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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

¿Qué es la conversión de datos: técnicas, herramientas y mejores prácticas?

mariam anwar

Comercializador de productos

23 de mayo,2024

Las empresas frecuentemente sufren cambios debido a fusiones, adquisiciones y empresas conjuntas. Estos cambios organizativos dan como resultado la integración de personas, procesos y datos de las empresas participantes, lo que posteriormente conduce a la migración de grandes cantidades de datos. Sin embargo, tales transiciones a menudo conducen a silos de datos ya que los datos entrantes están en su mayoría en diferentes formatos.

La mejor manera de abordar este problema es mediante la conversión de datos, que desempeña un papel fundamental en la estandarización de los datos y ayuda a las empresas a crear una única fuente de verdad (SSOT).

Pero, ¿qué es la conversión de datos y cómo beneficia a las empresas al convertir datos sin procesar en información significativa? Vamos a averiguar.

¿Qué es la conversión de datos? 

La conversión de datos es el proceso de transformar datos de un formato a otro para que sean compatibles con el sistema, aplicación o método de almacenamiento de destino. A menudo se lleva a cabo como parte de un proyecto más grande, como migración de datos o integración. El proceso implica extraer datos de una fuente, como una base de datos, un archivo o un servicio web, transformándolo y cargándolo en el sistema de destino requerido.

Cada tarea de conversión de datos es única y depende de las necesidades específicas de un proyecto. Según la cantidad y la complejidad de los formatos de datos involucrados, algunas conversiones de datos pueden ser sencillas y relativamente simples, mientras que otras pueden ser más complejas. Las operaciones específicas y transformaciones también difieren significativamente de un proyecto a otro.

Por ejemplo, en ciertos casos, un proceso de conversión de datos puede implicar fusionar grandes cantidades de datos de campos o columnas específicos, mientras que en otros casos es posible que los datos deban dividirse o separarse en otros campos o columnas.

Un proceso de conversión de datos integral y eficaz debería:

  • Transforme los datos a un formato compatible para el destino.
  • Minimizar la pérdida de datos durante la transmisión.
  • Mantener la calidad, legibilidad e integridad de los datos.
  • Garantizar la coherencia en todos los sistemas.

Beneficios de la conversión de datos 

Los datos precisos, ya sea sobre el comportamiento del cliente, las ventas o el marketing, pueden aumentar potencialmente los resultados de una empresa. Los conocimientos de los datos pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones estratégicas. decisiones basadas en datos, mejorar las operaciones internas y encontrar nuevas formas de generar ingresos. Sin embargo, el desafío es garantizar la usabilidad de todos los datos disponibles. La conversión de datos ayuda a lograrlo. Aquí hay algunos beneficios de la conversión de datos:

  • Utilización de datos mejorada: La conversión de datos permite a los usuarios acceder, revisar y visualizar datos con facilidad, lo que les permite manejar datos complejos. de manera eficaz e inteligentemente.
  • Gestión de datos simplificada: Las empresas recopilan datos de múltiples fuentes diferentes, lo que complica datos de gestión. La conversión de datos simplifica el manejo de datos al reducir las redundancias, mejorar la calidad de los datos y mejorar la eficiencia general de la gestión de datos.
  • Tiempo de ejecución de consulta reducido: Los formatos de datos optimizados permiten una ejecución de consultas más rápida y aceleran los procesos de datos, como la migración, recuperación y alteración de datos.
  • Colaboración y uso compartido de datos: Convertir datos a un formato común promueve colaboración e intercambio de datos entre equipos, departamentos y, por lo tanto, impulsa iniciativas multifuncionales.
  • Informes y análisis de datos mejorados: La conversión de datos proporciona datos estructurados que impulsan un análisis de datos más preciso y rápido, lo que da como resultado informes mejorados y conocimientos prácticos.
  • Cumplimiento Cumplimiento: Muchas industrias tienen requisitos de formato de datos específicos para el cumplimiento normativo. La conversión de datos garantiza que los datos cumplan con estos estándares y, por lo tanto, reduce el riesgo de incumplimiento y las sanciones asociadas.

Proceso de conversión de datos

La conversión de datos implica una serie estructurada de pasos, cada uno con su propósito específico. Estos pasos transforman colectivamente los datos y garantizan que se alineen con las necesidades y requisitos del sistema o aplicación de destino. Exploremos el proceso en detalle:

Definición de requisitos de conversión

Es importante comenzar por definir criterios y objetivos esenciales para transformar los datos de un formato a otro. Estos requisitos dependen de cómo se utilizarán los datos dentro del sistema o aplicación de destino. La mejor manera de establecer el objetivo es considerar cuidadosamente factores como la estructura de los datos de origen, el formato deseado y la organización de los datos de destino, los pasos necesarios de limpieza y transformación de los datos, así como cualquier regla o directriz específica que deba seguirse.

Evaluación de los datos de origen

El siguiente paso implica realizar un perfil de datos integral y una evaluación de los datos de origen, que se centra en su estructura, calidad y coherencia. Incluye identificar fuentes de datos, evaluar la calidad de los datos, examinar las relaciones y dependencias de los datos y analizar el linaje de los datos.

Extracción de datos de origen

A medida que los usuarios recuperan datos de su ubicación de almacenamiento actual, ya sea que residan en bases de datos, archivos, sistemas heredados o repositorios en la nube, es importante mantener la integridad de los datos para evitar su pérdida o corrupción. Además, la seguridad y el cumplimiento siempre deben ser una prioridad.

Transformación de datos

Una vez que se extraen los datos de origen, se transforman según el formato o estructura del sistema de destino. La conversión de datos normalmente implica alterar tipos de datos, unidades de medida o esquemas de codificación. También puede incluir limpieza, validación y enriquecimiento de datos para mejorar la calidad de los datos.

Carga de datos

Luego, los datos transformados se asignan al destino. Para ello, es importante determinar el método de carga adecuado. Algunos de ellos incluyen procesamiento por lotes, transmisión en tiempo real o actualizaciones incrementales. La elección del método se basa en factores como el volumen de datos y los requisitos en tiempo real. Una vez que comienza el proceso, se implementan mecanismos de monitoreo para garantizar una carga de datos exitosa.

Validación de datos

En este paso, los usuarios realizan una validación rigurosa de los datos convertidos para garantizar la precisión, la integridad y el cumplimiento de los estándares de calidad de datos definidos. Este proceso implica la aplicación de reglas y controles de calidad para identificar errores, inconsistencias y anomalías, lo cual es crucial para mantener la integridad y confiabilidad de los datos.

Mantenimiento de datos

Una vez que se completa la validación de los datos, la siguiente etapa consiste en abordar cualquier problema o discrepancia que haya surgido, como anomalías en los datos, valores faltantes o valores atípicos. Las mejores prácticas son establecer rutinas de mantenimiento de datos, incluidas prácticas de gobernanza de datos, para mantener la calidad de los datos a lo largo del tiempo.

Pruebas de datos

A continuación, los usuarios realizan pruebas exhaustivas para verificar que los datos convertidos cumplan con los requisitos especificados y funcionen como se esperaba. Algunos tipos comunes de pruebas incluyen:

  • Pruebas unitarias para validar componentes individuales.
  • pruebas de integración para evaluar el flujo de datos
  • Pruebas de regresión para identificar problemas no deseados.
  • pruebas de aceptación del usuario (UAT) para garantizar la alineación con las necesidades y expectativas del usuario.

Despliegue de datos

Finalmente, los usuarios introducen los datos convertidos en el sistema o aplicación de destino. Antes de la implementación, confirman la preparación del sistema de destino evaluando factores como la capacidad de almacenamiento, la potencia de procesamiento y el ancho de banda de la red. También es esencial verificar la compatibilidad entre el sistema de destino y el formato/estructura de los datos convertidos.

Técnicas de conversión de datos

Cuando se trata de conversión de datos, no se trata de un solo paso. Las organizaciones emplean una variedad de métodos y enfoques para convertir, manipular y optimizar sus datos. Estas son algunas de las técnicas comunes en Astera Centerprise:

  • Cambiar formatos de archivo: Este proceso implica la conversión de datos almacenados en un formato de archivo a otro. Un ejemplo puede ser transformar el archivo “data.xlsx” (una hoja de cálculo de Excel) en un archivo “data.docx” (un documento de Word).
  • Adaptación de la codificación de caracteres: La codificación de caracteres es un conjunto de reglas que utilizan las computadoras para comprender y mostrar texto. Adaptarlo significa asegurarse de que el texto aparezca correctamente, especialmente cuando se trata de idiomas y símbolos de diferentes partes del mundo. Por ejemplo, la conversión de datos de UTF-8 a UTF-16 admite una gama más amplia de caracteres.
  • Ajuste de formatos de fecha y hora: Los ajustes de formato de fecha y hora implican reformatear la forma en que se presentan las fechas y horas, para que sean consistentes en todas partes. Por ejemplo, cambiar “2023-09-21” por “09/21/2023”.

cambiando fecha y hora

Cambiar el formato de fecha y hora usando Astera

  • Cambio de unidades de medida: En ciertos casos, los datos pueden expresarse originalmente en un sistema de medición, como millas y libras, lo que requiere conversión a un sistema alternativo, como kilómetros y kilogramos. Un ejemplo de esto es la conversión de 10 millas en 16.09 kilómetros.
  • Conversión de números: Esto implica cambiar la forma en que se representan los números. Por ejemplo, convertir un número entero en decimal, como convertir 5 en 5.0, puede ser importante para realizar cálculos precisos.
  • Conversión de tipos de datos: Los tipos de datos se refieren a cambiar la forma en que una computadora interpreta ciertos tipos de información. Por ejemplo, asegurarse de que una computadora comprenda que "sí" y "verdadero" significan lo mismo. Un ejemplo es convertir un campo de base de datos con "Sí" en un campo booleano con "verdadero".

convertir tipos de datos

Convertir tipos de datos mientras se exportan los datos usando Astera

  • Limpieza de datos: La limpieza de datos se refiere a la rectificación de inconsistencias e inexactitudes dentro de conjuntos de datos, garantizando su integridad y confiabilidad. Un ejemplo sería la eliminación de entradas duplicadas de nombres de clientes dentro de una lista de contactos.transformación distinta

    Usando la transformación distinta en Astera para eliminar duplicados

  • Transformaciones de datos personalizadas: Personalizar las transformaciones de datos implica adaptar modificaciones específicas a los datos para alinearlos con requisitos y objetivos únicos. Por ejemplo, en marketing, esto podría implicar especificar la ubicación del cliente (dirección completa) para dirigirse a un grupo demográfico particular de manera más efectiva.

generador de expresiones para conversión de datos

Calcular la dirección completa de los clientes en Expression Builder en Astera

  • Manejo de errores: Cuando se producen errores durante la conversión de datos, es fundamental utilizar técnicas de manejo de errores. El registro implica documentar cada paso de conversión, lo que permite el seguimiento, análisis y corrección de errores. Por ejemplo, una práctica común es registrar sistemáticamente los errores de conversión de datos en un archivo dedicado para su posterior análisis y corrección.

registros de error

Documentar las entradas que no cumplen con las reglas de calidad de los datos en el inicio de sesión a nivel de registro Astera

 

Explicación de la conversión de datos: comparación de prácticas clave

Con frecuencia, la conversión de datos se malinterpreta y se confunde con otras prácticas de gestión de datos. Para comprender en qué se diferencia, es esencial compararlo con tres prácticas relacionadas: migración de datos, transformación de datos y limpieza de datos.

Profundicemos en cada práctica para proporcionar una comprensión más clara:

  • Migración de datos: La migración de datos implica principalmente la reubicación de datos de un sistema, base de datos o entorno de almacenamiento a otro. Su objetivo es garantizar que los datos sigan siendo accesibles y utilizables en la nueva ubicación. A diferencia de la conversión de datos, que se centra en cambiar formatos o estructuras de datos, la migración de datos se ocupa principalmente de mover los datos tal como están.
  • Transformación de datos: Transformación de datos, por otro lado, se concentra en modificar el contenido y la estructura de los datos para alinearlos con requisitos o estándares específicos. Si bien la conversión de datos puede implicar elementos de transformación, la transformación de datos abarca un espectro más amplio de cambios. Incluye actividades como agregación, enriquecimiento y normalización de datos para garantizar que los datos sean aptos para un propósito particular.
  • Limpieza de datos: La limpieza de datos es el proceso de identificar y rectificar errores, inconsistencias e inexactitudes dentro de conjuntos de datos. Garantiza la calidad de los datos eliminando duplicados, corrigiendo errores tipográficos y resolviendo discrepancias. Si bien la conversión de datos puede incluir la limpieza como paso, se centra más en reformatear o traducir datos que simplemente limpiarlos.
Aspecto Conversión de datos Migración de datos Transformación de datos Limpieza de datos
Objetivo Cambiar formato o estructura de datos Mover datos a una nueva ubicación Modificar datos para cumplir con los requisitos Limpiar datos para mejorar la calidad
Alteración de datos Reformatear o traducir datos Conservar los datos tal cual Modificar contenido y estructura Corregir errores e inconsistencias.
Alcance de los cambios Enfoque limitado en formato/estructura Limitado a la reubicación Grandes cambios en el contenido de los datos Centrados en la calidad de los datos
Ejemplos Conversión de CSV a XML Migrar datos a una nueva base de datos Agregar datos de ventas Eliminar registros duplicados
Resultado Datos modificados en un nuevo formato. Los datos permanecen sin cambios Datos adaptados para un nuevo propósito Datos limpios y sin errores

Desafíos comunes de conversión de datos

La conversión de datos es fundamental para toda la estrategia de gestión de datos. Sin embargo, esta tarea aparentemente sencilla a menudo está plagada de complejidades y desafíos que exigen una planificación y ejecución meticulosas. A continuación se detallan algunos de los obstáculos clave que las organizaciones suelen encontrar durante la conversión de datos y las estrategias para abordarlos de manera efectiva.

  1. Pérdida de datos

La pérdida de datos durante la conversión puede deberse a errores, copias de seguridad inadecuadas o problemas de transformación. Puede hacer que todo el ejercicio sea inútil, por lo que es importante abordar este problema de manera proactiva mediante la implementación de copias de seguridad de datos integrales, pruebas rigurosas y registros de auditoría detallados.

  1. Mapeo y transformación de datos

Mapear datos desde el formato de origen al de destino puede volverse complejo rápidamente, particularmente cuando hay tantos sistemas o bases de datos diversos involucrados. Cualquier error puede dar lugar a datos mal interpretados, por lo que es absolutamente esencial realizar una planificación, documentación y seguimiento exhaustivos.

  1. Problemas de compatibilidad

Antes de comenzar la conversión de datos, una empresa debe garantizar la compatibilidad entre los datos convertidos y los sistemas de destino, ya que los cambios de formato o estructura pueden alterar los procesos. Además, requerirá pruebas exhaustivas y posibles actualizaciones del sistema más adelante.

  1. Problemas de integridad de datos

Cuando los datos se mueven o se convierten, es probable que surjan problemas de calidad. La mejor manera de mitigar el desafío es implementar validaciones rigurosas y controles de calidad junto con las mejores prácticas de gobernanza de datos.

  1. Restricciones de tiempo y costos

Los proyectos de conversión de datos a menudo operan con plazos ajustados y restricciones presupuestarias. Los proyectos apresurados pueden provocar errores, pasar por alto detalles o pruebas inadecuadas, lo que aumenta el riesgo de problemas relacionados con los datos y exige una asignación eficiente de recursos.

Invertir en herramientas de conversión de datos: ¿sí o no?

Para determinar si una organización debería invertir en la conversión de datos, es importante tener en cuenta ciertos factores. Algunos de ellos incluyen:

  1. La naturaleza de los datos

Antes de tomar una decisión, es fundamental evaluar la naturaleza de los datos. Considere el volumen, la variedad y la complejidad de los datos que se manejan. Los datos pueden venir en varios formatos, como texto, imágenes, audio o vídeo. Si una organización trata con diversos tipos de datos con regularidad, la conversión de datos puede convertirse en un proceso crucial para garantizar la compatibilidad y la usabilidad.

  1. Requisitos de integración

La integración de datos suele ser esencial, especialmente si una organización depende de múltiples fuentes de datos, bases de datos o plataformas de software. La conversión de datos puede facilitar una integración perfecta al convertir datos de un formato a otro, lo que ayuda a mantener la coherencia y la eficiencia en todos los sistemas.

  1. Eficiencia y ahorro de recursos

La conversión manual de datos puede ser una tarea que requiere mucho tiempo y es propensa a errores. Invertir en herramientas de conversión de datos puede reducir significativamente la carga de trabajo de los equipos y potencialmente ahorrar tiempo y minimizar el riesgo de errores.

  1. Compatibilidad y escalabilidad

Las organizaciones deben evaluar si sus procesos de conversión de datos pueden adaptarse a sus necesidades cambiantes. Deberían considerar la escalabilidad de su enfoque actual: ¿puede manejar volúmenes de datos cada vez mayores y formatos de datos en evolución a medida que crece su negocio?

  1. Análisis de coste-beneficio

Al considerar las herramientas de conversión de datos, es esencial evaluar los costos involucrados y compararlos con los beneficios que aporta. Las organizaciones deben calcular los ahorros potenciales en términos de tiempo, mano de obra y reducción de errores. Además, deberían tener en cuenta las ventajas a largo plazo de una mejor gestión de datos, como una mejor toma de decisiones y una mayor eficiencia.

  1. Seguridad de datos y cumplimiento

La seguridad de los datos es una preocupación primordial. Las empresas deben asegurarse de que sus procesos de conversión de datos cumplan con las leyes y regulaciones de protección de datos pertinentes. Es fundamental implementar medidas de seguridad sólidas para salvaguardar la información confidencial durante el proceso de conversión.

Automatice la conversión de datos con Astera

Astera es una solución de gestión de datos de extremo a extremo de nivel empresarial con potentes funciones de conversión de datos. Éstas incluyen:

Entorno sin código, de arrastrar y soltar

Astera ofrece funcionalidad mejorada para desarrollar, depurar y probar flujos de datos en un entorno visual interactivo. Permite a los usuarios crear canales ETL/ELT completos simplemente arrastrando y soltando las transformaciones y fuentes de datos requeridas. Los usuarios pueden aprovechar su funcionalidad de apuntar y hacer clic para mapear datos sin esfuerzo, sin escribir una sola línea de código.

Automatización y programación de trabajos

Su programador de trabajos integrado permite a los usuarios automatizar sus flujos de trabajo de integración y conversión de datos sin problemas. Además, la plataforma incluye funciones integradas como cargas y descargas FTP, ejecución de consultas SQL y ejecución externa de programas que ayudan a agilizar el proceso.

Conectores incorporados

Astera permite conexiones a una amplia gama de fuentes, incluidos formatos populares como Excel, TXT y XML. También admite servicios en la nube como Amazon S3 y Microsoft Azure, así como bases de datos de uso común como SQL Server.

Transformaciones integradas

La plataforma facilita la creación de flujos de datos complejos mediante transformaciones integradas, como expresiones, búsquedas, unión, normalización, agregación y más. Todo lo que los usuarios deben hacer es simplemente arrastrar y soltar estas transformaciones en el diseñador de flujo de datos y transformar conjuntos de datos completos en un entorno sin código.

Preparación de datos

Ya sea que una organización trabaje con datos estructurados o no estructurados, Astera proporciona funciones avanzadas de preparación de datos para gestionar la calidad de los datos y garantizar que la conversión de datos sea precisa, consistente y libre de errores. Algunas de sus características destacadas de preparación de datos incluyen:

  • Capacidades de creación de perfiles de datos para explorar el estado de los datos e identificar cualquier discrepancia, como valores faltantes, duplicados, etc.
  • Capacidades de limpieza y validación para verificar que los datos limpios, completos, precisos y confiables lleguen a los sistemas de destino.
  • Verificaciones del estado de los datos en tiempo real que le permiten monitorear y modificar los datos al instante, lo que permite una rápida identificación y rectificación de errores.

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