Что такое преобразование данных: методы, инструменты и лучшие практики

Предприятия часто претерпевают изменения в результате слияний, поглощений и создания совместных предприятий. Эти организационные изменения приводят к интеграции людей, процессов и данных участвующих предприятий, что впоследствии приводит к миграции больших объемов данных. Однако такие переходы часто приводят к разрозненные хранилища данных поскольку входящие данные в основном имеют разные форматы.

Лучший способ решить эту проблему — преобразование данных, которое играет ключевую роль в стандартизации данных и помогает предприятиям создать единый источник истины (SSOT).

Но что такое преобразование данных и какую пользу оно дает бизнесу при преобразовании необработанных данных в значимую информацию? Давай выясним.

Бесплатная 14-дневная пробная версия. Упростите преобразование данных с помощью преобразований без кода.

Запросить бесплатную пробную версию

Что такое преобразование данных? 

Преобразование данных — это процесс преобразования данных из одного формата в другой, чтобы они были совместимы с целевой системой, приложением или методом хранения. Часто это выполняется как часть более крупного проекта, например перенос данных или интеграция. Этот процесс влечет за собой извлечение данных из источника, например базу данных, файл или веб-сервис, преобразуя их и загружая в требуемую целевую систему.

Каждая задача преобразования данных уникальна и зависит от конкретных потребностей проекта. В зависимости от количества и сложности используемых форматов данных некоторые преобразования данных могут быть простыми и относительно простыми, тогда как другие могут быть более сложными. Конкретные операции и преобразований также существенно различаются от проекта к проекту.

Например, в некоторых случаях процесс преобразования данных может включать объединение больших объемов данных из определенных полей или столбцов, тогда как в других случаях данные могут быть разделены или разделены в других полях или столбцах.

Комплексный и эффективный процесс преобразования данных должен:

• Преобразуйте данные в формат, совместимый с местом назначения.
• Минимизируйте потерю данных во время передачи.
• Поддерживайте качество, читаемость и целостность данных.
• Обеспечьте согласованность во всех системах.

Ваш путеводитель по плавному преобразованию данных

Скачать Whitepaper

Преимущества преобразования данных 

Точные данные, будь то о поведении клиентов, продажах или маркетинге, потенциально могут увеличить прибыль бизнеса. Получение информации из данных может помочь организациям выработать стратегическую стратегию. решения на основе данных, улучшайте внутренние операции и находите новые способы получения дохода. Однако задача состоит в том, чтобы обеспечить удобство использования всех имеющихся данных. Преобразование данных помогает добиться этого. Вот несколько преимуществ преобразования данных:

• Расширенное использование данных: Преобразование данных позволяет пользователям с легкостью получать доступ, просматривать и визуализировать данные, что позволяет им обрабатывать сложные данные. фактически и разумно.
• Упрощенное управление данными: Предприятия собирают данные из множества разрозненных источников, что усложняет управление данными. Преобразование данных упрощает обработку данных за счет уменьшения избыточности, повышения качества данных и общей эффективности управления данными.
• Сокращение времени выполнения запроса: Оптимизированные форматы данных позволяют быстрее выполнять запросы и ускоряют процессы обработки данных, такие как миграция, извлечение и изменение данных.
• Совместная работа и обмен данными: Преобразование данных в общий формат способствует совместная работа и обмен данными между командами, отделами и, следовательно, стимулирует межфункциональные инициативы.
• Улучшенный анализ данных и отчетность: Преобразование данных обеспечивает структурированные данные, которые способствуют более точному и быстрому анализу данных, что приводит к расширению отчетности и получению практической информации.
• Соблюдение требований: Во многих отраслях существуют особые требования к формату данных для соблюдения нормативных требований. Преобразование данных гарантирует соответствие данных этим стандартам и, следовательно, снижает риск несоблюдения и связанных с этим штрафов.

Процесс преобразования данных

Преобразование данных включает в себя структурированную серию шагов, каждый из которых имеет свою конкретную цель. Эти шаги коллективно преобразуют данные и обеспечивают их соответствие потребностям и требованиям целевой системы или приложения. Давайте рассмотрим процесс подробно:

Определение требований к преобразованию

Важно начать с определения основных критериев и целей преобразования данных из одного формата в другой. Эти требования зависят от того, как данные будут использоваться в целевой системе или приложении. Лучший способ установить цель — тщательно рассмотреть такие факторы, как структура исходных данных, желаемый формат и организация целевых данных, необходимые этапы очистки и преобразования данных, а также любые конкретные правила или рекомендации, которые необходимо соблюдать.

Оценка исходных данных

Следующий шаг предполагает проведение комплексного профилирования данных и оценки исходных данных, при этом основное внимание уделяется их структуре, качеству и последовательности. Он включает в себя идентификацию источников данных, оценку качества данных, изучение взаимосвязей и зависимостей данных, а также анализ происхождения данных.

Извлечение исходных данных

Поскольку пользователи извлекают данные из текущего места хранения, независимо от того, находятся ли они в базах данных, файлах, устаревших системах или облачных репозиториях, важно поддерживать целостность данных, чтобы предотвратить потерю или повреждение данных. Кроме того, безопасность и соответствие требованиям всегда должны быть приоритетом.

Преобразование данных

После извлечения исходных данных они преобразуются в соответствии с форматом или структурой целевой системы. Преобразование данных обычно включает изменение типов данных, единиц измерения или схем кодирования. Он также может включать очистку, проверку и обогащение данных для повышения качества данных.

Загрузка данных

Преобразованные данные затем сопоставляются с местом назначения. Для этого важно определить подходящий метод загрузки. Некоторые из них включают пакетную обработку, потоковую передачу в реальном времени или инкрементные обновления. Выбор метода основан на таких факторах, как объем данных и требования реального времени. После запуска процесса внедряются механизмы мониторинга, обеспечивающие успешную загрузку данных.

проверка достоверности данных

На этом этапе пользователи проводят тщательную проверку преобразованных данных, чтобы гарантировать точность, полноту и соответствие определенным стандартам качества данных. Этот процесс включает применение правил качества и проверок для выявления ошибок, несоответствий и аномалий, что имеет решающее значение для поддержания целостности и надежности данных.

Обслуживание данных

После завершения проверки данных следующий этап включает в себя устранение любых возникших проблем или несоответствий, таких как аномалии данных, пропущенные значения или выбросы. Лучшей практикой является установление процедур обслуживания данных, включая методы управления данными, для поддержания качества данных с течением времени.

Тестирование данных

Далее пользователи проводят комплексное тестирование, чтобы убедиться, что преобразованные данные соответствуют заданным требованиям и ожидаемым функциям. Некоторые распространенные типы тестирования включают в себя:

• модульное тестирование для проверки отдельных компонентов
• интеграционное тестирование для оценки потока данных
• регрессионное тестирование для выявления непреднамеренных проблем
• Приемочное тестирование пользователей (UAT) для обеспечения соответствия потребностям и ожиданиям пользователей.

Развертывание данных

Наконец, пользователи вводят преобразованные данные в целевую систему или приложение. Перед развертыванием они подтверждают готовность целевой системы, оценивая такие факторы, как емкость хранилища, вычислительная мощность и пропускная способность сети. Также важно проверить совместимость целевой системы и формата/структуры преобразованных данных.

Вот как вы можете автоматизировать преобразование данных

Посмотреть демо

Методы преобразования данных

Когда дело доходит до преобразования данных, это не просто один шаг. Организации используют различные методы и подходы для преобразования, манипулирования и оптимизации своих данных. Вот некоторые из распространенных методов в Astera Centerprise:

• Изменение форматов файлов: Этот процесс включает преобразование данных, хранящихся в одном формате файла, в другой. Примером может быть преобразование файла «data.xlsx» (электронная таблица Excel) в файл «data.docx» (документ Word).
• Адаптация кодировки символов: Кодировка символов — это набор правил, которые компьютеры используют для понимания и отображения текста. Адаптировать его означает убедиться, что текст отображается правильно, особенно при работе с языками и символами из разных уголков мира. Например, преобразование данных из UTF-8 в UTF-16 позволяет использовать более широкий диапазон символов.
• Настройка форматов даты и времени: Корректировка формата даты и времени включает в себя переформатирование представления даты и времени, чтобы они были единообразными повсюду. Например, изменив «2023-09-21» на «09.

Изменение формата даты и времени с помощью Astera

• Изменение единиц измерения: В некоторых случаях данные могут быть первоначально выражены в одной системе измерения, например в милях и фунтах, что приводит к необходимости преобразования в альтернативную систему, например в километрах и килограммах. Примером этого является преобразование 10 миль в 16.09 километра.
• Преобразование чисел: Это предполагает изменение способа представления чисел. Например, преобразование целого числа в десятичную, например превращение 5 в 5.0, может быть важным для точных вычислений.
• Преобразование типов данных: Типы данных относятся к изменению того, как компьютер интерпретирует определенные типы информации. Например, убедиться, что компьютер понимает, что «да» и «правда» означают одно и то же. Примером является преобразование поля базы данных со значением «Да» в логическое поле со значением «истина».

Преобразование типов данных при экспорте данных с помощью Astera

• Очистка данных: Очистка данных подразумевает исправление несоответствий и неточностей в наборах данных, обеспечение их целостности и надежности. Примером может служить устранение повторяющихся записей имен клиентов в списке контактов.

  Используя различное преобразование в Astera удалить дубликаты

• Пользовательские преобразования данных: Настройка преобразований данных включает в себя адаптацию конкретных изменений данных, чтобы привести их в соответствие с уникальными требованиями и целями. Например, в маркетинге это может включать указание местоположения клиента (полный адрес), чтобы более эффективно ориентироваться на определенную демографическую группу.

Вычисление полного адреса клиентов в построителе выражений в Astera

• Обработка ошибок: Если во время преобразования данных возникают ошибки, крайне важно использовать методы обработки ошибок. Ведение журнала включает в себя документирование каждого шага преобразования, что позволяет отслеживать, анализировать и исправлять ошибки. Например, обычной практикой является систематическая регистрация ошибок преобразования данных в специальном файле для последующего анализа и исправления.

Документирование записей, которые не соответствуют правилам качества данных, при входе в систему на уровне записи. Astera

Объяснение преобразования данных: сравнение ключевых практик

Преобразование данных часто неправильно понимают и путают с другими методами управления данными. Чтобы понять, чем он отличается, важно сравнить его с тремя смежными практиками: миграцией данных, преобразованием данных и очисткой данных.

Давайте углубимся в каждую практику, чтобы обеспечить более четкое понимание:

• Перенос данных: Миграция данных в первую очередь предполагает перемещение данных из одной системы, базы данных или среды хранения в другую. Его цель — обеспечить, чтобы данные оставались доступными и пригодными для использования на новом месте. В отличие от преобразования данных, которое фокусируется на изменении форматов или структур данных, миграция данных в первую очередь связана с перемещением данных как есть.
• Преобразование данных: Преобразование данныхС другой стороны, основное внимание уделяется изменению содержания и структуры данных для приведения их в соответствие с конкретными требованиями или стандартами. Хотя преобразование данных может включать в себя элементы трансформации, преобразование данных включает в себя более широкий спектр изменений. Он включает в себя такие действия, как агрегирование, обогащение и нормализация данных, чтобы гарантировать, что данные подходят для конкретной цели.
• Очистка данных: Очистка данных — это процесс выявления и исправления ошибок, несоответствий и неточностей в наборах данных. Он обеспечивает качество данных за счет устранения дубликатов, исправления опечаток и устранения неточностей. Хотя преобразование данных может включать очистку в качестве этапа, оно больше ориентировано на переформатирование или перевод данных, а не на их чистую очистку.

Общие проблемы преобразования данных

Преобразование данных занимает центральное место во всей стратегии управления данными. Однако эта, казалось бы, простая задача часто полна сложностей и проблем, требующих тщательного планирования и выполнения. Вот некоторые из ключевых препятствий, с которыми организации часто сталкиваются при преобразовании данных, и стратегии их эффективного преодоления.

1. Потери данных

Потеря данных во время преобразования может произойти из-за ошибок, неправильного резервного копирования или проблем с преобразованием. Это может сделать все упражнение бесполезным, поэтому важно решать эту проблему заранее, реализуя комплексное резервное копирование данных, тщательное тестирование и подробные журналы аудита.

2. Сопоставление и преобразование данных

Сопоставление данных из источника в целевой формат может быстро стать сложным, особенно когда задействовано так много разнообразных систем или баз данных. Любые ошибки могут привести к неправильной интерпретации данных, поэтому абсолютно необходимо тщательное планирование, документирование и мониторинг.

3. Проблемы совместимости

Прежде чем начать преобразование данных, компания должна обеспечить совместимость преобразованных данных и целевых систем, поскольку изменения формата или структуры могут нарушить процессы. Более того, позже потребуется тщательное тестирование и возможные обновления системы.

4. Проблемы целостности данных

Когда данные перемещаются или преобразуются, неизбежно возникают проблемы с качеством данных. Лучший способ смягчить проблему — внедрить строгую проверку и проверку качества, а также лучшие практики управления данными.

5. Ограничения по времени и затратам

Проекты преобразования данных часто реализуются в сжатые сроки и бюджетные ограничения. Спешные проекты могут привести к ошибкам, упущению деталей или неадекватному тестированию, что увеличивает риск проблем, связанных с данными, и требует эффективного распределения ресурсов.

Инвестирование в инструменты преобразования данных: да или нет?

Чтобы определить, следует ли организации инвестировать в преобразование данных, важно учитывать определенные факторы. Некоторые из них включают в себя:

1. Природа данных

Прежде чем приступить к принятию решения, крайне важно оценить характер данных. Учитывайте объем, разнообразие и сложность обрабатываемых данных. Данные могут поступать в различных форматах, таких как текст, изображения, аудио или видео. Если организация регулярно имеет дело с различными типами данных, преобразование данных может стать решающим процессом для обеспечения совместимости и удобства использования.

2. Требования к интеграции

Интеграция данных часто имеет важное значение, особенно если организация полагается на несколько источников данных, баз данных или программных платформ. Преобразование данных может облегчить плавную интеграцию за счет преобразования данных из одного формата в другой, помогая поддерживать согласованность и эффективность всех систем.

3. Эффективность и экономия ресурсов

Преобразование данных вручную может оказаться трудоемкой и подверженной ошибкам задачей. Инвестиции в инструменты преобразования данных могут значительно снизить рабочую нагрузку на команды, а также потенциально сэкономить время и минимизировать риск ошибок.

4. Совместимость и масштабируемость

Организациям следует оценить, могут ли их процессы преобразования данных адаптироваться к меняющимся потребностям. Им следует подумать о масштабируемости своего текущего подхода: сможет ли он справиться с увеличением объемов данных и развитием форматов данных по мере роста их бизнеса?

5. Анализ затрат и выгод

При рассмотрении инструментов преобразования данных важно оценить связанные с этим затраты и сравнить их с пользой, которую они приносят. Организациям следует рассчитывать потенциальную экономию с точки зрения времени, труда и уменьшения количества ошибок. Кроме того, им следует учитывать долгосрочные преимущества улучшенного управления данными, такие как улучшение процесса принятия решений и повышение эффективности.

6. Безопасность данных и соответствие

Безопасность данных является первостепенной задачей. Предприятия должны гарантировать, что их процессы преобразования данных соответствуют соответствующим законам и нормам о защите данных. Реализация надежных мер безопасности для защиты конфиденциальной информации в процессе преобразования имеет решающее значение.

Автоматизируйте преобразование данных с помощью Astera

Astera — это комплексное решение корпоративного уровня для управления данными с мощными функциями преобразования данных. К ним относятся:

Без кода, среда перетаскивания

Astera предлагает расширенные функциональные возможности для разработки, отладки и тестирования потоков данных в интерактивной визуальной среде. Он позволяет пользователям создавать целые конвейеры ETL/ELT, просто перетаскивая необходимые преобразования и источники данных. Пользователи могут использовать функцию «укажи и щелкни» для легкого сопоставления данных, не написав ни единой строки кода.

Автоматизация и планирование заданий

Встроенный планировщик заданий позволяет пользователям легко автоматизировать рабочие процессы преобразования и интеграции данных. Более того, платформа включает в себя встроенные функции, такие как загрузка и выгрузка по FTP, выполнение SQL-запросов и выполнение внешних программ, которые помогают оптимизировать процесс.

Встроенные разъемы

Astera обеспечивает подключение к широкому спектру источников, включая популярные форматы, такие как Excel, TXT и XML. Он также поддерживает облачные сервисы, такие как Amazon S3 и Microsoft Azure, а также часто используемые базы данных, такие как SQL Server.

Встроенные преобразования

Платформа упрощает создание сложных потоков данных с помощью встроенных преобразований, таких как выражения, поиск, объединение, нормализация, агрегирование и многое другое. Все, что нужно сделать пользователям, — это просто перетащить эти преобразования в конструктор потоков данных и преобразовать целые наборы данных в среде без кода.

Подготовка данных

Независимо от того, имеет ли организация дело со структурированными или неструктурированными данными, Astera предоставляет расширенные функции подготовки данных для управления качеством данных и обеспечения точности, согласованности и безошибочности преобразования данных. Некоторые из его выдающихся функций подготовки данных включают в себя:

• Возможности профилирования данных для изучения состояния данных и выявления любых несоответствий, таких как пропущенные значения, дубликаты и т. д.
• Возможности очистки и проверки для проверки того, что чистые, полные, точные и надежные данные достигают систем назначения.
• Проверки работоспособности данных в режиме реального времени, которые позволяют мгновенно отслеживать и изменять данные, обеспечивая быстрое выявление и исправление ошибок.

Преобразовывайте, сопоставляйте и проверяйте сложные структуры данных без написания единой строки кода, используя Astera. Запросите 14-дневную бесплатную пробную версию и испытайте на себе молниеносное преобразование данных.

Испытайте плавное преобразование данных с помощью Astera Centerprise

Скачать пробную версию

Стоит ли поручить преобразование данных сторонним организациям или выполнить его самостоятельно?