Что такое преобразование данных? Определение, использование и преимущества
29 июля 2021 г.
Многие бизнес-лидеры в значительной степени полагаются на данные при принятии решений для своих организаций. Чтобы получить максимальную отдачу от своих данных, часто необходимо внести в них изменения. Преобразование данных позволяет предприятиям и организациям изменять информацию для достижения важных целей. В этой статье мы обсудим, как работает преобразование данных, а также преимущества, которые оно дает компаниям любого размера.
Что такое преобразование данных?
Преобразование данных — это процесс изменения данных из одного типа или формата в другой. Это также может включать изменение значений в данных, таких как финансовые показатели в таблице данных. Преобразование данных также является компонентом более крупных процессов обработки данных, включая интеграцию данных и управление ими. Существует четыре типа преобразования данных:
Конструктивные преобразования добавляют, реплицируют и копируют данные.
Деструктивные преобразования удаляют данные.
Эстетические преобразования изменяют данные, чтобы сделать их более привлекательными.
Структурное преобразование переформатирует, перемещает и перемещает данные.
В зависимости от начального состояния данных и предполагаемого конечного состояния преобразование данных может быть простым или сложным. Например, в нем может участвовать один человек, вносящий несколько незначительных изменений, или набор автоматизированных инструментов, выполняющий тысячи изменений. Из-за разной сложности инструменты и технологии, используемые профессионалами для преобразования данных, могут различаться в разных организациях в зависимости от конкретных операционных потребностей.
Как используется преобразование данных?
Преобразования данных происходят на одном из двух этапов конвейера данных. Конвейер данных — это путь, по которому данные следуют от текущего местоположения к месту назначения с любыми необходимыми процессами на этом пути. Во всех преобразованиях данных есть три этапа: извлечение, преобразование и загрузка. Однако эти этапы можно выполнять в другом порядке, где каждый этап дает определенные преимущества. Следующие системные процессы показывают, как специалисты по данным и аналитики используют преобразования данных на разных этапах:
В ETL-системах
В системе ETL (извлечение, преобразование, затем загрузка) данные сначала извлекаются из источника или источников. После извлечения данных они подвергаются любым необходимым преобразованиям, таким как выполнение вычислений или корректировка их формата. Наконец, преобразованные данные загружаются в место назначения. В этой системе механизм преобразования выполняет все модификации перед передачей данных в пункт назначения.
Одним из самых больших преимуществ использования системы ETL является то, что она позволяет проводить более быстрый анализ. Это связано с тем, что все данные уже прошли преобразование до того, как вы начнете анализ. Кроме того, организации, занимающиеся соблюдением требований к данным, часто выбирают системы ETL, поскольку эта система позволяет вносить необходимые изменения до внесения их в хранилище данных.
В системах ЭЛТ
В системе ELT (извлечение, загрузка, затем преобразование) преобразования происходят после того, как данные находятся в месте назначения. В этом методе используются облачные системы хранения данных для проведения преобразований, а не отдельная промежуточная область. Самым большим преимуществом использования системы ELT является то, что она позволяет сохранять информацию любого типа, даже если вы не изменяете ее предварительно. Это означает, что вы можете быстрее получить доступ к своим данным. Кроме того, системы ELT обычно имеют более низкие затраты на обслуживание, поскольку нет необходимости разрабатывать сложные процессы ETL для новой информации.
Каковы преимущества преобразования данных?
Есть несколько преимуществ, которые вы можете получить, преобразовав свои данные, например:
Более широкое использование данных
Преобразовывая данные, их могут использовать больше приложений. Это связано с тем, что приложения предъявляют уникальные требования к форматированию данных. Например, компании, собирающей данные о клиентах в одном приложении, может потребоваться преобразовать их перед анализом данных в другом приложении. Таким образом, преобразования данных позволяют более широко использовать данные, поскольку они становятся более доступными для различных приложений.
Простое использование данных
Преобразование данных также может упростить их использование как людьми, так и компьютерами. Например, преобразование данных может включать в себя упрощение чтения данных путем изменения их макета или формата, чтобы сотрудники могли их прочитать. Стандартизируя различные типы данных, компании могут более эффективно управлять своими данными. Кроме того, зачастую доступ к преобразованным данным и их использование быстрее, поскольку преобразования данных упрощают пользователям получение необходимых данных.
Улучшенное качество данных
Для предприятий важно отслеживать качество данных, поскольку они часто принимают важные решения на основе своих данных. Если в определенных данных есть ошибки, бизнес-лидеры или сотрудники могут упустить важную информацию, которая поддерживает успешные результаты. Преобразовывая данные, предприятия могут уменьшить количество таких вещей, как несоответствия, и заполнить любую недостающую информацию, чтобы обеспечить качество и точность данных.
Какие инструменты используются при преобразовании данных?
В процессе преобразования данных задействовано несколько технологий. Эти инструменты включают в себя:
Базы данных
База данных – это организованный набор информации. Большинство современных баз данных хранят электронную информацию в компьютерной системе. Базы данных являются важной частью процесса преобразования данных, поскольку именно здесь предприятия хранят данные как до, так и после преобразования. Например, компания может собирать информацию из онлайн-источника, преобразовывать ее и хранить в базе данных. Еще одним преимуществом баз данных является возможность извлекать информацию из текущей базы данных и передавать ее другому приложению.
Скриптовые языки
Инженеры данных используют языки сценариев для выполнения преобразований данных. Общие языки сценариев для преобразования данных включают Python и SQL. Языки сценариев широко используются, когда инженерам данных и аналитикам необходимо внести определенные изменения в данные или если им нужно внести только несколько простых изменений. В ситуации с простыми изменениями они могут создать свой собственный инструмент преобразования с помощью языка сценариев, а не использовать стороннюю службу.
Инструменты автоматического преобразования
Инструменты автоматического преобразования — это сторонние программные средства, которые могут выполнять преобразование данных. Доступен широкий спектр инструментов автоматизированного преобразования в зависимости от конкретных потребностей организации. Некоторые общие черты инструментов автоматизированного преобразования включают в себя:
Миграция данных в режиме реального времени
Мониторинг преобразования данных в реальном времени
Интеграция с популярными системами баз данных
Поддержка стандартных отраслевых форматов, таких как HIPAA.
Автоматическое распространение метаданных
Возможность поиска данных
Облачная интеграция
Чтобы выбрать подходящий инструмент преобразования, компании учитывают наиболее распространенные типы данных, с которыми они работают, желаемые функции и бюджет. Они также следят за тем, чтобы любой инструмент преобразования данных, который они используют, без проблем работал с их существующими системами баз данных и приложениями.