выше от грибницы.
4. У крупных грибов-переростков вкусны только шляпки, а ножки жесткие и немного резиновые на вкус.

Как правильно чистить опята?

Набрав полные лукошки щедрых даров леса, и добравшись с ощущением приятной усталости до дома, останется только переработать грибное изобилие. Всегда хочется это сделать с минимальными трудозатратами и знания, как чистить опята быстро помогут справиться с задачей в лучшем виде.

1. Если грибы были собраны правильно, много времени чистка не займет. Останется только перебрать грибную массу, удалив при наличии порченые или червивые экземпляры.
2. Собирая опята второпях, зачастую остаются на ножках части грибницы, которые нужно срезать.
3. Определенные виды опят имеют чешуйки на шляпках, которые желательно поскоблить ножом или обтереть салфетками.
4. Как правило, опята не требуют особого подхода при чистке, и их переработка в большинстве своем будет зависеть от дальнейшего предназначения. Например, для заморозки отбирают самые чистые опята без песка и мусора и по возможности их не моют, а просто вытирают бумажным полотенцем. Грибную массу с частичками земли и другими загрязнениями лучше сполоснуть в воде и дать стечь.

Как варить свежие опята?

Переработать опята предпочтительно в первые сутки после сбора. Хранить их в свежем виде допускается не более двух дней. Перед засолкой, маринованием или добавлением в блюда лесные грибы предварительно отваривают.

1. Перебирают и промывают грибную массу, оставляют в дуршлаге для стекания.
2. Кипятят воду, добавив в нее столовую ложку соли на два литра жидкости.
3. Закладывают подготовленные грибы, дают содержимому кастрюли повторно закипеть, снимая пену.
4. Сколько времени варить опята зависит от размера и степени зрелости грибов. Признаком готовности будет опускание грибной массы на дно. Как правило, варка занимает около получаса.

Что можно сделать с опятами?

Разобравшись, что делать с опятами после сбора, и правильно их подготовив к дальнейшему приготовлению, можно приступать к исполнению рецептов для получения вкусных закусок или самостоятельных блюд. Популярные версии применения опят в кулинарии или заготовки их впрок помогут использовать продукт максимально результативно.

1. Рецепты с опятами могут предполагать их варку с последующим тушением, жаркой, а также заготовку впрок в виде маринованной закуски или икры.
2. Многокомпонентные блюда с опятами, где грибы сочетаются с овощами или мясом, порадуют великолепными вкусовыми и питательными характеристиками, потрясающим насыщенным ароматом.
3. Рецепты с опятами на зиму включают длительную стерилизацию заготовок, которые впоследствии можно герметично укупоривать. Без стерилизации сосуды можно хранить в холоде под неплотно прикрытыми крышками.

Как мариновать опята на зиму с уксусом?

Простой рецепт маринованных опят с уксусом позволит сохранить любимые грибы до следующего сезона и обеспечить семейство вкуснейшей закуской. Набор пряностей допускается составлять исходя из индивидуальных пристрастий, добавляя новые пикантные компоненты по вкусу или заменяя ими предложенные.

Ингредиенты:

• опята – 1,5 кг;
• вода – 3 стакана;
• сахарный песок – 4 ч. ложки;
• соль – 2 ст. ложки;
• уксус – 1/3 стакана;
• лавр, душистый перец, гвоздика, чеснок, растительное масло.

Приготовление

1. Опята отваривают 20 минут, промывают, дают стечь.
2. Кипятят воду с добавлением соли, сахара, специй и пряностей.
3. Вливают уксус, закладывают грибы и варят 30 минут.
4. Раскладывают грибную массу с маринадом в банки, стерилизуют их 20 минут, укупоривают, тепло укутывают до остывания.

Как сушить опята?

Великолепной зимней заготовкой станут сушеные опята. Их можно применять для варки первых блюд, добавлять в салаты, другие кулинарные композиции. Нужно просто замочить продукт на несколько часов, после чего отварить до полной готовности в течение 30 минут.

1. Перед сушкой опята не желательно мыть, а только обтереть салфетками или бумажными полотенцами.
2. Грибы можно нанизать на нитки и высушить при хорошей погоде в естественных условиях на чердаке или под навесом.
3. Подобные связки сушат и в сухих проветриваемых теплых помещениях.
4. Более современный способ сушки опят – применение электросушилки. Грибные экземпляры раскладывают на поддонах и сушат при температуре 50 градусов до выпаривания влаги.
5. Высушить грибы можно в духовке: опята раскладывают на противне и помещают в разогретое до 60 градусов устройство на 4-7 часов. Дверца при этом должна быть немного приоткрыта.

Как правильно заморозить опята на зиму?

Изучая, что можно делать с опятами после сбора, многих привлекают рекомендации по заморозке продукта. При наличии свободного места в холодильнике и катастрофической нехватке времени данный способ заготовки является одним из самых приоритетных. О том, как заморозить опята свежие на зиму, в следующих пунктах:

1. Грибы желательно не мыть, а просто протереть полотенцем или салфетками, а мусор или немногочисленный песок счистить щеткой.
2. Опята раскладывают одним слоем в камере, подмораживают, после чего ссыпают в пакет для хранения и окончательной заморозки.
3. Замораживать можно и уже отваренные или обжаренные грибы, разложив их в порционные пакеты или емкости.

Как варить суп из опят?

Суп с опятами, рецепт которого будет изложен далее, можно сварить исключительно с овощами или добавить в состав крупу, макаронные изделия. Вкусным и питательным горячее будет, если в качестве жидкой составляющей взять мясной бульон, а при подаче в тарелки положить нарезанное некрупными ломтиками отваренное мясо.

Ингредиенты:

• опята – 0,5 кг;
• вода или бульон – 2 л;
• картофель – 4-6 шт.;
• лук и морковь – по 1 шт.;
• лавр, горошины перца, соль, зелень – по вкусу;
• масло – 40 г.

Приготовление

1. Отваривают опята 20 минут, откидывают на сито, перекладывают в кипящий бульон.
2. Добавляют картофельные кубики, а через 10 минут варки вводят пассеровку из лука и моркови.
3. Приправляют горячее по вкусу, варят 10 минут, подают с зеленью и по желанию со сметаной.

Как пожарить опята с луком?

Рецепты с опятами свежими исполняются без предварительного отваривания только при уверенности в качестве грибов и их экологической чистоте. При наличии такого продукта можно пожарить его с добавлением лука и сметаны. Изумительный насыщенный вкус и потрясающий аромат блюда достоин самой высокой похвалы.

Ингредиенты:

• опята – 800 г;
• лук – 1 шт.;
• сметана – 200 г;
• масло – 70 г;
• соль, перец, зелень.

Приготовление

1. Подготовленные грибы закладывают в сковороду, заливают стаканом воды и припускают под крышкой 20 минут.
2. Открывают крышку, выпаривают влагу.
3. Добавляют масло, нарезанный лук, обжаривают компоненты до румянца, вмешивают сметану.
4. Приправляют опята жареные с луком и сметаной по вкусу солью, перцем, зеленью, прогревают минуту и дают немного настояться.

Как пожарить опята с картошкой?

Неизменная классика, которая не теряет популярности с течением времени – картошка, жареная с грибами. Вкус кулинарной композиции даже без дополнительных приправ и пряных добавок радует неподражаемой гармонией. Зачастую состав дополняют луком, а для пикантности в конце жарки можно добавить мелко нарубленный чеснок.

Ингредиенты:

• опята – 800 г;
• лук – 1 шт.;
• картофель – 1,5 кг;
• масло – 100 мл.

Приготовление

1. Отваривают опята до готовности, откидывают на дуршлаг.
2. Подрумянивают на масле лук, добавляют грибы, выпаривают влагу.
3. Закладывают очищенный и нарезанный некрупно картофель и жарят составляющие, помешивая.
4. Картошка с опятами будет готова, когда ломтики овоща станут мягкими.

Салат с жареными опятами

Если есть желание приготовить салат с грибами, курица с опятами – беспроигрышное сочетание. Дополнив компоненты нарезанным или тертым сыром, орехами мелко нарубленным чесноком и заправив майонезом, удастся получить великолепную закуску, которая и в праздничном меню займет не последнее место. По желанию блюдо можно оформить слоями, покрывая каждый майонезной сеткой, после чего оставить на несколько часов для пропитки.

Ингредиенты:

• опята – 700 г;
• куриное филе – 0,5 кг;
• сыр – 200 г;
• орехи – неполный стакан;
• чеснок – 2 зубка;
• соль, перец, майонез, масло.

Приготовление

1. Отваривают до готовности, а затем обжаривают на масле опята.
2. Мелко нарезают отваренную курятину, добавляют к грибам.
3. Туда же отправляют сыр, орехи, чеснок.
4. Приправляют салат солью, перцем, майонезом, перемешивают, дают настояться.

Паста с опятами

Изысканным блюдом для домашней трапезы по поводу или без станет паста с опятами в сливочном соусе. Дополнительный пикантный вкус придаст яству сушеный или свежий базилик, щепотка итальянских или прованских трав. Не менее популярна версия с чесноком, который добавляют на завершающем этапе готовки.

Ингредиенты:

• опята – 0,5 кг;
• паста – 0,5 кг;
• куриное филе – 250 г;
• сыр плавленый и твердый – по 150 г;
• сливки – 200 мл;
• лук – 100 г;
• карри, соль, перец, масло, зелень.

Приготовление

1. Обжаривают по отдельности нарезанную курятину и предварительно отваренные опята с луком.
2. Соединяют мясо и грибную поджарку, добавляют сливки, плавленый сыр.
3. Приправляют соус по вкусу, протушивают 5 минут, вмешивают перетертый твердый сыр и отваренную пасту.
4. Подают блюдо незамедлительно, разложив по теплым тарелкам и приправив зеленью.

Икра из опят с чесноком – рецепт

Икра из опят с чесноком может быть приготовлена из некондиционных экземпляров, обрезанных ножек или зрелых грибов, которые малопригодны для других блюд и заготовок. Полученная закуска – великолепное дополнение к ломтику свежего хлеба, компонент для создания начинки в выпечку или добавка к другим блюдам.

Ингредиенты:

• опята – 0,5 кг;
• морковь – 100 г;
• лук – 200 г;
• чеснок – 3 зубка;
• соль, перец, масло.

Приготовление

1. Опята отваривают 20 минут, после чего обжаривают на масле с добавлением лука.
2. Отдельно припускают на масле перетертую морковь.
3. Соединяют грибы с луком, морковь и чеснок в блендере, измельчают.
4. Солят икру, перчат, перемешивают, дают немного настояться.

Жульен с опятами – рецепт

Жульен с опятами – блюдо для праздничного меню, которым можно побаловать семейство и в будни. Восхитительный насыщенный вкус лакомства с французскими корнями невозможно испортить, особенно, если выбрать для исполнения рецепта качественный натуральный сыр, домашнюю сметану. При подаче украшают яство зеленью.

Ингредиенты:

• опята – 1,2 кг;
• лук – 300 г;
• сметана – 300 г;
• сливочный сыр – 200 г;
• масло – 70 г;
• мука – 30 г;
• соль, перец, зелень.

Приготовление

1. Обжаривают на масле лук, добавляют муку, пассеруют 2 минуты.
2. Закладывают предварительно отваренные до готовности опята, сметану, перемешивают и прогревают немного.
3. Раскладывают массу по промасленным кокотницам, посыпают сыром и запекают при 180 градусах 7-10 минут.

Пирог с опятами – рецепт

Следующий рецепт для тех, кто не прочь побаловать себя домашней выпечкой. В качестве начинки в данном случае используются отваренные, а затем обжаренные опята. Грибную массу можно по желанию дополнить спассерованным на масле луком, а вместо песочного теста, приготовленного из указанных ингредиентов, взять готовое слоеное тесто.

Ингредиенты:

• мука – 3 стакана;
• масло – 200 г;
• сметана – 150 г;
• яйца – 2 шт.;
• желток – 1 шт.;
• опята – 1,5 кг;
• соль, перец, зелень.

Приготовление

1. Растирают муку с мягким маслом и щепоткой соли.
2. Добавляют яйца и пару ложек сметаны, замешивают тесто, разделяют на 2 неравных части.
3. Отваривают, а затем обжаривают опята, приправляют, смешивают с зеленью.
4. Выкладывают массу на больший пласт теста, уложенный в форму, прикрывают меньшим пластом, делают сверху несколько разрезов, смазывают поверхность изделия желтком.
5. Пекут пирог с опятами при 180 градусах до румянца.
6. В разрезы заливают приправленную солью и перцем оставшуюся сметану, запекают изделие еще 5 минут.

ПОДГОТОВКА СВИНЦОВЫХ ПЫЛЕЙ И КЕКОВ К ПИРОМЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ПЕРЕРАБОТКЕ — Научно-исследовательский портал Уральского федерального университета

В работе на примере ряда предприятий рассмотрены существующие технологии окускования цинк-, свинецсодержащих пылей и кеков с целью их дальнейшей пирометаллургической переработки. Известный опыт работы свинцово-цинковых предприятий показывает, что цинк-, свинецсодержащие пыли и кеки пригодны для гранулирования методом окатывания. Однако в каждом конкретном случае необходимо уточнение технологической схемы и рабочих режимов оборудования применительно к используемым шихтовым материалам. Технология окатывания на тарельчатом грануляторе опробована авторами для гранулирования пылей и кеков, производимых в ОАО «Электроцинк». В лабораторных условиях реализованы различные варианты окатывания и исследованы свойства полученных гранул. В состав шихты входили сульфатные и карбонатные свинцово-цинковые кеки, свинецсодержащая пыль, коксик и кальцинированная сода. Гранулы с удовлетворительными свойствами получены как без введения дополнительного связующего, так и при использовании сухого лигносульфоната. В последнем случае механические свойства гранул увеличиваются в 1,5-2,0 раза. Однако высокая неоднородность шихты по свойствам, фракционному составу и влажности компонентов приводит к снижению качества и товарного вида готового продукта. Предварительное измельчение коксовой мелочи и соды до крупности -0,16 мм позволяет, в совокупности со снижением влажности кеков до 7-8 %, существенно увеличить прочностные характеристики гранул. При отсутствии предварительного измельчения сода и коксик налипают на поверхность гранул, нарушают их форму, а затем осыпаются в результате механических нагрузок. Высокая исходная влажность кеков способствует нарушению работы помольного оборудования из-за налипания загруженных материалов на его внутренней поверхности. Оптимальная технология окомкования должна включать предварительную сушку свинецсодержащих материалов, совместное измельчение и смешивание компонентов шихты. Это обеспечивает усреднение гранул по составу, равномерное распределение соды и восстановителя внутри гранул. Гранулы приобретают одинаковый размер, сферическую форму и повышенные механические свойства.

• Materials Chemistry
• Metals and Alloys
• Condensed Matter Physics
• Physical and Theoretical Chemistry
• Ceramics and Composites
• Surfaces, Coatings and Films

• 53. 00.00 МЕТАЛЛУРГИЯ

• Перечень ВАК

• APA
• Author
• BIBTEX
• Harvard
• Standard
• RIS
• Vancouver

Klimov, A. V., Melamud, S. G., Poluyakhtov, A. V., & Binder, D. S. (2014). ПОДГОТОВКА СВИНЦОВЫХ ПЫЛЕЙ И КЕКОВ К ПИРОМЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ПЕРЕРАБОТКЕ. Цветные металлы, (10), 66-70.

@article{ffa7594d108443fd942d74c1661a8be2,

title = «ПОДГОТОВКА СВИНЦОВЫХ ПЫЛЕЙ И КЕКОВ К ПИРОМЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ПЕРЕРАБОТКЕ»,

abstract = «В работе на примере ряда предприятий рассмотрены существующие технологии окускования цинк-, свинецсодержащих пылей и кеков с целью их дальнейшей пирометаллургической переработки. Известный опыт работы свинцово-цинковых предприятий показывает, что цинк-, свинецсодержащие пыли и кеки пригодны для гранулирования методом окатывания. Однако в каждом конкретном случае необходимо уточнение технологической схемы и рабочих режимов оборудования применительно к используемым шихтовым материалам. Технология окатывания на тарельчатом грануляторе опробована авторами для гранулирования пылей и кеков, производимых в ОАО «Электроцинк». В лабораторных условиях реализованы различные варианты окатывания и исследованы свойства полученных гранул. В состав шихты входили сульфатные и карбонатные свинцово-цинковые кеки, свинецсодержащая пыль, коксик и кальцинированная сода. Гранулы с удовлетворительными свойствами получены как без введения дополнительного связующего, так и при использовании сухого лигносульфоната. В последнем случае механические свойства гранул увеличиваются в 1,5-2,0 раза. Однако высокая неоднородность шихты по свойствам, фракционному составу и влажности компонентов приводит к снижению качества и товарного вида готового продукта. Предварительное измельчение коксовой мелочи и соды до крупности -0,16 мм позволяет, в совокупности со снижением влажности кеков до 7-8 %, существенно увеличить прочностные характеристики гранул. При отсутствии предварительного измельчения сода и коксик налипают на поверхность гранул, нарушают их форму, а затем осыпаются в результате механических нагрузок. Высокая исходная влажность кеков способствует нарушению работы помольного оборудования из-за налипания загруженных материалов на его внутренней поверхности. Оптимальная технология окомкования должна включать предварительную сушку свинецсодержащих материалов, совместное измельчение и смешивание компонентов шихты. Это обеспечивает усреднение гранул по составу, равномерное распределение соды и восстановителя внутри гранул. Гранулы приобретают одинаковый размер, сферическую форму и повышенные механические свойства.»,

keywords = «Granulation, Lead-zinc dust and cakes, Pan granulator, Properties of pellets»,

author = «Klimov, {A. V.} and Melamud, {S. G.} and Poluyakhtov, {A. V.} and Binder, {D. S.}»,

year = «2014»,

language = «Русский»,

pages = «66—70»,

journal = «Цветные металлы»,

issn = «0372-2929»,

publisher = «Издательский дом {«}Руда и Металлы{«}»,

number = «10»,

}

Klimov, AV, Melamud, SG, Poluyakhtov, AV & Binder, DS 2014, ‘ПОДГОТОВКА СВИНЦОВЫХ ПЫЛЕЙ И КЕКОВ К ПИРОМЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ПЕРЕРАБОТКЕ’, Цветные металлы, № 10, стр. 66-70.

ПОДГОТОВКА СВИНЦОВЫХ ПЫЛЕЙ И КЕКОВ К ПИРОМЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ПЕРЕРАБОТКЕ. / Klimov, A. V.; Melamud, S. G.; Poluyakhtov, A. V. и др.
В: Цветные металлы, № 10, 2014, стр. 66-70.

Результат исследований: Вклад в журнал › Статья › рецензирование

TY — JOUR

T1 — ПОДГОТОВКА СВИНЦОВЫХ ПЫЛЕЙ И КЕКОВ К ПИРОМЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ПЕРЕРАБОТКЕ

AU — Klimov, A. V.

AU — Melamud, S. G.

AU — Poluyakhtov, A. V.

AU — Binder, D. S.

PY — 2014

Y1 — 2014

N2 — В работе на примере ряда предприятий рассмотрены существующие технологии окускования цинк-, свинецсодержащих пылей и кеков с целью их дальнейшей пирометаллургической переработки. Известный опыт работы свинцово-цинковых предприятий показывает, что цинк-, свинецсодержащие пыли и кеки пригодны для гранулирования методом окатывания. Однако в каждом конкретном случае необходимо уточнение технологической схемы и рабочих режимов оборудования применительно к используемым шихтовым материалам. Технология окатывания на тарельчатом грануляторе опробована авторами для гранулирования пылей и кеков, производимых в ОАО «Электроцинк». В лабораторных условиях реализованы различные варианты окатывания и исследованы свойства полученных гранул. В состав шихты входили сульфатные и карбонатные свинцово-цинковые кеки, свинецсодержащая пыль, коксик и кальцинированная сода. Гранулы с удовлетворительными свойствами получены как без введения дополнительного связующего, так и при использовании сухого лигносульфоната. В последнем случае механические свойства гранул увеличиваются в 1,5-2,0 раза. Однако высокая неоднородность шихты по свойствам, фракционному составу и влажности компонентов приводит к снижению качества и товарного вида готового продукта. Предварительное измельчение коксовой мелочи и соды до крупности -0,16 мм позволяет, в совокупности со снижением влажности кеков до 7-8 %, существенно увеличить прочностные характеристики гранул. При отсутствии предварительного измельчения сода и коксик налипают на поверхность гранул, нарушают их форму, а затем осыпаются в результате механических нагрузок. Высокая исходная влажность кеков способствует нарушению работы помольного оборудования из-за налипания загруженных материалов на его внутренней поверхности. Оптимальная технология окомкования должна включать предварительную сушку свинецсодержащих материалов, совместное измельчение и смешивание компонентов шихты. Это обеспечивает усреднение гранул по составу, равномерное распределение соды и восстановителя внутри гранул. Гранулы приобретают одинаковый размер, сферическую форму и повышенные механические свойства.

AB — В работе на примере ряда предприятий рассмотрены существующие технологии окускования цинк-, свинецсодержащих пылей и кеков с целью их дальнейшей пирометаллургической переработки. Известный опыт работы свинцово-цинковых предприятий показывает, что цинк-, свинецсодержащие пыли и кеки пригодны для гранулирования методом окатывания. Однако в каждом конкретном случае необходимо уточнение технологической схемы и рабочих режимов оборудования применительно к используемым шихтовым материалам. Технология окатывания на тарельчатом грануляторе опробована авторами для гранулирования пылей и кеков, производимых в ОАО «Электроцинк». В лабораторных условиях реализованы различные варианты окатывания и исследованы свойства полученных гранул. В состав шихты входили сульфатные и карбонатные свинцово-цинковые кеки, свинецсодержащая пыль, коксик и кальцинированная сода. Гранулы с удовлетворительными свойствами получены как без введения дополнительного связующего, так и при использовании сухого лигносульфоната. В последнем случае механические свойства гранул увеличиваются в 1,5-2,0 раза. Однако высокая неоднородность шихты по свойствам, фракционному составу и влажности компонентов приводит к снижению качества и товарного вида готового продукта. Предварительное измельчение коксовой мелочи и соды до крупности -0,16 мм позволяет, в совокупности со снижением влажности кеков до 7-8 %, существенно увеличить прочностные характеристики гранул. При отсутствии предварительного измельчения сода и коксик налипают на поверхность гранул, нарушают их форму, а затем осыпаются в результате механических нагрузок. Высокая исходная влажность кеков способствует нарушению работы помольного оборудования из-за налипания загруженных материалов на его внутренней поверхности. Оптимальная технология окомкования должна включать предварительную сушку свинецсодержащих материалов, совместное измельчение и смешивание компонентов шихты. Это обеспечивает усреднение гранул по составу, равномерное распределение соды и восстановителя внутри гранул. Гранулы приобретают одинаковый размер, сферическую форму и повышенные механические свойства.

KW — Granulation

KW — Lead-zinc dust and cakes

KW — Pan granulator

KW — Properties of pellets

UR — http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=84922509194&partnerID=8YFLogxK

UR — https://elibrary.ru/item.asp?id=22155725

M3 — Статья

AN — SCOPUS:84922509194

SN — 0372-2929

SP — 66

EP — 70

JO — Цветные металлы

JF — Цветные металлы

IS — 10

ER —

Что такое подготовка данных? Процессы и пример

Статьи по теме

• Управление метаданными 101
• Что такое очистка данных? Руководство по инструментам, услугам и стратегии очистки данных
• Разработка модели данных и передовой опыт: часть 1
• Разработка модели данных и передовой опыт: часть 2

Хорошая подготовка данных позволяет проводить эффективный анализ данных, ограничивает возможные ошибки и неточности к данным во время обработки и делает все обрабатываемые данные более доступными для пользователей. Это также стало проще благодаря новым инструментам, которые позволяют любому пользователю самостоятельно очищать и квалифицировать данные.

Что такое подготовка данных?

Подготовка данных — это процесс очистки и преобразования необработанных данных перед их обработкой и анализом. Это важный шаг перед обработкой, который часто включает в себя переформатирование данных, внесение исправлений в данные и объединение наборов данных для обогащения данных.

Подготовка данных часто является длительным мероприятием для инженеров по обработке данных или бизнес-пользователей, но в качестве предварительного условия важно поместить данные в контекст, чтобы превратить их в идеи и устранить предвзятость, возникающую из-за низкого качества данных.

Например, процесс подготовки данных обычно включает стандартизацию форматов данных, обогащение исходных данных и/или удаление выбросов.

Преимущества подготовки данных в облаке

76 % специалистов по данным говорят, что подготовка данных — худшая часть их работы, но эффективные и точные бизнес-решения можно принимать только на основе чистых данных. Подготовка данных помогает:

• Быстрое исправление ошибок — Подготовка данных помогает выявить ошибки перед обработкой. После удаления данных из исходного источника эти ошибки становится труднее понять и исправить.
• Получение высококачественных данных — Очистка и переформатирование наборов данных гарантирует, что все данные, используемые в анализе, будут высокого качества.
• Принятие лучших бизнес-решений — Более качественные данные, которые можно обрабатывать и анализировать быстрее и эффективнее, позволяют принимать более своевременные, эффективные и качественные бизнес-решения.

Кроме того, по мере того как данные и процессы обработки данных перемещаются в облако, подготовка данных перемещается вместе с ним, что дает еще большие преимущества, такие как:

• Превосходная масштабируемость — Подготовка облачных данных может развиваться в соответствии с темпами бизнеса. Предприятиям не нужно беспокоиться о базовой инфраструктуре или пытаться предвидеть ее развитие.
• Готовность к будущему — подготовка облачных данных обновляется автоматически, поэтому новые возможности или исправления проблем могут быть включены сразу после их выпуска. Это позволяет организациям опережать кривую инноваций без задержек и дополнительных затрат.
• Ускоренное использование данных и совместная работа — Подготовка данных в облаке означает, что оно всегда включено, не требует какой-либо технической установки и позволяет командам совместно работать для более быстрого получения результатов.

Кроме того, хороший облачный инструмент подготовки данных предлагает другие преимущества (например, интуитивно понятный и простой в использовании графический интерфейс) для более простой и эффективной подготовки.

Этапы подготовки данных

Особенности процесса подготовки данных различаются в зависимости от отрасли, организации и потребностей, но рабочий процесс остается в основном одинаковым.

1. Сбор данных

Процесс подготовки данных начинается с поиска нужных данных. Это может быть получено из существующего каталога данных, или источники данных могут быть добавлены ad-hoc.

2. Обнаружение и оценка данных

После сбора данных важно обнаружить каждый набор данных. Этот шаг связан с ознакомлением с данными и пониманием того, что необходимо сделать, прежде чем данные станут полезными в конкретном контексте.

Обнаружение — сложная задача, но платформа подготовки данных Talend предлагает инструменты визуализации, которые помогают пользователям профилировать и просматривать свои данные.

3. Очистка и проверка данных

Очистка данных традиционно является самой трудоемкой частью процесса подготовки данных, но она имеет решающее значение для удаления ошибочных данных и заполнения пробелов. К важным задачам здесь относятся:

• Удаление посторонних данных и выбросов
• Заполнение отсутствующих значений
• Приведение данных в соответствие со стандартизированным шаблоном
• Маскирование частных или конфиденциальных записей данных тестирование за ошибки в процессе подготовки данных до этого момента. Часто ошибка в системе становится очевидной на этом этапе проверки, и ее необходимо устранить, прежде чем двигаться дальше.

  4. Преобразование и обогащение данных

  Преобразование данных — это процесс обновления формата или записей значений для достижения четко определенного результата или для облегчения понимания данных более широкой аудиторией. Обогащение данных означает добавление и соединение данных с другой связанной информацией для обеспечения более глубокого понимания.

  5. Хранение данных

  После подготовки данные могут быть сохранены или переданы в стороннее приложение, например, в инструмент бизнес-аналитики, открывая путь для обработки и анализа.

  Инструменты самообслуживания для подготовки данных

  Подготовка данных — очень важный процесс, но он также требует больших затрат ресурсов. Ученые и аналитики данных сообщают, что 80% своего времени они тратят на подготовку данных, а не на их анализ.

  Есть ли у вашей группы по обработке данных время для тщательной подготовки данных? Как насчет организаций, в которых вообще нет команды ученых или аналитиков данных?

  Вот где на помощь приходят инструменты самообслуживания для подготовки данных, такие как Talend Data Preparation. Облачные платформы с возможностями машинного обучения упрощают процесс подготовки данных. Это означает, что специалисты по данным и бизнес-аналитики могут сосредоточиться на анализе данных, а не просто на их очистке.

  Но это также позволяет бизнес-профессионалам, которым может не хватать передовых навыков в области ИТ, самостоятельно управлять процессом. Это превращает подготовку данных в командный вид спорта, а не в трату ценных ресурсов и циклов на ИТ-команды.

  Чтобы получить максимальную отдачу от инструмента самообслуживания для подготовки данных, ищите платформу с:

  • Доступ к данным и обнаружение из любых наборов данных — от файлов Excel и CSV до хранилищ данных, озер данных и облачных приложений, таких как как Salesforce.com
  • Функции очистки и обогащения
  • Автоматическое обнаружение, стандартизация, профилирование, интеллектуальные предложения и визуализация данных
  • Экспорт функций в файлы (Excel, Cloud, Tableau и т. д.) вместе с контролируемым экспортом в хранилища данных и корпоративные приложения
  • Совместное использование подготовка данных и наборы данных
  • Функции проектирования и повышения производительности, такие как автоматическое документирование, управление версиями и внедрение в процессы ETL

  Будущее подготовки данных

  Первоначально ориентированная на аналитику, подготовка данных эволюционировала для решения гораздо более широкого набора вариантов использования и применима к более широкому кругу пользователей.

  Хотя он повышает личную производительность тех, кто его использует, он превратился в корпоративный инструмент, который способствует сотрудничеству между ИТ-специалистами, экспертами по данным и бизнес-пользователями.

  А с ростом популярности моделей машинного обучения и алгоритмов машинного обучения наличие высококачественных, хорошо подготовленных данных имеет решающее значение, особенно с учетом того, что все больше процессов требуют автоматизации, а вмешательство и контроль со стороны человека могут иметь место в меньшем количестве точек в конвейерах данных.

  Начало работы с подготовкой данных

  Подготовка данных создает более качественные данные для обработки данных, анализа и других задач, связанных с управлением данными, путем устранения ошибок и нормализации необработанных данных перед их обработкой. Это важно, но требует много времени и может потребовать определенных навыков.

  Однако благодаря современным интеллектуальным инструментам подготовки данных этот процесс стал более быстрым и доступным для более широкого круга пользователей.

  Чтобы узнать больше о подготовке данных, ознакомьтесь с этими руководствами по началу работы. Когда вы будете готовы приступить к работе, загрузите бесплатную пробную версию Talend Data Preparation.

  Готовы начать работу с Talend?

  Связаться с отделом продаж

  Другие статьи по теме

  • Управление метаданными 101
  • Что такое очистка данных? Руководство по инструментам, услугам и стратегии очистки данных
  • Проектирование модели данных и передовой опыт: часть 1
  • Проектирование модели данных и передовой опыт: часть 2

  Что такое подготовка данных? Подробное руководство по подготовке данных

  Подготовка данных — это процесс сбора, объединения, структурирования и организации данных, чтобы их можно было использовать в приложениях бизнес-аналитики (BI), аналитики и визуализации данных. Компоненты подготовки данных включают предварительную обработку данных, профилирование, очистку, проверку и преобразование; это часто также включает в себя объединение данных из различных внутренних систем и внешних источников.

  Работа по подготовке данных выполняется группами информационных технологий (ИТ), бизнес-аналитики и управления данными, поскольку они интегрируют наборы данных для загрузки в хранилище данных, базу данных NoSQL или репозиторий озера данных, а затем при разработке новых аналитических приложений с этими наборами данных. Кроме того, специалисты по данным, инженеры данных, другие аналитики данных и бизнес-пользователи все чаще используют инструменты самообслуживания для подготовки данных для самостоятельного сбора и подготовки данных.

  Подготовка данных часто неофициально называется подготовка данных . Он также известен как обработка данных , хотя некоторые практики используют этот термин в более узком смысле для обозначения очистки, структурирования и преобразования данных; это использование отличает обработку данных от этапа предварительной обработки данных.

  В этом руководстве по подготовке данных подробно объясняется, что это такое, как это делать и какие преимущества это дает организациям. Вы также найдете информацию об инструментах и ​​поставщиках для подготовки данных, передовых практиках и общих проблемах, с которыми приходится сталкиваться при подготовке данных. В руководстве есть гиперссылки на соответствующие статьи, в которых темы рассматриваются более подробно.

  Цели подготовки данных

  Одной из основных целей подготовки данных является обеспечение точности и согласованности необработанных данных, которые готовятся к обработке и анализу, чтобы результаты приложений бизнес-аналитики и аналитики были достоверными. Данные обычно создаются с отсутствующими значениями, неточностями или другими ошибками, а отдельные наборы данных часто имеют разные форматы, которые необходимо согласовать при их объединении. Исправление ошибок данных, проверка качества данных и консолидация наборов данных являются важными частями проектов подготовки данных.

  Подготовка данных также включает в себя поиск релевантных данных, чтобы аналитические приложения предоставляли значимую информацию и практические выводы для принятия бизнес-решений. Данные часто обогащаются и оптимизируются, чтобы сделать их более информативными и полезными — например, путем смешивания внутренних и внешних наборов данных, создания новых полей данных, устранения выбросов и устранения несбалансированных наборов данных, которые могут исказить результаты аналитики.

  Кроме того, группы бизнес-аналитики и управления данными используют процесс подготовки данных для отбора наборов данных для анализа бизнес-пользователями. Это помогает оптимизировать и направлять приложения самообслуживания BI для бизнес-аналитиков, руководителей и рабочих.

  Каковы преимущества подготовки данных?

  Специалисты по данным часто жалуются, что большую часть времени они тратят на сбор, очистку и структурирование данных, а не на их анализ. Большим преимуществом эффективного процесса подготовки данных является то, что они и другие конечные пользователи могут больше сосредоточиться на добыче данных и анализе данных — частях их работы, которые создают ценность для бизнеса. Например, подготовка данных может выполняться быстрее, а подготовленные данные могут автоматически передаваться пользователям для повторяющихся аналитических приложений.

  При правильном выполнении подготовка данных также помогает организации сделать следующее:

  • гарантировать, что данные, используемые в аналитических приложениях, дают надежные результаты;
  • выявлять и устранять проблемы с данными, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными;
  • позволяют руководителям предприятий и оперативным работникам принимать более обоснованные решения;
  • сократить расходы на управление данными и аналитику;
  • избежать дублирования усилий при подготовке данных для использования в нескольких приложениях; и
  • получить более высокий ROI от инициатив BI и аналитики.

  Эффективная подготовка данных особенно полезна в средах больших данных, в которых хранится комбинация структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, часто в необработанном виде, пока они не потребуются для конкретных аналитических целей. Эти области применения включают прогнозную аналитику, машинное обучение (ML) и другие формы расширенной аналитики, которые обычно требуют подготовки больших объемов данных. Например, в статье о подготовке данных для машинного обучения Феликс Вик, корпоративный вице-президент по науке о данных поставщика программного обеспечения для цепочки поставок Blue Yonder, цитирует слова о том, что подготовка данных «лежит в основе машинного обучения».

  Этапы процесса подготовки данных

  Подготовка данных выполняется в несколько этапов. Существуют некоторые различия в шагах подготовки данных, перечисленных различными специалистами по данным и поставщиками программного обеспечения, но процесс обычно включает следующие задачи:

  1. Сбор данных . Соответствующие данные собираются из операционных систем, хранилищ данных, озер данных и других источников данных. На этом этапе специалисты по данным, члены команды бизнес-аналитики, другие специалисты по данным и конечные пользователи, которые собирают данные, должны подтвердить, что они подходят для целей планируемых аналитических приложений.
  2. Обнаружение и профилирование данных. Следующим шагом является изучение собранных данных, чтобы лучше понять, что они содержат и что необходимо сделать, чтобы подготовить их для использования по назначению. Чтобы помочь в этом, профилирование данных выявляет шаблоны, отношения и другие атрибуты в данных, а также несоответствия, аномалии, отсутствующие значения и другие проблемы, чтобы их можно было устранить.
  3. Очистка данных. Затем исправляются выявленные ошибки и проблемы с данными для создания полных и точных наборов данных. Например, в рамках очистки наборов данных ошибочные данные удаляются или исправляются, отсутствующие значения заполняются, а несогласованные записи согласовываются.
  4. Структурирование данных. На этом этапе данные необходимо смоделировать и организовать в соответствии с требованиями аналитики. Например, данные, хранящиеся в файлах с разделителями-запятыми (CSV) или других форматах файлов, необходимо преобразовать в таблицы, чтобы сделать их доступными для инструментов бизнес-аналитики и аналитики.
  5. Преобразование и обогащение данных. Данные обычно не только структурированы, но и должны быть преобразованы в унифицированный и удобный формат. Например, преобразование данных может включать создание новых полей или столбцов, которые объединяют значения из существующих. Обогащение данных дополнительно расширяет и оптимизирует наборы данных по мере необходимости с помощью таких мер, как расширение и добавление данных.
  6. Проверка данных и публикация. На этом последнем этапе автоматические процедуры запускаются с данными для проверки их непротиворечивости, полноты и точности. Затем подготовленные данные сохраняются в хранилище данных, озере данных или другом репозитории и либо используются непосредственно тем, кто их подготовил, либо становятся доступными для доступа других пользователей.

  Подготовка данных также может быть включена в работу по курированию данных, которая создает и контролирует готовые к использованию наборы данных для бизнес-аналитики и аналитики. Курирование данных включает в себя такие задачи, как индексирование, каталогизация и обслуживание наборов данных и связанных с ними метаданных, чтобы помочь пользователям находить данные и получать к ним доступ. В некоторых организациях куратор данных — это формальная роль, которая работает совместно с учеными, занимающимися данными, бизнес-аналитиками, другими пользователями, а также группами ИТ и управления данными. В других случаях данные могут курироваться распорядителями данных, инженерами данных, администраторами баз данных или учеными данных и самими бизнес-пользователями.

  Процесс подготовки данных включает следующие основные этапы.

  Какие проблемы возникают при подготовке данных?

  Подготовка данных изначально сложна. Наборы данных, собранные вместе из разных исходных систем, скорее всего, будут иметь многочисленные проблемы с качеством, точностью и согласованностью данных, которые необходимо решить. С данными также необходимо манипулировать, чтобы сделать их пригодными для использования, а нерелевантные данные необходимо отсеивать. Как отмечалось выше, это трудоемкий процесс: правило 80/20 часто применяется к аналитическим приложениям, при этом считается, что около 80% работы посвящено сбору и подготовке данных и только 20% — их анализу.

  В статье об общих проблемах подготовки данных Рик Шерман, управляющий партнер консалтинговой фирмы Athena IT Solutions, подробно описал следующие семь проблем, а также дал советы по их преодолению:

  • Неадекватное или несуществующее профилирование данных. Если данные не профилированы должным образом, ошибки, аномалии и другие проблемы могут быть не выявлены, что может привести к некорректной аналитике.
  • Отсутствующие или неполные данные. Наборы данных часто содержат пропущенные значения и другие формы неполных данных; такие проблемы необходимо оценивать как возможные ошибки и решать, если это так.
  • Недопустимые значения данных. Орфографические ошибки, другие опечатки и неправильные числа являются примерами недопустимых записей, которые часто встречаются в данных и должны быть исправлены для обеспечения точности аналитики.
  • Стандартизация имен и адресов. Имена и адреса могут не совпадать в данных из разных систем, а их вариации могут влиять на представление клиентов и других объектов.
  • Несогласованность данных в корпоративных системах. Другие несоответствия в наборах данных, взятых из нескольких исходных систем, такие как разная терминология и уникальные идентификаторы, также являются распространенной проблемой при подготовке данных.
  • Обогащение данных. Принятие решения о том, как обогатить набор данных, например, что добавить к нему, является сложной задачей, требующей четкого понимания потребностей бизнеса и целей аналитики.
  • Поддержание и расширение процессов подготовки данных. Работа по подготовке данных часто становится повторяющимся процессом, который необходимо поддерживать и улучшать на постоянной основе.

  Эти проблемы усложняют процесс подготовки данных для приложений бизнес-аналитики и аналитики.

  Средства подготовки данных и рынок самообслуживания для подготовки данных

  Подготовка данных может отвлечь опытных специалистов по бизнес-аналитике, аналитике и управлению данными от более важной работы, особенно в связи с тем, что объем данных, используемых в аналитических приложениях, продолжает расти. Тем не менее, различные поставщики программного обеспечения представили инструменты самообслуживания, которые автоматизируют методы подготовки данных, позволяя как специалистам по данным, так и бизнес-пользователям подготавливать данные к анализу оптимизированным и интерактивным способом.

  Средства самообслуживания для подготовки данных запускают наборы данных через рабочий процесс для применения операций и функций, описанных в предыдущем разделе. Они также имеют графические пользовательские интерфейсы (GUI), предназначенные для дальнейшего упрощения этих шагов. Как написал Дональд Фармер, руководитель консалтинговой компании TreeHive Strategy, в статье о подготовке данных самообслуживания (ссылка на нее выше), люди, не связанные с ИТ, могут использовать программное обеспечение самообслуживания, «чтобы выполнять работу по поиску данных, их формированию и очистке. часто из простых в использовании настольных или облачных приложений».

  В отчете о новых технологиях управления данными за июль 2021 года консалтинговая фирма Gartner присвоила инструментам подготовки данных «высокий» рейтинг преимуществ для пользователей, но заявила, что они все еще находятся на стадии «ранней массовой» зрелости. По словам Gartner, инструменты могут сократить время, необходимое для начала анализа данных, и способствовать расширению обмена данными, совместной работы пользователей и экспериментов в области науки о данных.

  Но, добавил он, некоторым инструментам не хватает возможности масштабирования от отдельных проектов самообслуживания до проектов корпоративного уровня или обмена метаданными с другими технологиями управления данными, такими как программное обеспечение для контроля качества данных. Gartner рекомендовал организациям оценивать продукты частично по этим функциям. Он также предостерег от использования программного обеспечения для подготовки данных в качестве замены традиционных технологий интеграции данных, особенно инструментов извлечения, преобразования и загрузки (ETL).

  Несколько поставщиков, которые занимались самостоятельной подготовкой данных, были приобретены другими компаниями; Trifacta, последний из самых известных специалистов по подготовке данных, согласился быть купленным поставщиком программного обеспечения для аналитики и управления данными Alteryx в начале 2022 года. Сама Alteryx уже поддерживает подготовку данных в своей программной платформе. Другие известные поставщики BI, аналитики и управления данными, которые предлагают инструменты или возможности для подготовки данных, включают следующее:

  • Альтаир
  • Буми
  • Датамир
  • Робот данных
  • IBM
  • Информатика
  • Майкрософт
  • Точно
  • САП
  • САС
  • Таблица
  • Таленд
  • Тамр
  • Программное обеспечение Tibco

  Программное обеспечение для подготовки данных обычно предоставляет эти возможности.

  Тенденции подготовки данных

  Хотя эффективная подготовка данных имеет решающее значение в приложениях машинного обучения, алгоритмы машинного обучения также все чаще используются для помощи в подготовке данных. Gartner сообщила в своем отчете за июль 2021 года, что автоматизация работы по подготовке данных «часто упоминается как одна из основных областей инвестиций для групп данных и аналитики» и что инструменты подготовки данных со встроенными алгоритмами могут автоматизировать различные задачи.

  Например, инструменты с расширенными возможностями подготовки данных могут автоматически профилировать данные, исправлять ошибки и рекомендовать другие меры по очистке, преобразованию и обогащению данных. Функции автоматической подготовки данных также включены в технологии расширенной аналитики, предлагаемые сейчас многими поставщиками бизнес-аналитики. Автоматизация особенно полезна для пользователей BI с самообслуживанием и гражданских специалистов по данным — бизнес-аналитиков и других работников, которые не имеют формального образования в области обработки данных, но выполняют некоторую расширенную аналитическую работу, — но она также ускоряет подготовку данных квалифицированными специалистами по данным. и инженеры данных.

  Также все больше внимания уделяется подготовке данных в облаке, поскольку все больше поставщиков предлагают облачные услуги для подготовки данных. Еще одна постоянная тенденция включает в себя интеграцию возможностей подготовки данных в процессы DataOps, направленные на упрощение создания конвейеров данных для бизнес-аналитики и аналитики.

  Прогнозируемые мировые расходы на подготовку данных

  С чего начать подготовку данных

  В статье о передовых методах подготовки данных Дональд Фармер из TreeHive Strategy перечислил следующие шесть пунктов в качестве отправных точек для успешных инициатив по подготовке данных:

  1. Думайте о подготовке данных как о части анализа данных. Подготовка и анализ данных — это «две стороны одной медали», — пишет Фармер. Данные, по его словам, не могут быть должным образом подготовлены, если не известно, для какой аналитики они нужны.
  2. Определите, что означает успешная подготовка данных. Желаемые уровни точности данных и другие показатели качества данных должны быть установлены в качестве целей, сбалансированных с прогнозируемыми затратами, для создания плана подготовки данных, подходящего для каждого варианта использования.
  3. Приоритизация источников данных в зависимости от приложения. Устранение различий в данных из нескольких исходных систем — важный элемент подготовки данных, который также должен основываться на запланированном варианте использования аналитики.
  4. Используйте правильные инструменты для работы и вашего уровня квалификации. Инструменты для самостоятельной подготовки данных — не единственный доступный вариант. Можно использовать и другие инструменты и технологии, в зависимости от ваших навыков и потребностей в данных.
  5. Будьте готовы к сбоям при подготовке данных. Возможности обработки ошибок должны быть встроены в процесс подготовки данных, чтобы предотвратить его сбой или зависание при возникновении проблем.