Você sabia disso apenas 3% das empresas tem dados que atendem aos padrões básicos de qualidade? A qualidade dos dados é essencial para qualquer empresa que aproveite dados para obter insights, tomada de decisões e inovação. No entanto, a qualidade dos dados não é algo que acontece automaticamente. Requer um processo de transformação de dados.

Processo de transformação de dados

O objetivo da transformação de dados é simples: extrair dados da origem, alterá-los para um formato utilizável e carregá-los em um destino. É uma parte essencial Tubulações ETL. É uma parte essencial preparação de dados.

A transformação de dados permite limpar, remodelar e calcular novas dimensões e métricas de dados com base em suas necessidades. Tradicionalmente, são necessárias centenas a milhares de linhas de código para construir ETL ou ELT oleodutos. No entanto, você pode criar rapidamente esses pipelines em uma tela visual de fluxo de dados com uma ferramenta ETL sem código.

Aqui estão as etapas críticas no processo de transformação de dados:

1. Identificar fontes: Comece identificando as fontes de dados que requerem transformação. Essas fontes variam de bancos de dados e arquivos Excel a arquivos delimitados, fontes legadas ou conectores de nuvem. Algumas ferramentas avançadas de extração de dados permitem até mesmo extrair dados de arquivos não estruturados, como PDFs.
2. Mapeamento de dados: Planeje a transformação real decidindo a origem dos dados e onde serão armazenados. Esta fase envolve a conversão dos dados de origem em um formato adequado ao destino, muitas vezes exigindo operações como adição, exclusão, cópia e replicação de campos e registros.
3. Data de validade: Nesta etapa crucial, os dados são examinados minuciosamente em busca de erros, inconsistências, duplicatas, valores ausentes, valores discrepantes e muito mais. A validação pode ser executada por meio de regras, fórmulas, funções ou algoritmos, dependendo da complexidade e qualidade dos dados.
4. Escolha Transformação: Selecione os métodos de transformação apropriados com base no planejado mapeamento de dados. Aqui estão algumas maneiras de você converter os dados:
   • Filtragem: Selecionar um subconjunto de dados com base em critérios específicos.
   • Enriquecedor: Adicionando novas informações ou valor aos dados existentes.
   • Dividindo: Dividir dados complexos em partes mais simples.
   • Participando: Combinar dados de diferentes fontes com base em um atributo comum.
   • Limpeza de dados brutos: Removendo erros e eliminando elementos de dados redundantes ou repetidos.
5. Carregamento de dados: A etapa final envolve carregar os dados transformados no destino alvo, como um data warehouse, data lake, data mart, painel ou relatório. Dependendo da frequência e do volume dos dados, o carregamento pode ser feito usando métodos em lote, incrementais ou de streaming.

Além dessas etapas, talvez seja necessário realizar operações personalizadas para adaptar os dados ao formato desejado. Lembre-se de que a transformação de dados é um processo contínuo que requer monitoramento e melhoria constantes. Não é uma solução única e depende do tipo de dados, fonte, finalidade, objetivos de negócios e requisitos. Lembre-se de que nem todos os dados requerem transformação; às vezes, os dados de origem são adequados para uso imediato.

Por que as empresas precisam de transformação de dados?

A transformação de dados não é apenas uma caixa de seleção na lista de tarefas; é um processo crucial e estratégico que pode impactar significativamente o desempenho e o sucesso do seu negócio. Vamos nos aprofundar nas razões pelas quais a transformação de dados é indispensável:

Melhorar a qualidade dos dados

Qualidade dos dados é a base para empresas que aproveitam dados para análise, relatórios ou tomada de decisões. A transformação de dados permite identificar e resolver erros, inconsistências, duplicatas e valores discrepantes. Por exemplo, imagine um cenário em que uma instituição financeira empregue a transformação de dados para limpar e padronizar as informações dos clientes, garantindo dados precisos e confiáveis ​​para avaliações de risco.

Melhore a usabilidade dos dados

Os dados utilizáveis ​​são essenciais para obter insights, promover a inovação e facilitar a colaboração. Por meio da transformação de dados, você pode estruturar os dados em tabelas, tabelas, gráficos ou mapas para facilitar a interpretação. Imagine uma equipe de marketing transformando dados brutos de engajamento do cliente em painéis visualmente atraentes, tornando-os acessíveis e compreensíveis para o planejamento estratégico.

Habilitar integração de dados

A combinação de dados de várias fontes é vital para uma visão holística e uma análise abrangente. A transformação de dados garante que os dados sigam padrões comuns, facilitando a integração perfeita. Imagine uma plataforma de comércio eletrônico integrando dados do cliente desde interações em sites, uso de aplicativos móveis e envolvimento em mídias sociais por meio de um processo unificado de transformação de dados.

Apoie a governança de dados

Com as suas políticas e procedimentos, a governação de dados é fundamental para a conformidade, segurança e garantia de qualidade. A transformação de dados alinha os dados com regras, regulamentos e requisitos predefinidos. Considere um cenário em que uma instituição financeira transforma os dados de transações dos clientes para cumprir as regulamentações de privacidade, garantindo práticas de dados seguras e governadas.

Agora, vamos explorar alguns exemplos reais de como as empresas podem se beneficiar da transformação de dados:

• Empresa de varejo: Imagine uma empresa de varejo extraindo dados de sistemas de ponto de venda, bancos de dados de estoque e plataformas de feedback de clientes. A transformação de dados permite calcular os principais indicadores de desempenho e obter insights sobre vendas, receitas, lucros e satisfação do cliente. Carregar esses dados transformados em um armazém permite análises e relatórios abrangentes.
• Organização de saúde: A transformação de dados ajuda a extrair informações de registros eletrônicos de saúde, dispositivos médicos e solicitações de seguros. A validação e o anonimato de dados confidenciais, como nomes e endereços, permitem carregar esses dados transformados em um data lake para pesquisa e inovação, garantindo ao mesmo tempo a privacidade do paciente.
• Empresa Fabricante: A transformação de dados permite extrair dados de sensores, máquinas e sistemas de controle de qualidade. Validar, detectar anomalias e otimizar dados garantem informações oportunas e relevantes. Carregar esses dados transformados em um data mart facilita o monitoramento e a otimização dos processos de fabricação.

Transformação de Dados no Processo ETL

De acordo com o relatório ETL (Extrair, Transformar, Carregar) processo, a transformação de dados é central entre as fases de extração e carregamento. Depois que os dados são extraídos de diversas fontes – como bancos de dados, aplicativos ou sistemas externos – geralmente chegam em formatos, estruturas ou estados variados. Esta diversidade exige uma transformação meticulosa antes de carregá-la no destino pretendido.

Os mais Ferramentas ETL também fornecem funções predefinidas que você pode usar para alterar seus dados de forma rápida e eficiente. Aqui estão algumas das etapas envolvidas neste processo:

• Identifique a estrutura dos arquivos de origem e extrair dados a partir deles.
• Em seguida, mapeie os dados do arquivo de origem para a ferramenta de transformação.
• Aplique a transformação (ou seja, filtre, classifique, limpe ou agregue dados).
• Por fim, envie o arquivo transformado para o destino.

Por que a transformação é essencial em ETL

1. Homogeneização de dados: Os processos ETL geralmente extraem dados de fontes diferentes, cada uma com suas peculiaridades. A transformação padroniza esses dados em um formato unificado, garantindo consistência e compatibilidade para análises posteriores. Exemplo: Considere uma empresa de varejo extraindo dados de vendas de diversas lojas com bancos de dados distintos. A transformação harmoniza as diversas estruturas de dados, permitindo análises e relatórios contínuos.
2. Agregação e Cálculo: A transformação facilita agregações, cálculos e derivações de dados. Esta etapa é crucial para obter insights e métricas significativas, como calcular a receita total, o gasto médio do cliente ou o crescimento ano após ano. Exemplo: Uma instituição financeira que extrai dados de transações pode transformá-los para calcular volumes diários de transações ou tendências mensais de receitas, auxiliando na tomada de decisões estratégicas.
3. Limpeza e Enriquecimento: A transformação ETL aborda problemas de qualidade de dados, limpando e enriquecendo as informações. Isso envolve tratar erros, eliminar duplicatas e adicionar valores ausentes, garantindo a integridade dos dados. Exemplo: Na área da saúde, a transformação ETL pode envolver a limpeza dos registos dos pacientes, a remoção de inconsistências e o seu enriquecimento com dados adicionais para uma análise abrangente.

Transformação de Dados no Processo ELT

Ao contrário do ETL, o ELT inverte a sequência realizando uma transformação após carregar os dados no destino. Esta abordagem aproveita o poder de processamento dos armazéns de dados modernos, permitindo que as transformações ocorram mais perto do ponto de armazenamento de dados.

Por que a transformação é essencial no ELT

• Armazenamento de dados brutos: Os processos ELT geralmente carregam primeiro dados brutos e inalterados no destino. A transformação ocorre então dentro do próprio data warehouse. Esse armazenamento de dados brutos oferece flexibilidade para análises futuras e transformações dinâmicas com base na evolução dos requisitos de negócios.
• Escalabilidade e processamento paralelo: O ELT aproveita a arquitetura escalável dos data warehouses modernos, permitindo o processamento paralelo de transformações. Essa escalabilidade garante o manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados e acelera o processo de transformação.
• Análise quase em tempo real: O ELT oferece suporte a análises quase em tempo real, transformando os dados no destino. Isto permite que as organizações obtenham insights prontamente, respondam rapidamente às mudanças do mercado e tomem decisões informadas.

Em ETL e ELT, a transformação de dados é o eixo que converte dados brutos e heterogêneos em um formato refinado e utilizável. Ele garante a qualidade e consistência dos dados e capacita as organizações a obter insights acionáveis ​​de seus vastos e diversos conjuntos de dados.

Desafios da transformação de dados

Complexidade de dados

Os dados podem ser complexos, variando em volume, variedade, velocidade, integridade ou valor. Esta complexidade exige recursos, ferramentas, técnicas e competências adicionais para manusear e processar os dados de forma eficaz.

Inconsistência de dados

Inconsistências no formato, estrutura, esquema ou semântica são um desafio durante a transformação de dados. Alinhar e integrar esses dados inconsistentes requer esforço, tempo e considerações lógicas extras.

Segurança de dados

A sensibilidade em termos de privacidade, confidencialidade ou integridade torna a segurança dos dados uma preocupação crítica. A salvaguarda dos dados durante todo o processo de transformação exige medidas, controlos e auditorias rigorosos.

Escalabilidade de dados

A escalabilidade, impulsionada pelo crescimento, mudança ou demanda, acrescenta complexidade à transformação de dados. Acomodar e ajustar dados escaláveis ​​exige flexibilidade, adaptabilidade e agilidade do processo de transformação.

De acordo com o Gartner, 60% dos especialistas em dados acreditam que a qualidade dos dados em todas as fontes e cenários de dados é o maior desafio de gerenciamento de dados.

Soluções e Melhores Práticas

Criação de perfil de dados

Envolva-se na criação de perfis de dados para analisar e compreender os dados antes da transformação. Esta etapa fornece insights essenciais sobre as características dos dados, como tamanho, tipo, distribuição e qualidade. Com esse conhecimento, você pode planejar e projetar com mais eficiência o processo de transformação de dados.

Exemplo: Conduza perfis de dados para identificar possíveis discrepâncias antes de transformar um vasto conjunto de dados, garantindo uma transformação mais precisa e simplificada.

Mapeamento de Dados

Utilize o mapeamento de dados para definir e documentar relacionamentos e regras entre dados de origem e de destino. Acrescenta clareza e orientação ao processo de transformação, especificando o que converter, modificar, enriquecer ou padronizar. Garante uma jornada de transformação organizada e monitorada.

Exemplo: Documente o mapeamento de dados entre fontes de informações do cliente para manter a consistência em diversas plataformas durante a transformação.

Criptografia de dados

Implemente criptografia para transformar dados em um formato ilegível usando chaves secretas ou algoritmos. Esta medida de proteção garante a segurança e preservação dos dados sensíveis, evitando o acesso, modificação ou divulgação não autorizada ao longo do processo de transformação.

Exemplo: Criptografar informações de identificação pessoal (PII) durante a transformação para cumprir as regulamentações de proteção de dados e proteger os dados do cliente.

Automação de dados

Aproveite a automação de dados para realizar o processo de transformação automaticamente ou com intervenção humana mínima. A automação adiciona flexibilidade, adaptabilidade e agilidade, facilitando uma transformação de dados mais rápida, fácil e econômica.

Exemplo: Automatize as transformações rotineiras de dados em um ambiente de comércio eletrônico dinâmico para se adaptar rapidamente às mudanças nos catálogos de produtos ou nos dados promocionais.

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A importância da transformação de dados no cenário organizacional atual não pode ser exagerada. Ele transforma dados brutos e heterogêneos em um formato refinado e utilizável, permitindo que as empresas melhorem a qualidade, a usabilidade, a integração e a governança dos dados. O poder transformador dos dados reside na sua capacidade de desbloquear insights valiosos, apoiar a tomada de decisões informadas e promover a inovação.

No entanto, navegar pelas complexidades da transformação de dados apresenta desafios, desde a gestão da complexidade e inconsistência dos dados até à garantia de segurança e escalabilidade. Ao superar estes desafios, as organizações aproveitam verdadeiramente o potencial dos seus dados.

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