什么是數據轉換？

數據轉換是將數據從一種形式轉換為另一種形式的過程。轉換可能會更改數據的結構、格式或值。數據轉換通常在數據準備軟件的幫助下進行。

此外，數據遷移、數據集成、數據倉庫和數據整理都將涉及數據轉換。數據轉換也是ETL（提取、轉換、加載）過程的中間步驟，由數據倉庫軟件執行。

通常，數據工程師、數據科學家和數據分析師使用特定領域的語言（如 SQL）或腳本語言（如 Python）來轉換數據。組織也可以選擇使用ETL 工具，它可以自動化數據轉換過程。

隨著企業使用大數據分析軟件來理解大數據，數據轉換過程變得更加關鍵。這是因為越來越多的設備、網站和應用程序會生成大量數據，這意味著會出現數據兼容性問題。

數據轉換使組織能夠利用數據，無論其來源如何，將其轉換為易于存儲和分析的格式，以獲得有價值的見解。

什么是數據轉換？

數據轉換的類型

有不同類型的數據轉換，如下所示：

• 結構：在數據庫中移動、重命名和組合列。
• 建設性的：添加、復制和復制數據。
• 破壞性：刪除記錄和字段。
• 審美：系統化稱呼。

數據轉換的好處

數據轉換增強了不同應用程序之間的互操作性，并確保分析數據庫和數據幀具有更高的可擴展性和性能。以下是數據轉換的一些常見好處：

• 由于缺失值和不一致被消除，提高了數據質量
• 隨著數據的標準化，增加了對數據的使用
• 增強的數據管理，因為數據轉換可以細化元數據
• 改進了系統和應用程序之間的兼容性
• 提高查詢速度，因為數據易于檢索

數據轉換的基本要素

數據轉換的主要目的是將數據轉換為可用的格式。如前所述，轉換是 ETL 過程的一部分，ETL 是一個數據轉換過程，從多個源中提取和轉換數據，并將其加載到數據倉庫或其他目標系統中。

通常，數據在數據轉換之前會經過數據清理過程，以解決缺失值或不一致的問題。可以使用數據質量軟件執行數據清理。在清洗過程之后，數據會經過轉換過程。

以下是數據轉換過程中涉及的一些關鍵步驟。根據轉換的復雜程度，可以添加更多步驟或刪除現有步驟。

• 數據發現：在數據轉換的第一步中，借助數據分析工具或手動分析腳本對數據進行分析。這有助于更好地理解數據的特征和結構，從而有助于決定如何轉換數據。
• 數據映射：此步驟涉及定義如何映射、連接、聚合、修改或過濾每個字段以生成最終輸出。它通常在數據映射軟件的幫助下執行。數據映射通常是數據轉換過程中最耗時和最昂貴的步驟。
• 數據提取：在這一步中，數據是從其原始來源中提取的。如上所述，來源可能有很大差異，也可能包括結構化來源。
• 代碼生成：此步驟涉及以 Python、R 或 SQL 等語言生成可執行代碼。該可執行代碼將根據定義的數據映射規則轉換數據。
• 代碼執行：在這一步中，生成的代碼在數據上執行，以將其轉換為所需的格式。
• 數據審查：在數據轉換的最后一步中，對輸出數據進行審查，以檢查其是否符合轉換要求。此步驟通常由數據的最終用戶或業務用戶執行。在此步驟中發現的異常或錯誤將傳達給數據分析師或開發人員。

數據轉換最佳實踐

以下是執行數據轉換時要牢記的一些最佳實踐：

• 設計目標格式
• 分析數據以了解原始數據的可用狀態——這將幫助用戶了解為轉換做好準備所需的工作量
• 在轉換之前清理數據以提高最終轉換數據的質量
• 使用 ETL 工具
• 使用預構建的 SQL 加速分析
• 不斷吸引最終用戶以了解目標用戶接受和利用轉換后數據的程度
• 審計數據轉換過程，如果出現任何復雜情況，可以快速確定問題的根源