Co to jest transformacja danych?
Surowe dane w oryginalnej postaci rzadko są gotowe do natychmiastowego użycia. Istnieje on często w różnych formatach, strukturach i poziomach jakości w różnych źródłach.
Aby odblokować jego prawdziwą wartość i uczynić go odpowiednim do analizy, raportowania i innych procesów biznesowych, zmienne danych muszą przejść krytyczny proces. W tej części przechodzimy do transformacji danych, analizując dokładnie, z czym się wiążą i w jaki sposób zmieniają one kształt, aby dane miały sens i mogły być przetwarzane.
Definicja transformacji danych
Transformacja danych to proces analizy polegający na konwertowaniu danych z jednego formatu, struktury lub wartości na inną. Jest to fundamentalny krok w integracji danych i zarządzaniu nimi, mający na celu zapewnienie dokładności, spójności i kompatybilności wartości danych z systemem docelowym lub wymogami analitycznymi.
Konwersja ta może obejmować szereg czasu i działań procesowych, w tym czyszczenie danych w celu usunięcia błędów lub niespójności, reformatowanie ich w celu dopasowania do konkretnych schematów, pobieranie nowych atrybutów danych z istniejących atrybutów lub agregowanie wartości danych w celu zapewnienia widoków podsumowania.
Ostatecznie celem analizy transformacji danych jest poprawa jakości, użyteczności i wartości danych, dzięki czemu będą one adekwatne do konkretnego celu, takiego jak załadunek do hurtowni danych, wprowadzenie do aplikacji Business Intelligence lub przygotowanie ich do modeli machine learning. Wypełnia on lukę między surowymi, często odmiennymi źródłami danych a udoskonalonymi informacjami potrzebnymi do podejmowania wnikliwych decyzji.
Rodzaje transformacji danych
Transformacje danych można podzielić na kategorie w zależności od ich głównych celów i charakteru zmian, które mają zastosowanie do danych.
Zrozumienie tych typów pomaga w wyborze metod odpowiednich do konkretnych wyzwań związanych z danymi. Najczęstsze kategorie obejmują przygotowanie wartości danych do integracji z innymi zbiorami danych i przekształcenie ich struktury w celu lepszej analizy lub przechowywania.
Transformacje Integracji Danych
Transformacje integracji danych koncentrują się przede wszystkim na łączeniu i konsolidacji wartości danych z różnych źródeł w celu utworzenia ujednoliconego i spójnego zbioru danych.
W przypadku łączenia informacji pochodzących z różnych systemów, baz danych lub aplikacji, transformacje te zapewniają kompatybilność i spójność. Jedną z popularnych transformacji integracyjnych jest konsolidacja lub agregacja danych, w ramach której sumowane są dane z wielu rekordów lub źródeł. Na przykład obliczanie całkowitej sprzedaży poprzez łączenie danych z regionalnych baz danych w celu analizy.
Inną kluczową techniką jest łączenie, które polega na łączeniu wierszy z dwóch lub więcej tabel w oparciu o powiązane kolumny, co skutecznie łączy różne zbiory danych.
Konwersja typów zmiennych danych ma również kluczowe znaczenie, zapewniając, że wartości danych, takie jak daty lub liczby, są w spójnym formacie we wszystkich źródłach. Rozważ używanie typów całkowitych lub całkowitych, w razie potrzeby bez użycia pola tekstowego, gdy jest ono bardziej odpowiednie.
Techniki Strukturalizacji Danych
Techniki strukturyzowania danych modyfikują schemat, układ lub organizację samych danych, a nie tylko ich wartości lub format w odniesieniu do innych zbiorów danych i wartości. Transformacje te mają na celu dostosowanie wartości danych do konkretnych modeli analitycznych, systemów przechowywania danych lub wymogów sprawozdawczych.
Podstawową techniką strukturyzowania jest filtrowanie, które polega na wybieraniu określonych wierszy lub kolumn w oparciu o zdefiniowane kryteria, zawężając tym samym zakres zbioru danych do istotnych informacji. Sortowanie porządkuje zmienne danych w konkretnej kolejności, co może być ważne dla analizy lub prezentacji.
Derivation to kolejna potężna technika, w której na podstawie istniejących atrybutów danych tworzone są nowe atrybuty, takie jak obliczanie wieku od daty urodzenia lub tworzenie marży zysku z danych o przychodach i kosztach.
Przekierowywanie i odchylanie to transformacje, które obracają dane między szerokimi i długimi formatami, co może być krytyczne dla niektórych typów narzędzi analitycznych lub wykresowych.
Proces Transformacji Danych
Efektywna transformacja zmiennych danych nie polega na zastosowaniu podejścia przypadkowego, lecz jest to systematyczny proces zaprojektowany tak, aby zapewnić dokładne i skuteczne przekształcanie danych w celu osiągnięcia określonych celów transformacji.
Proces ten obejmuje szereg dobrze określonych etapów, od wstępnego zrozumienia danych źródłowych po ostateczne dostarczenie przekształconego wyniku, wraz ze starannym rozważeniem, kiedy te operacje powinny wystąpić.
Etapy procesu transformacji danych
Proces, którego używamy i czas, który przechodzi do przekształcenia wartości danych zazwyczaj podąża za sekwencją logicznych kroków. Zaczyna się od odkrywania i profilowania zmiennych danych, gdzie dane źródłowe są dokładnie analizowane, aby zrozumieć ich strukturę, zawartość, jakość i wszelkie istniejące relacje.
Ta fundamentalna wiedza jest kluczowa dla zdefiniowania niezbędnych zmian. Po odkryciu zdefiniowano reguły, techniki i logikę transformacji. Wiąże się to z koniecznością precyzyjnego określenia, w jaki sposób dane powinny być modyfikowane, jak np. mapowanie pól źródłowych na pola docelowe, nakreślanie procedur czyszczenia w przypadku niespójnych danych czy szczegółowa agregacja obliczeń.
Gdy reguły są jasne, odwzorowanie danych wyraźnie łączy elementy danych źródłowych z odpowiadającymi im elementami w schemacie docelowym. Po zdefiniowaniu wartości i reguł następnym krokiem będzie wygenerowanie kodu lub konfiguracja narzędzia.
W tym miejscu użyteczna logika transformacji jest rzeczywiście wdrażana albo przez pisanie niestandardowych skryptów (np. SQL, Python) albo przez konfigurację specjalistycznych narzędzi ETL (Extract, Transform, Load). Rdzeniem procesu jest faza wykonania, w której zdefiniowane przekształcenia są stosowane do zbioru danych.
Planowanie i synchronizacja transformacji danych
Planowanie i synchronizowanie procesów transformacji danych wymaga krytycznych kwestii operacyjnych, które bezpośrednio wpływają na świeżość danych i zasoby systemowe. Transformacje mogą być przeprowadzane na wiele sposobów, w zależności od potrzeb biznesowych i charakterystyki danych.
Przetwarzanie wsadowe to powszechne podejście analityczne, w którym przekształcenia są przeprowadzane w zaplanowanych odstępach, takich jak nocy, tydzień lub miesiąc. Metoda ta jest odpowiednia dla dużej ilości danych, w przypadku których aktualizacje w czasie rzeczywistym nie są konieczne.
W czasie rzeczywistym lub prawie rzeczywistym przetwarzanie przeobraża wartości danych w miarę ich napływu lub z bardzo minimalnym opóźnieniem. Jest to niezwykle istotne w przypadku aplikacji, które potrzebują dostępu do aktualnych informacji, takich jak wykrywanie oszustw lub dynamiczne ceny.
Innym podejściem jest przetwarzanie oparte na zdarzeniach, gdzie transformacje są wywoływane przez specyficzne zdarzenia, takie jak rejestracja nowego klienta lub zakończona sprzedaż.
Wybór kodu, procesu i strategii czasowej oraz technik zależy od kilku czynników, w tym od ilości danych, prędkości, z jaką generowane są nowe dane, wymagań biznesowych związanych z walutą danych, możliwości systemów źródłowych i docelowych oraz dostępnych przedziałów czasowych przetwarzania danych. Dzięki wydajnemu planowaniu dane są dostępne w razie potrzeby bez przeciążania systemów i przerywania krytycznych operacji.
Znaczenie transformacji danych w biznesie
Zmienne danych w dowolnym formacie są często określane jako nowa ropa, ale podobnie jak ropa naftowa, dane surowe wymagają udoskonalenia, co wymaga, aby ujawniły swoją prawdziwą wartość i wiedzę. Kodem transformacji danych jest krytyczny proces rafinacji. Nie można przecenić jego znaczenia w biznesie, ponieważ bezpośrednio wpływa na jakość spostrzeżeń, efektywność operacji i zdolność do podejmowania świadomych, strategicznych decyzji.
Przekształcając dane we spójny, niezawodny i użyteczny format, firmy mogą wykorzystać potencjał kodu i uzyskać przewagę konkurencyjną oraz osiągnąć cele, których potrzebują.
Przykłady zastosowania w analizie biznesowej
Transformacja danych ma szerokie zastosowanie i stanowi integralną część skutecznej analizy biznesowej:
- Business intelligence: Jednym z głównych zastosowań tych technik jest rozbudowana Business Intelligence i usługi cloud analytics. Dane zostały przekształcone w narzędzia BI, które umożliwiają tworzenie dokładnych dashboardów i raportów, co zapewnia przejrzysty wgląd w kluczowe wskaźniki wydajności i metryki operacyjne.
- Przechowywanie danych Transformacja danych ma również fundamentalne znaczenie dla magazynowania danych. Dane z wielu systemów operacyjnych są przekształcane i ładowane do centralnego magazynu danych, tworząc historyczne repozytorium czystych i zintegrowanych danych, odpowiednich do analizy trendów i złożonych zapytań.
- Kampanie marketingowe: Ponadto, w przypadku analizy kampanii marketingowych, informacje uzyskiwane z różnych kanałów (media społecznościowe, poczta elektroniczna, analityka danych internetowych) są przekształcane w celu standaryzacji metryk, takich jak wskaźnik zaangażowania i konwersji, co umożliwia dokładną ocenę skuteczności kampanii i zwrotu z inwestycji.
- Zgodność z przepisami? Zgodność z przepisami i audyt często wymagają technik pozwalających na przekształcanie danych w formaty zarządzane przez organy regulacyjne, co gwarantuje, że przedsiębiorstwa przestrzegają standardów prawnych i branżowych.
Wciąż rozwijające się dziedziny, takie jak analityka predykcyjna i uczenie maszynowe, w dużej mierze opierają się na wysokiej jakości i dobrze ustrukturyzowanych danych. Procesy transformacji, takie jak normalizacja, skalowanie funkcji i kodowanie zmiennych kategorycznych, są kluczowymi krokami na drodze do opracowania skutecznych modeli.
Wyzwania związane z transformacją danych
Oprócz ewidentnych i użytecznych korzyści, proces data insights oraz transformacji kodu nie jest pozbawiony przeszkód. Dużym wyzwaniem jest często kwestia jakości danych początkowych. Wartości danych źródłowych mogą być obarczone niespójnościami, brakującymi wartościami, niedokładnościami lub przestarzałymi informacjami, które wymagają szeroko zakrojonych wysiłków w celu ich oczyszczenia, zanim będzie można nawet rozpocząć znaczącą transformację.
Złożoność samych transformacji może również stwarzać trudności; przekładanie skomplikowanych reguł biznesowych na precyzyjną logikę transformacji, zwłaszcza w przypadku zróżnicowanych struktur i formatów danych, wymaga wiedzy specjalistycznej i starannego planowania.
Kolejnym krytycznym problemem jest skalowalność. Ponieważ wolumeny danych i prędkość ich przesyłania stale rosną, procesy transformacji muszą być zaprojektowane tak, aby sprostać temu rosnącemu obciążeniu i aby uniknąć tworzenia się wąskich gardeł.
Często wiąże się to z koniecznością korzystania z niezawodnych infrastruktur i zoptymalizowanych algorytmów. Transformacja danych może być również kosztowna i wymagać dużych zasobów, co wiąże się z inwestycjami w specjalistyczne oprogramowanie, wykwalifikowanymi inżynierami danych oraz dużym czasem przetwarzania.
Narzędzia do transformacji danych
Szeroki wachlarz narzędzi i technik jest przydatny do ułatwiania procesu transformacji danych, od sprawdzonego oprogramowania po najnowocześniejszą platformę danych.
Wybór narzędzia zależy często od złożoności transformacji, ilości danych, wymagań dotyczących prędkości przetwarzania, istniejących infrastruktur oraz technicznej wiedzy i umiejętności użytkowników. Narzędzia te pomagają zautomatyzować i usprawnić przekształcanie surowych danych w cenne informacje.
Wspólne oprogramowanie i aplikacje
Od wielu lat narzędzia ETL (Extract, Transform, Load Balancer) są podstawą kodu transformacji danych. Oprogramowanie zapewnia kompleksowe środowiska do projektowania, przeprowadzania i zarządzania złożonymi przepływami transformacji.
Platformy te zazwyczaj oferują interfejs graficzny do budowania potoków danych i szeroką gamę wstępnie utworzonych komponentów transformacyjnych.
Poza dedykowanymi rozwiązaniami ETL, SQL (Structured Query Language) pozostaje podstawowym narzędziem do transformacji danych, zwłaszcza podczas pracy bezpośrednio w relacyjnych bazach danych, hurtowniach danych i jeziorze danych.
Możliwości wykonywania zaawansowanych zapytań umożliwiają skuteczne przetwarzanie, agregację, łączenie i filtrowanie danych. W przypadku bardziej spersonalizowanej lub skomplikowanej logiki transformacji, języki programowania są szeroko stosowane.
Nowe techniki i technologie
Transformacja danych stale się rozwija i pojawiają się nowe techniki i technologie, które pozwolą odpowiedzieć na wyzwania związane z przetwarzaniem nowoczesnych danych. Jedną z istotnych zmian jest rozwój paradygmatu ELT (Extract, Load, Transform).
W przeciwieństwie do tradycyjnego ETL, ELT polega na ładowaniu surowych danych do systemu docelowego, zazwyczaj do magazynu danych w chmurze (takiego jak Snowflake, BigQuery lub Redshift), a następnie przeprowadzaniu transformacji z wykorzystaniem możliwości przetwarzania magazynu.
Narzędzia takie jak dbt (narzędzie do budowania danych) zyskały na znaczeniu dzięki wykorzystaniu analityków i inżynierów do definiowania transformacji przy użyciu SQL w ramach ELT, promując kontrolę wersji, testowanie i współpracę.
Sztuczna inteligencja (AI) oraz uczenie maszynowe (ML) coraz częściej są niezwłocznie integrowane z procesami transformacji danych.
Technologie te pozwalają zautomatyzować złożone zadania, takie jak mapowanie schematu, identyfikacja i rozwiązywanie problemów z jakością danych, wykrywanie anomalii, a nawet sugerowanie reguł transformacji, i zapobiegać temu opóźnieniu. Podejście oparte na sztucznej inteligencji ma na celu sprawienie, aby transformacje były bardziej inteligentne, wydajne i mniej zależne od użycia ręcznej interwencji.
OVHcloud i transformacja danych
Celem OVHcloud jest dostarczanie wydajnych, dostępnych i trwałych rozwiązań chmurowych użytecznych dla innowacji dla firm każdej wielkości, które wykupują usługi w ciągu miesiąca.
Niezależnie od tego, czy chcesz zmodernizować infrastrukturę, z której już korzystasz, zbudować inteligentne aplikacje czy skalować działalność na całym świecie, nasz kompletny pakiet usług Public Cloud i najnowocześniejszych usług AI zapewni wydajność, bezpieczeństwo i elastyczność, których potrzebujesz, aby Twoja wizja stała się rzeczywistością.
Public Cloud
Przydatne w innowacji i skalowaniu projektów dzięki Public Cloud. Nasza solidna i wszechstronna platforma oferuje kompleksowy pakiet usług chmurowych dostosowanych do Twoich potrzeb. Korzystaj z wydajnych i niedrogich środowisk w chmurze - począwszy od obliczeń, poprzez sieci i bazy danych, aż po potężne sieci i bazy danych.
Punkty końcowe AI
Wdrażaj i zarządzaj w prosty sposób modelami machine learning za pomocą punktów końcowych AI OVHcloud. Płynnie przenoś wytrenowane modele do produkcji, dzięki czemu możesz w prosty sposób zintegrować funkcje AI z Twoimi aplikacjami. Nasza usługa zarządzana obsługuje infrastrukturę, dzięki czemu możesz skupić się na tym, co najważniejsze, czyli na modelach sztucznej inteligencji i ich prognozach.
AI i Machine Learning
Przyspiesz Twoje projekty związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym dzięki OVHcloud AI Machine Learning. Nasza platforma dostarcza data scientists i deweloperom potężne narzędzia i infrastruktury do budowania, trenowania i wdrażania modeli machine learning na dużą skalę.