Vores verden er blevet mere og mere datadrevet. Organisationer af alle størrelser indtager stigende mængder data hver dag, og det er afgørende at udnytte det fuldt ud for at låse op for nye muligheder.
Processen med datatransformation er dog ikke enkel på grund af den store mængde rå data. Det vil måske overraske dig at lære, at hver dag, cirka 2.5 kvintillion bytes af data genereres på verdensplan. Et andet problem er, at de fleste rådata er irrelevante for din virksomhed.
Hvad er datatransformation?
Generelt er datatransformation en proces, hvorved rådata omdannes til et format, der er optimeret til dine specifikke forretningsmål, og derfor gør det brugbart for din virksomhed.
Din virksomheds rå data kan give dig en masse indsigt i din virksomhed, kunder og dine konkurrenter, hvilket er nødvendigt for, at virksomheder kan træffe informerede beslutninger. Men når data præsenteres i sin rå form, kan de ikke stole på. Dataene deri er både irrelevante og relevante på samme tid. Der kan også være fejl eller manglende værdier i dataene. Dublerede data kan nogle gange findes.
Under datatransformationsprocessen udtrækkes rådata, renses og transformeres til et format, der er velegnet til integration, analyse, lagring og mange andre processer.
Datatransformation kan enten udføres manuelt eller automatisk ved hjælp af et datatransformationsværktøj og kan ændre formatet, strukturen, indholdet eller konteksten af dataene for at gøre dem mere nyttige.
"Under datatransformationsprocessen udtrækkes rådata, renses og transformeres til et format, der er velegnet til integration, analyse, lagring og mange andre processer."
-Neeraj Agarwal
Hvorfor er datatransformation nødvendig for min virksomhed?
Virksomheder har brug for at transformere data af to grunde: For det første for at omdanne dem til nyttig information og for det andet for at omdanne dem til brugbar information.
Rådata giver ikke meget værdi. Alene rå data gør det svært at træffe beslutninger eller handle. Et menneske eller en maskine kan gøre brug af data, når det omdannes til et format, det kan forstå. Under denne proces anvendes algoritmer og regler på dataene for at udlede indsigt og mønstre, der kan bruges.
Ifølge Gartner-undersøgelser har virksomheder lidt tab på i alt næsten 15 milliarder dollars hvert år pga dårlig datakvalitet. Problemer med datakvaliteten vil helt sikkert blive værre for virksomheder, der har et stort antal forretningsdivisioner og operationer på tværs af en bred geografisk region, såvel som mange medarbejdere, kunder, leverandører og produkter, der skal administreres.
Business Cases, der kræver datatransformation
For at enhver virksomhed skal lykkes, skal datatransformation udføres uanset størrelse og sektor, hvor de opererer. Vi har dog skitseret et par eksempler på applikationer til datatransformation, der kan give den største fordel for en virksomhed:
E-Commerce
E-handelsvirksomhed producerer en masse data hver dag, og virksomhedens succes afhænger i høj grad af, hvordan virksomheden indsamler værdifuld indsigt fra den. Derfor er vigtigheden af datatransformation uundgåelig for e-handelsvirksomheder.
Bankvirksomhed
Banksektoren afhænger også meget af dataene. Fra kundeoplysninger til at skabe et personligt tilbud til kunder, plejede banker at forbruge en enorm mængde data. Datatransformation kan hjælpe bankinstitutter med at generere værdifuld indsigt fra rådata.
Medicinal
Blandt alle de industrier, der oplever digital transformation, er sundhedsvæsenet i front. Tusindvis af smarte hospitaler og medicinske faciliteter inkorporerer kunstig intelligens i, hvordan de identificerer mulige sygdomme og fungerer.
Finansiel
Finansielle institutioner modtager information om deres kunder fra en række forskellige kilder. Disse kundeoplysninger kan ikke bruges direkte til at bringe forretning. Derfor er datatransformation et must for at konvertere data fra råformat til meningsfuld information.
Hvordan vil datatransformation gavne min virksomhed?
En dataanalyseløsning er ikke komplet uden en datatransformation. Dårlig kvalitet af data kan ikke kun være dyrt, men det kan også være ubrugeligt. En virksomhed skal være i stand til at udtrække og transformere data til nyttig information, så den kan forblive agil og tilpasningsdygtig.
Nedenfor har vi skitseret nogle af fordelene ved datatransformationstjenester for din virksomhed.
Forbedret datakvalitet
Der kan opstå flere problemer som følge af dårlige data. Når du transformerer dine data, kan du give din organisation mulighed for at eliminere kvalitetsproblemer og reducere muligheden for fejlfortolkninger for at sikre, at din virksomhed kører problemfrit.
Reduktion af risici
Når du bruger inkonsistente, afvigende data, sætter du dine økonomiske interesser og omdømme på spil. Standardisering og kvalitetsdata er afgørende for at reducere disse risici.
At have mere Business Intelligence og analytiske data tilgængelige
De fleste virksomheder analyserer ikke deres data for at få business intelligence til deres virksomhed. Datatransformationsværktøjer er yderst effektive til at forbedre tilgængeligheden af din virksomheds data, standardisere dem og bruge dem i forbindelse med intelligens.
Effektiv datastyring
Når data integreres fra en række forskellige kilder, er der en stigende udfordring med hensyn til metadatakonsistens. Transformationen af data vil hjælpe dig med at forbedre dine metadata samt at forstå datasættet mere præcist.
Datavisualisering
Blandt de forskellige trin, der er involveret i datatransformationsprocessen, datavisualisering er en af de vigtigste. At analysere data præcist og indsigtsfuldt bliver nemmere, når støjen reduceres, og datastrukturen forbedres.
Hvad er trinene involveret i datatransformationsprocessen?
Der er flere trin involveret i datatransformationsprocessen som nævnt nedenfor:
Dataopdagelse
For at transformere data skal vi først identificere og forstå informationen i kildefilerne. Analyse af kildedata kræver overvejelse af datakvalitet, kvalitetsattributter og strukturen af kildedataene. Ved hjælp af denne metode kan der udføres bedre dataanalyse og værdifuld business intelligence kan genereres.
Datakortlægning
Som en del af denne proces definerer analytikere, hvilke kriterier der er nødvendige for at ændre, matche, filtrere, forbinde og aggregere individuelle felter i sættet af datakilder. Kortlægning involverer at udvinde forretningsværdi fra flere eksterne og interne kilder, samle og derefter transformere dataene til et analytisk og operationelt format.
Dataudtræk
Et trin i migreringsprocessen involverer flytning af data fra et kildesystem til et målsystem. Data kan hentes fra enten strukturerede kilder (f.eks. databaser) eller ustrukturerede kilder (f.eks. hændelsesstrømme, logfiler) af data.
Transform data
Dette er det sidste trin i datatransformationsprocessen. Der er flere kilder til strukturerede eller ustrukturerede data, der indsamles og konverteres til et format, der kan bruges af virksomheder til effektivt at administrere deres data.
Gennemgang af data
Når dataene er blevet transformeret, skal du kontrollere dataene igen for at sikre, at transformationen har været nøjagtig. Processen med gennemgang kan sammenlignes med processen med kvalitetssikring.
Hvad er de forskellige datatransformationsmetoder?
Der er flere datatransformationsmetoder tilgængelige for at få værdifuld indsigt fra dataene:
Manuel datatransformation
Det næste trin involverer at skrive et lille stykke kode manuelt for at implementere transformationen af dataene. R, Python og SQL er nogle af de mest populære programmeringssprog, der kan bruges til at udføre manuel datatransformation.
Manuelle datatransformationsmetoder tager tid og kræfter at transformere data manuelt. Derudover kræver processen betydelige mængder tid til manuelt at kode transformationer, teste transformationer og vedligeholde transformationskoder.
Datatransformation med ETL-værktøjer på stedet
ETL refererer til ekstraktion, transformation og belastning. Det involverer primært at udtrække data fra en eller flere kilder, transformere det til et konsistent format og derefter indlæse det til den ønskede destination.
Datatransformation kan være meget dyrt, når man bruger on-premise ETL-værktøjer, og som et resultat går virksomheder nu over til cloud-baserede ETL-metoder til at udføre deres datatransformationer.
Datatransformation med cloud-baserede ETL-værktøjer
En anden yderst effektiv datatransformationsmetode er cloud-baserede ETL-værktøjer. Ved hjælp af disse instrumenter kan organisationer behandle store mængder data fra en række forskellige kilder på en effektiv og rettidig måde.
Navnet antyder, at disse værktøjer fungerer gennem cloud-serverne, hvilket betyder, at de er mere omkostningseffektive end on-premise ETL-metoder.
De bedste værktøjer til datatransformation til at lette din rejse
Der er to typer datatransformationsværktøjer tilgængelige på markedet for at hjælpe din virksomhed med at grave dybt ned i dataene og udtrække værdifuld information fra dem.
Scripting værktøjer
Disse er de almindelige typer af datatransformationsværktøjer, der fungerer ved hjælp af programmeringssprog som SQL eller Python. Denne type transformation udføres normalt i et lager og udføres af et system, der orkestrerer alle transformationerne for at fuldføre dem.
Disse værktøjer kræver teknisk ekspertise i SQL og Python for at få mest muligt ud af forretningsdataene.
Lav/No-Code Værktøjer
Disse er de nemmeste typer af datatransformationsværktøjer. Med dette værktøj kan virksomheder indlæse data i datavarehuset fra flere kilder ved hjælp af en enkel og intuitiv grænseflade, der gør det nemt at administrere data.
Der er en stor fordel ved disse værktøjer, idet de ikke kræver nogen teknisk ekspertise for at demonstrere deres evne til at generere værdifuld indsigt ud fra dataene.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
- Kilde: https://www.iotforall.com/a-quick-guide-for-doing-data-transformation-the-right-way
- :er
- 1
- a
- evne
- Om
- tilgængelighed
- præcis
- præcist
- tværs
- Handling
- Derudover
- Fordel
- adræt
- algoritmer
- Alle
- alene
- beløb
- beløb
- analyse
- Analytikere
- Analytisk
- analytics
- analysere
- ,
- En anden
- applikationer
- anvendt
- cirka
- ER
- kunstig
- kunstig intelligens
- AS
- hjælpe
- sikkerhed
- At
- attributter
- automatisk
- til rådighed
- Bad
- dårlige data
- Bank
- banksektoren
- Banker
- BE
- bliver
- bliver
- være
- jf. nedenstående
- gavner det dig
- fordele
- BEDSTE
- Bedre
- Billion
- bundet
- bringe
- virksomhed
- business intelligence
- virksomheder
- by
- CAN
- kan ikke
- stand
- tilfælde
- udfordre
- lave om
- kontrollere
- Cloud
- kode
- Fælles
- Virksomheder
- Selskabs
- konkurrenter
- fuldføre
- overvejelse
- konsekvent
- forbruge
- indhold
- sammenhæng
- konvertere
- konverteret
- omkostningseffektiv
- kunne
- Oprettelse af
- kriterier
- afgørende
- kunde
- Kunder
- data
- dataanalyse
- Dataanalyse
- datakvalitet
- datasæt
- datalager
- datastyret
- databaser
- dag
- afgørelser
- dyb
- demonstrere
- afhænger
- destination
- forskellige
- svært
- DIG
- digital
- Digital Transformation
- direkte
- gør
- Dont
- i løbet af
- e
- lettere
- nemmeste
- ecommerce
- Effektiv
- effektiv
- effektivt
- indsats
- enten
- eliminere
- medarbejdere
- sikre
- fejl
- begivenhed
- Hver
- hver dag
- eksempler
- dyrt
- oplever
- ekspertise
- ekstern
- ekstrakt
- udvinding
- faciliteter
- få
- Fields
- Filer
- filtrere
- finansielle
- Fornavn
- Til
- forkant
- formular
- format
- fundet
- fra
- fuld
- Gevinst
- Gartner
- generere
- genereret
- geografisk
- få
- Giv
- stor
- størst
- stærkt
- vejlede
- Have
- sundhedspleje
- hjælpe
- stærkt
- sygehuse
- Hvordan
- Men
- HTTPS
- menneskelig
- identificere
- gennemføre
- betydning
- vigtigt
- forbedret
- forbedring
- in
- inkorporering
- stigende
- stigende
- individuel
- industrier
- uundgåelige
- oplysninger
- informeret
- indsigt
- indsigt
- institutioner
- instrumenter
- integreret
- integration
- Intelligens
- interesser
- grænseflade
- interne
- intuitiv
- involverede
- tingenes internet
- spørgsmål
- IT
- ITS
- deltage
- jpg
- Sprog
- stor
- Efternavn
- LÆR
- belastning
- lastning
- tab
- Lot
- maskine
- vedligeholde
- Flertal
- lave
- maerker
- Making
- administrere
- lykkedes
- styring
- måde
- manuel
- manuelt
- mange
- kortlægning
- Marked
- Match
- max-bredde
- meningsfuld
- midler
- medicinsk
- nævnte
- Metadata
- metode
- metoder
- måske
- migration
- mangler
- ændre
- mere
- mest
- Mest Populære
- bevæge sig
- flytning
- flere
- navn
- næsten
- nødvendig
- Behov
- behov
- behov
- Ny
- næste
- Støj
- nummer
- målsætninger
- of
- tilbyde
- on
- ONE
- betjene
- operationelle
- Produktion
- Opportunity
- optimeret
- ordrer
- organisation
- organisationer
- Andet
- skitseret
- del
- mønstre
- udføre
- Personlig
- stykke
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- fattige
- Populær
- muligheder
- Muligheden
- mulig
- forelagt
- primært
- Problem
- problemer
- behandle
- Processer
- Produkter
- Programmering
- programmeringssprog
- give
- sætte
- Python
- kvalitet
- kvalitetsdata
- Hurtig
- quintillion
- Raw
- rådata
- årsager
- modtage
- reducere
- Reduceret
- reducere
- refererer
- Uanset
- region
- relevant
- forblive
- Repository
- kræver
- Kræver
- forskning
- resultere
- gennemgå
- Risiko
- risici
- regler
- samme
- Anden
- sektor
- Tjenester
- sæt
- flere
- signifikant
- Simpelt
- Størrelse
- størrelser
- lille
- Smart
- glat
- So
- løsninger
- nogle
- Kilde
- Kilder
- taler
- specifikke
- SQL
- standardisering
- Starter
- Trin
- Steps
- opbevaring
- vandløb
- struktur
- struktureret
- lykkes
- succes
- sådan
- egnede
- leverandører
- overraskelse
- systemet
- Tag
- mål
- Teknisk
- vilkår
- prøve
- at
- oplysninger
- The Source
- deres
- Them
- derfor
- deri
- Disse
- tusinder
- Gennem
- tid
- til
- værktøj
- værktøjer
- Transform
- Transformation
- transformationer
- omdannet
- omdanne
- betroet
- TUR
- typer
- forstå
- forståelse
- låse
- brug
- sædvanligvis
- udnyttet
- Værdifuld
- Værdifuld information
- værdi
- Værdier
- række
- forskellige
- Vast
- afgørende
- mængder
- Warehouse
- Vej..
- GODT
- Hvad
- som
- bred
- vilje
- med
- inden for
- uden
- Arbejde
- world
- verdensplan
- skrivning
- år
- Din
- zephyrnet