Qu'est-ce que la conversion de données : techniques, outils et bonnes pratiques

Les entreprises subissent fréquemment des changements en raison de fusions, d'acquisitions et de coentreprises. Ces changements organisationnels entraînent l'intégration des personnes, des processus et des données des entreprises participantes, ce qui conduit ensuite à la migration de grandes quantités de données. Cependant, de telles transitions conduisent souvent à silos de données car les données entrantes sont pour la plupart dans des formats différents.

La meilleure façon de résoudre ce problème consiste à convertir les données, qui joue un rôle central dans la normalisation des données et aide les entreprises à créer un source unique de vérité (SSOT).

Mais qu'est-ce que la conversion de données et comment profite-t-elle aux entreprises pour convertir des données brutes en informations significatives ? Découvrons-le.

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Qu'est-ce que la conversion de données? 

La conversion de données est le processus de transformation des données d'un format à un autre afin qu'elles soient compatibles avec le système, l'application ou la méthode de stockage cible. Elle est souvent réalisée dans le cadre d'un projet plus vaste, comme migration de données ou l'intégration. Le processus implique extraire des données d'une source, tel qu'une base de données, un fichier ou un service Web, en le transformant et en le chargeant dans le système de destination requis.

Chaque tâche de conversion de données est unique et dépend des besoins spécifiques d'un projet. En fonction du nombre et de la complexité des formats de données impliqués, certaines conversions de données peuvent être directes et relativement simples, tandis que d'autres peuvent être plus complexes. Les opérations spécifiques et transformations diffèrent également considérablement d’un projet à l’autre.

Par exemple, dans certains cas, un processus de conversion de données peut impliquer la fusion de grandes quantités de données provenant de champs ou de colonnes spécifiques, tandis que dans d'autres cas, les données peuvent devoir être fractionnées ou séparées dans d'autres champs ou colonnes.

Un processus de conversion de données complet et efficace doit :

• Transformez les données dans un format compatible pour la destination.
• Minimisez la perte de données pendant la transmission.
• Maintenir la qualité, la lisibilité et l’intégrité des données.
• Assurer la cohérence entre tous les systèmes.

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Avantages de la conversion de données 

Des données précises, qu'il s'agisse du comportement des clients, des ventes ou du marketing, peuvent potentiellement augmenter les résultats d'une entreprise. Les informations issues des données peuvent aider les organisations à élaborer des stratégies décisions basées sur les données, améliorez les opérations internes et trouvez de nouvelles façons de générer des revenus. Cependant, le défi consiste à garantir l’utilisabilité de toutes les données disponibles. La conversion des données permet d'y parvenir. Voici quelques avantages de la conversion de données :

• Utilisation améliorée des données : La conversion des données permet aux utilisateurs d'accéder, d'examiner et de visualiser facilement les données, leur permettant ainsi de gérer des données complexes. de manière efficace et intelligemment.
• Gestion des données simplifiée : Les entreprises collectent des données provenant de plusieurs sources disparates, ce qui complique gestion des données. La conversion des données simplifie la gestion des données en réduisant les redondances, en améliorant la qualité des données et en améliorant l'efficacité globale de la gestion des données.
• Réduction du temps d'exécution des requêtes : Les formats de données optimisés permettent une exécution plus rapide des requêtes et accélèrent les processus de données, tels que la migration, la récupération et la modification des données.
• Collaboration et partage de données : La conversion des données dans un format commun favorise collaboration et partage de données entre les équipes, les services, et anime donc les initiatives transversales.
• Amélioration de l'analyse des données et des rapports : La conversion des données fournit des données structurées qui alimentent une analyse plus précise et plus rapide des données, ce qui se traduit par des rapports améliorés et des informations exploitables.
• Adhésion à la conformité : De nombreux secteurs ont des exigences spécifiques en matière de format de données pour se conformer à la réglementation. La conversion des données garantit que les données sont conformes à ces normes, et réduit donc le risque de non-conformité et les sanctions associées.

Processus de conversion des données

La conversion des données implique une série structurée d'étapes, chacune ayant son objectif spécifique. Ces étapes transforment collectivement les données et garantissent qu'elles correspondent aux besoins et aux exigences du système ou de l'application cible. Explorons le processus en détail :

Définir les exigences de conversion

Il est important de commencer par définir les critères et objectifs essentiels pour transformer les données d’un format à un autre. Ces exigences dépendent de la manière dont les données seront utilisées dans le système ou l'application cible. La meilleure façon d'établir un objectif consiste à examiner attentivement des facteurs tels que la structure des données sources, le format et l'organisation souhaités des données cibles, les étapes nécessaires de nettoyage et de transformation des données, ainsi que les règles ou directives spécifiques qui doivent être suivies.

Évaluation des données sources

L'étape suivante consiste à effectuer un profilage complet des données et une évaluation des données sources, en se concentrant sur leur structure, leur qualité et leur cohérence. Cela comprend l'identification des sources de données, l'évaluation de la qualité des données, l'examen des relations et dépendances des données et l'analyse du lignage des données.

Extraction des données sources

Lorsque les utilisateurs récupèrent des données depuis leur emplacement de stockage actuel, qu'elles résident dans des bases de données, des fichiers, des systèmes existants ou des référentiels cloud, il est important de maintenir l'intégrité des données pour éviter leur perte ou leur corruption. De plus, la sécurité et la conformité doivent toujours être une priorité.

Transformation des données

Une fois les données source extraites, elles sont transformées selon le format ou la structure du système cible. La conversion des données implique généralement la modification des types de données, des unités de mesure ou des schémas de codage. Cela peut également inclure le nettoyage, la validation et l’enrichissement des données pour améliorer la qualité des données.

Chargement des données

Les données transformées sont ensuite mappées sur la destination. Pour ce faire, il est important de déterminer la méthode de chargement appropriée. Certains d'entre eux incluent le traitement par lots, le streaming en temps réel ou les mises à jour incrémentielles. Le choix de la méthode est basé sur des facteurs tels que le volume de données et les exigences en temps réel. Une fois le processus démarré, des mécanismes de surveillance sont mis en place pour garantir le succès du chargement des données.

Validation des données

Au cours de cette étape, les utilisateurs effectuent une validation rigoureuse des données converties pour garantir l'exactitude, l'exhaustivité et la conformité aux normes de qualité des données définies. Ce processus implique l'application de règles de qualité et de contrôles pour identifier les erreurs, les incohérences et les anomalies, ce qui est crucial pour maintenir l'intégrité et la fiabilité des données.

Maintenance des données

Une fois la validation des données terminée, l'étape suivante consiste à résoudre tout problème ou écart survenu, tel que des anomalies de données, des valeurs manquantes ou des valeurs aberrantes. Les meilleures pratiques consistent à établir des routines de maintenance des données, y compris des pratiques de gouvernance des données, afin de maintenir la qualité des données au fil du temps.

Test de données

Ensuite, les utilisateurs effectuent des tests complets pour vérifier que les données converties répondent aux exigences spécifiées et fonctionnent comme prévu. Certains types courants de tests comprennent :

• tests unitaires pour valider les composants individuels
• tests d'intégration pour évaluer le flux de données
• tests de régression pour identifier les problèmes involontaires
• tests d'acceptation des utilisateurs (UAT) pour garantir l'alignement avec les besoins et les attentes des utilisateurs.

Déploiement des données

Enfin, les utilisateurs introduisent les données converties dans le système ou l'application cible. Avant le déploiement, ils confirment l'état de préparation du système cible en évaluant des facteurs tels que la capacité de stockage, la puissance de traitement et la bande passante du réseau. Il est également essentiel de vérifier la compatibilité entre le système cible et le format/structure des données converties.

Voici comment vous pouvez automatiser la conversion des données

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Techniques de conversion de données

Lorsqu’il s’agit de conversion de données, il ne s’agit pas d’une seule étape. Les organisations emploient diverses méthodes et approches pour convertir, manipuler et optimiser leurs données. Voici quelques-unes des techniques courantes dans Astera Centerprise:

• Modification des formats de fichiers : Ce processus implique la conversion des données stockées dans un format de fichier dans un autre. Un exemple peut être la transformation du fichier « data.xlsx » (une feuille de calcul Excel) en un fichier « data.docx » (un document Word).
• Adaptation du codage des caractères : Le codage des caractères est un ensemble de règles que les ordinateurs utilisent pour comprendre et afficher du texte. L'adapter signifie s'assurer que le texte apparaît correctement, surtout lorsqu'il s'agit de langues et de symboles de différentes parties du monde. Par exemple, la conversion de données UTF-8 en UTF-16 prend en charge une gamme plus large de caractères.
• Ajustement des formats de date et d'heure : Les ajustements du format de date et d’heure impliquent le reformatage de la façon dont les dates et les heures sont présentées, afin qu’elles soient cohérentes partout. Par exemple, en remplaçant « 2023-09-21 » par « 09/21/2023.

Modification du format de date et d'heure à l'aide de Astera

• Modification des unités de mesure : Dans certains cas, les données peuvent être initialement exprimées dans un système de mesure, tel que les miles et les livres, nécessitant une conversion dans un système alternatif, tel que les kilomètres et les kilogrammes. Un exemple en est la conversion de 10 miles en 16.09 kilomètres.
• Conversion de nombres : Cela implique de changer la façon dont les nombres sont représentés. Par exemple, transformer un nombre entier en nombre décimal, comme transformer 5 en 5.0, peut être important pour des calculs précis.
• Conversion des types de données : Les types de données font référence à la modification de la façon dont un ordinateur interprète certains types d'informations. Par exemple, s’assurer qu’un ordinateur comprend que « oui » et « vrai » signifient la même chose. Un exemple consiste à convertir un champ de base de données avec « Oui » en un champ booléen avec « vrai ».

Conversion des types de données lors de l'exportation des données à l'aide Astera

• Nettoyage des données : Le nettoyage des données concerne la rectification des incohérences et des inexactitudes dans les ensembles de données, garantissant leur intégrité et leur fiabilité. Un exemple serait l'élimination des entrées en double de noms de clients dans une liste de contacts.

  Utilisation de la transformation distincte dans Astera supprimer les doublons

• Transformations de données personnalisées : La personnalisation des transformations de données implique d'adapter des modifications spécifiques aux données pour les aligner sur des exigences et des objectifs uniques. Par exemple, en marketing, cela peut impliquer de spécifier l'emplacement du client (adresse complète) pour cibler plus efficacement un groupe démographique particulier.

Calcul de l'adresse complète des clients dans le générateur d'expressions dans Astera

• La gestion des erreurs: Lorsque des erreurs se produisent lors de la conversion des données, il est crucial d'utiliser des techniques de gestion des erreurs. La journalisation implique de documenter chaque étape de conversion, permettant le suivi, l'analyse et la correction des erreurs. Par exemple, enregistrer systématiquement les erreurs de conversion de données dans un fichier dédié pour une analyse et une correction ultérieures est une pratique courante.

Documenter les entrées qui ne respectent pas les règles de qualité des données dans la connexion au niveau de l'enregistrement Astera

La conversion des données expliquée : comparaison des pratiques clés

La conversion des données est souvent mal comprise et confondue avec d'autres pratiques de gestion des données. Pour comprendre en quoi cela diffère, il est essentiel de le comparer à trois pratiques connexes : la migration des données, la transformation des données et le nettoyage des données.

Examinons chaque pratique pour mieux comprendre :

• Migration de données: La migration des données implique principalement la relocalisation des données d'un système, d'une base de données ou d'un environnement de stockage vers un autre. Il vise à garantir que les données restent accessibles et utilisables dans le nouvel emplacement. Contrairement à la conversion des données, qui se concentre sur la modification des formats ou des structures des données, la migration des données concerne principalement le déplacement des données telles quelles.
• Transformation des données: Transformation de données, quant à lui, se concentre sur la modification du contenu et de la structure des données pour les aligner sur des exigences ou des normes spécifiques. Même si la conversion des données peut impliquer des éléments de transformation, la transformation des données englobe un spectre plus large de changements. Il comprend des activités telles que l'agrégation, l'enrichissement et la normalisation des données pour garantir que les données sont adaptées à un objectif particulier.
• Nettoyage des données: Le nettoyage des données est le processus d'identification et de rectification des erreurs, des incohérences et des inexactitudes dans les ensembles de données. Il garantit la qualité des données en éliminant les doublons, en corrigeant les fautes de frappe et en résolvant les écarts. Bien que la conversion des données puisse inclure le nettoyage comme étape, elle est davantage axée sur le reformatage ou la traduction des données plutôt que sur leur simple nettoyage.

Défis courants de conversion de données

La conversion des données est au cœur de toute la stratégie de gestion des données. Cependant, cette tâche apparemment simple est souvent semée d’embûches et de défis qui nécessitent une planification et une exécution méticuleuses. Voici quelques-uns des principaux obstacles que les organisations rencontrent souvent lors de la conversion des données et des stratégies pour les surmonter efficacement.

1. Perte de données

La perte de données lors de la conversion peut résulter d'erreurs, de sauvegardes inadéquates ou de problèmes de transformation. Cela peut rendre l’ensemble de l’exercice inutile, c’est pourquoi il est important de s’attaquer à ce problème de manière proactive en mettant en œuvre des sauvegardes complètes des données, des tests rigoureux et des journaux d’audit détaillés.

2. Cartographie et transformation des données

Le mappage des données du format source au format cible peut rapidement devenir complexe, en particulier lorsque de nombreux systèmes ou bases de données différents sont impliqués. Toute erreur peut entraîner une mauvaise interprétation des données, c'est pourquoi il est absolument essentiel d'effectuer une planification, une documentation et un suivi minutieux.

3. Problèmes de compatibilité

Avant de commencer la conversion des données, une entreprise doit garantir la compatibilité entre les données converties et les systèmes cibles, car les changements de format ou de structure peuvent perturber les processus. De plus, cela nécessitera des tests approfondis et d’éventuelles mises à niveau du système ultérieurement.

4. Problèmes d'intégrité des données

Lorsque les données sont déplacées ou converties, des problèmes de qualité des données sont inévitables. La meilleure façon d’atténuer le défi est de mettre en œuvre des contrôles de validation et de qualité rigoureux ainsi que les meilleures pratiques de gouvernance des données.

5. Limites de temps et de coûts

Les projets de conversion de données fonctionnent souvent dans des délais et des contraintes budgétaires serrés. Les projets précipités peuvent conduire à des erreurs, à des détails négligés ou à des tests inadéquats, augmentant ainsi le risque de problèmes liés aux données et exigeant une allocation efficace des ressources.

Investir dans des outils de conversion de données : oui ou non ?

Pour déterminer si une organisation doit investir dans la conversion des données, il est important de garder certains facteurs à l’esprit. Certains d'entre eux incluent :

1. La nature des données

Avant de se lancer dans la décision, il est crucial d’évaluer la nature des données. Tenez compte du volume, de la variété et de la complexité des données traitées. Les données peuvent se présenter sous différents formats, tels que du texte, des images, de l'audio ou de la vidéo. Si une organisation traite régulièrement divers types de données, la conversion des données peut devenir un processus crucial pour garantir la compatibilité et la convivialité.

2. Conditions d'intégration

L'intégration des données est souvent essentielle, surtout si une organisation s'appuie sur plusieurs sources de données, bases de données ou plates-formes logicielles. La conversion des données peut faciliter une intégration transparente en convertissant les données d'un format à un autre, contribuant ainsi à maintenir la cohérence et l'efficacité entre les systèmes.

3. Efficacité et économies de ressources

La conversion manuelle des données peut être une tâche fastidieuse et sujette aux erreurs. Investir dans des outils de conversion de données peut réduire considérablement la charge de travail des équipes et potentiellement gagner du temps et minimiser le risque d'erreurs.

4. Compatibilité et évolutivité

Les organisations doivent évaluer si leurs processus de conversion de données peuvent s'adapter à leurs besoins changeants. Ils doivent réfléchir à l’évolutivité de leur approche actuelle : peut-elle gérer des volumes de données croissants et des formats de données évolutifs à mesure que leur entreprise se développe ?

5. Analyse coûts-bénéfices

Lors de l'examen des outils de conversion de données, il est essentiel d'évaluer les coûts impliqués et de les comparer aux avantages qu'ils apportent. Les organisations doivent calculer les économies potentielles en termes de temps, de main d’œuvre et de réduction des erreurs. En outre, ils devraient prendre en compte les avantages à long terme d’une gestion améliorée des données, tels qu’une meilleure prise de décision et une efficacité accrue.

6. Sécurité et conformité des données

La sécurité des données est une préoccupation primordiale. Les entreprises doivent s'assurer que leurs processus de conversion de données respectent les lois et réglementations pertinentes en matière de protection des données. La mise en œuvre de mesures de sécurité robustes pour protéger les informations sensibles pendant le processus de conversion est cruciale.

Automatisez la conversion des données avec Astera

Astera est une solution de gestion de données de bout en bout de niveau entreprise dotée de puissantes fonctionnalités de conversion de données. Ceux-ci inclus:

Environnement sans code, glisser-déposer

Astera offre des fonctionnalités améliorées pour développer, déboguer et tester des flux de données dans un environnement visuel interactif. Il permet aux utilisateurs de créer des pipelines ETL/ELT entiers simplement en faisant glisser et en déposant les transformations et sources de données requises. Les utilisateurs peuvent tirer parti de sa fonctionnalité pointer-cliquer pour mapper les données sans effort, sans écrire une seule ligne de code.

Automatisation et planification des tâches

Son planificateur de tâches intégré permet aux utilisateurs d'automatiser leurs flux de travail de conversion et d'intégration de données de manière transparente. De plus, la plate-forme comprend des fonctionnalités intégrées telles que les téléchargements et téléchargements FTP, l'exécution de requêtes SQL et l'exécution de programmes externes qui contribuent à rationaliser le processus.

Connecteurs intégrés

Astera permet des connexions à un large éventail de sources, y compris des formats populaires tels qu'Excel, TXT et XML. Il prend également en charge les services cloud tels qu'Amazon S3 et Microsoft Azure, ainsi que les bases de données couramment utilisées comme SQL Server.

Transformations intégrées

La plateforme facilite la création de flux de données complexes à l'aide de transformations intégrées, telles que des expressions, des recherches, des jointures, des normalisations, des agrégations, etc. Tout ce que les utilisateurs doivent faire est simplement de glisser-déposer ces transformations sur le concepteur de flux de données et de transformer des ensembles de données entiers dans un environnement sans code.

Préparation des données

Qu'une organisation traite des données structurées ou non structurées, Astera fournit des fonctionnalités avancées de préparation des données pour gérer la qualité des données et garantir que la conversion des données est précise, cohérente et sans erreur. Certaines de ses principales fonctionnalités de préparation de données incluent :

• Capacités de profilage des données pour explorer l'état des données et identifier les écarts tels que les valeurs manquantes, les doublons, etc.
• Capacités de nettoyage et de validation pour vérifier que des données propres, complètes, précises et fiables parviennent aux systèmes de destination.
• Des contrôles de santé des données en temps réel qui vous permettent de surveiller et de modifier les données instantanément, permettant ainsi une identification et une rectification rapides des erreurs.

Convertissez, mappez et validez des structures de données complexes sans écrire une seule ligne de code à l'aide de Astera. Demandez un essai gratuit de 14 jours et faites l'expérience d'une conversion de données ultra-rapide par vous-même.

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