Vil du organisere, slå sammen, standardisere og formatere store datasett for å trekke ut forretningsintelligens? Les denne ultimate veiledningen om datatransformasjon i ETL-prosessen.
Bedrifter får sjelden data i formatet som BI-verktøyene dine kan bruke. Vanligvis bombarderer datakoblinger og depoter deg med rå og uorganiserte data. Du kan ikke trekke ut noe mønster fra slike rådata.
Du trenger en spesialisert prosess, for eksempel datatransformasjon, for å strukturere dataene slik at de samsvarer med bedriftens behov. Den avslører også forretningsmulighetene som unøyaktige datasett skjuler for synet ditt.
I denne artikkelen vil vi diskutere datatransformasjon fra grunnen av. Etter å ha lest, vil du vokse faglig kunnskap om dette emnet og kan planlegge og gjennomføre datatransformasjonsprosjekter.
Innholdsfortegnelse
Hva er datatransformasjon?
Datatransformasjon er i hovedsak et teknisk trinn i databehandlingen der du holder essensen og innholdet til dataene intakt og endrer utseendet. For det meste utfører dataforskere modifikasjoner i følgende parametere:
- Data struktur
- Dataformat
- Standardisering
- Organisasjon
- Slår sammen
- Rensing
Resultatet er rene data i et organisert format. Nå vil det endelige formatet og strukturen avhenge av BI-verktøyet som din bedrift bruker. Formateringen kan også variere fra avdeling til avdeling ettersom ulike forretningsseksjoner, som regnskap, økonomi, varelager, salg, etc., har varierende strukturer for inputdata.
Under denne dataendringen bruker dataforskere også forretningsregler på data. Disse reglene hjelper forretningsanalytikere med å trekke ut mønstre fra behandlede data og lederteamet tar informerte beslutninger.
Videre er datatransformasjon fasen hvor du kan slå sammen ulike datamodeller til én sentralisert database. Den hjelper deg med å sammenligne produkter, tjenester, salgsprosesser, markedsføringsmetoder, varelager, bedriftsutgifter og mer.
Typer datatransformasjon
#1. Datarensing
Gjennom denne prosessen identifiserer folk ukorrekte, unøyaktige, irrelevante eller ufullstendige datasett eller deres komponenter. Etterpå kan dataene endres, erstattes eller slettes for å øke nøyaktigheten. Den er avhengig av nøye analyse slik at de resulterende dataene kan brukes til å generere meningsfull innsikt.
#2. Datadeduplisering
Eventuelle dupliserte dataregistreringer kan forårsake forvirring og feilberegninger i datautvinningsprosessen. Med datadeduplisering trekkes alle redundante oppføringer av et datasett ut, slik at datasettene er gratis for duplisering.
Denne prosessen sparer penger et selskap kan ha trengt for å lagre og behandle dupliserte data. Det forhindrer også at slike data påvirker ytelsen og reduserer spørringsbehandlingen.
#3. Dataaggregering
Aggregasjon refererer til å samle inn, søke og presentere data i et kortfattet format. Bedrifter kan utføre denne typen datatransformasjon for å samle inn fra flere datakilder og slå dem sammen til én for dataanalyse.
Denne prosessen er svært nyttig når du skal ta strategiske beslutninger om produkt, drift, markedsføring og prissetting.
#4. Dataintegrasjon
Som navnet antyder, integrerer denne typen datatransformasjon data fra forskjellige kilder.
Siden den kombinerer dataene knyttet til forskjellige avdelinger og gir en enhetlig visning, kan alle fra selskapet få tilgang til og bruke dataene til ML-teknologi og business intelligence-analyse.
Dessuten anses det som et viktig element i databehandlingsprosessen.
#5. Datafiltrering
I disse dager må bedrifter håndtere et enormt datavolum. Imidlertid er ikke alle dataene nødvendige i alle prosessene. Av denne grunn må bedrifter filtrere datasettene for å få raffinerte data.
Filtrering holder alle irrelevante, dupliserte eller sensitive data unna og skiller det du trenger. Denne prosessen lar bedrifter minimere datafeil og generere nøyaktige rapporter og søkeresultater.
#6. Dataoppsummering
Det betyr å presentere et omfattende sammendrag av genererte data. For enhver prosess er ikke rådata egnet i det hele tatt. Den kan inneholde feil og kan være tilgjengelig i et format som enkelte applikasjoner ikke kan forstå.
Av disse grunnene utfører selskaper dataoppsummering for å generere et sammendrag av rådataene. Dermed blir det lettere å få tilgang til trendene og mønstrene til dataene fra den oppsummerte versjonen.
#7. Datadeling
I denne prosessen er oppføringene til et datasett delt inn i forskjellige segmenter. Hovedformålet med datadeling er å utvikle, trene og teste datasettene for kryssvalidering.
Dessuten kan denne prosessen beskytte virksomhetskritiske og delikate data mot uautorisert tilgang. Ved å splitte kan bedrifter kryptere sensitive data og lagre dem på en annen server.
#8. Datavalidering
Å validere dataene du allerede har er også en slags datatransformasjon. Denne prosessen innebærer krysssjekking av data for nøyaktighet, kvalitet og integritet. Før du vil bruke et datasett for videre behandling, er det viktig å validere det for å unngå problemer i de siste stadiene.
Hvordan utføre datatransformasjon?
Velge en metode
Du kan bruke hvilken som helst av følgende datatransformasjonsmetoder avhengig av bedriftens behov:
#1. ETL-verktøy på stedet
Hvis du trenger å håndtere enorme datasett regelmessig og også trenger en skreddersydd transformasjonsprosess, kan du stole på ETL-verktøy på stedet. De kjører på robuste arbeidsstasjoner og kan behandle større datasett raskt. Eierkostnadene er imidlertid for høye.
#2. Skybaserte ETL-nettapper
Små, mellomstore og oppstartsbedrifter er hovedsakelig avhengige av skybaserte datatransformasjonsapper siden disse er rimelige. Slike apper passer hvis du forbereder data en gang i uken eller en måned.
#3. Transformasjonsskript
Hvis du jobber med et lite prosjekt med relativt mindre datasett, er det bra å bruke eldre systemer som Python, Excel, SQL, VBA og makroer for datatransformasjon.
Velge teknikker for å transformere et datasett
Nå som du vet hvilken metode du skal velge, må du vurdere teknikkene du vil bruke. Du kan velge noen få eller alle fra nedenfor avhengig av rådataene og det endelige mønsteret du leter etter:
#1. Integrering av data
Her integrerer du data for ett element fra forskjellige kilder og danner en oppsummert tabell. For eksempel akkumulere kundedata fra kontoer, fakturaer, salg, markedsføring, sosiale medier, konkurrenter, nettsider, videodelingsplattformer osv., og danne en tabellbasert database.
#2. Datasortering og filtrering
Å sende rå og ufiltrerte data til en BI-app vil bare kaste bort tid og penger. I stedet må du filtrere ut søppel og irrelevante data fra datasettet og bare sende en mengde data som inneholder analyserbart innhold.
#3. Dataskrubbing
Dataforskere skrubber også rådata for å luke ut støy, ødelagte data, irrelevant innhold, feilaktige data, skrivefeil og mer.
#4. Datasettdiskretisering
Spesielt for kontinuerlige data må du bruke diskretiseringsteknikken for å legge til intervaller mellom store databiter uten å endre den kontinuerlige flyten. Når du først gir en kategorisert og begrenset struktur til kontinuerlige datasett, blir det lettere å tegne trender eller beregne langsiktige gjennomsnitt.
#5. Generalisering av data
Det er teknikken for å konvertere personlige datasett til upersonlige og generelle data for å overholde forskrifter om personvern. Videre transformerer denne prosessen også store datasett til uanstrengt analyserbare formater.
#6. Fjerner duplikater
Duplikater kan tvinge deg til å betale mer som datavarehusavgifter og også forvrenge det endelige mønsteret eller innsikten. Derfor må teamet ditt skanne hele datasettet omhyggelig for duplikater, kopier osv., og ekskludere dem fra den transformerte databasen.
#7. Opprette nye attributter
På dette stadiet kan du introdusere nye felt, kolonneoverskrifter eller attributter for å gjøre dataene dine mer organisert.
#8. Standardisering og normalisering
Nå må du normalisere og standardisere datasettene dine avhengig av din foretrukne databasestruktur, bruk og datavisualiseringsmodeller. Standardisering sikrer at samme datasett vil være brukbart for hver avdeling i organisasjonen.
#9. Datautjevning
Utjevning er fjerning av meningsløse og forvrengte data fra et stort datasett. Den skanner også dataene for modifikasjoner som ikke er proporsjonale, som kan avvike analyseteamet fra mønsteret de forventer.
Trinn til et transformert datasett
#1. Dataoppdagelse
I dette trinnet forstår du datasettet og dets modell og bestemmer hvilke endringer som er nødvendige. Du kan bruke et dataprofileringsverktøy for å få en sniktitt inn i databasen, filer, regneark osv.
#2. Kartlegging av datatransformasjon
I denne fasen bestemmer du mange ting om transformasjonsprosessen, og disse er:
- Hvilke elementer krever gjennomgang, redigering, formatering, rensing og endring
- Hva er årsakene bak slike transformasjoner
- Hvordan oppnå disse endringene
#3. Generering og utførelse av koder
Dataforskerne dine vil skrive datatransformasjonskoder for å utføre prosessen automatisk. De kan bruke Python, SQL, VBA, PowerShell osv. Hvis du bruker et verktøy uten kode, må du laste opp rådata til det verktøyet og angi endringene du ønsker.
#4. Gjennomgå og last
Nå må du se gjennom utdatafilen og bekrefte om de riktige endringene er der eller ikke. Deretter kan du laste inn datasettet til BI-appen din.
Fordeler med datatransformasjon
#1. Bedre dataorganisering
Datatransformasjon betyr å endre og kategorisere data for separat lagring og enkel oppdagelse. Så både mennesker og applikasjoner kan enkelt bruke de transformerte dataene ettersom de er organisert på en bedre måte.
#2. Forbedret datakvalitet
Denne prosessen kan også eliminere datakvalitetsproblemer og redusere risikoen forbundet med dårlige data. Nå er det færre muligheter for feiltolkning, inkonsekvenser og manglende data. Siden bedrifter trenger nøyaktig informasjon for vellykkede resultater, er transformasjon avgjørende for å ta en viktig beslutning.
#3. Enklere dataadministrasjon
Datatransformasjon forenkler også databehandlingsprosessen for teamene. Organisasjoner som håndterer en økende mengde data fra en rekke kilder, trenger denne prosessen.
#4. Bredere bruk
En av de største fordelene med datatransformasjon er at den lar bedrifter få mest mulig ut av dataene sine. Prosessen standardiserer disse dataene for å gjøre dem mer brukbare. Som et resultat kan bedrifter bruke det samme settet med data til flere formål.
I tillegg kan flere applikasjoner bruke de transformerte dataene da disse har unike krav til dataformatering.
#5. Mindre beregningsmessige utfordringer
Uorganiserte data kan føre til feil indeksering, nullverdier, dupliserte oppføringer osv. Ved å transformere kan bedrifter standardisere dataene og redusere sjansen for beregningsfeil som applikasjonene kan gjøre under databehandlingen.
#6. Raskere spørringer
Datatransformasjon betyr å sortere dataene og lagre dem på en organisert måte i et lager. Det resulterer i høy spørringshastighet og optimalisert bruk av BI-verktøy.
#7. Redusert risiko
Hvis du bruker unøyaktige, ufullstendige og inkonsekvente data, blir beslutningstaking og analyse hemmet. Når dataene går gjennom transformasjonen, blir de standardiserte. Dermed reduserer data av høy kvalitet sjansen for økonomiske og omdømmetap på grunn av unøyaktig planlegging.
#8. Raffinerte metadata
Ettersom bedrifter må håndtere mer og mer data, blir datahåndtering en utfordring for dem. Med datatransformasjon kan de hoppe over kaoset i metadata. Nå får du raffinerte metadata som vil hjelpe deg med å administrere, sortere, søke og bruke dataene dine.
DBT
DBT er en arbeidsflyt for datatransformasjon. Det kan også hjelpe deg med å sentralisere og modularisere dataanalysekoden. For ikke å nevne, du får andre verktøy for databehandling, som versjonering av datasett, samarbeid om transformerte data, testing av datamodeller og dokumentering av spørringer.
Qlik
Qlik minimerer kompleksiteten, kostnadene og tiden ved å overføre store data fra kilder til destinasjoner som BI-apper, ML-prosjekter og datavarehus. Den bruker automatisering og smidige metoder for å transformere data uten hektisk manuell koding av ETL-koder.
Domo
Domo tilbyr dra-og-slipp-grensesnitt for SQL-databasetransformasjoner og gjør datasammenslåing enkelt og automatisk. Dessuten gjør verktøyet data lett tilgjengelig for forskjellige team for å analysere de samme datasettene uten konflikt.
EasyMorph
EasyMorph avlaster deg fra den møysommelige prosessen med datatransformasjon ved å bruke eldre systemer som Excel, VBA, SQL og Python. Det tilbyr et visuelt verktøy for å transformere data og automatisere når det er mulig for dataforskere, dataanalytikere og finansanalytikere.
Siste ord
Datatransformasjon er en avgjørende prosess som kan avdekke fremragende verdi fra de samme settene med data for ulike forretningsseksjoner. Det er også en standardfase i databehandlingsmetoder som ETL for BI-apper på stedet og ELT for skybaserte datavarehus og datainnsjøer.
De høykvalitets og standardiserte dataene du får etter transformasjonen av data spiller en viktig rolle i å sette opp forretningsplaner som markedsføring, salg, produktutvikling, prisjusteringer, nye enheter og mer.
Deretter kan du sjekke ut de åpne datasettene for dine Data Science/ML-prosjekter.