Ønsker du å organisere, samle, standardisere og formatere store datasett for å hente ut forretningsinnsikt? Denne omfattende guiden utforsker datatransformasjon i ETL-prosessen.
Ofte mottar bedrifter data i formater som ikke er kompatible med deres BI-verktøy. Datastrømmer og databaser overvelder deg med ustrukturerte rådata, noe som gjør det vanskelig å identifisere mønstre.
For å strukturere dataene slik at de møter dine forretningsbehov, kreves en spesialisert prosess som datatransformasjon. Dette avdekker også forretningsmuligheter som kan være skjult av upålitelige datasett.
I denne artikkelen skal vi se nærmere på datatransformasjon fra bunnen av. Etter å ha lest denne artikkelen, vil du ha solid kunnskap om emnet, og du vil være i stand til å planlegge og gjennomføre datatransformasjonsprosjekter på en effektiv måte.
Hva er datatransformasjon?
Datatransformasjon er en teknisk prosess innen databehandling der du endrer dataenes form uten å påvirke den underliggende essensen. Datakyndige foretar typisk modifikasjoner i disse områdene:
- Datastruktur
- Dataformat
- Standardisering
- Organisering
- Sammenslåing
- Rensking
Resultatet er strukturerte data av høy kvalitet. Det endelige formatet vil avhenge av BI-verktøyet som bedriften bruker. Formatering kan også variere mellom avdelinger, ettersom regnskap, økonomi, lager, salg og andre avdelinger ofte har forskjellige krav til inndata.
I løpet av denne prosessen implementerer dataeksperter også forretningsregler på dataene. Disse reglene hjelper forretningsanalytikere med å trekke ut meningsfulle mønstre fra de bearbeidede dataene og bidrar til velinformerte beslutninger på ledelsesnivå.
Videre er datatransformasjon fasen der du kan slå sammen ulike datamodeller til en sentral database, noe som gjør det lettere å sammenligne aspekter som produkter, tjenester, salgsprosesser, markedsføringsstrategier og bedriftsutgifter.
Typer datatransformasjon
#1. Datarensing
Denne prosessen involverer å identifisere feilaktige, unøyaktige eller ufullstendige datasett eller komponenter. Deretter blir dataene endret, erstattet eller fjernet for å øke nøyaktigheten. Dette krever nøye analyse for å sikre at de resulterende dataene kan generere verdifull innsikt.
#2. Datadeduplisering
Dupliserte data kan føre til feil og forvirring under datautvinning. Ved datadeduplisering blir alle overflødige oppføringer fjernet, noe som gir datasett uten duplikater.
Denne prosessen gir kostnadsbesparelser ved at man slipper å lagre og prosessere duplisert data. Det forhindrer også at duplikatdata påvirker ytelsen og senker responstiden for spørringer.
#3. Dataaggregering
Aggregering innebærer å samle, analysere og presentere data i et konsist format. Bedrifter kan bruke denne formen for datatransformasjon for å kombinere data fra forskjellige kilder til ett enkelt dataset for analyse.
Denne prosessen er spesielt nyttig for å ta strategiske beslutninger knyttet til produktutvikling, drift, markedsføring og prissetting.
#4. Dataintegrasjon
Som navnet antyder, handler dataintegrasjon om å kombinere data fra ulike kilder.
Ved å samle data på tvers av avdelinger og skape en samlet oversikt, kan alle i selskapet få tilgang til dataene og benytte dem i maskinlæring (ML) og forretningsintelligensanalyse.
I tillegg betraktes dette som en avgjørende del av databehandlingsprosessen.
#5. Datafiltrering
Dagens bedrifter håndterer store datamengder, men ikke alle data er relevante for alle prosesser. Derfor er datafiltrering nødvendig for å identifisere og beholde de nødvendige opplysningene.
Filtrering fjerner irrelevante, dupliserte og sensitive data og gjør det mulig for bedrifter å redusere feil, generere nøyaktige rapporter og forbedre søkeresultater.
#6. Dataoppsummering
Dette innebærer å presentere en kortfattet oversikt over genererte data. Rådata er ikke egnet for alle prosesser da de kan inneholde feil og være i et format som visse applikasjoner ikke kan forstå.
Derfor bruker selskaper dataoppsummering for å lage et sammendrag av rådata, noe som forenkler tilgangen til trender og mønstre.
#7. Datadeling
I denne prosessen deles datasettoppføringer inn i ulike segmenter. Hovedmålet med datadeling er å utvikle, trene og teste datasett for kryssvalidering.
I tillegg bidrar denne prosessen til å beskytte sensitive data mot uautorisert tilgang. Ved å dele opp data kan selskaper kryptere sensitiv informasjon og lagre den på en separat server.
#8. Datavalidering
Å bekrefte dataenes gyldighet er også en form for datatransformasjon. Denne prosessen innebærer å kryssjekke data for nøyaktighet, kvalitet og integritet. Det er viktig å validere datasett før videre behandling for å unngå problemer i senere faser.
Hvordan utføre datatransformasjon?
Velge en metode
Du kan velge en av følgende datatransformasjonsmetoder basert på bedriftens behov:
#1. Lokale ETL-verktøy
Dersom du regelmessig håndterer store datasett og trenger en skreddersydd transformasjonsprosess, kan du bruke lokale ETL-verktøy. Disse kjører på kraftige maskiner og kan behandle store datasett raskt, men eierkostnadene er betydelige.
#2. Skybaserte ETL-nettapplikasjoner
Små, mellomstore bedrifter og oppstartsbedrifter bruker ofte skybaserte datatransformasjonsapplikasjoner fordi de er rimeligere. Disse applikasjonene er velegnet for databehandling som skjer ukentlig eller månedlig.
#3. Transformasjonsskript
For mindre prosjekter med mindre datasett, kan eldre systemer som Python, Excel, SQL, VBA og makroer være tilstrekkelig for datatransformasjon.
Velge teknikker for å transformere et datasett
Nå som du har valgt metode, må du vurdere hvilke teknikker du skal bruke. Du kan velge noen få eller alle avhengig av rådataene og det ønskede resultatet:
#1. Integrering av data
Her kombinerer du data fra ulike kilder for ett element for å lage en samlet tabell. For eksempel kan du samle inn kundedata fra kontoer, fakturaer, salg, markedsføring, sosiale medier, konkurrenter, nettsteder og videodelingsplattformer og skape en tabellbasert database.
#2. Datasortering og -filtrering
Å sende ufiltrerte rådata til en BI-app vil være bortkastet tid og penger. I stedet bør du filtrere bort søppel og irrelevant data og kun sende datasett som inneholder relevant innhold for analyse.
#3. Dataskrubbing
Dataeksperter skrubber rådata for å fjerne støy, korrupte data, irrelevant innhold, feilaktige data og skrivefeil.
#4. Diskrete datasett
For spesielt kontinuerlige data bør du bruke diskretisering for å legge til intervaller mellom store databiter uten å endre den kontinuerlige flyten. Kategoriserte og begrensede strukturer gjør det enklere å identifisere trender eller beregne langsiktige gjennomsnitt.
#5. Generalisering av data
Dette er teknikken for å gjøre personlige datasett om til upersonlige og generelle data for å overholde personvernregler. I tillegg transformerer denne prosessen også store datasett til et format som er enkelt å analysere.
#6. Fjerning av duplikater
Duplikatdata kan føre til høyere datalagringskostnader og forvrenge resultatet. Derfor må teamet ditt nøye undersøke hele datasettet for duplikater og fjerne dem fra den transformerte databasen.
#7. Opprette nye attributter
I denne fasen kan du legge til nye felter, kolonneoverskrifter eller attributter for å forbedre dataorganiseringen.
#8. Standardisering og normalisering
Nå må du normalisere og standardisere datasettene basert på den ønskede databasestrukturen, bruken og datavisualiseringsmodellene. Standardisering sørger for at det samme datasettet kan brukes av alle avdelinger i organisasjonen.
#9. Datautjevning
Utjevning innebærer å fjerne ubetydelige og forvrengte data fra et stort datasett. Det skanner også dataene for uforholdsmessige endringer som kan avlede analyseteamet fra det forventede mønsteret.
Trinn til et transformert datasett
#1. Dataoppdagelse
I dette trinnet får du oversikt over datasettet og dets struktur og bestemmer hvilke endringer som er nødvendige. Du kan benytte et dataprofileringsverktøy for å undersøke databaser, filer og regneark.
#2. Kartlegging av datatransformasjon
I denne fasen bestemmer du en rekke ting angående transformasjonsprosessen, for eksempel:
- Hvilke elementer krever gjennomgang, redigering, formatering, rensing og endring
- Hva er årsakene bak transformasjonene
- Hvordan oppnå de nødvendige endringene
#3. Generering og utførelse av kode
Dataekspertene dine vil skrive datatransformasjonskode for å automatisere prosessen. De kan bruke Python, SQL, VBA og PowerShell. Hvis du benytter et verktøy uten kode, må du laste opp rådata til verktøyet og spesifisere ønskede endringer.
#4. Gjennomgang og lasting
Deretter må du gjennomgå resultatet og bekrefte at de riktige endringene er gjennomført. Etter det, kan du laste inn datasettet i din BI-app.
Fordeler med datatransformasjon
#1. Forbedret dataorganisering
Datatransformasjon innebærer å endre og kategorisere data for enklere lagring og tilgang. Både mennesker og applikasjoner kan bruke de transformerte dataene enklere ettersom de er organisert på en mer effektiv måte.
#2. Forbedret datakvalitet
Denne prosessen reduserer datakvalitetsproblemer og risikoer knyttet til dårlige data. Det er mindre sjanse for feiltolkning, inkonsekvens og manglende data. Siden bedrifter trenger nøyaktig informasjon for å oppnå gode resultater, er transformasjon avgjørende for å ta viktige beslutninger.
#3. Enklere datahåndtering
Datatransformasjon forenkler også databehandlingsprosessen for teamene. Organisasjoner som håndterer en økende mengde data fra mange forskjellige kilder trenger denne prosessen.
#4. Bredere bruk
En av de viktigste fordelene med datatransformasjon er at den gjør det mulig for bedrifter å få mest mulig ut av dataene sine. Prosessen standardiserer dataene for å gjøre dem mer anvendelige, slik at bedrifter kan bruke det samme datasettet til flere formål.
I tillegg kan flere applikasjoner bruke de transformerte dataene, siden de har forskjellige krav til dataformatering.
#5. Færre beregningsutfordringer
Uorganiserte data kan føre til feil indeksering, nullverdier og dupliserte oppføringer. Ved datatransformasjon kan bedrifter standardisere dataene og redusere risikoen for beregningsfeil som kan oppstå under databehandlingen.
#6. Raskere spørringer
Datatransformasjon innebærer å sortere og lagre data på en organisert måte i et lager. Dette resulterer i raskere spørringer og optimalisert bruk av BI-verktøy.
#7. Redusert risiko
Hvis du bruker unøyaktige, ufullstendige og inkonsekvente data, blir beslutningsprosesser og analyser vanskeligere. Når dataene går gjennom transformasjon, blir de standardiserte, og god datakvalitet reduserer risikoen for økonomiske tap og omdømmetap på grunn av feil planlegging.
#8. Raffinert metadata
Ettersom selskaper må håndtere stadig mer data, blir datahåndtering mer krevende. Datatransformasjon bidrar til å løse problemene med metadatakaos ved å gi raffinert metadata, som gjør det enklere å administrere, sortere, søke og bruke dataene.
DBT
DBT er en arbeidsflyt for datatransformasjon som forenkler sentralisering og modularisering av dataanalysekode. Den tilbyr også verktøy for databehandling, som versjonskontroll av datasett, samarbeid om transformerte data, testing av datamodeller og dokumentering av spørringer.
Qlik
Qlik minimerer kompleksitet, kostnader og tid ved å overføre store data fra kilder til destinasjoner som BI-apper, ML-prosjekter og datavarehus. Den bruker automatisering og fleksible metoder for å transformere data uten omfattende manuell koding av ETL-koder.
Domo
Domo tilbyr et dra-og-slipp-grensesnitt for SQL-databasetransformasjoner og forenkler sammenslåing av data. I tillegg gjør verktøyet data tilgjengelige for ulike team for å analysere de samme datasettene uten konflikter.
EasyMorph
EasyMorph forenkler den krevende prosessen med datatransformasjon ved bruk av eldre systemer som Excel, VBA, SQL og Python. Det tilbyr et visuelt verktøy for å transformere og automatisere data for dataeksperter, dataanalytikere og finansanalytikere.
Avsluttende tanker
Datatransformasjon er en kritisk prosess som avdekker verdifull informasjon fra eksisterende data for ulike deler av virksomheten. Det er også en viktig del av databehandlingsmetoder som ETL for lokale BI-applikasjoner og ELT for skybaserte datavarehus og datasjøer.
Data av høy kvalitet og standardisert data som oppnås etter datatransformasjon, spiller en viktig rolle i forretningsplanlegging innen markedsføring, salg, produktutvikling og prisjusteringer.
Deretter kan du utforske åpne datasett for dine datavitenskaps- og maskinlæringsprosjekter.