¿Qué es la transformación de datos?
Los datos sin procesar en su forma original rara vez están listos para su uso inmediato. A menudo existe en diversos formatos, estructuras y niveles de calidad en diferentes fuentes.
Para desbloquear su verdadero valor y hacerlo adecuado para análisis, reporting y otros procesos del negocio, las variables de datos deben someterse a un proceso crítico. Esta sección profundiza en la transformación de datos, explorando exactamente lo que implica y las formas fundamentales en que cambia la forma de los datos para que sean significativos y viables.
Definición de transformación de datos
La transformación de datos es el proceso de análisis de la conversión de datos de un formato, estructura o valor a otro. Es un paso fundamental en la integración y administración de datos, diseñado para asegurar que los valores de los datos sean precisos, consistentes y compatibles con los requerimientos analíticos o del sistema de destino.
Esta conversión puede implicar una serie de actividades y tiempo de proceso, incluida la limpieza de datos para eliminar errores o incoherencias, el cambio de formato para que coincidan con esquemas específicos, la derivación de nuevos atributos de datos de los existentes o la agregación de valores de datos para proporcionar vistas de resumen.
En última instancia, el objetivo del análisis de transformación de datos es mejorar la calidad, la usabilidad y el valor de los datos, lo que los hace adecuados para un propósito específico, como la carga en un almacén de datos, la alimentación en una aplicación de inteligencia empresarial o la preparación para modelos de aprendizaje automático. Acorta la brecha entre las fuentes de datos brutas y a menudo dispares y la información refinada necesaria para la toma de decisiones perspicaz.
Tipos de transformaciones de datos
Las transformaciones de datos pueden clasificarse en términos generales en función de sus objetivos principales y de la naturaleza de los cambios que aplican a los datos.
La comprensión de estos tipos ayuda a seleccionar los métodos adecuados para desafíos de datos específicos. Las categorías más comunes implican la preparación de valores de datos para su integración con otros conjuntos de datos y la remodelación de su estructura inherente para un mejor análisis o almacenamiento.
Transformaciones de integración de datos
Las transformaciones de la integración de datos se centran principalmente en combinar y consolidar valores de datos de fuentes dispares para crear un conjunto de datos unificado y consistente.
Al reunir información que se origina en diferentes sistemas, bases de datos o aplicaciones, estas transformaciones garantizan la compatibilidad y la coherencia. Una transformación de integración común es la consolidación o agregación de datos, donde se resumen los datos de múltiples registros u orígenes; por ejemplo, calcular las ventas totales combinando cifras de bases de datos regionales para su análisis.
Otra técnica clave es la combinación, que implica combinar filas de dos o más tablas basadas en columnas relacionadas, vinculando eficazmente conjuntos de datos distintos.
La conversión de tipos de variables de datos también es crucial, ya que garantiza que los valores de datos, como las fechas o los números, tengan un formato coherente en todos los orígenes. Considere tipos enteros, o int, con int cuando sea necesario y sin utilizar un campo de texto cuando int sea más apropiado.
Técnicas de estructuración de datos
Las técnicas de estructuración de datos modifican el esquema, el diseño o la organización de los datos en sí, en lugar de sólo sus valores o formato en relación con otros conjuntos de datos y valores. Estas transformaciones apuntan a hacer que los valores de los datos sean más adecuados para modelos analíticos específicos, sistemas de almacenamiento de información o requerimientos de reporting.
Una técnica de estructuración fundamental es el filtrado, que implica la selección de filas o columnas específicas en función de criterios definidos, restringiendo así el conjunto de datos a la información relevante. La ordenación organiza las variables de datos en un orden determinado, lo que puede ser importante para el análisis o la presentación.
La derivación es otra técnica eficaz en la que se crean nuevos atributos de datos a partir de los existentes, como calcular una edad a partir de una fecha de nacimiento o crear un margen de beneficio a partir de datos de ingresos y costos.
Las operaciones de pivotar y anular la pivotación son transformaciones que giran los datos entre formatos largos y anchos, lo que puede ser crítico para ciertos tipos de herramientas de análisis o gráficos.
El proceso de transformación de datos
La transformación de variables de datos eficaces no utiliza un enfoque aleatorio, sino que es un proceso sistemático diseñado para garantizar que los datos se conviertan con precisión y eficiencia para cumplir objetivos de transformación específicos.
Este proceso implica una serie de etapas bien definidas, desde la comprensión inicial de los datos de origen hasta la entrega final del resultado transformado, junto con una consideración cuidadosa de cuándo deben ocurrir estas operaciones.
Pasos del proceso de transformación de datos
El proceso que estamos utilizando y el tiempo que se tarda en transformar los valores de los datos suele seguir una secuencia de pasos lógicos. Comienza con el descubrimiento y la generación de perfiles de variables de datos, donde los datos de origen se examinan minuciosamente para comprender su estructura, contenido, calidad y cualquier relación existente.
Este entendimiento fundamental es crucial para definir los cambios necesarios. Después del descubrimiento, se definen las reglas, técnicas y lógica de transformación. Esto implica especificar con precisión cómo se deben modificar los datos, como asignar campos de origen a campos de destino, describir procedimientos de limpieza para datos incoherentes o detallar cálculos de agregación.
Una vez que las reglas están claras, la asignación de datos vincula explícitamente los elementos de datos de origen con sus elementos correspondientes en el esquema de destino. Con las asignaciones de valores y las reglas en su lugar, el siguiente paso es la generación de código o la configuración de herramientas.
Aquí es donde se implementa realmente la lógica de transformación útil, ya sea escribiendo scripts personalizados (por ejemplo, SQL, Python) o configurando herramientas especializadas de ETL (Extract, Transform, Load). El núcleo del proceso es la fase de ejecución, en la que las transformaciones definidas se aplican al conjunto de datos.
Programación y temporización en la transformación de datos
La programación y la temporización de los procesos de transformación de datos requieren consideraciones operacionales críticas que afecten directamente la actualización de los datos y los recursos del sistema. Las transformaciones se pueden ejecutar de varias maneras dependiendo de las necesidades del negocio y las características de los datos.
El procesamiento por lotes es un enfoque de análisis común en el que las transformaciones se ejecutan a intervalos programados, como una noche, una semana o una vez al mes. Este método es adecuado para grandes volúmenes de datos en los que las actualizaciones en tiempo real no son esenciales.
Por el contrario, el procesamiento en tiempo real o casi en tiempo real transforma los valores de los datos a medida que llegan o con un retraso mínimo. Esto es vital para las aplicaciones que necesitan información actualizada, como detección de fraude o precios dinámicos.
Otro enfoque es el procesamiento impulsado por eventos, donde las transformaciones se activan por acontecimientos específicos, como un nuevo registro de cliente o una venta completada.
La elección de las técnicas y estrategias de código, proceso y tiempo depende de varios factores, entre los que se incluyen el volumen de datos, la velocidad a la que se generan los nuevos datos, los requisitos empresariales para la moneda de los datos, las capacidades de los sistemas de origen y destino y las ventanas de tiempo de procesamiento de datos disponibles. La programación eficiente garantiza que los datos transformados estén disponibles cuando se necesiten sin sobrecargar los sistemas ni interrumpir las operaciones críticas.
Importancia de la transformación de datos en los negocios
Las variables de datos en cualquier formato a menudo son aclamadas como el nuevo petróleo, pero al igual que el petróleo crudo, los datos brutos necesitan refinamiento, lo que le exige desbloquear su verdadero valor y conocimientos. El código de transformación de datos es este proceso de refinamiento crítico. No se puede exagerar su importancia en los negocios, ya que afecta directamente la calidad de los conocimientos, la eficiencia de las operaciones y la capacidad de tomar decisiones estratégicas informadas.
Al convertir los conocimientos de datos en un formato de valores consistente, confiable y utilizable, las empresas pueden aprovechar su poder de código para obtener ventajas competitivas y alcanzar los objetivos que necesitan.
Casos de uso en análisis de negocio
Las aplicaciones de la transformación de datos son amplias e integrales para el análisis efectivo del negocio:
- Inteligencia empresarial Un caso de uso principal para estas técnicas es en los servicios mejorados de inteligencia empresarial y análisis en la nube (cloud analytics services). Los datos se transforman en herramientas de inteligencia empresarial para generar paneles e informes precisos, lo que proporciona una visibilidad clara de los indicadores clave de rendimiento y las métricas operativas.
- Data Warehouses La transformación de datos también es fundamental para el data warehousing. Los datos de múltiples sistemas operativos se transforman y se cargan en un almacén central de datos, creando un repositorio histórico de datos limpios e integrados adecuados para el análisis de tendencias y consultas complejas.
- Campañas de marketing : Además, en el análisis de campañas de marketing, los conocimientos de datos de diferentes canales (medios sociales, correo electrónico, análisis de datos web) se transforman para estandarizar métricas como compromiso y tasas de conversión, lo que permite una evaluación precisa de la eficacia de la campaña y el retorno de la inversión.
- ¿Conformidad? El cumplimiento de las normas y la auditoría a menudo requieren técnicas para transformar los datos en formatos específicos exigidos por los órganos de gobierno, garantizando que las empresas cumplan con los estándares legales y de la industria.
Por último, los florecientes campos de la analítica predictiva y el aprendizaje automático dependen en gran medida de datos de alta calidad bien estructurados; los procesos de transformación como la normalización, el escalado de características y la codificación de variables categóricas son pasos esenciales de preprocesamiento para construir modelos eficaces.
Desafíos asociados con la transformación de datos
A pesar de sus claros beneficios y conocimientos útiles, el proceso de código de transformación de los conocimientos de datos no está exento de obstáculos. Un desafío importante suele residir en los problemas iniciales de calidad de los datos. Los valores de los datos de origen pueden estar plagados de inconsistencias, valores faltantes, imprecisiones o información desactualizada, que requieren esfuerzos de limpieza extensos antes de que pueda comenzar una transformación significativa.
La complejidad de las propias transformaciones requeridas también puede plantear dificultades; traducir reglas de negocios intrincadas en una lógica de transformación precisa, especialmente cuando se trata de estructuras y formatos de datos diversos, exige experiencia y una planificación cuidadosa.
La escalabilidad es otra preocupación crítica. A medida que los volúmenes de datos y la velocidad siguen creciendo exponencialmente, los procesos de transformación deben diseñarse para manejar esta carga creciente de manera eficiente sin convertirse en cuellos de botella.
Esto a menudo requiere el uso de infraestructuras sólidas y algoritmos optimizados. El costo y la intensidad de recursos de la transformación de datos también pueden ser sustanciales, lo que implica inversiones en software especializado, ingenieros de datos calificados y un tiempo de procesamiento considerable.
Herramientas para transformación de datos
Una amplia gama de herramientas y técnicas son útiles para facilitar el proceso de transformación de datos, que van desde software bien establecido hasta una plataforma de datos de vanguardia (data platform ).
La elección de la herramienta depende a menudo de la complejidad de las transformaciones, el volumen de datos, los requisitos de velocidad de procesamiento, la infraestructura existente y la experiencia técnica de los usuarios. Estas herramientas ayudan a automatizar y optimizar la conversión de datos brutos en información valiosa.
Software y aplicaciones comunes
Durante muchos años, las herramientas ETL (Extract, Transform, Load) han sido los caballos de batalla del código de transformación de datos. El software proporciona entornos integrales para diseñar, ejecutar y administrar flujos de trabajo de transformación complejos.
Estas plataformas suelen ofrecer una interfaz gráfica para crear canalizaciones de datos y una amplia gama de componentes de transformación predefinidos.
Más allá de las soluciones ETL dedicadas, SQL (Structured Query Language) sigue siendo una herramienta fundamental para la transformación de datos, especialmente cuando se trabaja directamente en bases de datos relacionales, data warehouses y data lakehouse .
Sus poderosas capacidades de consulta permiten una manipulación, agregación, unión y filtrado de datos efectivos. Para una lógica de transformación más personalizada o intrincada, los lenguajes de programación se utilizan ampliamente.
Tecnologías y técnicas emergentes
La transformación de los datos evoluciona continuamente y surgen nuevas técnicas y tecnologías para abordar los desafíos de los datos modernos. Un cambio significativo es el ascenso del paradigma ELT (Extracto, Carga, Transformación).
A diferencia de ETL tradicional, ELT implica la carga de datos brutos en el sistema de destino, por lo general un poderoso almacén de datos en la nube (como Copo de nieve, BigQuery o Redshift), y luego realizar transformaciones utilizando las capacidades de procesamiento del almacén.
Herramientas como dbt (data build tool) han ganado prominencia con conocimientos al usar analistas e ingenieros para definir transformaciones usando SQL dentro de este marco de trabajo de ELT, promoviendo el control de versiones, pruebas y colaboración.
La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) se están integrando cada vez más en los procesos de transformación de datos sin demora.
Estas tecnologías pueden automatizar y evitar que se retrase el uso de tareas complejas, como la asignación de esquemas, la identificación y rectificación de problemas de calidad de datos, la detección de anomalías e incluso la sugerencia de reglas de transformación relevantes. Este enfoque impulsado por la IA apunta a hacer que las transformaciones sean más inteligentes, eficientes y menos dependientes del uso de la intervención manual.
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