I ett datalager är transformation processen för att konvertera rådata extraherade från olika källor till ett konsekvent, användbart format som är lämpligt för analys och rapportering. Det är ett avgörande steg i ETL -processen (extrakt, transform, belastning), som sitter mellan extraktion och belastning. Transformationer kan involvera ett brett utbud av verksamheter, inklusive:
Vanliga transformationsoperationer:
* Rengöring av data: Hantering av saknade värden (imputation eller borttagning), korrigering av inkonsekvenser (t.ex. standardisering av datumformat, korrigering av skrivfel) och ta bort duplikat.
* Datakonvertering: Ändra datatyper (t.ex. konvertera text till siffror), måttenheter (t.ex. pund till kilogram) eller format (t.ex. ändra datumformat).
* Dataaggregering: Sammanfattande data från flera poster till en enda post (t.ex. beräkning av summor, medelvärden, räkningar).
* Datastandardisering: Säkerställa konsistens mellan olika datakällor. Detta inkluderar saker som att standardisera namnkonventioner, koder och förkortningar.
* Databerikning: Lägga till kontext eller detaljer till befintliga data från externa källor. Detta kan innebära att geografisk information tillförs till kundadresser eller lägga till produktbeskrivningar till försäljningsdata.
* Datavalidering: Kontrollera datakvaliteten och se till att det uppfyller vissa kriterier. Detta innebär ofta att skapa regler och begränsningar för att identifiera och flagga ogiltiga data.
* Data-duplicering: Identifiera och ta bort duplikatposter från uppgifterna.
* Datavsnitt: Jämförelse och lösning av skillnader mellan data från flera källor.
* Data Normalization: Strukturera data för att minska redundans och förbättra dataintegriteten.
* Dataderivation: Skapa nya datafält från befintliga med beräkningar eller formler (t.ex. beräkning av totala intäkter från kvantitet och pris).
* Datamaskning: Skydda känslig information genom att ersätta den med ersättningsvärden (för säkerhet och integritet).
Varför transformationer är viktiga:
* Datakvalitet: Transformationer förbättrar dataens noggrannhet, fullständighet och konsistens, vilket gör det mer pålitligt för analys.
* Data konsistens: De säkerställer att data från olika källor presenteras i ett enhetligt och standardiserat format.
* data Användbarhet: Transformationer gör uppgifterna enklare att använda för affärsintelligens och rapporteringsändamål.
* Datasäkerhet: Tekniker som datasmaskering förbättrar datasäkerheten och skyddar känslig information.
Transformationer implementeras vanligtvis med hjälp av ETL -verktyg, skriptspråk (som Python eller SQL) eller specialiserade datatransformationsmotorer. Komplexiteten i transformationsprocessen beror på arten och kvaliteten på källdata och kraven i datalageret.
