Vil du organisere, flette, standardisere og formatere store datasæt for at udtrække business intelligence? Læs denne ultimative guide om datatransformation i ETL-processen.
Virksomheder får sjældent data i det format, som dine Business Intelligence (BI) værktøjer kan bruge. Normalt bombarderer dataconnectors og repositories dig med rå og uorganiseret data. Du kan ikke udtrække noget mønster fra sådanne rådata.
Du har brug for en specialiseret proces, såsom datatransformation, for at strukturere dataene, så de matcher dine forretningsbehov. Den afslører også de forretningsmuligheder, som unøjagtige datasæt skjuler for dit syn.
I denne artikel vil vi diskutere datatransformation fra bunden. Efter at have læst, vil du vokse faglig viden om dette emne og kan med succes planlægge og udføre datatransformationsprojekter.
Indholdsfortegnelse
Hvad er datatransformation?
Grundlæggende er datatransformation et teknisk trin i databehandlingen, hvor du holder essensen og indholdet af data intakt og ændrer deres udseende. For det meste udfører dataforskere ændringer i følgende parametre:
- Datastruktur
- Dataformat
- Standardisering
- Organisation
- Sammenlægning
- Udrensning
Resultatet er rene data i et organiseret format. Nu vil det endelige format og struktur afhænge af det BI-værktøj, som din virksomhed bruger. Formateringen kan også variere fra afdeling til afdeling, da forskellige forretningssektioner, såsom regnskaber, økonomi, lagerbeholdning, salg osv., har forskellige strukturer for inputdata.
Under denne dataændring anvender dataforskere også forretningsregler på data. Disse regler hjælper forretningsanalytikere med at udtrække mønstre fra behandlede data, og ledelsesteamet kan træffe informerede beslutninger.
Ydermere er datatransformation den fase, hvor du kan flette forskellige datamodeller til én centraliseret database. Det hjælper dig med at lave sammenligninger mellem produkter, tjenester, salgsprocesser, markedsføringsmetoder, lagerbeholdning, virksomhedens udgifter og meget mere.
Typer af datatransformation
#1. Datarensning
Gennem denne proces identificerer folk ukorrekte, unøjagtige, irrelevante eller ufuldstændige datasæt eller deres komponenter. Bagefter kan dataene ændres, erstattes eller slettes for at øge nøjagtigheden. Den er afhængig af omhyggelig analyse, så de resulterende data kan bruges til at generere meningsfuld indsigt.
#2. Data deduplikering
Enhver dublet dataindtastning kan forårsage forvirring og fejlberegninger i data mining-processen. Med data deduplikering udtrækkes alle redundante indgange i et datasæt, så datasættene er frie til duplikeringer.
Denne proces sparer penge, som en virksomhed kunne have haft brug for til at gemme og behandle duplikerede data. Det forhindrer også sådanne data i at påvirke ydeevnen og forsinke forespørgselsbehandlingen.
#3. Datasammenlægning
Aggregation refererer til indsamling, søgning og præsentation af data i et kortfattet format. Virksomheder kan udføre denne type datatransformation for at indsamle fra flere datakilder og samle dem til én til dataanalyse.
Denne proces er yderst nyttig, når der skal træffes strategiske beslutninger om produkt, drift, markedsføring og prissætning.
#4. Dataintegration
Som navnet antyder, integrerer denne type datatransformation data fra forskellige kilder.
Da det kombinerer data relateret til forskellige afdelinger og giver et samlet overblik, kan alle fra virksomheden få adgang til og bruge dataene til ML-teknologi og business intelligence-analyse.
Desuden betragtes det som et vigtigt element i datahåndteringsprocessen.
#5. Datafiltrering
I disse dage er virksomheder nødt til at håndtere en enorm mængde data. Det er dog ikke alle data, der kræves i alle processer. Af denne grund skal virksomheder filtrere datasættene for at få raffinerede data.
Filtrering holder alle irrelevante, duplikerede eller følsomme data væk og adskiller det, du har brug for. Denne proces giver virksomheder mulighed for at minimere datafejl og generere nøjagtige rapporter og forespørgselsresultater.
#6. Data opsummering
Det betyder at præsentere en omfattende oversigt over genererede data. Til enhver proces er rådata slet ikke egnet. Det kan indeholde fejl og kan være tilgængeligt i et format, som visse applikationer ikke kan forstå.
Af disse grunde udfører virksomheder dataopsummering for at generere en sammenfatning af rådataene. Det bliver således lettere at få adgang til trends og mønstre i dataene fra dens opsummerede version.
#7. Dataopdeling
I denne proces er indtastningerne af et datasæt opdelt i forskellige segmenter. Hovedformålet med dataopdeling er at udvikle, træne og teste datasættene til krydsvalidering.
Desuden kan denne proces beskytte missionskritiske og sarte data mod uautoriseret adgang. Ved at opdele kan virksomheder kryptere følsomme data og gemme dem på en anden server.
#8. Data validering
At validere de data, du allerede har, er også en slags datatransformation. Denne proces involverer krydstjek af data for deres nøjagtighed, kvalitet og integritet. Før du vil bruge et datasæt til yderligere behandling, er det vigtigt at validere det for at undgå problemer i de sidste faser.
Hvordan udfører man datatransformation?
Valg af metode
Du kan bruge en af følgende datatransformationsmetoder afhængigt af din virksomheds behov:
#1. ETL-værktøjer på stedet
Hvis du har brug for at håndtere enorme datasæt regelmæssigt og også har brug for en skræddersyet transformationsproces, så kan du stole på ETL-værktøjer på stedet. De kører på robuste arbejdsstationer og kan behandle større datasæt hurtigt. Ejeromkostningerne er dog for høje.
#2. Cloud-baserede ETL-webapps
Små, mellemstore og nystartede virksomheder er hovedsageligt afhængige af cloud-baserede datatransformationsapps, da disse er overkommelige. Sådanne apps er velegnede, hvis du forbereder data en gang om ugen eller en måned.
#3. Transformation Scripts
Hvis du arbejder på et lille projekt med relativt mindre datasæt, så er det godt at bruge ældre systemer som Python, Excel, SQL, VBA og makroer til datatransformation.
Valg af teknikker til at transformere et datasæt
Nu hvor du ved, hvilken metode du skal vælge, skal du overveje de teknikker, du vil anvende. Du kan vælge nogle få eller alle fra nedenstående afhængigt af de rå data og det endelige mønster, du leder efter:
#1. Integrering af data
Her integrerer du data for ét element fra forskellige kilder og danner en opsummeret tabel. Eksempelvis akkumulering af kundedata fra konti, fakturaer, salg, marketing, sociale medier, konkurrenter, hjemmesider, videodelingsplatforme osv. og dannelse af en tabelbaseret database.
#2. Datasortering og -filtrering
At sende rå og ufiltrerede data til en BI-app vil kun spilde tid og penge. I stedet skal du filtrere skrald og irrelevante data fra datasættet og kun sende en luns af data, der indeholder analyserbart indhold.
#3. Datascrubbing
Dataforskere skrubber også rådata for at fjerne støj, korrupte data, irrelevant indhold, fejlagtige data, slåfejl og mere.
#4. Datasæt-diskretisering
Især for kontinuerlige data skal du bruge diskretiseringsteknikken til at tilføje intervaller mellem store bidder af data uden at ændre dets kontinuerlige flow. Når du først giver en kategoriseret og begrænset struktur til kontinuerlige datasæt, bliver det lettere at tegne tendenser eller beregne langsigtede gennemsnit.
#5. Generalisering af data
Det er teknikken til at konvertere personlige datasæt til upersonlige og generelle data for at overholde reglerne om databeskyttelse. Desuden transformerer denne proces også store datasæt til ubesværet analyserbare formater.
#6. Fjernelse af dubletter
Dubletter kan tvinge dig til at betale mere som data warehousing gebyrer og også forvrænge det endelige mønster eller indsigt. Derfor skal dit team scanne hele datasættet omhyggeligt for dubletter, kopier osv. og ekskludere dem fra den transformerede database.
#7. Oprettelse af nye attributter
På dette trin kan du introducere nye felter, kolonneoverskrifter eller attributter for at gøre dine data mere organiserede.
#8. Standardisering og normalisering
Nu skal du normalisere og standardisere dine datasæt afhængigt af din foretrukne databasestruktur, brug og datavisualiseringsmodeller. Standardisering sikrer, at det samme datasæt vil være brugbart for hver afdeling i organisationen.
#9. Dataudjævning
Udjævning er fjernelse af meningsløse og forvrængede data fra et stort datasæt. Den scanner også dataene for ændringer, der ikke er i forhold til proportioner, der kan afvige analyseteamet fra det mønster, de forventer.
Trin til et transformeret datasæt
#1. Dataopdagelse
I dette trin forstår du datasættet og dets model og beslutter, hvilke ændringer der er nødvendige. Du kan bruge et dataprofileringsværktøj til at få et smugkig ind i databasen, filer, regneark osv.
#2. Data Transformation Mapping
I denne fase bestemmer du mange ting om transformationsprocessen, og disse er:
- Hvilke elementer kræver gennemgang, redigering, formatering, rensning og ændring
- Hvad er årsagerne bag sådanne transformationer
- Hvordan man opnår disse ændringer
#3. Generering og eksekvering af koder
Dine dataforskere vil skrive datatransformationskoder for at udføre processen automatisk. De kunne bruge Python, SQL, VBA, PowerShell osv. Hvis du bruger et værktøj uden kode, skal du uploade rådata til det værktøj og angive de ændringer, du ønsker.
#4. Gennemgå og indlæs
Nu skal du gennemgå outputfilen og bekræfte, om de relevante ændringer er der eller ej. Derefter kan du indlæse datasættet til din BI-app.
Fordele ved datatransformation
#1. Bedre dataorganisering
Datatransformation betyder ændring og kategorisering af data til separat lagring og nem synlighed. Så både mennesker og applikationer kan nemt bruge de transformerede data, da de er organiseret på en bedre måde.
#2. Forbedret datakvalitet
Denne proces kan også eliminere datakvalitetsproblemer og reducere risiciene forbundet med dårlige data. Nu er der færre muligheder for fejlfortolkning, uoverensstemmelser og manglende data. Da virksomheder har brug for præcis information for at opnå succesfulde resultater, er transformation afgørende for at træffe en større beslutning.
#3. Lettere datahåndtering
Datatransformation forenkler også datahåndteringsprocessen for teamene. Organisationer, der håndterer en voksende mængde data fra adskillige kilder, har brug for denne proces.
#4. Bredere brug
En af de største fordele ved datatransformation er, at den lader virksomheder få mest muligt ud af deres data. Processen standardiserer disse data for at gøre dem mere anvendelige. Som følge heraf kan virksomheder bruge det samme sæt data til flere formål.
Derudover kan flere applikationer bruge de transformerede data, da disse har unikke krav til dataformatering.
#5. Færre beregningsmæssige udfordringer
Uorganiserede data kan føre til forkert indeksering, nulværdier, duplikerede indtastninger osv. Ved at transformere kan virksomheder standardisere dataene og reducere risikoen for beregningsfejl, som applikationerne kan lave under databehandlingen.
#6. Hurtigere forespørgsler
Datatransformation betyder at sortere dataene og opbevare dem på en organiseret måde i et lager. Det resulterer i høj forespørgselshastighed og optimeret brug af BI-værktøjer.
#7. Reducerede risici
Hvis du bruger unøjagtige, ufuldstændige og inkonsistente data, bliver beslutningstagning og analyse hæmmet. Når dataene går igennem transformationen, bliver de standardiserede. Således reducerer data af høj kvalitet chancen for at lide økonomiske og omdømmetab som følge af unøjagtig planlægning.
#8. Forfinet metadata
Da virksomheder skal håndtere flere og flere data, bliver datahåndtering en udfordring for dem. Med datatransformation kan de springe kaosset i metadata over. Nu får du raffinerede metadata, der hjælper dig med at administrere, sortere, søge og bruge dine data.
DBT
DBT er en arbejdsgang til datatransformation. Det kan også hjælpe dig med at centralisere og modularisere din dataanalysekode. For ikke at nævne, får du andre værktøjer til datastyring, såsom versionering af datasæt, samarbejde om transformerede data, test af datamodeller og dokumentation af forespørgsler.
Qlik
Qlik minimerer kompleksiteten, omkostningerne og tiden ved at overføre store data fra kilder til destinationer som BI-apps, ML-projekter og datavarehuse. Den bruger automatisering og agile metoder til at transformere data uden hektisk manuel kodning af ETL-koder.
Domo
Domo tilbyder træk og slip-grænseflade til SQL-databasetransformationer og gør datasammenlægning ubesværet og automatisk. Desuden gør værktøjet data let tilgængelige for forskellige teams til at analysere de samme datasæt uden konflikt.
EasyMorph
EasyMorph fritager dig fra den omhyggelige proces med datatransformation ved hjælp af ældre systemer som Excel, VBA, SQL og Python. Det tilbyder et visuelt værktøj til at transformere data og automatisere, når det er muligt, for dataforskere, dataanalytikere og finansanalytikere.
Afsluttende ord
Datatransformation er en afgørende proces, der kan afsløre enestående værdi fra de samme datasæt for forskellige forretningssektioner. Det er også en standardfase i databehandlingsmetoder som ETL til on-site BI-apps og ELT til cloud-baserede datavarehuse og datasøer.
Den højkvalitets og standardiserede data, du får efter transformationen af data, spiller en afgørende rolle i opsætningen af forretningsplaner som marketing, salg, produktudvikling, prisjusteringer, nye enheder og meget mere.
Dernæst kan du tjekke de åbne datasæt for dine Data Science/ML-projekter.