Was ist Datenkonvertierung: Techniken, Tools und Best Practices

Durch Fusionen, Übernahmen und Joint Ventures unterliegen Unternehmen häufig Veränderungen. Diese organisatorischen Veränderungen führen zur Integration von Menschen, Prozessen und Daten der beteiligten Unternehmen, was anschließend zur Migration großer Datenmengen führt. Allerdings führen solche Übergänge oft dazu Datensilos da die eingehenden Daten meist in unterschiedlichen Formaten vorliegen.

Der beste Weg, dieses Problem anzugehen, ist die Datenkonvertierung, die eine entscheidende Rolle bei der Standardisierung von Daten spielt und Unternehmen dabei hilft, eine zu erstellen Single Source of Truth (SSOT).

Aber was ist Datenkonvertierung und welche Vorteile bietet sie Unternehmen bei der Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Informationen? Lass es uns herausfinden.

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Was ist Datenkonvertierung? 

Bei der Datenkonvertierung werden Daten von einem Format in ein anderes umgewandelt, sodass sie mit dem Zielsystem, der Zielanwendung oder der Speichermethode kompatibel sind. Es wird häufig im Rahmen eines größeren Projekts durchgeführt, z Datenmigration oder Integration. Der Prozess beinhaltet Extrahieren von Daten aus einer QuelleB. eine Datenbank, eine Datei oder einen Webdienst, wandelt sie um und lädt sie in das erforderliche Zielsystem.

Jede Datenkonvertierungsaufgabe ist einzigartig und hängt von den spezifischen Anforderungen eines Projekts ab. Aufgrund der Anzahl und Komplexität der beteiligten Datenformate können einige Datenkonvertierungen unkompliziert und relativ einfach sein, während andere komplizierter sein können. Die spezifischen Operationen und Transformationen unterscheiden sich auch deutlich von Projekt zu Projekt.

In bestimmten Fällen kann ein Datenkonvertierungsprozess beispielsweise das Zusammenführen großer Datenmengen aus bestimmten Feldern oder Spalten umfassen, während in anderen Fällen Daten möglicherweise in andere Felder oder Spalten aufgeteilt oder getrennt werden müssen.

Ein umfassender und effektiver Datenkonvertierungsprozess sollte:

• Wandeln Sie Daten in ein kompatibles Format für das Ziel um.
• Minimieren Sie den Datenverlust während der Übertragung.
• Behalten Sie die Qualität, Lesbarkeit und Integrität der Daten bei.
• Sorgen Sie für Konsistenz über alle Systeme hinweg.

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Vorteile der Datenkonvertierung 

Genaue Daten, egal ob es um Kundenverhalten, Vertrieb oder Marketing geht, können potenziell den Gewinn eines Unternehmens steigern. Erkenntnisse aus Daten können Unternehmen dabei helfen, strategische Entscheidungen zu treffen datengetriebene Entscheidungen, interne Abläufe verbessern und neue Wege zur Umsatzgenerierung finden. Die Herausforderung besteht jedoch darin, die Nutzbarkeit aller verfügbaren Daten sicherzustellen. Die Datenkonvertierung trägt dazu bei. Hier sind einige Vorteile der Datenkonvertierung:

• Verbesserte Datennutzung: Durch die Datenkonvertierung können Benutzer problemlos auf Daten zugreifen, diese überprüfen und visualisieren und so komplexe Daten verarbeiten effektiv und intelligent.
• Vereinfachtes Datenmanagement: Unternehmen sammeln Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen, was die Komplexität erhöht Datenmanagement. Die Datenkonvertierung vereinfacht die Datenverarbeitung, indem sie Redundanzen reduziert, die Datenqualität verbessert und die Gesamteffizienz der Datenverwaltung verbessert.
• Reduzierte Abfrageausführungszeit: Optimierte Datenformate ermöglichen eine schnellere Abfrageausführung und beschleunigen Datenprozesse wie Datenmigration, -abruf und -änderung.
• Datenzusammenarbeit und -freigabe: Das Konvertieren von Daten in ein gemeinsames Format fördert Datenzusammenarbeit und -austausch zwischen Teams und Abteilungen und treibt somit funktionsübergreifende Initiativen voran.
• Verbesserte Datenanalyse und Berichterstattung: Die Datenkonvertierung liefert strukturierte Daten, die eine präzisere und schnellere Datenanalyse ermöglichen, was zu verbesserten Berichten und umsetzbaren Erkenntnissen führt.
• Compliance-Einhaltung: In vielen Branchen gelten für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften besondere Anforderungen an das Datenformat. Durch die Datenkonvertierung wird sichergestellt, dass die Daten diesen Standards entsprechen, und dadurch das Risiko einer Nichteinhaltung und damit verbundener Strafen verringert.

Datenkonvertierungsprozess

Die Datenkonvertierung umfasst eine strukturierte Abfolge von Schritten, von denen jeder seinen spezifischen Zweck hat. Diese Schritte kollektiv transformieren Daten und stellen sicher, dass sie mit den Bedürfnissen und Anforderungen des Zielsystems oder der Zielanwendung übereinstimmen. Lassen Sie uns den Prozess im Detail untersuchen:

Konvertierungsanforderungen definieren

Es ist wichtig, mit der Definition wesentlicher Kriterien und Ziele für die Umwandlung von Daten von einem Format in ein anderes zu beginnen. Diese Anforderungen hängen davon ab, wie die Daten innerhalb des Zielsystems oder der Zielanwendung verwendet werden. Der beste Weg, ein Ziel festzulegen, besteht darin, sorgfältig Faktoren wie die Struktur der Quelldaten, das gewünschte Format und die Organisation der Zieldaten, notwendige Datenbereinigungs- und Transformationsschritte sowie alle spezifischen Regeln oder Richtlinien, die befolgt werden müssen, zu berücksichtigen.

Auswertung der Quelldaten

Im nächsten Schritt erfolgt eine umfassende Datenprofilierung und Bewertung der Quelldaten, wobei der Schwerpunkt auf deren Struktur, Qualität und Konsistenz liegt. Dazu gehören die Identifizierung von Datenquellen, die Bewertung der Datenqualität, die Untersuchung von Datenbeziehungen und -abhängigkeiten sowie die Analyse der Datenherkunft.

Quelldatenextraktion

Wenn Benutzer Daten von ihrem aktuellen Speicherort abrufen, unabhängig davon, ob sie sich in Datenbanken, Dateien, Legacy-Systemen oder Cloud-Repositorys befinden, ist es wichtig, die Datenintegrität aufrechtzuerhalten, um Datenverlust oder -beschädigung zu verhindern. Darüber hinaus sollten Sicherheit und Compliance immer Priorität haben.

Datenumwandlung

Sobald die Quelldaten extrahiert wurden, werden sie entsprechend dem Format oder der Struktur des Zielsystems transformiert. Bei der Datenkonvertierung werden in der Regel Datentypen, Maßeinheiten oder Codierungsschemata geändert. Es kann auch die Bereinigung, Validierung und Anreicherung von Daten umfassen, um die Datenqualität zu verbessern.

Laden von Daten

Die transformierten Daten werden dann dem Ziel zugeordnet. Dazu ist es wichtig, die geeignete Lademethode zu bestimmen. Einige davon umfassen Stapelverarbeitung, Echtzeit-Streaming oder inkrementelle Aktualisierungen. Die Wahl der Methode basiert auf Faktoren wie Datenvolumen und Echtzeitanforderungen. Sobald der Prozess beginnt, werden Überwachungsmechanismen eingerichtet, um ein erfolgreiches Laden der Daten sicherzustellen.

Datenvalidierung

In diesem Schritt führen Benutzer eine strenge Validierung der konvertierten Daten durch, um Genauigkeit, Vollständigkeit und Einhaltung definierter Datenqualitätsstandards sicherzustellen. Dieser Prozess umfasst die Anwendung von Qualitätsregeln und -prüfungen zur Identifizierung von Fehlern, Inkonsistenzen und Anomalien, was für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und -zuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung ist.

Datenwartung

Sobald die Datenvalidierung abgeschlossen ist, besteht der nächste Schritt darin, alle aufgetretenen Probleme oder Unstimmigkeiten wie Datenanomalien, fehlende Werte oder Ausreißer zu beheben. Die beste Vorgehensweise besteht darin, Datenpflegeroutinen, einschließlich Data-Governance-Praktiken, einzurichten, um die Datenqualität über einen längeren Zeitraum aufrechtzuerhalten.

Datenprüfung

Anschließend führen Benutzer umfassende Tests durch, um zu überprüfen, ob die konvertierten Daten die angegebenen Anforderungen erfüllen und wie erwartet funktionieren. Zu den gängigen Testarten gehören:

• Unit-Tests zur Validierung einzelner Komponenten
• Integrationstests zur Beurteilung des Datenflusses
• Regressionstests zur Identifizierung unbeabsichtigter Probleme
• Benutzerakzeptanztests (UAT), um die Übereinstimmung mit den Bedürfnissen und Erwartungen der Benutzer sicherzustellen.

Datenbereitstellung

Abschließend führt der Anwender die konvertierten Daten in das Zielsystem bzw. die Zielanwendung ein. Vor der Bereitstellung bestätigen sie die Bereitschaft des Zielsystems, indem sie Faktoren wie Speicherkapazität, Rechenleistung und Netzwerkbandbreite bewerten. Es ist außerdem wichtig, die Kompatibilität zwischen dem Zielsystem und dem Format/der Struktur der konvertierten Daten zu überprüfen.

So können Sie die Datenkonvertierung automatisieren

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Datenkonvertierungstechniken

Bei der Datenkonvertierung handelt es sich nicht nur um einen einzelnen Schritt. Organisationen nutzen eine Vielzahl von Methoden und Ansätzen, um ihre Daten zu konvertieren, zu manipulieren und zu optimieren. Hier sind einige der gängigen Techniken in Astera Centerprise:

• Dateiformate ändern: Bei diesem Vorgang werden in einem Dateiformat gespeicherte Daten in ein anderes konvertiert. Ein Beispiel kann die Umwandlung der Datei „data.xlsx“ (eine Excel-Tabelle) in eine Datei „data.docx“ (ein Word-Dokument) sein.
• Anpassen der Zeichenkodierung: Bei der Zeichenkodierung handelt es sich um eine Reihe von Regeln, die Computer verwenden, um Text zu verstehen und anzuzeigen. Bei der Anpassung muss sichergestellt werden, dass der Text korrekt angezeigt wird, insbesondere wenn es um Sprachen und Symbole aus verschiedenen Teilen der Welt geht. Durch die Konvertierung von Daten von UTF-8 in UTF-16 wird beispielsweise ein breiteres Spektrum an Zeichen berücksichtigt.
• Anpassen von Datums- und Uhrzeitformaten: Anpassungen des Datums- und Uhrzeitformats erfordern eine Neuformatierung der Darstellung von Datum und Uhrzeit, damit sie überall konsistent sind. Ändern Sie beispielsweise „2023“ in „09“.

Ändern des Datums- und Uhrzeitformats mit Astera

• Maßeinheiten ändern: In bestimmten Fällen können Daten ursprünglich in einem Maßsystem wie Meilen und Pfund ausgedrückt werden, was eine Umrechnung in ein alternatives System wie Kilometer und Kilogramm erforderlich macht. Ein Beispiel hierfür ist die Umrechnung von 10 Meilen in 16.09 Kilometer.
• Zahlen umrechnen: Dies beinhaltet eine Änderung der Art und Weise, wie Zahlen dargestellt werden. Beispielsweise kann es für präzise Berechnungen wichtig sein, eine ganze Zahl in eine Dezimalzahl umzuwandeln, beispielsweise 5 in 5.0.
• Konvertieren von Datentypen: Unter Datentypen versteht man die Änderung der Art und Weise, wie ein Computer bestimmte Arten von Informationen interpretiert. Stellen Sie beispielsweise sicher, dass ein Computer versteht, dass „Ja“ und „Wahr“ dasselbe bedeuten. Ein Beispiel ist die Konvertierung eines Datenbankfelds mit „Ja“ in ein boolesches Feld mit „wahr“.

Konvertieren von Datentypen beim Exportieren der Daten mit Astera

• Bereinigen der Daten: Bei der Datenbereinigung geht es um die Behebung von Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten innerhalb von Datensätzen, um deren Integrität und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Ein Beispiel wäre die Eliminierung doppelter Einträge von Kundennamen innerhalb einer Kontaktliste.

  Verwendung der Distinct Transformation in Astera um Duplikate zu entfernen

• Benutzerdefinierte Datentransformationen: Das Anpassen von Datentransformationen umfasst das Anpassen spezifischer Änderungen an Daten, um sie an individuelle Anforderungen und Ziele anzupassen. Im Marketing könnte dies beispielsweise die Angabe des Kundenstandorts (vollständige Adresse) umfassen, um eine bestimmte Zielgruppe effektiver anzusprechen.

Berechnen der vollständigen Adresse von Kunden im Expression Builder in Astera

• Fehlerbehandlung: Wenn bei der Datenkonvertierung Fehler auftreten, ist es wichtig, Fehlerbehandlungstechniken einzusetzen. Bei der Protokollierung wird jeder Konvertierungsschritt dokumentiert, sodass Fehler verfolgt, analysiert und korrigiert werden können. Beispielsweise ist die systematische Protokollierung von Datenkonvertierungsfehlern in einer speziellen Datei zur späteren Analyse und Korrektur eine gängige Praxis.

Dokumentieren von Einträgen, die bei der Anmeldung auf Datensatzebene gegen die Datenqualitätsregeln verstoßen Astera

Datenkonvertierung erklärt: Vergleich wichtiger Praktiken

Die Datenkonvertierung wird häufig missverstanden und mit anderen Datenverwaltungspraktiken verwechselt. Um den Unterschied zu verstehen, ist es wichtig, es mit drei verwandten Praktiken zu vergleichen: Datenmigration, Datentransformation und Datenbereinigung.

Schauen wir uns die einzelnen Praktiken genauer an, um ein klareres Verständnis zu vermitteln:

• Datenmigration: Bei der Datenmigration geht es in erster Linie um die Verlagerung von Daten von einem System, einer Datenbank oder einer Speicherumgebung in ein anderes. Ziel ist es sicherzustellen, dass die Daten am neuen Standort weiterhin zugänglich und nutzbar bleiben. Im Gegensatz zur Datenkonvertierung, bei der es um die Änderung von Datenformaten oder -strukturen geht, geht es bei der Datenmigration in erster Linie darum, die Daten so zu verschieben, wie sie sind.
• Datentransformation: Datentransformationhingegen konzentriert sich auf die Änderung des Inhalts und der Struktur von Daten, um sie an bestimmte Anforderungen oder Standards anzupassen. Während die Datenkonvertierung Elemente der Transformation umfassen kann, umfasst die Datentransformation ein breiteres Spektrum an Änderungen. Es umfasst Aktivitäten wie Datenaggregation, -anreicherung und -normalisierung, um sicherzustellen, dass Daten für einen bestimmten Zweck geeignet sind.
• Datenbereinigung: Bei der Datenbereinigung handelt es sich um den Prozess der Identifizierung und Behebung von Fehlern, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten innerhalb von Datensätzen. Es stellt die Datenqualität sicher, indem es Duplikate eliminiert, Tippfehler korrigiert und Unstimmigkeiten behebt. Während die Datenkonvertierung möglicherweise eine Bereinigung als Schritt umfasst, konzentriert sie sich eher auf die Neuformatierung oder Übersetzung von Daten als auf deren bloße Bereinigung.

Häufige Herausforderungen bei der Datenkonvertierung

Die Datenkonvertierung ist von zentraler Bedeutung für die gesamte Datenverwaltungsstrategie. Allerdings ist diese scheinbar unkomplizierte Aufgabe oft mit Komplexitäten und Herausforderungen verbunden, die eine sorgfältige Planung und Ausführung erfordern. Hier sind einige der wichtigsten Hürden, auf die Unternehmen bei der Datenkonvertierung häufig stoßen, und Strategien, um diese effektiv zu bewältigen.

1. Datenverlust

Datenverlust während der Konvertierung kann auf Fehler, unzureichende Sicherungen oder Transformationsprobleme zurückzuführen sein. Dadurch kann die gesamte Übung nutzlos werden. Deshalb ist es wichtig, dieses Problem proaktiv anzugehen, indem umfassende Datensicherungen, strenge Tests und detaillierte Prüfprotokolle implementiert werden.

2. Datenzuordnung und -transformation

Die Zuordnung von Daten vom Quellformat zum Zielformat kann schnell komplex werden, insbesondere wenn so viele unterschiedliche Systeme oder Datenbanken beteiligt sind. Eventuelle Fehler können zu Fehlinterpretationen der Daten führen, weshalb eine gründliche Planung, Dokumentation und Überwachung unbedingt erforderlich ist.

3. Kompatibilitätsprobleme

Vor Beginn der Datenkonvertierung muss ein Unternehmen die Kompatibilität zwischen konvertierten Daten und Zielsystemen sicherstellen, da Format- oder Strukturänderungen zu Prozessstörungen führen können. Darüber hinaus sind später gründliche Tests und mögliche Systemaktualisierungen erforderlich.

4. Probleme mit der Datenintegrität

Wenn Daten verschoben oder konvertiert werden, treten zwangsläufig Probleme mit der Datenqualität auf. Der beste Weg, Herausforderungen zu mindern, ist die Implementierung strenger Validierungs- und Qualitätsprüfungen sowie Best Practices für die Datenverwaltung.

5. Zeit- und Kostenbeschränkungen

Datenkonvertierungsprojekte unterliegen häufig engen Zeitplänen und Budgetbeschränkungen. Überstürzte Projekte können zu Fehlern, übersehenen Details oder unzureichenden Tests führen, was das Risiko datenbezogener Probleme erhöht und eine effiziente Ressourcenzuweisung erfordert.

In Datenkonvertierungstools investieren: Ja oder Nein?

Um zu entscheiden, ob ein Unternehmen in die Datenkonvertierung investieren sollte, ist es wichtig, bestimmte Faktoren im Auge zu behalten. Einige davon sind:

1. Die Natur der Daten

Bevor Sie eine Entscheidung treffen, ist es wichtig, die Art der Daten zu beurteilen. Berücksichtigen Sie das Volumen, die Vielfalt und die Komplexität der verarbeiteten Daten. Daten können in verschiedenen Formaten vorliegen, beispielsweise als Text, Bilder, Audio oder Video. Wenn ein Unternehmen regelmäßig mit unterschiedlichen Datentypen arbeitet, kann die Datenkonvertierung zu einem entscheidenden Prozess werden, um Kompatibilität und Benutzerfreundlichkeit sicherzustellen.

2. Integrationsanforderungen

Datenintegration ist oft unerlässlich, insbesondere wenn ein Unternehmen auf mehrere Datenquellen, Datenbanken oder Softwareplattformen angewiesen ist. Die Datenkonvertierung kann eine nahtlose Integration erleichtern, indem sie Daten von einem Format in ein anderes konvertiert und so dazu beiträgt, systemübergreifende Konsistenz und Effizienz aufrechtzuerhalten.

3. Effizienz und Ressourceneinsparung

Die manuelle Datenkonvertierung kann eine zeitaufwändige und fehleranfällige Aufgabe sein. Die Investition in Datenkonvertierungstools kann die Arbeitsbelastung der Teams erheblich reduzieren, möglicherweise Zeit sparen und das Fehlerrisiko minimieren.

4. Kompatibilität und Skalierbarkeit

Unternehmen sollten prüfen, ob sich ihre Datenkonvertierungsprozesse an ihre sich ändernden Anforderungen anpassen können. Sie sollten die Skalierbarkeit ihres aktuellen Ansatzes berücksichtigen – kann er mit steigenden Datenmengen und sich weiterentwickelnden Datenformaten umgehen, wenn ihr Unternehmen wächst?

5. Kosten-Nutzen-Analyse

Bei der Auswahl von Datenkonvertierungstools ist es wichtig, die damit verbundenen Kosten abzuschätzen und sie mit den damit verbundenen Vorteilen zu vergleichen. Unternehmen sollten potenzielle Einsparungen in Bezug auf Zeit-, Arbeits- und Fehlerreduzierung berechnen. Darüber hinaus sollten sie die langfristigen Vorteile eines verbesserten Datenmanagements berücksichtigen, wie z. B. eine verbesserte Entscheidungsfindung und eine höhere Effizienz.

6. Datensicherheit und Compliance

Datensicherheit ist ein vorrangiges Anliegen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Datenkonvertierungsprozesse den einschlägigen Datenschutzgesetzen und -vorschriften entsprechen. Die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Informationen während des Konvertierungsprozesses ist von entscheidender Bedeutung.

Automatisieren Sie die Datenkonvertierung mit Astera

Astera ist eine End-to-End-Datenverwaltungslösung der Enterprise-Klasse mit leistungsstarken Datenkonvertierungsfunktionen. Diese beinhalten:

No-Code, Drag-and-Drop-Umgebung

Astera bietet erweiterte Funktionen zum Entwickeln, Debuggen und Testen von Datenflüssen in einer interaktiven, visuellen Umgebung. Es ermöglicht Benutzern, komplette ETL/ELT-Pipelines einfach durch Ziehen und Ablegen der erforderlichen Transformationen und Datenquellen zu erstellen. Benutzer können die Point-and-Click-Funktion nutzen, um Daten mühelos zuzuordnen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.

Automatisierung und Jobplanung

Der integrierte Job-Scheduler ermöglicht es Benutzern, ihre Datenkonvertierungs- und Integrationsworkflows nahtlos zu automatisieren. Darüber hinaus umfasst die Plattform integrierte Funktionen wie FTP-Uploads und -Downloads, SQL-Abfrageausführung und externe Programmausführung, die zur Rationalisierung des Prozesses beitragen.

Integrierte Anschlüsse

Astera ermöglicht Verbindungen zu einer Vielzahl von Quellen, einschließlich gängiger Formate wie Excel, TXT und XML. Es unterstützt auch Cloud-Dienste wie Amazon S3 und Microsoft Azure sowie häufig verwendete Datenbanken wie SQL Server.

Integrierte Transformationen

Die Plattform erleichtert die Erstellung komplexer Datenflüsse mithilfe integrierter Transformationen wie Ausdrücke, Suchvorgänge, Verknüpfungen, Normalisierungen, Aggregationen und mehr. Alles, was Benutzer tun müssen, ist, diese Transformationen einfach per Drag & Drop auf den Datenfluss-Designer zu ziehen und ganze Datensätze in einer No-Code-Umgebung umzuwandeln.

Datenaufbereitung

Unabhängig davon, ob eine Organisation mit strukturierten oder unstrukturierten Daten arbeitet, Astera bietet erweiterte Datenvorbereitungsfunktionen, um die Datenqualität zu verwalten und sicherzustellen, dass die Datenkonvertierung präzise, ​​konsistent und fehlerfrei ist. Zu den herausragenden Datenvorbereitungsfunktionen gehören:

• Funktionen zur Datenprofilierung, um den Zustand der Daten zu untersuchen und etwaige Unstimmigkeiten wie fehlende Werte, Duplikate usw. zu identifizieren.
• Bereinigungs- und Validierungsfunktionen zur Überprüfung, ob saubere, vollständige, genaue und zuverlässige Daten die Zielsysteme erreichen.
• Datenzustandsprüfungen in Echtzeit, die es Ihnen ermöglichen, die Daten sofort zu überwachen und zu ändern und so Fehler umgehend zu identifizieren und zu beheben.

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