Was ist Datentransformation und wie werden Geschäftsprozesse optimiert?

By |2022-04-19T11:17:10+00:00April 28th, 2020|

Das IDC prognostiziert dass bis 2020 mehr Daten in öffentlichen Cloud- und Unternehmenssystemen gespeichert werden als auf Verbrauchergeräten. Die Daten auf diesen Plattformen können in heterogenen Formaten und Strukturen vorliegen. Daher müssen Unternehmen Daten verwalten, anreichern und manipulieren, bevor sie sie in ein anderes System laden und Datenanalysen durchführen. Hier kommt die Datentransformation ins Spiel. Um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen, ist es wichtig, die richtigen Transformationstechniken für die bestmöglichen Ergebnisse zu verwenden.

Business Intelligence

Ein Diagramm, das zeigt, wie viele Daten auf Consumer-Geräten, Unternehmenssystemen und der öffentlichen Cloud gespeichert sind

Tools zur Datentransformation können Unternehmen dabei helfen, Kompatibilitätsprobleme zu lösen und die Datenkonsistenz zu verbessern. Dies kann durch Ausführen verschiedener Transformationsfunktionen wie Aggregationen, Sortieren, Datenbereinigung usw. erfolgen, um Daten in ein Format zu konvertieren, das den Anforderungen des Zielsystems entspricht. Das Ergebnis sind optimierte, integrierte Daten, die weiterverarbeitet werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen, Berichte zu erstellen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Beginnen wir damit, den Datentransformationsprozess zu verstehen.

Was ist Datentransformation?

Datentransformation ist der Prozess der Konvertierung von Daten von einem Format in ein anderes Format, das vom Zielsystem oder der Anwendung besser verwendet werden kann. Es umfasst mehrere Aktivitäten: Sie können Ihre Daten „transformieren“, indem Sie sie nach bestimmten Regeln filtern und verschiedene Felder zusammenführen, um eine konsolidierte Ansicht zu erhalten. Transformationstools helfen Ihnen dabei, Ihr Endergebnis mit Leichtigkeit zu erreichen.

Transformation ist ein wichtiger mittlerer Schritt beim Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) -Prozess - Voraussetzung für das Laden. Die meisten ETL-Tools kommen auch mit vordefinierten Funktionen, mit denen Sie Ihre Daten schnell und effizient transformieren können. Unternehmen stehen oft vor Transformationsherausforderungen aufgrund schlechter Datenqualität.

Nachdem wir besprochen haben, was Transformation ist, können wir nun einige ihrer wichtigen Schritte verstehen:

  • Identifizieren Sie die Struktur der Quelldateien
  • Extrahieren Sie Daten aus der Dateiquelle
  • Ordnen Sie als Nächstes die Daten aus der Quelldatei dem Transformationstool zu
  • Führen Sie die Transformation durch, dh filtern, sortieren, bereinigen oder aggregieren Sie die Daten
  • Senden Sie abschließend die transformierte Datei an das Ziel

Warum ist Datentransformation wichtig?

Unternehmen müssen aus verschiedenen Gründen große Datenmengen transformieren, z. B. zum Migrieren von Daten, Konsolidieren von Datensätzen, Löschen von Duplikaten und Ändern der Formatierung usw. Transformationen werden auch angewendet, um Daten zu verketten und zu validieren, Suchen durchzuführen oder Daten an verschiedene Ziele weiterzuleiten. Es ist von Vorteil, ein Datentransformationstool mit einer Vielzahl von Transformationsoptionen zu haben, um Daten bestmöglich manipulieren zu können.

Schauen wir uns ein Transformationsbeispiel an: Angenommen, eine Bank erwirbt eine Versicherungsgesellschaft, die in derselben Region tätig ist. Nach Abschluss der Akquisition wird entschieden, dass für alle Mitarbeiter eine einzige Gehaltsabrechnung erstellt wird. Der Prozess der Lohn- und Gehaltsabrechnung wäre unkompliziert gewesen, wenn alle Mitarbeiterdaten in einem einheitlichen System wie einem Data Warehouse oder einer Datenbank gespeichert worden wären. In diesem Fall hat ein Unternehmen jedoch Mitarbeiterdaten auf einem SQL Server und das andere Unternehmen seine Abrechnungsinformationen in einer Excel-Tabelle gespeichert. Um eine konsolidierte Gehaltsabrechnung für die Mitarbeiter zu erstellen, müssen die Daten so transformiert werden, dass sie den Anforderungen des Zielsystems, dh der Excel-Datei, entsprechen.

Schritte zur Datentransformation

Daten aus SQL Server und der Excel-Quelle werden transformiert und einer Excel-Zieldatei zugeordnet

So sieht die Zieldatei nach der Umwandlung aus:

Datentransformationsausgabe

Vorschau der in der Excel-Datei gespeicherten konsolidierten Personalabrechnung

Transformationen können auch verwendet werden, um Werte aus verschiedenen Datentypen zu extrahieren. Anstatt Ihre Systeme mit mehreren – oft unnötigen – Datensätzen zu überfordern, können Sie verschiedene Arten von Datentransformationen verwenden, um irrelevante Daten herauszufiltern.

Wenn Sie beispielsweise einen Bericht über alle in einem bestimmten Land getätigten Verkäufe erstellen möchten, z. B. in den USA, wenden Sie die an Filter Durch die Transformation wird verhindert, dass das Zielsystem unnötig belastet wird, da nur relevante Datensätze durchlaufen werden. Das Speichern relevanter und vergleichsweise weniger Datensätze im Zielsystem bedeutet weniger Speicherverbrauch während der Datenpipelineverarbeitung, wodurch die Ausführungszeit verkürzt wird.

On-Premise-, Cloud-basierte und manuelle Datentransformation: Welche sollten Sie wählen?

Die Datentransformationsfunktion ist in verschiedenen Datenintegrationstools verfügbar. Eine gute Sache bei der Transformation von Daten ist, dass es mehrere Ansätze gibt, um dies zu tun. Jeder Ansatz bringt jedoch seine einzigartigen Vorteile und Herausforderungen mit sich. Sehen wir uns einige der gängigen Transformationstechniken an.

On-Premise-Datentransformation

Die On-Premise-Transformation ermöglicht es Unternehmen, wichtige Daten sehr schnell zu extrahieren, zu transformieren und zu laden. Ein On-Premise-Datentool bedeutet auch eine bessere Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und ein besseres Sicherheitsmanagement.

Die meisten dieser Transformationstools verfügen über Drag-and-Drop-Funktionalität, was bedeutet, dass nicht-technische Mitarbeiter Daten transformieren und in ein verwendbares Format konvertieren können.

Eine wichtige Sache, die zu beachten ist, ist, dass On-Premise-Tools vor Ort bereitgestellt werden; Daher müssen Sie sicherstellen, dass Sie über genügend Ressourcen in Bezug auf Speicherkapazität und die geeigneten Systeme verfügen, um diese Art von Software auszuführen.

Cloud-basierte Datentransformation 

Die Pay-as-you-go-Funktion der meisten Cloud-basierten Datentransformationstools bietet Unternehmen die Freiheit, bei Bedarf nach oben und unten zu skalieren. Dies ist einer der Gründe, warum Cloud-basierte Tools beliebt sind. Das Speichern wichtiger Unternehmensdaten auf einem Cloud-basierten Server eines Drittanbieters bringt jedoch einige Sicherheitsbedenken mit sich.
Ein Vorteil der Transformation von Daten in der Cloud besteht darin, dass die Installations- und Konfigurationszeiten erheblich verkürzt werden, was bedeutet, dass Unternehmen ihre Daten ohne allzu große Verzögerungen transformieren können.

Manuelle Datentransformation

Die manuelle Transformation erfordert viel Codierung. Daher müssen Sie eine dedizierte Entwicklungsressource einstellen, um die Arbeit zu erledigen.
Die manuelle Transformation von Daten kann viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen, insbesondere wenn Sie mit mehreren Dateiformaten arbeiten. Darüber hinaus steigt auch das Risiko menschlicher Fehler und versehentlicher Löschung wichtiger Geschäftsdaten bei der manuellen Transformation von Daten. Daher wird empfohlen, stattdessen ein automatisiertes Datentransformationstool zu verwenden.

So transformieren Sie Ihre Daten

Daten können je nach Ziel und Zielsystemanforderungen auf verschiedene Weise transformiert werden. Der Benutzer muss sich bei der Verwendung der Software bestimmter Transformationsregeln und Datentransformationsbeispiele bewusst sein. Vorgefertigte Transformationen können nicht nur verwendet werden, um Daten zu bereinigen, zu filtern, aufzuteilen und zusammenzuführen, sondern auch, um sie anzureichern. Hier sind einige Arten von Datentransformationen:

Daten filtern

Unternehmen müssen zahlreiche Datensätze verarbeiten, um Daten abzurufen, die für ein bestimmtes Szenario relevant sind. Daten können basierend auf einer oder mehreren Regeln gefiltert werden. Sie können diese transformierten Daten dann für die weitere Verarbeitung verwenden, ohne dass das Zielsystem mit irrelevanten Datensätzen arbeitet.

Filtertransformation

Daten aus einer Quelle fester Länge werden gefiltert, um Datensätze aus den USA anzuzeigen

Im obigen Datentransformationsbeispiel ist die Filter Die Transformation wird auf ein Quelldokument mit fester Länge angewendet, um nur Datensätze aus den USA anzuzeigen.

Filtertransformationseigenschaften

Definieren des Ausdrucks, der zum Herausfiltern von Daten verwendet wird

Daten weiterleiten

Sie können die Verwendung Straße Umwandlung in direkte Quelldaten in verschiedene Pfade ähnlicher oder unterschiedlicher Formate basierend auf bestimmten logischen Regeln.

Hier ist ein Datenfluss zur Veranschaulichung der Funktion:

Routentransformation

Daten von SQL Server werden an zwei Excel-Ziele weitergeleitet

Das Straße Die Transformation wird hier verwendet, um die von SQL Server abgerufenen Daten an zwei verschiedene Excel-Zieldateien zu senden. Die Bedingungen im Feld ShipVia bestimmen, an welche Excel-Datei die Daten weitergeleitet werden.

Eigenschaften der Router-Transformation

Regeln der Routentransformation im Bildschirm Eigenschaften der Routertransformation

Die Bedingungen hier können je nach Ihren Anforderungen einfach oder komplex sein.

Daten sortieren

Große Unternehmen müssen ihre Daten häufig sortieren, um sie besser verwalten zu können. Das Sortieren Die Transformation kann auf jedes Feld angewendet werden, um die Ausgabe in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge anzuordnen.

Hier ist ein Beispiel, in dem die Sortierungstransformation verwendet wird, um Kunden-ID-Datensätze in absteigender Reihenfolge anzuzeigen:

Sortierung

Die Vorschau der in der SQL Server-Datenbank gespeicherten Kundendaten ist in absteigender Reihenfolge der Kunden-ID sortiert

Dazu wurde das Feld CustomerID ausgewählt und die Sortierreihenfolge wie folgt absteigend ausgewählt.

Transformationseigenschaften sortieren

Eigenschaften der Sortierumwandlung

Das Kontrollkästchen Nur eindeutige Werte zurückgeben kann auch aktiviert werden, um Redundanzen zu entfernen und eindeutige Datensätze anzuzeigen.

Vorteile der Datentransformation

Bei korrekter Verwendung können Transformationswerkzeuge die Datenqualität erheblich verbessern und die Prozesseffizienz verbessern. Transformierte Daten sind einfacher zu verwenden, vertrauenswürdig und mit Endsystemen und Anwendungen kompatibel. Hochwertige transformierte Daten stellen sicher, dass das Zielsystem nur Daten mit dem erforderlichen Format und der erforderlichen Struktur enthält.

Hier sind einige andere Vorteile:

  • Sie können Unternehmen helfen, den maximalen Wert aus ihren Daten zu ziehen.
  • Die Standardisierung von Daten durch Transformationen kann das Datenmanagement verbessern.
  • Transformierte Daten können von verschiedenen Tools für unterschiedliche Anwendungen wie Visualisierungen, Berichte, Analysen usw. verwendet werden

Astera Centerprise: Der einfache Weg, Daten zu transformieren

Astera Centerprise ist eine vollständige Datenintegrationsplattform, mit der Benutzer ihre Daten in einer codefreien Umgebung extrahieren, abbilden, transformieren und laden können. Darüber hinaus enthält es auch Funktionen für andere Arten der Datentransformation, z. B. Datenprofilerstellungsfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, eine ganzheitliche Ansicht ihrer Daten zu erhalten. Sie können die Daten auch profilieren, um ihre statistische Übersicht vor und nach der Transformation zu vergleichen.

Datenprofilerstellung in Astera Centerprise

Datenprofil der zum Sortieren verwendeten Customers-Tabelle

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