¿Qué es la transformación de datos y cómo optimiza los procesos comerciales?

By |2022-04-19T11:17:10+00:0028 de abril de 2020|

La IDC predice que para 2020, se almacenarán más datos en la nube pública y los sistemas empresariales que en los dispositivos de los consumidores. Los datos en estas plataformas pueden estar en formatos y estructuras heterogéneas. Por lo tanto, las empresas deberán administrar, enriquecer y manipular los datos antes de cargarlos en otro sistema y realizar análisis de datos. Aquí es donde entra en juego la transformación de datos. Para aprovechar al máximo sus datos, es importante utilizar las técnicas de transformación adecuadas para obtener los mejores resultados posibles.

Inteligencia de Negocio

Un gráfico que muestra la cantidad de datos almacenados en dispositivos de consumo, sistemas empresariales y la nube pública

Las herramientas de transformación de datos pueden ayudar a las empresas a resolver problemas de compatibilidad y mejorar la coherencia de los datos. Esto se puede hacer realizando diferentes funciones de transformación, como agregaciones, clasificación, limpieza de datos, etc. para convertir los datos en un formato que se adapte a los requisitos del sistema de destino. El resultado son datos optimizados e integrados que pueden procesarse aún más para obtener información, generar informes y tomar decisiones basadas en datos.

Comencemos por comprender qué es el proceso de transformación de datos.

¿Qué es la transformación de datos?

La transformación de datos es el proceso de convertir datos de un formato a otro formato que sea más utilizable por el sistema o la aplicación de destino. Incluye múltiples actividades: puede 'transformar' sus datos filtrándolos según ciertas reglas y uniendo diferentes campos para obtener una vista consolidada. Las herramientas de transformación ayudan a lograr su resultado final con facilidad.

La transformación es un paso intermedio importante en la extracción, transformación y carga Proceso (ETL) - un requisito previo para la carga. Más Herramientas ETL también vienen con funciones predefinidas que pueden usarse para transformar sus datos de manera rápida y eficiente. Las empresas a menudo enfrentan desafíos de transformación debido a datos de mala calidad.

Después de discutir qué es la transformación, ahora podemos comprender algunos de sus pasos importantes:

  • Identificar la estructura de los archivos fuente.
  • Extraer datos de la fuente del archivo
  • A continuación, asigne los datos del archivo de origen a la herramienta de transformación
  • Realizar la transformación, es decir, filtrar, ordenar, limpiar o agregar los datos.
  • Finalmente, envíe el archivo transformado al destino

¿Por qué es importante la transformación de datos?

Las empresas necesitan transformar grandes volúmenes de datos por varios motivos, como la migración de datos, la consolidación de registros, la eliminación de duplicados y el cambio de formato, etc. Las transformaciones también se aplican para concatenar y validar datos, realizar búsquedas o enrutar datos a diferentes destinos. Es beneficioso tener una herramienta de transformación de datos con una amplia gama de opciones de transformación para poder manipular los datos de la mejor manera posible.

Veamos un ejemplo de transformación: supongamos que un banco adquiere una empresa de seguros que opera en la misma región. Una vez finalizada la adquisición, se decide que se generará una nómina única para todos los empleados. El proceso de generación de nóminas habría sido sencillo si todos los datos de los empleados se hubieran almacenado en un sistema unificado, como un almacén de datos o una base de datos. Sin embargo, en este caso, una empresa almacenó los datos de los empleados en un servidor SQL y la otra almacenó la información de su nómina en una hoja de Excel. Para crear una nómina consolidada para los empleados, los datos deben transformarse para adaptarse a los requisitos del sistema de destino, es decir, un archivo de Excel.

Pasos de transformación de datos

Los datos de SQL Server y la fuente de Excel se transforman y se asignan a un archivo de destino de Excel

Así es como se ve el archivo de destino después de la transformación:

Salida de transformación de datos

Vista previa de la nómina consolidada almacenada en el archivo de Excel

Las transformaciones también se pueden utilizar para extraer valores de diferentes tipos de datos. En lugar de abrumar sus sistemas con múltiples registros, a menudo innecesarios, puede utilizar diferentes tipos de transformaciones de datos para filtrar los datos irrelevantes.

Por ejemplo, si desea generar un informe de todas las ventas realizadas en un país en particular, digamos EE. UU., Aplicando el Filtrar La transformación evitará que el sistema de destino se esfuerce innecesariamente, ya que solo se pasarán los registros relevantes. Almacenar registros relevantes y comparativamente menos en el sistema de destino significa menos consumo de memoria durante el procesamiento de canalización de datos, lo que reducirá el tiempo de ejecución.

Transformación de datos in situ, basada en la nube y manual: ¿cuál debe elegir?

La capacidad de transformación de datos está disponible en varias herramientas de integración de datos. Lo bueno de la transformación de datos es que existen varios enfoques para hacerlo. Cada enfoque, sin embargo, viene con sus beneficios y desafíos únicos. Veamos algunas de las técnicas de transformación comunes.

Transformación de datos en las instalaciones

La transformación local permite a las empresas extraer, transformar y cargar datos cruciales muy rápidamente. Tener una herramienta de datos en las instalaciones también se traduce en un mayor cumplimiento normativo y una mejor gestión de la seguridad.

La mayoría de estas herramientas de transformación vienen con la funcionalidad de arrastrar y soltar, lo que significa que los empleados no técnicos podrán transformar datos y convertirlos en un formato utilizable.

Una cosa importante a tener en cuenta es que las herramientas locales se implementan en el sitio; por lo tanto, debe asegurarse de tener suficientes recursos en términos de capacidad de almacenamiento y los sistemas adecuados para ejecutar este tipo de software.

Transformación de datos basada en la nube 

La función de pago por uso de la mayoría de las herramientas de transformación de datos basadas en la nube brinda a las empresas la libertad de escalar hacia arriba y hacia abajo cuando sea necesario. Es una de las razones por las que las herramientas basadas en la nube son populares. Sin embargo, tener datos empresariales cruciales guardados en un servidor de terceros basado en la nube viene con su parte de preocupaciones de seguridad.
Una de las ventajas de la transformación de datos en la nube es que los tiempos de instalación y configuración se reducen significativamente, lo que significa que las empresas pueden transformar sus datos sin demasiados retrasos.

Transformación manual de datos

La transformación manual implica una gran cantidad de codificación. Por lo tanto, requiere que contrate un recurso de desarrollo dedicado para hacer el trabajo.
La transformación manual de datos puede consumir mucho tiempo y recursos, especialmente cuando se trata de varios formatos de archivo. Además, el riesgo de error humano y la eliminación accidental de datos comerciales importantes también aumenta cuando se transforman los datos manualmente. Por lo tanto, se recomienda utilizar en su lugar una herramienta de transformación de datos automatizada.

Cómo transformar tus datos

Los datos se pueden transformar de varias maneras, según su objetivo y los requisitos del sistema de destino. El usuario debe conocer ciertas reglas de transformación y ejemplos de transformación de datos al utilizar el software. Las transformaciones preconstruidas no solo se pueden usar para limpiar, filtrar, dividir y unir datos, sino también para enriquecerlos. Estos son algunos tipos de transformaciones de datos:

Filtrando datos

Las empresas necesitan procesar numerosos registros para recuperar datos que sean relevantes para un escenario particular. Los datos se pueden filtrar según una o más reglas. A continuación, puede utilizar estos datos transformados para su posterior procesamiento sin que el sistema de destino trabaje en registros irrelevantes.

Transformación de filtro

Los datos de una fuente de longitud fija se filtran para mostrar registros de los EE. UU.

En el ejemplo anterior de transformación de datos, el Filtrar la transformación se aplica en un documento fuente de Longitud fija para mostrar registros solo de los EE. UU.

Filtrar propiedades de transformación

Definir la expresión que se usará para filtrar datos

Datos de enrutamiento

Puede utilizar el carretera transformación para dirigir la fuente de datos a diferentes rutas de formatos similares o diferentes en función de ciertas reglas lógicas.

Aquí hay un flujo de datos para ilustrar la característica:

Transformación de la ruta

Los datos de SQL Server se enrutan a dos destinos de Excel

La carretera La transformación aquí se utiliza para enviar los datos recuperados de SQL Server a dos archivos de destino de Excel diferentes. Las condiciones en el campo ShipVia determinan a qué archivo de Excel se enrutarán los datos.

Propiedades de transformación del enrutador

Reglas de la transformación de ruta en la pantalla Propiedades de transformación de enrutador

Las condiciones aquí pueden ser simples o complejas, según sus requisitos.

Ordenar datos

Las grandes empresas a menudo necesitan ordenar sus datos para que sean más manejables. los Ordenar La transformación se puede aplicar a cualquier campo para organizar la salida en orden ascendente o descendente.

Aquí hay un ejemplo en el que la transformación Ordenar se usa para mostrar registros de ID de cliente en orden descendente:

clasificación

La vista previa de los datos del cliente almacenados en la base de datos de SQL Server se ordena en orden descendente de CustomerID

Esto se hizo seleccionando el campo CustomerID y seleccionando el orden de clasificación como descendente de la siguiente manera.

Ordenar propiedades de transformación

Propiedades de la transformación Ordenar

El recuadro Solo valores distintos de retorno también se puede marcar para eliminar redundancias y mostrar registros únicos.

Beneficios de la transformación de datos

Las herramientas de transformación, cuando se usan correctamente, pueden mejorar la calidad de los datos de manera significativa y mejorar la eficiencia del proceso. Los datos transformados son más fáciles de usar, confiables y compatibles con los sistemas y aplicaciones finales. Los datos transformados de alta calidad garantizan que el sistema de destino solo tenga datos con el formato y la estructura requeridos.

Aquí hay algunos otros beneficios:

  • Pueden ayudar a las empresas a obtener el máximo valor de sus datos.
  • La estandarización de datos a través de transformaciones puede mejorar la gestión de datos.
  • Los datos transformados pueden ser utilizados por varias herramientas para diferentes aplicaciones, como visualizaciones, informes, análisis, etc.

Astera Centerprise: La manera fácil de transformar datos

Astera Centerprise es una plataforma completa de integración de datos que permite a los usuarios extraer, mapear, transformar y cargar sus datos en un entorno sin código. Además, también incluye funcionalidad para otros tipos de transformación de datos, como capacidades de creación de perfiles de datos, lo que permite a los usuarios obtener una visión holística de sus datos. También puede perfilar los datos para comparar su resumen estadístico antes y después de la transformación.

Perfiles de datos en Astera Centerprise

Perfil de datos de la tabla Clientes utilizada para ordenar

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