Освоение преобразования данных: подробное руководство

Знаете ли вы, что только 3% компаний иметь данные, соответствующие основным стандартам качества? Качество данных имеет важное значение для любого бизнеса, использующего данные для анализа, принятия решений и инноваций. Однако качество данных не происходит автоматически. Это требует процесса преобразования данных.

Процесс преобразования данных

Цель преобразования данных проста — извлечь данные из источника, изменить их в удобный формат и загрузить в место назначения. Это существенная часть Трубопроводы ETL. Это существенная часть подготовка данных.

Преобразование данных позволяет очищать, изменять форму и вычислять новые измерения и показатели данных в соответствии с вашими потребностями. Традиционно для создания требуется от сотен до тысяч строк кода. ETL или ELT трубопроводы. Однако вы можете быстро построить эти конвейеры на визуальном полотне потока данных с помощью инструмента ETL без кода.

Вот важнейшие этапы процесса преобразования данных:

1. Определите источники: Начните с определения источников данных, которые требуют преобразования. Эти источники варьируются от баз данных и файлов Excel до файлов с разделителями, устаревших источников или облачных соединителей. Некоторые продвинутые инструменты извлечения данных даже позволяют извлекать данные из неструктурированных файлов, таких как PDF-файлы.
2. Сопоставление данных: Спланируйте фактическое преобразование, решив, откуда берутся данные и где они будут храниться. Этот этап включает преобразование исходных данных в формат, подходящий для места назначения, часто требующий таких операций, как добавление, удаление, копирование и репликация полей и записей.
3. Проверка достоверности данных: На этом решающем этапе данные тщательно проверяются на наличие ошибок, несоответствий, дубликатов, пропущенных значений, выбросов и т. д. Проверка может выполняться с помощью правил, формул, функций или алгоритмов, в зависимости от сложности и качества данных.
4. Выберите Трансформацию: Выберите подходящие методы трансформации, исходя из запланированных вами отображение данных. Вот несколько способов, которыми вы можете конвертировать данные:
   • Фильтрация: Выбор подмножества данных на основе определенных критериев.
   • Обогащение: Добавление новой информации или значения к существующим данным.
   • Разделение: Разбиение сложных данных на более простые части.
   • Присоединение: Объединение данных из разных источников на основе общего признака.
   • Очистка необработанных данных: Удаление ошибок и устранение избыточных или повторяющихся элементов данных.
5. Загрузка данных: Последний шаг включает загрузку преобразованных данных в целевое место назначения, например хранилище данных, озеро данных, витрину данных, панель мониторинга или отчет. В зависимости от частоты и объема данных загрузка может выполняться пакетным, инкрементным или потоковым методами.

Помимо этих шагов, вам может потребоваться выполнить специальные операции, чтобы адаптировать данные к желаемому формату. Помните, преобразование данных — это непрерывный процесс, требующий постоянного мониторинга и улучшения. Это не универсальное решение, оно зависит от типа данных, источника, назначения, бизнес-целей и требований. Помните, что не все данные требуют преобразования; иногда исходные данные пригодны для немедленного использования.

Почему бизнесу нужна трансформация данных?

Преобразование данных — это не просто флажок в списке дел; это важнейший стратегический процесс, который может существенно повлиять на эффективность и успех вашего бизнеса. Давайте углубимся в причины, по которым преобразование данных незаменимо:

Улучшение качества данных

Качество данных является основой для предприятий, использующих данные для анализа, отчетности или принятия решений. Преобразование данных позволяет выявлять и устранять ошибки, несоответствия, дубликаты и выбросы. Например, представьте себе сценарий, в котором финансовое учреждение использует преобразование данных для очистки и стандартизации информации о клиентах, обеспечивая точные и надежные данные для оценки рисков.

Повышение удобства использования данных

Полезные данные имеют решающее значение для получения ценной информации, содействия инновациям и облегчения сотрудничества. Благодаря преобразованию данных вы можете структурировать данные в таблицах, диаграммах, графиках или картах для облегчения интерпретации. Представьте себе, что маркетинговая команда преобразует необработанные данные о взаимодействии с клиентами в визуально привлекательные информационные панели, делая их доступными и понятными для стратегического планирования.

Включить интеграцию данных

Объединение данных из различных источников жизненно важно для целостного представления и всестороннего анализа. Преобразование данных гарантирует соответствие данных общим стандартам, что облегчает интеграцию. Представьте себе платформу электронной коммерции интеграция данных клиентов от взаимодействия с веб-сайтом, использования мобильных приложений и взаимодействия с социальными сетями с помощью единого процесса преобразования данных.

Поддержка управления данными

Благодаря своим политикам и процедурам управление данными имеет решающее значение для обеспечения соответствия, безопасности и качества. Преобразование данных приводит данные в соответствие с заранее определенными правилами, нормами и требованиями. Рассмотрим сценарий, в котором финансовое учреждение преобразует данные о транзакциях клиентов в соответствии с правилами конфиденциальности, обеспечивая безопасность и управляемость данных.

Теперь давайте рассмотрим несколько реальных примеров того, как предприятия могут извлечь выгоду из преобразования данных:

• Розничная компания: Представьте себе розничную компанию, извлекающую данные из систем торговых точек, баз данных инвентаризации и платформ обратной связи с клиентами. Преобразование данных позволяет рассчитать ключевые показатели эффективности и получить представление о продажах, выручке, прибыли и удовлетворенности клиентов. Загрузка этих преобразованных данных в хранилище обеспечивает комплексный анализ и составление отчетов.
• Медицинская организация: Преобразование данных помогает извлекать информацию из электронных медицинских записей, медицинских устройств и страховых претензий. Проверка и анонимизация конфиденциальных данных, таких как имена и адреса, позволяет загружать преобразованные данные в озеро данных для исследований и инноваций, обеспечивая при этом конфиденциальность пациентов.
• Производственная компания: Преобразование данных позволяет извлекать данные из датчиков, машин и систем контроля качества. Проверка, обнаружение аномалий и оптимизация данных обеспечивают своевременную и актуальную информацию. Загрузка этих преобразованных данных в витрину данных облегчает мониторинг и оптимизацию производственных процессов.

Преобразование данных в процессе ETL

В ETL (извлечение, преобразование, загрузка) Процесс преобразования данных занимает центральное место между этапами извлечения и загрузки. Когда данные извлекаются из различных источников, таких как базы данных, приложения или внешние системы, они часто поступают в разных форматах, структурах или состояниях. Это разнообразие требует тщательной трансформации, прежде чем загружать его в целевой пункт назначения.

Большинство Инструменты ETL также предоставляют предопределенные функции, которые можно использовать для быстрого и эффективного изменения данных. Вот некоторые этапы этого процесса:

• Определить структуру исходных файлов и извлечь данные от них.
• Затем сопоставьте данные из исходного файла с инструментом преобразования.
• Примените преобразование (т. е. отфильтруйте, отсортируйте, очистите или агрегируйте данные).
• Наконец, отправьте преобразованный файл по назначению.

Почему трансформация важна в ETL

1. Гомогенизация данных: Процессы ETL часто извлекают данные из разных источников, каждый из которых имеет свои особенности. Трансформация стандартизирует эти данные в единый формат, обеспечивая согласованность и совместимость для последующей аналитики. Пример: Рассмотрим розничную компанию, извлекающую данные о продажах из нескольких магазинов с разными базами данных. Трансформация гармонизирует разнообразные структуры данных, обеспечивая бесперебойный анализ и составление отчетов.
2. Агрегация и расчет: Преобразование облегчает агрегацию данных, расчеты и выводы. Этот шаг имеет решающее значение для получения значимой информации и показателей, таких как расчет общего дохода, средних расходов клиентов или годового роста. Пример: Финансовое учреждение, извлекающее данные о транзакциях, может преобразовать их для расчета ежедневных объемов транзакций или ежемесячных тенденций доходов, помогая принимать стратегические решения.
3. Очищение и обогащение: Преобразование ETL решает проблемы качества данных путем очистки и обогащения информации. Это включает в себя обработку ошибок, устранение дубликатов и добавление пропущенных значений, обеспечивая целостность данных. Пример: В здравоохранении преобразование ETL может включать в себя очистку записей пациентов, устранение несоответствий и обогащение их дополнительными данными для комплексного анализа.

Преобразование данных в процессе ELT

В отличие от ETL, ELT переворачивает последовательность, выполняя преобразование после загрузки данных в место назначения. Этот подход использует вычислительную мощность современных хранилищ данных, позволяя выполнять преобразования ближе к точке хранения данных.

Почему трансформация важна в ELT

• Хранение необработанных данных: Процессы ELT часто сначала загружают в место назначения необработанные неизмененные данные. Затем преобразование происходит внутри самого хранилища данных. Такое хранилище необработанных данных обеспечивает гибкость для будущего анализа и оперативных преобразований в зависимости от меняющихся бизнес-требований.
• Масштабируемость и параллельная обработка: ELT использует преимущества масштабируемой архитектуры современных хранилищ данных, обеспечивая параллельную обработку преобразований. Такая масштабируемость обеспечивает эффективную обработку больших наборов данных и ускоряет процесс преобразования.
• Аналитика, близкая к реальному времени: ELT поддерживает аналитику практически в реальном времени, преобразуя данные внутри места назначения. Это позволяет организациям оперативно получать ценную информацию, быстро реагировать на изменения рынка и принимать обоснованные решения.

В ETL и ELT преобразование данных является стержнем, который преобразует необработанные разнородные данные в уточненную и удобную форму. Это обеспечивает качество и согласованность данных, а также дает организациям возможность извлекать полезную информацию из своих обширных и разнообразных наборов данных.

Проблемы преобразования данных

Сложность данных

Данные могут быть сложными, различаться по объему, разнообразию, скорости, целостности или ценности. Эта сложность требует дополнительных ресурсов, инструментов, методов и навыков для эффективной обработки данных.

Несогласованность данных

Несоответствия в формате, структуре, схеме или семантике создают трудности при преобразовании данных. Согласование и интеграция таких противоречивых данных требует дополнительных усилий, времени и логических соображений.

Безопасность данных

Чувствительность с точки зрения конфиденциальности, конфиденциальности или целостности делает безопасность данных критически важной проблемой. Защита данных на протяжении всего процесса преобразования требует строгих мер, контроля и аудита.

Масштабируемость данных

Масштабируемость, обусловленная ростом, изменениями или спросом, усложняет преобразование данных. Адаптация и адаптация к масштабируемым данным требуют гибкости, адаптируемости и оперативности процесса преобразования.

Решения и лучшие практики

Профилирование данных

Занимайтесь профилированием данных, чтобы проанализировать и понять данные перед преобразованием. Этот шаг дает важную информацию о характеристиках данных, таких как размер, тип, распределение и качество. Обладая этими знаниями, вы сможете более эффективно планировать и проектировать процесс преобразования данных.

Пример: Проведите профилирование данных, чтобы выявить потенциальные выбросы, прежде чем преобразовывать обширный набор данных, обеспечивая более точное и оптимизированное преобразование.

Отображение данных

Используйте сопоставление данных для определения и документирования взаимосвязей и правил между исходными и целевыми данными. Он добавляет ясности и руководства в процесс преобразования, указывая, что нужно преобразовать, изменить, обогатить или стандартизировать. Это обеспечивает организованный и контролируемый путь трансформации.

Пример: Документируйте сопоставление данных между источниками информации о клиентах, чтобы обеспечить согласованность между различными платформами во время трансформации.

Шифрование данных

Внедрите шифрование для преобразования данных в нечитаемую форму с помощью секретных ключей или алгоритмов. Эта защитная мера обеспечивает безопасность и сохранение конфиденциальных данных, предотвращая несанкционированный доступ, изменение или раскрытие на протяжении всего процесса преобразования.

Пример: Шифрование личной информации (PII) во время преобразования для соблюдения правил защиты данных и защиты данных клиентов.

Автоматизация данных

Используйте автоматизацию данных для автоматического выполнения процесса преобразования или с минимальным вмешательством человека. Автоматизация повышает гибкость, адаптируемость и оперативность, способствуя более быстрому, простому и экономичному преобразованию данных.

Пример: Автоматизируйте рутинные преобразования данных в динамичной среде электронной коммерции, чтобы быстро адаптироваться к изменяющимся каталогам продуктов или рекламным данным.

Как No-Code позволяет преобразовать данные за несколько минут.

Значение преобразования данных в сегодняшней организационной среде невозможно переоценить. Он преобразует необработанные разнородные данные в уточненную и удобную форму, позволяя предприятиям повысить качество данных, удобство использования, интеграцию и управление. Преобразующая сила данных заключается в их способности раскрывать ценную информацию, поддерживать принятие обоснованных решений и способствовать инновациям.

Тем не менее, преодоление сложностей преобразования данных сопряжено с проблемами: от управления сложностью и несогласованностью данных до обеспечения безопасности и масштабируемости. Преодолевая эти проблемы, организации по-настоящему используют потенциал своих данных.

Инструмент преобразования данных без кода, такой как Astera позволяет вам выполнить преобразование данных за несколько минут, устраняя необходимость в обширном кодировании или технических знаниях.

Доступно Astera, процесс становится непрерывным и доступным, что позволяет даже нетехническим пользователям легко создавать конвейеры ETL или ELT. Он предлагает интуитивно понятный визуальный интерфейс, что делает преобразование данных быстрым и гибким. В результате вы можете демократизировать преобразование данных и изменять их по мере необходимости, обеспечивая доступность аналитических данных для всей вашей организации.

Готовы ощутить революционную эффективность преобразования данных без кода? Начните свой путь преобразования данных с Astera – получите 14-дневную пробную версию прямо сейчас!