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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.

Dominar la transformación de datos: una guía completa

6 de mayo 2024.

Sabía usted que solo el 3% de las empresas ¿Tiene datos que cumplan con los estándares básicos de calidad? La calidad de los datos es esencial para cualquier empresa que aproveche los datos para obtener conocimientos, toma de decisiones e innovación. Sin embargo, la calidad de los datos no es algo que suceda automáticamente. Requiere un proceso de transformación de datos.

Proceso de transformación de datos

El objetivo de la transformación de datos es sencillo: extraer datos del origen, cambiarlos a un formato utilizable y cargarlos en un destino. Es una parte esencial de Tuberías ETL. Es una parte esencial de preparación de datos.

La transformación de datos le permite limpiar, remodelar y calcular nuevas dimensiones y métricas de datos según sus necesidades. Tradicionalmente, se necesitan cientos o miles de líneas de código para construir ETL o ELT tuberías. Sin embargo, puede crear rápidamente estas canalizaciones en un lienzo visual de flujo de datos con una herramienta ETL sin código.

Estos son los pasos críticos en el proceso de transformación de datos:

  1. Identificar fuentes: Empiece por identificar las fuentes de datos que requieren transformación. Estas fuentes van desde bases de datos y archivos de Excel hasta archivos delimitados, fuentes heredadas o conectores de nube. Algunas herramientas avanzadas de extracción de datos incluso le permiten extraer datos de archivos no estructurados como archivos PDF.
  2. Mapeo de datos: Planifique la transformación real decidiendo dónde se originan los datos y dónde se almacenarán. Esta fase implica convertir los datos de origen a un formato adecuado para el destino, lo que a menudo requiere operaciones como agregar, eliminar, copiar y replicar campos y registros.
  3. Validación de datos: En este paso crucial, los datos se examinan minuciosamente en busca de errores, inconsistencias, duplicados, valores faltantes, valores atípicos y más. La validación se puede ejecutar mediante reglas, fórmulas, funciones o algoritmos, dependiendo de la complejidad y calidad de los datos.
  4. Elija Transformación: Seleccione los métodos de transformación adecuados según su planificación. mapeo de datos. Aquí hay algunas formas en que puede convertir los datos:
    • Filtración: Seleccionar un subconjunto de datos en función de criterios específicos.
    • Enriquecedor: Agregar nueva información o valor a los datos existentes.
    • Terrible: Descomponer datos complejos en partes más simples.
    • Unión: Combinar datos de diferentes fuentes en función de un atributo común.
    • Limpieza de datos sin procesar: Eliminar errores y eliminar elementos de datos redundantes o repetidos.
  5. Carga de datos: El paso final implica cargar los datos transformados en el destino de destino, como un almacén de datos, un lago de datos, un centro de datos, un panel o un informe. Dependiendo de la frecuencia y el volumen de los datos, la carga se puede realizar mediante métodos por lotes, incrementales o de transmisión por secuencias.

Más allá de estos pasos, es posible que necesite realizar operaciones personalizadas para adaptar los datos al formato deseado. Recuerde, la transformación de datos es un proceso continuo que requiere seguimiento y mejora constantes. No es una solución única para todos y depende del tipo de datos, la fuente, el propósito, los objetivos comerciales y los requisitos. Recuerda que no todos los datos requieren transformación; A veces, los datos de origen son adecuados para su uso inmediato.

¿Por qué las empresas necesitan la transformación de datos?

La transformación de datos no es sólo una casilla de verificación en la lista de tareas pendientes; Es un proceso crucial y estratégico que puede impactar significativamente el desempeño y el éxito de su negocio. Profundicemos en las razones por las que la transformación de datos es indispensable:

Mejore la calidad de los datos

Calidad de datos es el eje para que las empresas aprovechen los datos para análisis, informes o toma de decisiones. La transformación de datos le permite identificar y resolver errores, inconsistencias, duplicados y valores atípicos. Por ejemplo, imagine un escenario en el que una institución financiera emplee la transformación de datos para limpiar y estandarizar la información del cliente, garantizando datos precisos y confiables para las evaluaciones de riesgos.

Mejorar la usabilidad de los datos

Los datos utilizables son fundamentales para obtener conocimientos, fomentar la innovación y facilitar la colaboración. A través de la transformación de datos, puede estructurar los datos en tablas, cuadros, gráficos o mapas para una fácil interpretación. Imagine un equipo de marketing transformando datos sin procesar sobre la participación del cliente en paneles visualmente atractivos, haciéndolos accesibles y comprensibles para la planificación estratégica.

Habilitar la integración de datos

Combinar datos de diversas fuentes es vital para obtener una visión holística y un análisis integral. La transformación de datos garantiza que los datos cumplan con estándares comunes, lo que facilita una integración perfecta. Imagine una plataforma de comercio electrónico integrando datos del cliente desde interacciones con sitios web, uso de aplicaciones móviles y participación en redes sociales a través de un proceso de transformación de datos unificado.

Apoyar la gobernanza de datos

Con sus políticas y procedimientos, la gobernanza de datos es fundamental para el cumplimiento, la seguridad y el control de calidad. La transformación de datos alinea los datos con reglas, regulaciones y requisitos predefinidos. Considere un escenario en el que una institución financiera transforma los datos de las transacciones de los clientes para cumplir con las regulaciones de privacidad, garantizando prácticas de datos seguras y gobernadas.

Ahora, exploremos algunos ejemplos del mundo real de cómo las empresas pueden beneficiarse de la transformación de datos:

  • Compañia minorista: Imagine una empresa minorista que extrae datos de sistemas de puntos de venta, bases de datos de inventario y plataformas de comentarios de los clientes. La transformación de datos le permite calcular indicadores clave de rendimiento y obtener información sobre las ventas, los ingresos, las ganancias y la satisfacción del cliente. Cargar estos datos transformados en un almacén permite realizar análisis e informes completos.
  • Organización Sanitaria: La transformación de datos ayuda a extraer información de registros médicos electrónicos, dispositivos médicos y reclamaciones de seguros. Validar y anonimizar datos confidenciales, como nombres y direcciones, le permite cargar estos datos transformados en un lago de datos para investigación e innovación, al tiempo que garantiza la privacidad del paciente.
  • Empresa de fabricación: La transformación de datos le permite extraer datos de sensores, máquinas y sistemas de control de calidad. Validar, detectar anomalías y optimizar datos garantiza información oportuna y relevante. Cargar estos datos transformados en un data mart facilita el seguimiento y la optimización de los procesos de fabricación.

Transformación de datos en el proceso ETL

En ETL (Extracto, Transformación, Carga) En el proceso, la transformación de datos es fundamental entre las fases de extracción y carga. Una vez que los datos se extraen de diversas fuentes (como bases de datos, aplicaciones o sistemas externos), a menudo llegan en diversos formatos, estructuras o estados. Esta diversidad exige una transformación meticulosa antes de cargarla en un destino objetivo.

La mayoría de las Herramientas ETL También proporciona funciones predefinidas que puede utilizar para cambiar sus datos de forma rápida y eficiente. Estos son algunos de los pasos que están involucrados en este proceso:

  • Identificar la estructura de los archivos fuente y extraer datos con ellos.
  • A continuación, asigne los datos del archivo fuente a la herramienta de transformación.
  • Aplicar la transformación (es decir, filtrar, ordenar, limpiar o agregar datos).
  • Finalmente, envíe el archivo transformado al destino.

Por qué la transformación es esencial en ETL

  1. Homogeneización de datos: Los procesos ETL suelen extraer datos de fuentes dispares, cada una con sus peculiaridades. La transformación estandariza estos datos en un formato unificado, lo que garantiza coherencia y compatibilidad para los análisis posteriores. Ejemplo: Considere una empresa minorista que extrae datos de ventas de varias tiendas con bases de datos distintas. La transformación armoniza las diversas estructuras de datos, lo que permite análisis e informes fluidos.
  2. Agregación y Cálculo: La transformación facilita la agregación, los cálculos y las derivaciones de datos. Este paso es crucial para obtener información y métricas significativas, como calcular los ingresos totales, el gasto promedio de los clientes o el crecimiento año tras año. Ejemplo: Una institución financiera que extrae datos de transacciones puede transformarlos para calcular volúmenes de transacciones diarias o tendencias de ingresos mensuales, lo que ayuda a la toma de decisiones estratégicas.
  3. Limpieza y Enriquecimiento: La transformación ETL aborda los problemas de calidad de los datos limpiando y enriqueciendo la información. Esto implica manejar errores, eliminar duplicados y agregar valores faltantes, asegurando la integridad de los datos. Ejemplo: En el sector sanitario, la transformación ETL podría implicar limpiar los registros de los pacientes, eliminar inconsistencias y enriquecerlos con datos adicionales para un análisis completo.

Transformación de datos en el proceso ELT

A diferencia de ETL, ELT invierte la secuencia realizando una transformación después de cargar datos en el destino. Este enfoque aprovecha el poder de procesamiento de los almacenes de datos modernos, lo que permite que las transformaciones se produzcan más cerca del punto de almacenamiento de datos.

Por qué la transformación es esencial en ELT

  • Almacenamiento de datos sin procesar: Los procesos ELT a menudo cargan primero datos sin procesar y sin modificaciones en el destino. Luego, la transformación se produce dentro del propio almacén de datos. Este almacenamiento de datos sin procesar proporciona flexibilidad para análisis futuros y transformaciones sobre la marcha basadas en la evolución de los requisitos comerciales.
  • Escalabilidad y procesamiento paralelo: ELT aprovecha la arquitectura escalable de los almacenes de datos modernos, lo que permite el procesamiento paralelo de transformaciones. Esta escalabilidad garantiza un manejo eficiente de grandes conjuntos de datos y acelera el proceso de transformación.
  • Análisis casi en tiempo real: ELT admite análisis casi en tiempo real transformando datos dentro del destino. Esto permite a las organizaciones obtener información rápidamente, responder rápidamente a los cambios del mercado y tomar decisiones informadas.

En ETL y ELT, la transformación de datos es el eje que convierte datos heterogéneos y sin procesar en una forma refinada y utilizable. Garantiza la calidad y coherencia de los datos y permite a las organizaciones obtener información útil a partir de sus vastos y diversos conjuntos de datos.

Desafíos de la transformación de datos

Complejidad de datos

Los datos pueden ser complejos y variar en volumen, variedad, velocidad, integridad o valor. Esta complejidad exige recursos, herramientas, técnicas y habilidades adicionales para manejar y procesar los datos de manera efectiva.

Inconsistencia de datos

Las inconsistencias en formato, estructura, esquema o semántica son un desafío durante la transformación de datos. Alinear e integrar datos tan inconsistentes requiere esfuerzo, tiempo y consideraciones lógicas adicionales.

Seguridad de Datos

La sensibilidad en términos de privacidad, confidencialidad o integridad hace que la seguridad de los datos sea una preocupación crítica. Proteger los datos durante todo el proceso de transformación requiere medidas, controles y auditorías estrictos.

Escalabilidad de datos

La escalabilidad, impulsada por el crecimiento, el cambio o la demanda, agrega complejidad a la transformación de datos. Adaptarse y adaptarse a datos escalables requiere la flexibilidad, adaptabilidad y agilidad del proceso de transformación.

integración de datos financieros

Según Gartner, el 60% de los expertos en datos creen que la calidad de los datos en todas las fuentes y paisajes de datos es el mayor desafío de la gestión de datos.

Soluciones y mejores prácticas

Perfil de datos

Participar en la elaboración de perfiles de datos para analizar y comprender los datos antes de la transformación. Este paso proporciona información esencial sobre las características de los datos, como el tamaño, el tipo, la distribución y la calidad. Con este conocimiento, podrá planificar y diseñar de forma más eficaz el proceso de transformación de datos.

Ejemplo: Realice perfiles de datos para identificar posibles valores atípicos antes de transformar un gran conjunto de datos, lo que garantiza una transformación más precisa y optimizada.

Asignación de datos

Utilice el mapeo de datos para definir y documentar relaciones y reglas entre los datos de origen y de destino. Agrega claridad y orientación al proceso de transformación al especificar qué convertir, modificar, enriquecer o estandarizar. Garantiza un viaje de transformación organizado y monitoreado.

Ejemplo: Documente el mapeo de datos entre fuentes de información del cliente para mantener la coherencia en varias plataformas durante la transformación.

Cifrado de datos

Implemente cifrado para transformar datos en un formato ilegible utilizando claves secretas o algoritmos. Esta medida de protección garantiza la seguridad y preservación de los datos sensibles, evitando el acceso, modificación o divulgación no autorizados durante todo el proceso de transformación.

Ejemplo: Cifrar información de identificación personal (PII) durante la transformación para cumplir con las regulaciones de protección de datos y proteger los datos de los clientes.

Automatización de datos

Aproveche la automatización de datos para realizar el proceso de transformación automáticamente o con una mínima intervención humana. La automatización agrega flexibilidad, adaptabilidad y agilidad, lo que facilita una transformación de datos más rápida, sencilla y rentable.

Ejemplo: Automatice las transformaciones de datos de rutina en un entorno dinámico de comercio electrónico para adaptarse rápidamente a los cambios en los catálogos de productos o los datos promocionales.

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No se puede subestimar la importancia de la transformación de datos en el panorama organizacional actual. Transforma datos heterogéneos y sin procesar en una forma refinada y utilizable, lo que permite a las empresas mejorar la calidad, usabilidad, integración y gobernanza de los datos. El poder transformador de los datos radica en su capacidad para desbloquear conocimientos valiosos, respaldar la toma de decisiones informadas y fomentar la innovación.

Sin embargo, navegar por las complejidades de la transformación de datos plantea desafíos, desde gestionar la complejidad y la inconsistencia de los datos hasta garantizar la seguridad y la escalabilidad. Al superar estos desafíos, las organizaciones realmente aprovechan el potencial de sus datos.

Una herramienta de transformación de datos sin código como Astera le permite realizar la transformación de datos en unos pocos minutos, eliminando la necesidad de una codificación extensa o experiencia técnica.

Con un Astera, el proceso se vuelve fluido y accesible, lo que permite que incluso los usuarios no técnicos creen canalizaciones ETL o ELT sin esfuerzo. Ofrece un lienzo visual intuitivo, lo que hace que la transformación de datos sea rápida y ágil. Como resultado, puede democratizar la transformación de datos y remodelarlos según sea necesario, garantizando que la información sea accesible en toda su organización.

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