什么是数据转换？

现实生活中的数据转换

数据转换是将数据从一种格式或排列转换为另一种格式或排列的过程。这还涉及到数据集成平台和目标系统。类似于数据清理并且是任务数据管理和原始数据.

数据转换可以分为各种不同的活动。根据项目、业务、目标格式、企业和组织的需要，可以通过删除空值或重复数据、转换数据类型、数据库、数据源、源格式或整个表单来恢复数据。

数据转换过程

数据转换的过程分为两个阶段。让我们来了解更多关于他们的信息吧!

第一阶段包括:

发现必须进行的数据转换的结构。数据映射，了解如何映射单个字段，以及如何更改、输入、筛选和聚合这些字段。执行数据研究，这需要确定问题和您正在操作的所有类型的数据。

第二阶段包括:

从信息的来源获取信息。来源可能会改变，可以包括结构化来源(数据库或流媒体来源)以及使用你的web应用程序的客户的日志文件。合并数据、将格式转换为您的规范、编辑文本字符串以及连接行和/或列来完成转换。

为什么我们需要转换数据？

数据转换执行多种功能。企业经常需要转换数据以将其与另一个数据集进行比较。这使人们能够根据多种来源而不是一种来源做出正确的决策。营销中的数据转换允许您比较来自不同活动的数据，允许您就如何更好地销售产品做出数据驱动的决策。

数据是如何转换的？

有两种方法可以为我们提供有关如何转换数据的更多信息：内部部署ETL工具—ETL（提取、转换、加载）工具，像这样的工具可以从编写转换脚本中省去很多麻烦，因为它们可以自动化整个过程。

它们托管在商业网站上，通常需要广泛的专业知识和/或成本高昂。创建脚本-要提取和转换数据，请使用SQL或Python等脚本。这是一个劳动密集型的过程。基于云的ETL工具-这些ETL工具基于云数据仓库，允许您使用供应商的基础设施和专业知识。

数据转换的挑战

与许多分析系统一样，数据转换通常耗时、昂贵且缓慢。因此，最好使用一个ETL解决方案，它可以加快操作并帮助许多组织。

数据转换过程的分步指南

数据转换过程包括四个主要步骤。

步骤1：数据解释

首先，让我们试着回答以下问题：

• 您目前有哪些数据?
• 你需要把它转化成什么?

在流程开始时确定数据转换计划的优先级非常重要。否则，很容易在数字中迷失方向，最终你可能会一无所获。

• 你想用什么格式？
• 您的数据当前采用什么格式的应用程序？
• 你将如何从A点到达B点？

这些都是在会议期间必须解决的问题数据分析阶段维度建模，它为转换后的数据生成两种类型的目标表，是格式化数据解释的好方法。现在，让我们来查找有关事实表和维度表的更多信息，这些信息可能对您的业务有用。

事实表:它们用于存储正在计算的事件的结果，并解决“多少”(来自维度表)的问题。定期快照(在每天的时间间隔内汇总事件)、事务(记录事件)和累积快照(捕获过程的执行，其中的步骤可能以不规则的时间间隔发生，在单个记录内。

维度表：它们通过回答“谁、什么、在哪里、何时、为什么和如何”等问题，为数据提供意义。维度表被称为“数据仓库的灵魂”，因为它们包含所有入口点以及允许系统用于分析的描述性标签。

第二步:翻译前数据的质量控制

一旦知道要处理的数据格式类型以及对转换的期望值，就可以对数据进行质量检查。这将允许您识别数据收集中可能存在的任何问题，例如值损坏或数据点丢失。这是一个关键的步骤，因为数据集的任何问题都将在以后破坏您的过程。在继续之前，请确保已完全搜索包。

步骤3：数据转换

现在您已经考虑了数据源的一致性，可以开始转换数据的过程了。如前所述，数据转换需要将源数据的一部分替换为符合目标数据格式的格式规范的数据。例如，您可能正在将用过时的HTML版本编写的旧HTML文件转换为HTML5—最新的HTML标准。

此步骤的一部分将包括用现代HTML支持的列表标记（如ul>）替换不再可用的HTML标记（如dir>）。它是一个游戏规则改变者，包括提取变换和加载。这些转换可以通过脚本或使用基于云的ETL工具手动执行。如您所见，数据转换涉及的不仅仅是替换特定的数据片段。它还包括从数据库重新构造整个文件。

步骤4：翻译后数据的质量控制

现在您已经转换了数据，确保在转换过程中保持数据的质量是至关重要的。分析数据中的错误、信息缺失以及数据转换过程中可能发生的其他错误非常重要。

即使你的数据在过渡之前是完美的，也有可能在过程中出错，所以一定要考虑它们。我们推荐Whatagraph作为一种快速、简单的数据转换解决方案。它是一个数据转换工具，可以将所有活动数据聚合到单个实时仪表板. 它在自动报告和精心设计的定制仪表板中显示数据。Whatagraph将通过快速、安全地转换数据，帮助任何人成为数据分析师。

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最常见的问题

问：数据转换的类型是什么？

有两种类型的数据转换:

批处理数据转换（传统的数据转换）-数据转换是一个批量或批处理过程，在这个过程中，开发人员编写代码或应用转换规则数据集成工具，然后在大量数据上运行该代码或这些规则。此方法将遵循与上述数据转换过程相同的线性系列步骤。当数据必须以低延迟转换和转发时，通常使用“微批处理”一词。这就需要能够快速高效地处理的小批量数据。

交互式数据转换-交互式数据转换是一种新功能，它使业务分析师和消费者能够通过可视化界面直接与大型数据集交互，了解数据的特征，并通过简单的交互（如单击或选择数据的特定元素）更改或更正数据。

尽管IDT遵循与批处理数据集成相同的流程步骤，但主要的区别在于这些步骤并不总是线性地遵循，通常不需要重要的技术技能来完成。Trifacta、Alteryx和Paxata等公司提供交互式数据转换工具，这些公司多为初创企业。他们想成为高效的数据分析师。AIDT解决方案有一个统一的可视化界面，集成了以前分离的度量，如数据质量、数据映射、销售数据、数据发现、数据管理、原始数据和数据准备。

问：什么是数据转换规则？

数据转换规则是一系列计算机指令，指定要执行的一致性操作，以将数据的结构和语义从源系统转换到目标系统。最流行的数据转换规则类型有语义规则、分类规则和重塑规则。

语义原则-这些指南定义了数据元素的定义以及企业如何使用它们来描述其领域。什么是好交易？在考虑退款后，如何计算最终结算金额？每个数据提供者都有其在其活动上下文中有意义的语义，但必须由数据聚合器. 现在，这里有更多关于它们的信息。

重塑规则-它们定义了如何从源端收集数据元素并在目标端分发它们。例如，零售商可以在单个文件中包含所有交易数据。不过，聚合器必须将其分为三个表：一个用于事务，一个用于零售商数据，另一个用于客户。

分类规则-这些规则将数据源的列和值与目标数据的列和值相关联。