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Datentransformation meistern: Ein umfassender Leitfaden

May 6th, 2024

Wusstest du das nur 3% der Unternehmen Haben Sie Daten, die grundlegende Qualitätsstandards erfüllen? Datenqualität ist für jedes Unternehmen, das Daten für Erkenntnisse, Entscheidungsfindung und Innovation nutzt, von entscheidender Bedeutung. Datenqualität ist jedoch kein Selbstläufer. Es erfordert einen Prozess der Datentransformation.

Datentransformationsprozess

Das Ziel der Datentransformation ist einfach: Extrahieren Sie Daten aus der Quelle, ändern Sie sie in ein verwendbares Format und laden Sie sie an ein Ziel. Es ist ein wesentlicher Bestandteil von ETL-Pipelines. Es ist ein wesentlicher Bestandteil von Datenaufbereitung.

Mit der Datentransformation können Sie Datendimensionen und -metriken entsprechend Ihren Anforderungen bereinigen, umformen und berechnen. Traditionell sind für die Erstellung Hunderte bis Tausende von Codezeilen erforderlich ETL oder ELT Pipelines. Mit einem ETL-Tool ohne Code können Sie diese Pipelines jedoch schnell auf einer visuellen Datenfluss-Leinwand erstellen.

Hier sind die entscheidenden Schritte im Datentransformationsprozess:

  1. Quellen identifizieren: Beginnen Sie damit, die Datenquellen zu ermitteln, die transformiert werden müssen. Diese Quellen reichen von Datenbanken und Excel-Dateien bis hin zu durch Trennzeichen getrennten Dateien, Legacy-Quellen oder Cloud-Konnektoren. Mit einigen erweiterten Datenextraktionstools können Sie sogar Daten aus unstrukturierten Dateien wie PDFs extrahieren.
  2. Datenzuordnung: Planen Sie die eigentliche Transformation, indem Sie entscheiden, woher die Daten stammen und wo sie gespeichert werden. In dieser Phase werden Quelldaten in ein für das Ziel geeignetes Format konvertiert, was häufig Vorgänge wie das Hinzufügen, Löschen, Kopieren und Replizieren von Feldern und Datensätzen erfordert.
  3. Datenvalidierung: In diesem entscheidenden Schritt werden die Daten gründlich auf Fehler, Inkonsistenzen, Duplikate, fehlende Werte, Ausreißer und mehr untersucht. Die Validierung kann je nach Komplexität und Qualität der Daten durch Regeln, Formeln, Funktionen oder Algorithmen erfolgen.
  4. Wählen Sie Transformation: Wählen Sie basierend auf Ihren Planungen die geeigneten Transformationsmethoden aus Datenmapping. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie dies tun können Konvertieren Sie die Daten:
    • Filterung: Auswahl einer Teilmenge von Daten basierend auf bestimmten Kriterien.
    • Bereichernd: Hinzufügen neuer Informationen oder Wert zu vorhandenen Daten.
    • Aufteilen: Komplexe Daten in einfachere Teile zerlegen.
    • Beitritt: Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen basierend auf einem gemeinsamen Attribut.
    • Bereinigen von Rohdaten: Fehler beseitigen und redundante oder wiederholte Datenelemente eliminieren.
  5. Daten laden: Der letzte Schritt umfasst das Laden der transformierten Daten in das Zielziel, z. B. ein Data Warehouse, einen Data Lake, einen Data Mart, ein Dashboard oder einen Bericht. Abhängig von der Datenhäufigkeit und dem Datenvolumen kann das Laden mit Batch-, Inkremental- oder Streaming-Methoden erfolgen.

Über diese Schritte hinaus müssen Sie möglicherweise benutzerdefinierte Vorgänge ausführen, um die Daten an Ihr gewünschtes Format anzupassen. Denken Sie daran, dass die Datentransformation ein fortlaufender Prozess ist, der eine ständige Überwachung und Verbesserung erfordert. Es handelt sich nicht um eine Einheitslösung, die von Datentyp, Quelle, Zweck, Geschäftszielen und Anforderungen abhängt. Denken Sie daran, dass nicht alle Daten transformiert werden müssen. Manchmal sind die Quelldaten für die sofortige Verwendung geeignet.

Warum brauchen Unternehmen eine Datentransformation?

Datentransformation ist nicht nur ein Kontrollkästchen auf der To-Do-Liste; Es handelt sich um einen entscheidenden und strategischen Prozess, der die Leistung und den Erfolg Ihres Unternehmens erheblich beeinflussen kann. Schauen wir uns die Gründe an, warum die Datentransformation unverzichtbar ist:

Verbessern Sie die Datenqualität

Datenqualität ist der Dreh- und Angelpunkt für Unternehmen, die Daten für Analysen, Berichte oder Entscheidungsfindung nutzen. Durch die Datentransformation können Sie Fehler, Inkonsistenzen, Duplikate und Ausreißer identifizieren und beheben. Stellen Sie sich beispielsweise ein Szenario vor, in dem ein Finanzinstitut Datentransformation einsetzt, um Kundeninformationen zu bereinigen und zu standardisieren und so genaue und zuverlässige Daten für Risikobewertungen sicherzustellen.

Verbessern Sie die Benutzerfreundlichkeit Ihrer Daten

Verwertbare Daten sind entscheidend für die Gewinnung von Erkenntnissen, die Förderung von Innovationen und die Erleichterung der Zusammenarbeit. Durch Datentransformation können Sie Daten zur einfachen Interpretation in Tabellen, Diagrammen, Grafiken oder Karten strukturieren. Stellen Sie sich ein Marketingteam vor, das Rohdaten zur Kundenbindung in optisch ansprechende Dashboards umwandelt und sie so für die strategische Planung zugänglich und verständlich macht.

Aktivieren Sie die Datenintegration

Für eine ganzheitliche Betrachtung und umfassende Analyse ist die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen unerlässlich. Durch die Datentransformation wird sichergestellt, dass die Daten gemeinsamen Standards entsprechen, was eine nahtlose Integration ermöglicht. Stellen Sie sich eine E-Commerce-Plattform vor Kundendaten integrieren Von Website-Interaktionen, der Nutzung mobiler Apps und dem Engagement in sozialen Medien bis hin zu einem einheitlichen Datentransformationsprozess.

Unterstützen Sie Data Governance

Mit seinen Richtlinien und Verfahren ist die Datenverwaltung von entscheidender Bedeutung für Compliance, Sicherheit und Qualitätssicherung. Durch die Datentransformation werden Daten an vordefinierte Regeln, Vorschriften und Anforderungen angepasst. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Finanzinstitut Kundentransaktionsdaten umwandelt, um Datenschutzbestimmungen einzuhalten und sichere und kontrollierte Datenpraktiken sicherzustellen.

Sehen wir uns nun einige Beispiele aus der Praxis an, wie Unternehmen von der Datentransformation profitieren können:

  • Einzelhandels-Firma: Stellen Sie sich ein Einzelhandelsunternehmen vor, das Daten aus Kassensystemen, Bestandsdatenbanken und Kundenfeedbackplattformen extrahiert. Mit der Datentransformation können Sie wichtige Leistungsindikatoren berechnen und Einblicke in Umsatz, Umsatz, Gewinn und Kundenzufriedenheit gewinnen. Das Laden dieser transformierten Daten in ein Warehouse ermöglicht eine umfassende Analyse und Berichterstattung.
  • Gesundheitsorganisation: Die Datentransformation hilft dabei, Informationen aus elektronischen Gesundheitsakten, medizinischen Geräten und Versicherungsansprüchen zu extrahieren. Durch die Validierung und Anonymisierung sensibler Daten wie Namen und Adressen können Sie diese transformierten Daten für Forschung und Innovation in einen Datensee laden und gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten schützen.
  • Produktionfirma: Mit der Datentransformation können Sie Daten aus Sensoren, Maschinen und Qualitätskontrollsystemen extrahieren. Die Validierung, Erkennung von Anomalien und die Optimierung von Daten stellen zeitnahe und relevante Informationen sicher. Das Laden dieser transformierten Daten in einen Data Mart erleichtert die Überwachung und Optimierung von Herstellungsprozessen.

Datentransformation im ETL-Prozess

Im ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) Im Prozess spielt die Datentransformation eine zentrale Rolle zwischen der Extraktions- und der Ladephase. Sobald Daten aus verschiedenen Quellen – wie Datenbanken, Anwendungen oder externen Systemen – extrahiert werden, kommen sie oft in unterschiedlichen Formaten, Strukturen oder Zuständen an. Diese Vielfalt erfordert eine sorgfältige Transformation, bevor sie in ein Ziel geladen wird.

brauchen ETL-Tools stellen außerdem vordefinierte Funktionen bereit, mit denen Sie Ihre Daten schnell und effizient ändern können. Hier sind einige der Schritte, die in diesem Prozess enthalten sind:

  • Identifizieren Sie die Struktur der Quelldateien und Daten extrahieren von ihnen.
  • Ordnen Sie als Nächstes die Daten aus der Quelldatei dem Transformationstool zu.
  • Wenden Sie die Transformation an (d. h. Daten filtern, sortieren, bereinigen oder aggregieren).
  • Senden Sie abschließend die transformierte Datei an das Ziel.

Warum Transformation in ETL unerlässlich ist

  1. Datenhomogenisierung: ETL-Prozesse ziehen oft Daten aus unterschiedlichen Quellen, jede mit ihren Besonderheiten. Die Transformation standardisiert diese Daten in ein einheitliches Format und gewährleistet so Konsistenz und Kompatibilität für nachgelagerte Analysen. Beispiel: Stellen Sie sich ein Einzelhandelsunternehmen vor, das Verkaufsdaten aus mehreren Geschäften mit unterschiedlichen Datenbanken extrahiert. Die Transformation harmonisiert die unterschiedlichen Datenstrukturen und ermöglicht so eine nahtlose Analyse und Berichterstattung.
  2. Aggregation und Berechnung: Die Transformation erleichtert Datenaggregationen, Berechnungen und Ableitungen. Dieser Schritt ist entscheidend für die Ableitung aussagekräftiger Erkenntnisse und Kennzahlen, wie z. B. die Berechnung des Gesamtumsatzes, der durchschnittlichen Kundenausgaben oder des Wachstums im Jahresvergleich. Beispiel: Ein Finanzinstitut, das Transaktionsdaten extrahiert, kann diese umwandeln, um tägliche Transaktionsvolumina oder monatliche Umsatztrends zu berechnen und so die strategische Entscheidungsfindung zu unterstützen.
  3. Reinigung und Bereicherung: Die ETL-Transformation behebt Datenqualitätsprobleme durch Bereinigung und Anreicherung der Informationen. Dazu gehört der Umgang mit Fehlern, die Eliminierung von Duplikaten und das Hinzufügen fehlender Werte, um die Integrität der Daten sicherzustellen. Beispiel: Im Gesundheitswesen könnte die ETL-Transformation die Bereinigung von Patientenakten, die Beseitigung von Inkonsistenzen und deren Anreicherung mit zusätzlichen Daten für eine umfassende Analyse umfassen.

Datentransformation im ELT-Prozess

Im Gegensatz zu ETL dreht ELT die Sequenz um, indem es nach dem Laden der Daten in das Ziel eine Transformation durchführt. Dieser Ansatz nutzt die Rechenleistung moderner Data Warehouses und ermöglicht so die Durchführung von Transformationen näher am Datenspeicherpunkt.

Warum Transformation im ELT unerlässlich ist

  • Rohdatenspeicherung: ELT-Prozesse laden oft zunächst rohe, unveränderte Daten in das Ziel. Die Transformation erfolgt dann innerhalb des Data Warehouse selbst. Dieser Rohdatenspeicher bietet Flexibilität für zukünftige Analysen und spontane Transformationen basierend auf sich entwickelnden Geschäftsanforderungen.
  • Skalierbarkeit und Parallelverarbeitung: ELT nutzt die skalierbare Architektur moderner Data Warehouses und ermöglicht so die parallele Verarbeitung von Transformationen. Diese Skalierbarkeit gewährleistet eine effiziente Handhabung großer Datenmengen und beschleunigt den Transformationsprozess.
  • Analysen nahezu in Echtzeit: ELT unterstützt Analysen nahezu in Echtzeit durch die Transformation von Daten innerhalb des Ziels. Dadurch können Unternehmen zeitnah Erkenntnisse gewinnen, schnell auf Marktveränderungen reagieren und fundierte Entscheidungen treffen.

Bei ETL und ELT ist die Datentransformation der Dreh- und Angelpunkt, der rohe, heterogene Daten in eine verfeinerte und nutzbare Form umwandelt. Es stellt die Qualität und Konsistenz der Daten sicher und ermöglicht es Unternehmen, aus ihren umfangreichen und vielfältigen Datensätzen umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten.

Herausforderungen bei der Datentransformation

Datenkomplexität

Daten können komplex sein und sich in Umfang, Vielfalt, Geschwindigkeit, Integrität oder Wert unterscheiden. Diese Komplexität erfordert zusätzliche Ressourcen, Tools, Techniken und Fähigkeiten, um die Daten effektiv zu handhaben und zu verarbeiten.

Dateninkonsistenz

Inkonsistenzen in Format, Struktur, Schema oder Semantik stellen bei der Datentransformation eine Herausforderung dar. Das Ausrichten und Integrieren solcher inkonsistenten Daten erfordert zusätzlichen Aufwand, Zeit und logische Überlegungen.

Datensicherheit

Die Sensibilität in Bezug auf Datenschutz, Vertraulichkeit oder Integrität macht die Datensicherheit zu einem entscheidenden Anliegen. Der Schutz der Daten während des gesamten Transformationsprozesses erfordert strenge Maßnahmen, Kontrollen und Audits.

Datenskalierbarkeit

Durch Wachstum, Veränderungen oder Nachfrage bedingte Skalierbarkeit erhöht die Komplexität der Datentransformation. Die Anpassung an skalierbare Daten erfordert die Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Agilität des Transformationsprozesses.

Integration von Finanzdaten

Laut Gartner glauben 60 % der Datenexperten, dass die Datenqualität über Datenquellen und -landschaften hinweg die größte Herausforderung für das Datenmanagement darstellt.

Lösungen und Best Practices

Datenprofilerstellung

Führen Sie Datenprofile durch, um die Daten vor der Transformation zu analysieren und zu verstehen. Dieser Schritt liefert wesentliche Einblicke in Datenmerkmale wie Größe, Typ, Verteilung und Qualität. Mit diesem Wissen können Sie den Datentransformationsprozess effektiver planen und gestalten.

Beispiel: Führen Sie Datenprofile durch, um potenzielle Ausreißer zu identifizieren, bevor Sie einen großen Datensatz transformieren, und sorgen Sie so für eine genauere und effizientere Transformation.

Datenzuordnung

Nutzen Sie die Datenzuordnung, um Beziehungen und Regeln zwischen Quell- und Zieldaten zu definieren und zu dokumentieren. Es verleiht dem Transformationsprozess Klarheit und Orientierung, indem es angibt, was konvertiert, geändert, angereichert oder standardisiert werden soll. Es gewährleistet eine organisierte und überwachte Transformationsreise.

Beispiel: Dokumentieren Sie die Datenzuordnung zwischen Kundeninformationsquellen, um während der Transformation die Konsistenz über verschiedene Plattformen hinweg aufrechtzuerhalten.

Datenverschlüsselung

Implementieren Sie Verschlüsselung, um Daten mithilfe geheimer Schlüssel oder Algorithmen in eine unlesbare Form umzuwandeln. Diese Schutzmaßnahme gewährleistet die Sicherheit und Bewahrung sensibler Daten und verhindert unbefugten Zugriff, Änderung oder Offenlegung während des gesamten Transformationsprozesses.

Beispiel: Verschlüsselung personenbezogener Daten (PII) während der Transformation, um Datenschutzbestimmungen einzuhalten und Kundendaten zu schützen.

Datenautomatisierung

Nutzen Sie die Datenautomatisierung, um den Transformationsprozess automatisch oder mit minimalem menschlichen Eingriff durchzuführen. Automatisierung erhöht die Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Agilität und ermöglicht eine schnellere, einfachere und kostengünstigere Datentransformation.

Beispiel: Automatisieren Sie routinemäßige Datentransformationen in einer dynamischen E-Commerce-Umgebung, um sich schnell an sich ändernde Produktkataloge oder Werbedaten anzupassen.

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Die Bedeutung der Datentransformation in der heutigen Organisationslandschaft kann nicht genug betont werden. Es wandelt heterogene Rohdaten in eine verfeinerte und nutzbare Form um und ermöglicht es Unternehmen, die Datenqualität, Benutzerfreundlichkeit, Integration und Governance zu verbessern. Die transformative Kraft von Daten liegt in ihrer Fähigkeit, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu unterstützen und Innovationen zu fördern.

Doch die Bewältigung der Komplexität der Datentransformation birgt Herausforderungen, von der Bewältigung der Datenkomplexität und -inkonsistenz bis hin zur Gewährleistung von Sicherheit und Skalierbarkeit. Bei der Bewältigung dieser Herausforderungen können Unternehmen das Potenzial ihrer Daten voll ausschöpfen.

Ein No-Code-Datentransformationstool wie Astera ermöglicht es Ihnen, die Datentransformation innerhalb weniger Minuten durchzuführen, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse oder technisches Fachwissen erforderlich sind.

Mit der AsteraDer Prozess wird nahtlos und zugänglich, sodass auch technisch nicht versierte Benutzer mühelos ETL- oder ELT-Pipelines erstellen können. Es bietet eine intuitive visuelle Leinwand, die die Datentransformation schnell und flexibel macht. Dadurch können Sie die Datentransformation demokratisieren und Daten nach Bedarf umgestalten und so sicherstellen, dass Erkenntnisse im gesamten Unternehmen zugänglich sind.

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