企业经常因兼并、收购、合资而发生变革。 这些组织转变导致参与企业的人员、流程和数据的集成，从而导致大量数据的迁移。 然而，这种转变往往会导致 数据孤岛 因为传入的数据大多采用不同的格式。

解决这个问题的最好办法就是通过数据转换，它在标准化数据方面发挥着关键作用，可以帮助企业创建一个 单一事实来源 (SSOT).

但什么是数据转换？它将原始数据转换为有意义的信息对企业有何帮助？ 让我们来看看吧。

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什么是数据转换？ 

数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程，以便与目标系统、应用程序或存储方法兼容。 它通常作为较大项目的一部分进行，例如 数据迁移 或整合。 该过程需要 从源中提取数据，例如数据库、文件或 Web 服务，对其进行转换并将其加载到所需的目标系统中。

每个数据转换任务都是独特的，并且取决于项目的特定需求。 根据所涉及的数据格式的数量和复杂性，一些数据转换可能是直接且相对简单的，而另一些数据转换可能更加复杂。 具体操作及 转换 项目与项目之间也存在显着差异。

例如，在某些情况下，数据转换过程可能涉及合并来自特定字段或列的大量数据，而在其他情况下，数据可能必须在其他字段或列中拆分或分离。

全面有效的数据转换过程应该：

• 将数据转换为目标兼容的格式。
• 最大限度地减少传输过程中的数据丢失。
• 保持数据质量、可读性和完整性。
• 确保所有系统的一致性。

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数据转换的好处 

准确的数据，无论是关于客户行为、销售还是营销，都可以潜在地增加企业的利润。 数据洞察可以帮助组织制定战略 数据驱动的决策、改善内部运营并寻找新的创收方式。 然而，挑战在于确保所有可用数据的可用性。 数据转换有助于实现这一目标。 以下是数据转换的一些好处：

• 增强数据利用率： 数据转换使用户能够轻松访问、查看和可视化数据，从而能够处理复杂的数据 只 和聪明。
• 简化的数据管理： 企业从多个不同来源收集数据，这使情况变得复杂 数据管理。 数据转换通过减少冗余、提高数据质量和提高整体数据管理效率来简化数据处理。
• 减少查询执行时间： 优化的数据格式允许更快的查询执行，并加快数据处理，例如数据迁移、检索和更改。
• 数据协作与共享： 将数据转换为通用格式可促进 数据协作与共享 团队、部门之间的合作，从而推动跨职能举措。
• 改进的数据分析和报告： 数据转换提供结构化数据，促进更精确、更快速的数据分析，从而增强报告和可操作的见解。
• 遵守合规性： 许多行业对于合规性都有特定的数据格式要求。 数据转换可确保数据符合这些标准，从而降低不合规和相关处罚的风险。

数据转换过程

数据转换需要一系列结构化的步骤，每个步骤都有其特定的目的。 这些步骤共同转换数据并确保其符合目标系统或应用程序的需求和要求。 让我们详细探讨一下该过程：

定义转换要求

首先定义将数据从一种格式转换为另一种格式的基本标准和目标非常重要。 这些要求取决于数据在目标系统或应用程序中的使用方式。 建立目标的最佳方法是仔细考虑各种因素，例如源数据的结构、目标数据所需的格式和组织、必要的数据清理和转换步骤以及必须遵循的任何特定规则或指南。

评估源数据

下一步涉及对源数据进行全面的数据分析和评估，重点关注其结构、质量和一致性。 它包括识别数据源、评估数据质量、检查数据关系和依赖性以及分析数据沿袭。

源数据提取

当用户从当前存储位置检索数据时，无论数据位于 数据库、文件、遗留系统或云存储库，保持数据完整性以防止数据丢失或损坏非常重要。此外，安全性和合规性应始终是首要任务。

数据转换

一旦源数据被提取，它就会根据目标系统的格式或结构进行转换。 数据转换通常涉及更改数据类型、测量单位或编码方案。 它还可以包括数据清理、验证和丰富，以提高数据质量。

数据加载

然后将转换后的数据映射到目的地。 为此，确定适当的加载方法非常重要。 其中一些包括批处理、实时流或增量更新。 根据数据量和实时性要求等因素选择方法。 一旦流程开始，监控机制就会到位，以确保数据成功加载。

数据验证

在此步骤中，用户对转换后的数据进行严格的验证，以确保准确性、完整性并符合定义的数据质量标准。 此过程涉及应用质量规则和检查来识别错误、不一致和异常，这对于维护数据完整性和可靠性至关重要。

资料维护

数据验证完成后，下一阶段涉及解决突然出现的任何问题或差异，例如数据异常、缺失值或异常值。 最佳实践是建立数据维护例程，包括数据治理实践，以长期保持数据质量。

数据测试

接下来，用户进行全面的测试，以验证转换后的数据是否满足指定的要求以及预期的功能。 一些常见的测试类型包括：

• 单元测试以验证各个组件
• 集成测试来评估数据流
• 回归测试以识别意外问题
• 用户验收测试 (UAT)，以确保符合用户的需求和期望。

数据部署

最后，用户将转换后的数据引入目标系统或应用程序。 在部署之前，他们通过评估存储容量、处理能力和网络带宽等因素来确认目标系统的准备情况。 验证目标系统与转换数据的格式/结构之间的兼容性也很重要。

以下是自动化数据转换的方法

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数据转换技术

当涉及到数据转换时，它不仅仅是涉及一个步骤。 组织采用各种方法和途径来转换、操作和优化其数据。 以下是一些常见的技巧 Astera Centerprise:

• 更改文件格式： 此过程涉及将以一种文件格式存储的数据转换为另一种文件格式。 一个示例是将“data.xlsx”文件（Excel 电子表格）转换为“data.docx”文件（Word 文档）。
• 调整字符编码： 字符编码是计算机用来理解和显示文本的一组规则。 适应它意味着确保文本正确显示，尤其是在处理来自世界不同地区的语言和符号时。 例如，将数据从 UTF-8 转换为 UTF-16 可容纳更广泛的字符。
• 调整日期和时间格式： 日期和时间格式调整涉及重新格式化日期和时间的呈现方式，以便它们在各处保持一致。 例如，将“2023-09-21”更改为“09/21/2023”。

使用更改日期和时间格式 Astera

• 更改测量单位： 在某些情况下，数据最初可能以一种测量系统表示，例如英里和磅，需要转换为另一种测量系统，例如公里和公斤。 一个例子是将 10 英里转换为 16.09 公里。
• 转换数字： 这涉及到改变数字的表示方式。 例如，将整数转化为小数，例如将 5 转化为 5.0，对于精确计算非常重要。
• 转换数据类型： 数据类型是指改变计算机解释某些类型信息的方式。 例如，确保计算机理解“是”和“正确”意味着同一件事。 一个示例是将带有“Yes”的数据库字段转换为带有“true”的布尔字段。

导出数据时转换数据类型 Astera

• 清理数据： 数据清理涉及纠正数据集中的不一致和不准确之处，确保其完整性和可靠性。 一个例子是消除联系人列表中重复的客户姓名条目。

  使用独特的变换 Astera 删除重复项

• 自定义数据转换： 定制数据转换涉及对数据进行特定的更改，以使其符合独特的需求和目标。 例如，在营销中，这可能涉及指定客户位置（完整地址）以更有效地针对特定人群。

在表达式生成器中计算客户的完整地址 Astera

• 错误处理： 当数据转换过程中出现错误时，使用错误处理技术至关重要。 日志记录涉及记录每个转换步骤，以便进行错误跟踪、分析和纠正。 例如，将数据转换错误系统地记录在专用文件中以供以后分析和纠正是一种常见的做法。

在记录级别登录中记录不符合数据质量规则的条目 Astera

数据转换解释：比较关键实践

数据转换经常被误解并与其他数据管理实践混淆。 要了解其有何不同，有必要将其与三个相关实践进行比较：数据迁移、数据转换和数据清理。

让我们深入研究每个实践以提供更清晰的理解：

• 数据迁移： 数据迁移主要涉及将数据从一个系统、数据库或存储环境迁移到另一个系统、数据库或存储环境。它旨在确保数据在新位置仍可访问和使用。与专注于更改数据格式或结构的数据转换不同，数据迁移主要涉及 移动数据 照原样。
• 数据转换： 数据转换另一方面，专注于修改数据的内容和结构，使其符合特定的要求或标准。 虽然数据转换可能涉及转换元素，但数据转换包含更广泛的变化。 它包括数据聚合、丰富和标准化等活动，以确保数据适合特定用途。
• 数据清理： 数据清理是识别和纠正数据集中的错误、不一致和不准确的过程。 它通过消除重复、纠正拼写错误和解决差异来确保数据质量。 虽然数据转换可能包括清理作为一个步骤，但它更侧重于重新格式化或转换数据，而不是纯粹清理数据。

常见的数据转换挑战

数据转换是整个数据管理策略的核心。 然而，这项看似简单的任务往往充满复杂性和挑战，需要精心的规划和执行。 以下是组织在数据转换过程中经常遇到的一些主要障碍以及有效解决这些障碍的策略。

1. 数据丢失

转换期间的数据丢失可能是由于错误、备份不充分或转换问题造成的。 它会使整个练习变得毫无用处，这就是为什么通过实施全面的数据备份、严格的测试和详细的审计日志来主动解决这个问题很重要。

2. 数据映射和转换

将数据从源格式映射到目标格式可能很快就会变得复杂，特别是当涉及如此多不同的系统或数据库时。 任何错误都可能导致数据的误解，这就是为什么进行彻底的规划、记录和监控是绝对必要的。

3. 相容性问题

在开始数据转换之前，企业必须确保转换后的数据与目标系统之间的兼容性，因为格式或结构的更改可能会中断流程。 此外，稍后还需要进行彻底的测试和潜在的系统升级。

4. 数据完整性问题

当数据移动或转换时，必然会发生数据质量问题。 缓解挑战的最佳方法是实施严格的验证和质量检查以及数据治理最佳实践。

5. 时间和成本限制

数据转换项目通常在时间紧迫和预算有限的情况下运行。 仓促的项目可能会导致错误、忽视细节或测试不足，增加数据相关问题的风险，并要求有效的资源分配。

投资数据转换工具：是还是否？

要确定组织是否应该投资数据转换，请务必牢记某些因素。 其中一些包括：

1. 数据的本质

在做出决定之前，评估数据的性质至关重要。 考虑所处理数据的数量、种类和复杂性。 数据可以采用多种格式，例如文本、图像、音频或视频。 如果组织经常处理不同的数据类型，数据转换可能成为确保兼容性和可用性的关键过程。

2. 集成要求

数据集成 通常是必不可少的，特别是当组织依赖多个数据源、数据库或软件平台时。数据转换可以通过将数据从一种格式转换为另一种格式来促进无缝集成，从而帮助保持跨系统的一致性和效率。

3. 效率和资源节省

手动数据转换可能是一项耗时且容易出错的任务。 投资数据转换工具可以显着减少团队的工作量，并有可能节省时间并最大限度地降低错误风险。

4. 兼容性和可扩展性

组织应评估其数据转换流程是否能够适应不断变化的需求。 他们应该考虑当前方法的可扩展性——随着业务的增长，它能否处理不断增加的数据量和不断变化的数据格式？

5. 成本效益分析

在考虑数据转换工具时，必须评估所涉及的成本并将其与其带来的收益进行比较。 组织应该计算在时间、劳动力和减少错误方面的潜在节省。 此外，他们应该考虑增强数据管理的长期优势，例如改进决策和提高效率。

6. 数据安全与合规

数据安全是最重要的问题。 企业应确保其数据转换过程遵守相关数据保护法律法规。 实施强有力的安全措施以在转换过程中保护敏感信息至关重要。

自动数据转换 Astera

Astera 是一种企业级、端到端的数据管理解决方案，具有强大的数据转换功能。 这些包括：

无代码、拖放环境

Astera 提供了在交互式可视化环境中开发、调试和测试数据流的增强功能。 它允许用户只需拖放所需的转换和数据源即可构建整个 ETL/ELT 管道。 用户可以利用其点击功能轻松映射数据，无需编写任何代码。

自动化和作业调度

其内置的作业调度程序允许用户无缝地自动执行数据转换和集成工作流程。 此外，该平台还包括 FTP 上传和下载、SQL 查询执行以及外部程序执行等内置功能，有助于简化流程。

内置连接器

Astera 支持连接到广泛的源，包括 Excel、TXT 和 XML 等流行格式。 它还支持 Amazon S3 和 Microsoft Azure 等云服务，以及 SQL Server 等常用数据库。

内置转换

该平台可以更轻松地使用内置转换（例如表达式、查找、连接、规范化、聚合等）创建复杂的数据流。 用户所需要做的只是将这些转换拖放到数据流设计器上，并在无代码环境中转换整个数据集。

资料准备

无论组织正在处理结构化数据还是非结构化数据， Astera 提供先进的数据准备功能来管理数据质量并确保数据转换精确、一致且无错误。 其一些突出的数据准备功能包括：

• 数据分析功能可探索数据的健康状况并识别任何差异，例如缺失值、重复等。
• 清理和验证功能可验证干净、完整、准确且可靠的数据是否到达目标系统。
• 实时数据健康检查，使您能够即时监控和修改数据，从而能够及时识别和纠正错误。

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