В сегодняшнюю эпоху цифровой экспансии и цифровой трансформации данные стали краеугольным камнем во многих секторах, лежа в основе процессов принятия решений в бизнесе, правительстве, здравоохранении и т. д. Появление генеративного ИИ даже повысило важность данных и вариантов их использования.

Организации должны понимать и умело внедрять процессы преобразования данных, чтобы раскрыть весь потенциал данных. В этой статье мы углубимся в нюансы преобразования данных, изучая его значение, процесс, методы и проблемы.

Что такое преобразование данных?

Преобразование данных — важнейший процесс в более широкой структуре управления данными. Он включает в себя преобразование данных из одного формата, структуры или типа в другой, тем самым преобразовывая данные и делая их совместимыми и более полезными для различных сред данных и аналитических инструментов. Преобразование направлено на повышение качества, точности и согласованности данных, предлагая ценную информацию, которая способствует принятию обоснованных решений.

Важность преобразования данных

В эпоху больших данных различные источники генерируют объемы необработанных, неструктурированных данных, часто несовместимых с системами, предназначенными для их обработки и анализа. Именно здесь преобразование данных играет роль в бизнес-аналитике. Предприятия и аналитики данных преобразуют данные, чтобы получить следующие преимущества:

1. Согласованность данных: Преобразование данных обеспечивает согласованность за счет унификации данных из разных источников. Это помогает предприятиям объединять свои данные в единое представление, упрощая их анализ и интерпретацию.
2. Улучшенное принятие решений: Организации могут получать ценную информацию, преобразовывая необработанные данные в более понятный и полезный формат, тем самым способствуя принятию обоснованных решений.
3. Улучшенное качество данных: процесс преобразования данных помогает выявлять и исправлять неточности, ошибки и несоответствия в наборах данных, повышая общее качество данных.
4. Эффективная интеграция данных: Преобразование данных — неотъемлемая часть процесса интеграции данных, позволяющая последовательно объединять данные из различных источников, облегчая беспрепятственный поток данных между системами.

Процесс преобразования данных

Преобразование данных обычно включает этапы обнаружения, сопоставления и генерации кода.

1. Обнаружение данных: этот начальный шаг включает в себя понимание типа, структуры и качества исходных данных. Это помогает определить, какие преобразования потребуются, чтобы данные соответствовали желаемым требованиям.
2. Отображение данных: Как только данные понятны, на этапе сопоставления определяется, как отдельные элементы данных переводятся из исходной системы в целевую.
3. Генерация кода: последний шаг включает в себя применение правил преобразования для преобразования данных в желаемый формат. Это может включать в себя что угодно, от простых преобразований, таких как преобразование единиц измерения, до сложных, таких как создание новых данных путем объединения информации из нескольких источников.

Методы преобразования данных

Существуют различные методы преобразования данных, каждый из которых предназначен для разных типов данных и желаемых результатов. Вот несколько часто используемых типов преобразования данных:

1. Нормализация: этот метод корректирует значения в наборе данных до общего масштаба без искажения диапазонов значений или потери информации.
2. Агрегация: Агрегация включает в себя суммирование или группировку данных для их анализа на высоком уровне. Это особенно полезно при работе с большими наборами данных.
3. Обобщение: Обобщение заменяет данные низкого уровня (например, конкретные адреса) понятиями более высокого уровня (например, города или страны).
4. Построение атрибутов: этот метод включает создание новых атрибутов (или полей) из существующих для расширения анализа данных.
5. Очистка данных: Очистка данных включает в себя выявление и исправление ошибок в наборах данных, повышение точности и надежности.

Проблемы преобразования данных

Хотя преобразование данных может обеспечить значительные преимущества преобразования данных, оно не лишено проблем.

1. Сложность: по мере увеличения масштаба и разнообразия данных возрастает и сложность процесса преобразования.
2. Контроль качества: Обеспечение высокого качества преобразованных данных имеет решающее значение, но может быть сложной задачей, особенно при работе с большими наборами данных.
3. Безопасность и конфиденциальность: Конфиденциальная информация должна быть защищена во время преобразования и соответствовать применимым законам и правилам конфиденциальности.
4. Выбор инструмента: выбор правильного инструмента должен соответствовать характеру данных и конкретным требованиям преобразования проекта.
5. Производительность: Преобразование больших объемов данных может потребовать много ресурсов и времени. Поэтому крайне важно найти баланс между необходимостью комплексной трансформации и эффективностью работы.

Передовой опыт преобразования данных

Несмотря на эти проблемы, следование некоторым передовым методам может помочь организациям максимально повысить эффективность своих инициатив по преобразованию данных.

1. Определите четкие цели: Установите четкие цели, спросив, чего вы хотите достичь в процессе преобразования данных. Это может включать улучшение качества данных, улучшение интеграции или получение более точной информации для принятия решений.
2. Используйте правильные инструменты: убедитесь, что вы используете соответствующие инструменты для ваших конкретных потребностей. Это может включать использование процесса ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для крупномасштабных преобразований или инструментов обработки данных для небольших, более конкретных задач. См. рисунок 1.

Рисунок 1: Процесс ETL

Источник: Планирование Informatica.¹

1. Внедрение надежного управления данными: Политики управления данными должны быть реализованы для обеспечения точности, согласованности и безопасности данных. Это также может помочь вам соблюдать соответствующие законодательные и нормативные требования.
2. Проверяйте часто: регулярное тестирование на протяжении всего процесса преобразования данных может помочь выявить и исправить ошибки на раннем этапе, повысив качество выходных данных.
3. Непрерывный мониторинг и настройка: Преобразование данных — это не разовый процесс. По мере развития ваших данных должны меняться и ваши стратегии преобразования. Регулярный мониторинг и корректировка гарантируют, что ваши данные останутся точными, актуальными и ценными.

Инструменты преобразования данных — это программные утилиты, которые преобразуют данные из одного формата или структуры в другой формат или структуру. Эти инструменты необходимы для процесса интеграции данных, особенно в эпоху, когда данные создаются и хранятся в различных форматах и ​​в различных местах.

Инструменты преобразования данных в основном работают в процессе извлечения, преобразования, загрузки (ETL), используемом для приема и интеграции данных из нескольких источников в единое централизованное хранилище данных или озеро данных. Этап преобразования включает в себя изменение формата данных, структуры или значений, в том числе широкий спектр операций преобразования данных.

На рынке доступно множество инструментов преобразования данных с различными функциями. Некоторые популярные из них включают Informatica PowerCenter, IBM InfoSphere DataStage, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Talend и Pentaho Data Integration. Выбор инструмента хранилища данных часто зависит от конкретных требований задачи преобразования данных, таких как сложность правил преобразования, объем данных и требуемая производительность.

Будущее преобразования данных

С появлением машинного обучения и искусственного интеллекта будущее преобразования данных кажется многообещающим. ИИ может помочь автоматизировать большую часть процесса преобразования, повышая эффективность и снижая вероятность человеческой ошибки. В дополнение к обработке данных алгоритмы машинного обучения могут помочь выявить закономерности и тенденции в данных, которые люди могут упустить из виду, обеспечивая более глубокое и ценное понимание.

Преобразование данных стало важным в современном ландшафте данных, превращая необработанные данные в значимый ресурс, который способствует принятию решений. Хотя этот процесс может быть сложным и сложным, правильный подход в сочетании с правильными инструментами и надежным управлением данными может дать ценную информацию и дать организациям решающее конкурентное преимущество в экономике, основанной на данных. По мере того, как мы продолжаем генерировать все большие объемы данных и полагаться на них, важность и сложность преобразования данных будут расти.

Если у вас есть дополнительные вопросы о преобразовании данных, свяжитесь с нами:

Найдите подходящих поставщиков

1. «Что такое ЭТЛ?» Информатика Планирование

Алтай — отраслевой аналитик AIMultiple. Он имеет опыт работы в области международной политической экономии, многосторонних организаций, сотрудничества в целях развития, глобальной политики и анализа данных.

Имеет опыт работы в частных и государственных учреждениях. Алтай обнаружил свой интерес к новым технологиям, увидев их широкое использование в нескольких секторах и признав их важность для будущего.

Он получил степень бакалавра политических наук и государственного управления в Билькентском университете и степень магистра международной политики в KU Leuven.