As empresas freqüentemente passam por mudanças devido a fusões, aquisições e joint ventures. Estas mudanças organizacionais resultam na integração de pessoas, processos e dados das empresas participantes, o que subsequentemente leva à migração de grandes quantidades de dados. No entanto, essas transições muitas vezes levam a silos de dados já que os dados recebidos estão em formatos diferentes.

A melhor maneira de resolver esse problema é por meio da conversão de dados, que desempenha um papel fundamental na padronização de dados e ajuda as empresas a criar um fonte única de verdade (SSOT).

Mas o que é conversão de dados e como ela beneficia as empresas na conversão de dados brutos em informações significativas? Vamos descobrir.

O que é conversão de dados? 

A conversão de dados é o processo de transformar dados de um formato para outro para que sejam compatíveis com o sistema, aplicativo ou método de armazenamento de destino. Muitas vezes é realizado como parte de um projeto maior, como migração de dados ou integração. O processo implica extraindo dados de uma fonte, como um banco de dados, arquivo ou serviço web, transformando-o e carregando-o no sistema de destino necessário.

Cada tarefa de conversão de dados é única e depende das necessidades específicas de um projeto. Com base no número e na complexidade dos formatos de dados envolvidos, algumas conversões de dados podem ser diretas e relativamente simples, enquanto outras podem ser mais complexas. As operações específicas e transformações também diferem significativamente de projeto para projeto.

Por exemplo, em certos casos, um processo de conversão de dados pode envolver a fusão de grandes quantidades de dados de campos ou colunas específicas, enquanto em outros casos os dados podem ter de ser divididos ou separados em outros campos ou colunas.

Um processo de conversão de dados abrangente e eficaz deve:

• Transforme os dados em um formato compatível com o destino.
• Minimize a perda de dados durante a transmissão.
• Mantenha a qualidade, a legibilidade e a integridade dos dados.
• Garanta a consistência em todos os sistemas.

Benefícios da conversão de dados 

Dados precisos, sejam sobre comportamento do cliente, vendas ou marketing, podem aumentar potencialmente os resultados financeiros de uma empresa. Insights de dados podem ajudar as organizações a tomar decisões estratégicas decisões baseadas em dados, melhorar as operações internas e encontrar novas formas de gerar receitas. No entanto, o desafio é garantir a usabilidade de todos os dados disponíveis. A conversão de dados ajuda a conseguir isso. Aqui estão alguns benefícios da conversão de dados:

• Utilização aprimorada de dados: A conversão de dados permite que os usuários acessem, revisem e visualizem dados com facilidade, permitindo-lhes lidar com dados complexos efetivamente e inteligentemente.
• Gerenciamento de dados simplificado: As empresas coletam dados de diversas fontes diferentes, o que complica gestão de dados. A conversão de dados simplifica o manuseio de dados, reduzindo redundâncias, melhorando a qualidade dos dados e melhorando a eficiência geral do gerenciamento de dados.
• Tempo de execução de consulta reduzido: Os formatos de dados otimizados permitem uma execução mais rápida de consultas e agilizam os processos de dados, como migração, recuperação e alteração de dados.
• Colaboração e compartilhamento de dados: A conversão de dados em um formato comum promove colaboração e compartilhamento de dados entre equipes, departamentos e, portanto, impulsiona iniciativas multifuncionais.
• Análise de dados e relatórios aprimorados: A conversão de dados fornece dados estruturados que alimentam análises de dados mais precisas e rápidas, resultando em relatórios aprimorados e insights acionáveis.
• Aderência à Conformidade: Muitas indústrias têm requisitos específicos de formato de dados para conformidade regulatória. A conversão de dados garante que os dados estejam em conformidade com esses padrões e, portanto, reduz o risco de não conformidade e penalidades associadas.

Processo de conversão de dados

A conversão de dados envolve uma série estruturada de etapas, cada uma com sua finalidade específica. Essas etapas transformam coletivamente os dados e garantem que eles estejam alinhados às necessidades e aos requisitos do sistema ou aplicativo de destino. Vamos explorar o processo em detalhes:

Definição de requisitos de conversão

É importante começar por definir critérios e objetivos essenciais para a transformação de dados de um formato para outro. Esses requisitos dependem de como os dados serão usados ​​no sistema ou aplicativo de destino. A melhor maneira de estabelecer o objetivo é considerar cuidadosamente fatores como a estrutura dos dados de origem, o formato e organização desejados dos dados de destino, as etapas necessárias de limpeza e transformação dos dados, bem como quaisquer regras ou diretrizes específicas que devem ser seguidas.

Avaliando os dados de origem

A próxima etapa envolve a realização de um perfil de dados abrangente e uma avaliação dos dados de origem, que se concentra em sua estrutura, qualidade e consistência. Inclui a identificação de fontes de dados, avaliação da qualidade dos dados, exame das relações e dependências dos dados e análise da linhagem dos dados.

Extração de dados de origem

À medida que os usuários recuperam dados de seu local de armazenamento atual, seja em bancos de dados, arquivos, sistemas legados ou repositórios em nuvem, é importante manter a integridade dos dados para evitar perda ou corrupção de dados. Além disso, a segurança e a conformidade devem ser sempre uma prioridade.

Transformação de Dados

Uma vez extraídos os dados de origem, eles são transformados de acordo com o formato ou estrutura do sistema de destino. A conversão de dados geralmente envolve a alteração de tipos de dados, unidades de medida ou esquemas de codificação. Também pode incluir limpeza, validação e enriquecimento de dados para melhorar a qualidade dos dados.

Carregamento de dados

Os dados transformados são então mapeados no destino. Para fazer isso, é importante determinar o método de carregamento apropriado. Alguns deles incluem processamento em lote, streaming em tempo real ou atualizações incrementais. A escolha do método baseia-se em fatores como volume de dados e requisitos de tempo real. Assim que o processo é iniciado, mecanismos de monitoramento são implementados para garantir o sucesso do carregamento de dados.

Validação de dados

Nesta etapa, os usuários realizam uma validação rigorosa dos dados convertidos para garantir a precisão, integridade e conformidade com os padrões de qualidade de dados definidos. Esse processo envolve a aplicação de regras e verificações de qualidade para identificar erros, inconsistências e anomalias, o que é crucial para manter a integridade e confiabilidade dos dados.

Manutenção de dados

Assim que a validação dos dados for concluída, o próximo estágio envolve resolver quaisquer problemas ou discrepâncias que surjam, como anomalias de dados, valores ausentes ou valores discrepantes. As melhores práticas são estabelecer rotinas de manutenção de dados, incluindo práticas de governança de dados, para manter a qualidade dos dados ao longo do tempo.

Teste de dados

Em seguida, os usuários realizam testes abrangentes para verificar se os dados convertidos atendem aos requisitos especificados e funcionam conforme o esperado. Alguns tipos comuns de teste incluem:

• testes unitários para validar componentes individuais
• testes de integração para avaliar o fluxo de dados
• teste de regressão para identificar problemas não intencionais
• testes de aceitação do usuário (UAT) para garantir o alinhamento com as necessidades e expectativas do usuário.

Implantação de dados

Finalmente, os usuários introduzem os dados convertidos no sistema ou aplicativo de destino. Antes da implantação, eles confirmam a prontidão do sistema de destino avaliando fatores como capacidade de armazenamento, poder de processamento e largura de banda da rede. Também é essencial verificar a compatibilidade entre o sistema alvo e o formato/estrutura dos dados convertidos.

Técnicas de conversão de dados

Quando se trata de conversão de dados, não se trata apenas de uma única etapa envolvida. As organizações empregam uma variedade de métodos e abordagens para converter, manipular e otimizar seus dados. Aqui estão algumas das técnicas comuns em Astera Centerprise:

• Alterando formatos de arquivo: Este processo envolve a conversão de dados armazenados em um formato de arquivo em outro. Um exemplo pode ser a transformação do arquivo “data.xlsx” (uma planilha Excel) em um arquivo “data.docx” (um documento Word).
• Adaptando a codificação de caracteres: A codificação de caracteres é um conjunto de regras que os computadores usam para compreender e exibir texto. Adaptá-lo significa garantir que o texto apareça corretamente, principalmente quando se trata de idiomas e símbolos de diferentes partes do mundo. Por exemplo, a conversão de dados de UTF-8 para UTF-16 acomoda uma gama mais ampla de caracteres.
• Ajustando formatos de data e hora: Os ajustes de formato de data e hora envolvem a reformatação de como as datas e horas são apresentadas, para que sejam consistentes em todos os lugares. Por exemplo, alterar “2023-09-21” para “09/21/2023.

Alterando o formato de data e hora usando Astera

• Alteração de unidades de medida: Em certos casos, os dados podem ser originalmente expressos num sistema de medição, como milhas e libras, necessitando de conversão para um sistema alternativo, como quilómetros e quilogramas. Um exemplo disso é a conversão de 10 milhas em 16.09 quilômetros.
• Convertendo Números: Isso envolve mudar a forma como os números são representados. Por exemplo, transformar um número inteiro em decimal, como transformar 5 em 5.0, pode ser importante para cálculos precisos.
• Convertendo Tipos de Dados: Tipos de dados referem-se à mudança na forma como um computador interpreta certos tipos de informações. Por exemplo, certificar-se de que um computador entende que “sim” e “verdadeiro” significam a mesma coisa. Um exemplo é converter um campo de banco de dados com “Sim” em um campo booleano com “verdadeiro”.

Convertendo tipos de dados ao exportar os dados usando Astera

• Limpando os dados: A limpeza de dados refere-se à retificação de inconsistências e imprecisões nos conjuntos de dados, garantindo sua integridade e confiabilidade. Um exemplo seria a eliminação de entradas duplicadas de nomes de clientes em uma lista de contatos.

  Usando a transformação distinta em Astera para remover duplicatas

• Transformações de dados personalizadas: A personalização das transformações de dados envolve adaptar alterações específicas aos dados para alinhá-los com requisitos e objetivos exclusivos. Por exemplo, em marketing, isso pode envolver a especificação da localização do cliente (endereço completo) para atingir um determinado grupo demográfico de forma mais eficaz.

Calculando o endereço completo dos clientes no Expression Builder em Astera

• Manipulação de erros: Quando ocorrem erros durante a conversão de dados, é crucial usar técnicas de tratamento de erros. O registro envolve a documentação de cada etapa de conversão, permitindo rastreamento, análise e correção de erros. Por exemplo, registrar sistematicamente erros de conversão de dados em um arquivo dedicado para posterior análise e correção é uma prática comum.

Documentar entradas que falham nas regras de qualidade de dados no login em nível de registro Astera

 

Explicação da conversão de dados: comparando as principais práticas

A conversão de dados é frequentemente mal compreendida e confundida com outras práticas de gerenciamento de dados. Para entender como é diferente, é essencial compará-lo com três práticas relacionadas: migração de dados, transformação de dados e limpeza de dados.

Vamos nos aprofundar em cada prática para fornecer uma compreensão mais clara:

• Migração de dados: A migração de dados envolve principalmente a realocação de dados de um sistema, banco de dados ou ambiente de armazenamento para outro. O objetivo é garantir que os dados permaneçam acessíveis e utilizáveis ​​no novo local. Ao contrário da conversão de dados, que se concentra na alteração de formatos ou estruturas de dados, a migração de dados preocupa-se principalmente com a movimentação de dados como estão.
• Transformação de dados: Transformação de dados, por outro lado, concentra-se na modificação do conteúdo e da estrutura dos dados para alinhá-los com requisitos ou padrões específicos. Embora a conversão de dados possa envolver elementos de transformação, a transformação de dados abrange um espectro mais amplo de mudanças. Inclui atividades como agregação, enriquecimento e normalização de dados para garantir que os dados sejam adequados para uma finalidade específica.
• Limpeza de dados: A limpeza de dados é o processo de identificação e retificação de erros, inconsistências e imprecisões nos conjuntos de dados. Ele garante a qualidade dos dados eliminando duplicatas, corrigindo erros de digitação e resolvendo discrepâncias. Embora a conversão de dados possa incluir a limpeza como uma etapa, ela está mais focada na reformatação ou tradução dos dados, em vez de apenas limpá-los.

Aspecto	Conversão de dados	Migração de dados	Transformação de Dados	Limpeza de dados
Objetivo	Alterar formato ou estrutura de dados	Mova os dados para um novo local	Modifique os dados para atender aos requisitos	Limpe os dados para melhorar a qualidade
Alteração de dados	Reformate ou traduza dados	Preservar os dados como estão	Modifique o conteúdo e a estrutura	Corrigir erros e inconsistências
Escopo das Mudanças	Foco restrito no formato/estrutura	Limitado à realocação	Grandes mudanças no conteúdo dos dados	Focado na qualidade dos dados
Exemplos	Convertendo CSV em XML	Migrando dados para um novo banco de dados	Agregando dados de vendas	Removendo registros duplicados
Resultado	Dados alterados em um novo formato	Os dados permanecem inalterados	Dados adaptados para um novo propósito	Dados limpos e sem erros

Desafios comuns de conversão de dados

A conversão de dados é fundamental para toda a estratégia de gerenciamento de dados. No entanto, esta tarefa aparentemente simples está muitas vezes repleta de complexidades e desafios que exigem planeamento e execução meticulosos. Aqui estão alguns dos principais obstáculos que as organizações frequentemente encontram durante a conversão de dados e estratégias para enfrentá-los de forma eficaz.

1. Perda de dados

A perda de dados durante a conversão pode resultar de erros, backups inadequados ou problemas de transformação. Isso pode inutilizar todo o exercício, por isso é importante abordar esse problema de forma proativa, implementando backups de dados abrangentes, testes rigorosos e registros de auditoria detalhados.

2. Mapeamento e transformação de dados

O mapeamento de dados do formato de origem para o formato de destino pode rapidamente se tornar complexo, especialmente quando há tantos sistemas ou bancos de dados diversos envolvidos. Quaisquer erros podem levar a dados mal interpretados, por isso é absolutamente essencial fazer um planejamento, documentação e monitoramento completos.

3. Problemas de compatibilidade

Antes de iniciar a conversão de dados, uma empresa deve garantir a compatibilidade entre os dados convertidos e os sistemas de destino, pois alterações no formato ou na estrutura podem interromper os processos. Além disso, serão necessários testes completos e possíveis atualizações do sistema posteriormente.

4. Problemas de integridade de dados

Quando os dados são movidos ou convertidos, é provável que ocorram problemas de qualidade dos dados. A melhor maneira de mitigar o desafio é implementar verificações rigorosas de validação e qualidade, juntamente com as melhores práticas de governança de dados.

5. Restrições de tempo e custo

Os projetos de conversão de dados geralmente operam sob prazos apertados e restrições orçamentárias. Projetos apressados ​​podem levar a erros, detalhes negligenciados ou testes inadequados, aumentando o risco de problemas relacionados aos dados e exigindo uma alocação eficiente de recursos.

Investir em ferramentas de conversão de dados: sim ou não?

Para determinar se uma organização deve investir na conversão de dados, é importante ter em mente alguns fatores. Alguns deles incluem:

1. A natureza dos dados

Antes de mergulhar na decisão, é crucial avaliar a natureza dos dados. Considere o volume, a variedade e a complexidade dos dados que estão sendo tratados. Os dados podem vir em vários formatos, como texto, imagens, áudio ou vídeo. Se uma organização lida regularmente com diversos tipos de dados, a conversão de dados pode se tornar um processo crucial para garantir compatibilidade e usabilidade.

2. Requisitos de Integração

A integração de dados é muitas vezes essencial, especialmente se uma organização depende de múltiplas fontes de dados, bases de dados ou plataformas de software. A conversão de dados pode facilitar a integração perfeita, convertendo dados de um formato para outro, ajudando a manter a consistência e a eficiência entre os sistemas.

3. Eficiência e economia de recursos

A conversão manual de dados pode ser uma tarefa demorada e sujeita a erros. Investir em ferramentas de conversão de dados pode reduzir significativamente a carga de trabalho das equipes e potencialmente economizar tempo e minimizar o risco de erros.

4. Compatibilidade e escalabilidade

As organizações devem avaliar se os seus processos de conversão de dados podem se adaptar às suas necessidades em constante mudança. Eles devem considerar a escalabilidade de sua abordagem atual – ela consegue lidar com volumes de dados crescentes e formatos de dados em evolução à medida que seus negócios crescem?

5. Análise Custo-Benefício

Ao considerar ferramentas de conversão de dados, é essencial avaliar os custos envolvidos e compará-los com os benefícios que trazem. As organizações devem calcular a economia potencial em termos de tempo, mão de obra e redução de erros. Além disso, devem ter em conta as vantagens a longo prazo da gestão melhorada de dados, como a melhoria da tomada de decisões e o aumento da eficiência.

6. Segurança de Dados e Conformidade

A segurança dos dados é uma preocupação primordial. As empresas devem garantir que os seus processos de conversão de dados cumpram as leis e regulamentos relevantes de proteção de dados. A implementação de medidas de segurança robustas para proteger informações confidenciais durante o processo de conversão é crucial.

Automatize a conversão de dados com Astera

Astera é uma solução de gerenciamento de dados ponta a ponta de nível empresarial com poderosos recursos de conversão de dados. Esses incluem:

Ambiente sem código, arrastar e soltar

Astera oferece funcionalidade aprimorada para desenvolver, depurar e testar fluxos de dados em um ambiente visual interativo. Ele permite que os usuários construam pipelines ETL/ELT inteiros simplesmente arrastando e soltando as transformações e fontes de dados necessárias. Os usuários podem aproveitar sua funcionalidade apontar e clicar para mapear dados sem esforço, sem escrever uma única linha de código.

Automação e agendamento de tarefas

Seu agendador de tarefas integrado permite que os usuários automatizem perfeitamente seus fluxos de trabalho de conversão e integração de dados. Além disso, a plataforma inclui recursos integrados como uploads e downloads de FTP, execução de consultas SQL e execução externa de programas que ajudam a agilizar o processo.

Conectores embutidos

Astera permite conexões com uma ampla variedade de fontes, incluindo formatos populares como Excel, TXT e XML. Ele também oferece suporte a serviços em nuvem, como Amazon S3 e Microsoft Azure, bem como bancos de dados comumente usados, como SQL Server.

Transformações integradas

A plataforma facilita a criação de fluxos de dados complexos usando transformações integradas, como expressões, pesquisas, junção, normalização, agregação e muito mais. Tudo o que os usuários precisam fazer é simplesmente arrastar e soltar essas transformações no designer de fluxo de dados e transformar conjuntos de dados inteiros em um ambiente sem código.

Preparação de dados

Quer uma organização esteja lidando com dados estruturados ou não estruturados, Astera fornece recursos avançados de preparação de dados para gerenciar a qualidade dos dados e garantir que a conversão de dados seja precisa, consistente e livre de erros. Alguns de seus recursos proeminentes de preparação de dados incluem:

• Recursos de criação de perfil de dados para explorar a integridade dos dados e identificar quaisquer discrepâncias, como valores ausentes, duplicatas, etc.
• Recursos de limpeza e validação para verificar se dados limpos, completos, precisos e confiáveis ​​chegam aos sistemas de destino.
• Verificações de integridade de dados em tempo real que permitem monitorar e modificar os dados instantaneamente, permitindo identificação e retificação imediata de erros.

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