自动化， 无代码 数据栈
了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。
掌握数据转换：综合指南
你知道吗 只有3％的公司 是否有符合基本质量标准的数据？对于任何利用数据进行洞察、决策和创新的企业来说，数据质量至关重要。然而，数据质量并不是自动发生的。它需要一个数据转换的过程。
数据转换过程
数据转换的目标很简单——从源中提取数据，将其更改为可用格式，然后将其加载到目的地。它是一个重要的组成部分 ETL管道。它是一个重要的组成部分 数据准备.
数据转换允许您根据需要清理、重塑和计算新的数据维度和指标。传统上，需要数百到数千行代码才能构建 ETL 或 ELT 管道。但是，您可以使用无代码 ETL 工具在数据流可视化画布上快速构建这些管道。
以下是数据转换过程中的关键步骤：
- 确定来源： 首先查明需要转换的数据源。这些源的范围从数据库和 Excel 文件到分隔文件、旧源或云连接器。一些高级数据提取工具甚至允许您从 PDF 等非结构化文件中提取数据。
- 数据映射： 通过决定数据的来源和存储位置来规划实际转换。此阶段涉及将源数据转换为适合目标的格式，通常需要添加、删除、复制和复制字段和记录等操作。
- 数据验证： 在这一关键步骤中，将彻底检查数据是否存在错误、不一致、重复、缺失值、异常值等。验证可以通过规则、公式、函数或算法来执行，具体取决于数据的复杂性和质量。
- 选择转换： 根据您的规划选择合适的改造方法 数据映射。您可以通过以下几种方法 转换数据:
- 数据加载： 最后一步是将转换后的数据加载到目标目的地，例如数据仓库、数据湖、数据集市、仪表板或报告。根据数据频率和数据量，可以使用批量、增量或流式加载方法来完成加载。
除了这些步骤之外，您可能还需要执行自定义操作以将数据定制为您所需的格式。请记住，数据转换是一个持续的过程，需要不断监控和改进。它不是一种一刀切的解决方案，取决于数据类型、来源、目的、业务目标和要求。请记住，并非所有数据都需要转换；有时，源数据适合立即使用。
企业为何需要数据转型？
数据转换不仅仅是待办事项列表上的一个复选框；这是一个关键的战略流程，可以显着影响您的企业绩效和成功。让我们深入探讨一下数据转换必不可少的原因：
提高数据质量
数据质量 是企业利用数据进行分析、报告或决策的关键。转换数据使您能够识别并解决错误、不一致、重复和异常值。例如，设想一个场景，金融机构通过数据转换来清理和标准化客户信息，确保风险评估的数据准确可靠。
增强数据可用性
可用数据对于获取见解、促进创新和促进协作至关重要。通过数据转换，您可以将数据结构化为表格、图表、图形或地图，以便于解释。想象一下，营销团队将原始客户参与数据转换为具有视觉吸引力的仪表板，使其易于访问和理解以用于战略规划。
启用数据集成
结合不同来源的数据对于整体视图和综合分析至关重要。数据转换确保数据遵循通用标准，促进无缝集成。想象一个电子商务平台 整合客户数据 通过统一的数据转换流程，涵盖网站交互、移动应用程序使用和社交媒体参与。
支持数据治理
凭借其政策和程序，数据治理对于合规性、安全性和质量保证至关重要。数据转换使数据与预定义的规则、法规和要求保持一致。考虑这样一个场景：金融机构转换客户交易数据以遵守隐私法规，确保数据实践的安全和受管控。
现在，让我们探讨一些企业如何从数据转换中受益的现实示例：
- 零售公司： 想象一下一家零售公司从销售点系统、库存数据库和客户反馈平台提取数据。数据转换使您能够计算关键绩效指标并深入了解销售、收入、利润和客户满意度。将转换后的数据加载到仓库中可以实现全面的分析和报告。
- 医疗机构： 数据转换有助于从电子健康记录、医疗设备和保险索赔中提取信息。通过对姓名和地址等敏感数据进行验证和匿名化，您可以将转换后的数据加载到数据湖中以进行研究和创新，同时确保患者隐私。
- 制造商： 数据转换允许您从传感器、机器和质量控制系统中提取数据。验证、检测异常和优化数据可确保及时提供相关信息。将转换后的数据加载到数据集市有助于监控和优化制造流程。
ETL过程中的数据转换
在 ETL（提取、转换、加载） 过程中，数据转换是提取和加载阶段之间的核心。从不同来源（例如数据库、应用程序或外部系统）提取数据后，通常会以不同的格式、结构或状态到达。这种多样性需要在将其加载到目标目的地之前进行细致的转换。
桥梁 ETL工具 还提供预定义的函数，您可以使用它们快速有效地更改数据。以下是此过程中涉及的一些步骤：
- 识别源文件的结构并 提取数据 从他们身上。
- 接下来，将数据从源文件映射到转换工具。
- 应用转换（即过滤、排序、清理或聚合数据）。
- 最后将转换后的文件发送到目的地。
为什么 ETL 中转型至关重要
- 数据同质化： ETL 流程通常从不同的来源提取数据，每个来源都有其特殊性。转换将这些数据标准化为统一格式，确保下游分析的一致性和兼容性。 示例： 考虑一家零售公司从具有不同数据库的多个商店提取销售数据。转换协调了不同的数据结构，从而实现无缝分析和报告。
- 聚合与计算： 转换有利于数据聚合、计算和推导。此步骤对于获得有意义的见解和指标至关重要，例如计算总收入、平均客户支出或同比增长。 示例： 提取交易数据的金融机构可以对其进行转换，以计算每日交易量或每月收入趋势，从而帮助制定战略决策。
- 清洁和浓缩： ETL 转换通过清理和丰富信息来解决数据质量问题。这涉及处理错误、消除重复项和添加缺失值，以确保数据的完整性。 示例： 在医疗保健领域，ETL 转换可能涉及清理患者记录、消除不一致之处，并使用额外的数据丰富这些记录以进行全面分析。
ELT 流程中的数据转换
与 ETL 不同，ELT 通过在将数据加载到目标后执行转换来翻转序列。这种方法利用现代数据仓库的处理能力，允许在更接近数据存储点的地方进行转换。
为什么英语教学转型至关重要
- 原始数据存储： ELT 进程通常首先将原始的、未更改的数据加载到目标中。然后，数据仓库本身就会发生转换。这种原始数据存储为未来分析和基于不断变化的业务需求的即时转换提供了灵活性。
- 可扩展性和并行处理： ELT 利用现代数据仓库的可扩展架构，支持并行处理转换。这种可扩展性确保了大型数据集的高效处理并加速了转换过程。
- 近实时分析： ELT 通过在目的地内转换数据来支持近实时分析。这使得组织能够迅速获得洞察，快速响应市场变化并做出明智的决策。
在 ETL 和 ELT 中，数据转换是将原始的异构数据转换为精炼且可用的形式的关键。它确保数据质量和一致性，并使组织能够从庞大且多样化的数据集中获得可行的见解。
数据转换挑战
数据复杂度
数据可能很复杂，在数量、种类、速度、完整性或价值方面各不相同。这种复杂性需要额外的资源、工具、技术和技能来有效地处理和处理数据。
数据不一致
在数据转换过程中，格式、结构、模式或语义的不一致是一个挑战。对齐和集成此类不一致的数据需要额外的努力、时间和逻辑考虑。
数据保障及安全
隐私、机密性或完整性方面的敏感性使得数据安全成为一个关键问题。在整个转换过程中保护数据需要采取严格的措施、控制和审计。
数据可扩展性
由增长、变化或需求驱动的可扩展性增加了数据转换的复杂性。适应和适应可扩展的数据需要转换过程的灵活性、适应性和敏捷性。
据 Gartner 称，60% 的数据专家认为跨数据源和环境的数据质量是最大的数据管理挑战。
解决方案和最佳实践
数据分析
在转换之前进行数据分析以分析和理解数据。此步骤提供了对数据特征（例如大小、类型、分布和质量）的重要见解。有了这些知识，您可以更有效地规划和设计数据转换过程。
示例： 在转换大量数据集之前进行数据分析以识别潜在的异常值，确保转换更加准确和简化。
数据映射
利用数据映射来定义和记录源数据和目标数据之间的关系和规则。它通过指定要转换、修改、丰富或标准化的内容，为转换过程增加了清晰度和指导。它确保了有组织且受监控的转型之旅。
示例： 记录客户信息源之间的数据映射，以在转换过程中保持跨平台的一致性。
数据加密
使用密钥或算法实施加密以将数据转换为不可读的形式。这种保护措施可确保敏感数据的安全和保存，防止整个转换过程中未经授权的访问、修改或泄露。
示例： 在转换过程中对个人身份信息 (PII) 进行加密，以遵守数据保护法规并保护客户数据。
数据自动化
利用数据自动化自动执行转换过程或以最少的人工干预。自动化增加了灵活性、适应性和敏捷性，促进更快、更轻松且经济高效的数据转换。
示例： 在动态电子商务环境中自动执行常规数据转换，以快速适应不断变化的产品目录或促销数据。
无代码如何在几分钟内实现数据转换。
数据转型在当今组织环境中的重要性怎么强调都不为过。它将原始的异构数据转换为精炼且可用的形式，使企业能够提高数据质量、可用性、集成和治理。数据的变革力量在于它能够释放有价值的见解、支持明智的决策并促进创新。
然而，应对数据转换的复杂性带来了挑战，从管理数据复杂性和不一致性到确保安全性和可扩展性。在克服这些挑战的过程中，组织真正发挥了数据的潜力。
无代码数据转换工具，例如 Astera 使您能够在几分钟内执行数据转换，无需大量编码或技术专业知识。
通过 Astera，该过程变得无缝且可访问，甚至允许非技术用户轻松构建 ETL 或 ELT 管道。它提供了直观的可视化画布，使数据转换迅速而敏捷。因此，您可以根据需要实现数据转换民主化并重塑数据，确保整个组织都能获取洞察。
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作者：
法西赫·汗（Fasih Khan）
