數據轉換快速指南

想要組織、合併、標準化和格式化大型數據集以提取商業智能？ 閱讀有關 ETL 過程中數據轉換的終極指南。

公司很少以您的商業智能 (BI) 工具可以使用的格式獲取數據。 通常，數據連接器和存儲庫會用原始和無組織的數據轟炸您。 您無法從此類原始數據中提取任何模式。

您需要一個專門的流程（例如數據轉換）來構建數據以滿足您的業務需求。 它還揭示了不准確的數據集隱藏在您視線之外的商機。

在本文中，我們將從頭開始討論數據轉換。 閱讀後，您將獲得該主題的專業知識，並可以成功規劃和執行數據轉換項目。

什麼是數據轉換？

從本質上講，數據轉換是數據處理的一個技術步驟，您可以在其中保持數據的本質和內容完整併修改其外觀。 大多數情況下，數據科學家會對以下參數進行修改：

• 數據結構
• 數據格式
• 標準化
• 組織
• 合併
• 清潔

結果是有組織格式的干淨數據。 現在，最終格式和結構將取決於您的企業使用的 BI 工具。 此外，格式可能因部門而異，因為不同的業務部門（如帳戶、財務、庫存、銷售等）具有不同的輸入數據結構。

在此數據修改期間，數據科學家還將業務規則應用於數據。 這些規則幫助業務分析師從處理過的數據中提取模式，並幫助領導團隊做出明智的決策。

此外，數據轉換是您可以將不同的數據模型合併到一個集中式數據庫中的階段。 它可以幫助您在產品、服務、銷售流程、營銷方法、庫存、公司支出等之間進行比較。

數據轉換的類型

#1。 數據清洗

通過這個過程，人們可以識別不正確、不准確、不相關或不完整的數據集或其組件。 之後，可以修改、替換或刪除數據以提高準確性。 它依賴於仔細的分析，以便可以使用生成的數據來產生有意義的洞察力。

#2。 重複數據刪除

任何重複的數據輸入都可能導致數據挖掘過程中的混亂和錯誤計算。 使用重複數據刪除，數據集的所有冗餘條目都被提取，因此數據集可以自由複制。

這個過程可以節省公司存儲和處理重複數據所需的資金。 它還可以防止此類數據影響性能和減慢查詢處理速度。

#3。 數據聚合

聚合是指以簡潔的格式收集、搜索和呈現數據。 公司可以執行這種類型的數據轉換以從多個數據源中收集數據並將它們合併為一個數據分析。

在對產品、運營、營銷和定價做出戰略決策時，此過程非常有用。

#4。 數據集成

顧名思義，這種類型的數據轉換集成了來自不同來源的數據。

由於它結合了與不同部門相關的數據並提供了統一的視圖，因此公司的任何人都可以訪問和使用這些數據進行 ML 技術和商業智能分析。

此外，它被認為是數據管理過程的主要組成部分。

#5。 數據過濾

如今，公司必須處理大量數據。 但是，並非所有流程都需要所有數據。 為此，企業需要對數據集進行過濾，以獲得精煉的數據。

過濾可將任何不相關、重複或敏感的數據隔離開來，並分離出您需要的數據。 這個過程允許企業最大限度地減少數據錯誤並生成準確的報告和查詢結果。

#6。 數據匯總

這意味著呈現生成數據的綜合摘要。 對於任何過程，原始數據根本不適合。 它可能包含錯誤，並且可能以某些應用程序無法理解的格式提供。

由於這些原因，公司執行數據匯總以生成原始數據的匯總。 因此，從其匯總版本中訪問數據的趨勢和模式變得更加容易。

#7。 數據拆分

在這個過程中，數據集的條目被分成不同的段。 數據拆分的主要目的是開發、訓練和測試數據集以進行交叉驗證。

此外，此過程可以保護關鍵任務和敏感數據免遭未經授權的訪問。 通過拆分，公司可以加密敏感數據並將其存儲在不同的服務器上。

#8。 數據驗證

驗證你已經擁有的數據也是一種數據轉換。 此過程涉及交叉檢查數據的準確性、質量和完整性。 在您想要使用數據集進行進一步處理之前，驗證它對於避免在後期階段出現問題至關重要。

如何進行數據轉換？

選擇方法

您可以根據業務需求使用以下任何一種數據轉換方法：

#1。 現場 ETL 工具

如果您需要定期處理龐大的數據集並且還需要定制的轉換過程，那麼您可以依靠現場 ETL 工具。 它們在強大的工作站上運行，可以快速處理更大的數據集。 但是，擁有成本太高了。

#2。 基於雲的 ETL Web 應用程序

小型、中型和初創企業主要依賴基於雲的數據轉換應用程序，因為這些應用程序價格實惠。 如果您每週或每月準備一次數據，則此類應用程序非常適合。

#3。 轉換腳本

如果您正在處理具有相對較小數據集的小型項目，那麼最好使用 Python、Excel、SQL、VBA 和宏等遺留系統進行數據轉換。

選擇轉換數據集的技術

現在您知道要選擇哪種方法，您需要考慮要應用的技術。 您可以根據原始數據和您正在尋找的最終模式從下面選擇一些或全部：

#1。 整合數據

在這裡，您可以整合來自不同來源的一個元素的數據並形成一個匯總表。 例如，從賬戶、發票、銷售、營銷、社交媒體、競爭對手、網站、視頻分享平台等積累客戶數據，形成表格數據庫。

#2。 數據排序和過濾

將原始和未經過濾的數據發送到 BI 應用程序只會浪費時間和金錢。 相反，您需要從數據集中過濾掉垃圾和不相關的數據，並且只發送包含可分析內容的數據塊。

#3。 數據清理

數據科學家還清理原始數據以清除噪音、損壞的數據、不相關的內容、錯誤的數據、拼寫錯誤等。

#4。 數據集離散化

特別是對於連續數據，您需要使用離散化技術在大塊數據之間添加間隔而不改變其連續流。 一旦您為連續數據集提供了分類和有限的結構，就可以更輕鬆地繪製趨勢或計算長期平均值。

#5。 數據泛化

它是將個性化的數據集轉換為非個人和一般數據以遵守數據隱私法規的技術。 此外，此過程還將大型數據集轉換為輕鬆可分析的格式。

#6。 刪除重複項

重複可能會迫使您支付更多的數據倉庫費用，並且還會扭曲最終模式或洞察力。 因此，您的團隊需要仔細掃描整個數據集以查找重複、副本等，並將它們從轉換後的數據庫中排除。

#7。 創建新屬性

在這個階段，您可以引入新的字段、列標題或屬性，以使您的數據更有條理。

#8。 標準化和規範化

現在，您需要根據首選的數據庫結構、使用情況和數據可視化模型對數據集進行規範化和標準化。 標準化可確保組織的每個部門都可以使用相同的數據集。

#9。 數據平滑

平滑是從大型數據集中刪除無意義和扭曲的數據。 它還掃描數據以查找可能使分析團隊偏離預期模式的不成比例的修改。

轉換數據集的步驟

#1。 數據發現

在此步驟中，您了解數據集及其模型並決定哪些更改是必要的。 您可以使用數據分析工具來窺探數據庫、文件、電子表格等。

#2。 數據轉換映射

在這個階段，你決定了很多關於轉換過程的事情，這些是：

• 哪些元素需要審查、編輯、格式化、清理和更改
• 這種轉變背後的原因是什麼
• 如何實現這些變化

#3。 生成和執行代碼

您的數據科學家將編寫數據轉換代碼以自動執行該過程。 他們可以使用 Python、SQL、VBA、PowerShell 等。如果您使用任何無代碼工具，您需要將原始數據上傳到該工具並指出您想要的更改。

#4。 查看和加載

現在，您需要查看輸出文件並確認是否存在適當的更改。 然後，您可以將數據集加載到您的 BI 應用程序。

數據轉換的好處

#1。 更好的數據組織

數據轉換意味著修改和分類數據以實現單獨存儲和易於發現。 因此，人類和應用程序都可以輕鬆使用轉換後的數據，因為它以更好的方式組織。

#2。 提高數據質量

此過程還可以消除數據質量問題並降低不良數據所涉及的風險。 現在，誤解、不一致和丟失數據的可能性減少了。 由於公司需要準確的信息才能取得成功，因此轉型對於做出重大決策至關重要。

#3。 更輕鬆的數據管理

數據轉換還簡化了團隊的數據管理流程。 處理來自眾多來源的越來越多數據的組織需要這個過程。

#4。 更廣泛的用途

數據轉換的最大好處之一是它可以讓公司充分利用他們的數據。 該過程將這些數據標準化，以使它們更有用。 因此，公司可以將同一組數據用於更多目的。

此外，更多應用程序可以使用轉換後的數據，因為這些應用程序對數據格式有獨特的要求。

#5。 更少的計算挑戰

無組織的數據可能導致不正確的索引、空值、重複條目等。通過轉換，公司可以標準化數據並減少應用程序在數據處理過程中出現計算錯誤的機會。

#6。 更快的查詢

數據轉換意味著對數據進行排序並以有組織的方式將其存儲在倉庫中。 它可以提高查詢速度並優化 BI 工具的使用。

#7。 降低風險

如果您使用不准確、不完整和不一致的數據，決策和分析就會受到阻礙。 一旦數據經過轉換，它就會變得標準化。 因此，高質量的數據可以減少因計劃不准確而面臨財務和聲譽損失的機會。

#8。 精煉的元數據

隨著企業要處理越來越多的數據，數據管理成為他們面臨的挑戰。 通過數據轉換，他們可以跳過元數據中的混亂。 現在，您可以獲得有助於管理、排序、搜索和使用數據的精細元數據。

工具

DBT

DBT 是用於數據轉換的工作流。 它還可以幫助您集中和模塊化您的數據分析代碼。 更不用說，您還可以獲得其他用於數據管理的工具，例如版本化數據集、就轉換後的數據進行協作、測試數據模型和記錄查詢。

Qlik

Qlik 最大限度地降低了將大型數據從源傳輸到目標（如 BI 應用程序、ML 項目和數據倉庫）的複雜性、成本和時間。 它使用自動化和敏捷方法來轉換數據，而無需繁瑣的 ETL 代碼手動編碼。

多摩

Domo 為 SQL 數據庫轉換提供拖放界面，使數據合併變得輕鬆和自動化。 此外，該工具使不同團隊可以輕鬆使用數據來分析相同的數據集而不會發生衝突。

易變形

EasyMorph 讓您從使用 Excel、VBA、SQL 和 Python 等遺留系統進行數據轉換的艱苦過程中解脫出來。 它為數據科學家、數據分析師和金融分析師提供了一種可視化工具，可以在可能的情況下轉換數據並實現自動化。

最後的話

數據轉換是一個關鍵過程，它可以從不同業務部門的相同數據集中揭示突出的價值。 它也是數據處理方法的標準階段，例如用於現場 BI 應用程序的 ETL 和用於基於雲的數據倉庫和數據湖的 ELT。

您在數據轉換後獲得的高質量和標準化的數據在製定營銷、銷售、產品開發、價格調整、新單位等業務計劃中起著至關重要的作用。

接下來，您可以查看數據科學/ML 項目的開放數據集。