Unsere Welt wird zunehmend datengetrieben. Unternehmen jeder Größe nehmen täglich immer größere Datenmengen auf, und es ist wichtig, sie voll auszuschöpfen, um neue Möglichkeiten zu erschließen.
Der Prozess der Datentransformation ist jedoch aufgrund der großen Menge an Rohdaten nicht einfach. Es mag Sie überraschen zu erfahren, dass es jeden Tag ungefähr 2.5 Quintillionen gibt Bytes von Daten werden weltweit generiert. Ein weiteres Problem besteht darin, dass die meisten Rohdaten für Ihr Unternehmen irrelevant sind.
Was ist Datentransformation?
Im Allgemeinen ist die Datentransformation ein Prozess, bei dem Rohdaten in ein Format umgewandelt werden, das für Ihre spezifischen Geschäftsziele optimiert und somit für Ihr Unternehmen nutzbar gemacht wird.
Die Rohdaten Ihres Unternehmens können Ihnen viele Einblicke in Ihr Unternehmen, Ihre Kunden und Ihre Wettbewerber geben, die für Unternehmen erforderlich sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Wenn Daten jedoch in ihrer Rohform präsentiert werden, kann ihnen nicht vertraut werden. Die darin enthaltenen Daten sind irrelevant und relevant zugleich. Außerdem können Fehler oder fehlende Werte in den Daten vorhanden sein. Doppelte Daten können manchmal gefunden werden.
Während des Datentransformationsprozesses werden Rohdaten extrahiert, bereinigt und in ein Format umgewandelt, das für Integration, Analyse, Speicherung und viele andere Prozesse geeignet ist.
Die Datentransformation kann entweder manuell oder automatisch mit einem Datentransformationstool erfolgen und kann das Format, die Struktur, den Inhalt oder den Kontext der Daten ändern, um sie nützlicher zu machen.
„Während des Datentransformationsprozesses werden Rohdaten extrahiert, bereinigt und in ein Format umgewandelt, das für Integration, Analyse, Speicherung und viele andere Prozesse geeignet ist.“
-Neeraj Agarwal
Warum ist Datentransformation für mein Unternehmen notwendig?
Unternehmen müssen Daten aus zwei Gründen umwandeln: Erstens, um sie in nützliche Informationen umzuwandeln, und zweitens, um sie in verwertbare Informationen umzuwandeln.
Rohdaten liefern nicht viel Wert. Rohdaten allein machen es schwierig, Entscheidungen zu treffen oder Maßnahmen zu ergreifen. Ein Mensch oder eine Maschine kann Daten nutzen, wenn sie in ein für sie verständliches Format umgewandelt werden. Während dieses Prozesses werden Algorithmen und Regeln auf die Daten angewendet, um Erkenntnisse und Muster abzuleiten, die verwendet werden können.
Laut Gartner-Recherchen haben Unternehmen jedes Jahr Verluste in Höhe von fast 15 Milliarden US-Dollar erlitten schlechte Datenqualität. Datenqualitätsprobleme werden sich für Unternehmen mit einer großen Anzahl von Geschäftsbereichen und Betrieben in einer großen geografischen Region sowie vielen Mitarbeitern, Kunden, Lieferanten und Produkten, die verwaltet werden müssen, zwangsläufig verschlimmern.
Geschäftsfälle, die eine Datentransformation erfordern
Damit jedes Unternehmen erfolgreich sein kann, muss die Datentransformation unabhängig von der Größe und dem Sektor, in dem es tätig ist, durchgeführt werden. Wir haben jedoch einige Anwendungsbeispiele für die Datentransformation skizziert, die einem Unternehmen den größten Nutzen bringen können:
E-Commerce
Das E-Commerce-Geschäft produziert jeden Tag viele Daten, und der Erfolg des Unternehmens hängt stark davon ab, wie das Unternehmen wertvolle Erkenntnisse daraus gewinnt. Daher ist die Bedeutung der Datentransformation für E-Commerce-Unternehmen unvermeidlich.
Bankwesen
Auch der Bankensektor ist stark von den Daten abhängig. Angefangen von Kundeninformationen bis hin zur Erstellung eines personalisierten Angebots für Kunden verbrauchten Banken früher eine Unmenge an Daten. Die Datentransformation kann Bankinstituten helfen, wertvolle Erkenntnisse aus den Rohdaten zu gewinnen.
Gesundheitswesen
Unter allen Branchen, die die digitale Transformation erleben, steht das Gesundheitswesen an vorderster Front. Tausende von intelligenten Krankenhäusern und medizinischen Einrichtungen integrieren künstliche Intelligenz in die Art und Weise, wie sie mögliche Krankheiten erkennen und arbeiten.
Finanzen
Finanzinstitute erhalten Informationen über ihre Kunden aus einer Vielzahl von Quellen. Diese Kundeninformationen können nicht direkt verwendet werden, um Geschäfte zu tätigen. Daher ist die Datentransformation ein Muss, um die Daten vom Rohformat in aussagekräftige Informationen umzuwandeln.
Wie wird die Datentransformation meinem Unternehmen zugute kommen?
Eine Datenanalyselösung ist ohne eine Datentransformation nicht vollständig. Schlechte Datenqualität kann nicht nur teuer, sondern auch nutzlos sein. Ein Unternehmen muss in der Lage sein, Daten zu extrahieren und in nützliche Informationen umzuwandeln, damit es agil und anpassungsfähig bleibt.
Nachfolgend haben wir einige der Vorteile von Datentransformationsdiensten für Ihr Unternehmen skizziert.
Verbesserte Datenqualität
Als Ergebnis schlechter Daten können mehrere Probleme auftreten. Wenn Sie Ihre Daten transformieren, können Sie Ihrem Unternehmen die Möglichkeit geben, Qualitätsprobleme zu beseitigen und die Möglichkeit von Fehlinterpretationen zu reduzieren, um sicherzustellen, dass Ihr Geschäft reibungslos läuft.
Risiken reduzieren
Wenn Sie widersprüchliche, widersprüchliche Daten verwenden, gefährden Sie Ihre finanziellen und Reputationsinteressen. Standardisierung und Qualitätsdaten sind entscheidend, um diese Risiken zu reduzieren.
Mehr Business Intelligence und Analysedaten verfügbar haben
Die Mehrheit der Unternehmen analysiert ihre Daten nicht, um Business Intelligence für ihr Geschäft zu gewinnen. Datentransformationstools sind äußerst effektiv, um die Zugänglichkeit der Daten Ihres Unternehmens zu verbessern, sie zu standardisieren und im Kontext von Intelligenz zu verwenden.
Effektives Datenmanagement
Bei der Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen wird die Konsistenz der Metadaten immer anspruchsvoller. Die Transformation von Daten hilft Ihnen, Ihre Metadaten zu verbessern und den Datensatz genauer zu verstehen.
Datenvisualisierung
Unter den verschiedenen Schritten, die am Datentransformationsprozess beteiligt sind, Datenvisualisierung ist einer der wichtigsten. Die genaue und aufschlussreiche Datenanalyse wird einfacher, wenn das Rauschen reduziert und die Datenstruktur verbessert wird.
Welche Schritte umfasst der Datentransformationsprozess?
Der Datentransformationsprozess umfasst mehrere Schritte, wie unten erwähnt:
Datenerkennung
Um Daten zu transformieren, müssen wir zunächst die in den Quelldateien enthaltenen Informationen identifizieren und verstehen. Die Analyse von Quelldaten erfordert die Berücksichtigung der Datenqualität, der Qualitätsattribute und der Struktur der Quelldaten. Mit dieser Methode kann eine bessere Datenanalyse durchgeführt und wertvolle Business Intelligence generiert werden.
Datenzuordnung
Als Teil dieses Prozesses definieren Analysten, welche Kriterien zum Ändern, Abgleichen, Filtern, Verbinden und Aggregieren einzelner Felder innerhalb des Satzes von Datenquellen erforderlich sind. Beim Mapping geht es darum, den Geschäftswert aus mehreren externen und internen Quellen zu extrahieren, die Daten zu vereinheitlichen und dann in ein analytisches und operatives Format umzuwandeln.
Datenextraktion
Ein Schritt des Migrationsprozesses beinhaltet das Verschieben von Daten von einem Quellsystem zu einem Zielsystem. Daten können entweder aus strukturierten Datenquellen (z. B. Datenbanken) oder unstrukturierten Datenquellen (z. B. Ereignisströmen, Protokolldateien) abgerufen werden.
Daten transformieren
Dies ist der letzte Schritt im Datentransformationsprozess. Es gibt mehrere Quellen für strukturierte oder unstrukturierte Daten, die gesammelt und in ein Format konvertiert werden, das von Unternehmen zur effizienten Verwaltung ihrer Daten verwendet werden kann.
Datenüberprüfung
Nachdem die Daten transformiert wurden, müssen Sie die Daten erneut überprüfen, um sicherzustellen, dass die Transformation korrekt war. Der Prozess der Überprüfung kann mit dem Prozess der Qualitätssicherung verglichen werden.
Was sind die verschiedenen Datentransformationsmethoden?
Es stehen mehrere Datentransformationsmethoden zur Verfügung, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen:
Manuelle Datentransformation
Der nächste Schritt besteht darin, manuell ein kleines Stück Code zu schreiben, um die Transformation der Daten zu implementieren. R, Python und SQL sind einige der beliebtesten Programmiersprachen, die für die manuelle Datentransformation verwendet werden können.
Manuelle Datentransformationsmethoden erfordern Zeit und Mühe, um Daten manuell zu transformieren. Außerdem erfordert der Prozess viel Zeit, um Transformationen manuell zu codieren, Transformationen zu testen und Transformationscodes zu verwalten.
Datentransformation mit ETL-Tools vor Ort
ETL bezieht sich auf die Extraktion, Transformation und das Laden. In erster Linie geht es darum, Daten aus einer oder mehreren Quellen zu extrahieren, sie in ein konsistentes Format umzuwandeln und sie dann an das gewünschte Ziel zu laden.
Die Datentransformation kann sehr teuer sein, wenn On-Premise-ETL-Tools verwendet werden, und daher wechseln Unternehmen jetzt zu Cloud-basierten ETL-Methoden, um ihre Datentransformationen durchzuführen.
Datentransformation mit Cloud-basierten ETL-Tools
Eine weitere hocheffektive Datentransformationsmethode sind Cloud-basierte ETL-Tools. Mit Hilfe dieser Instrumente können Organisationen große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen effizient und zeitnah verarbeiten.
Der Name impliziert, dass diese Tools über die Cloud-Server arbeiten, was bedeutet, dass sie kostengünstiger sind als lokale ETL-Methoden.
Die besten Tools zur Datentransformation, um Ihre Reise zu erleichtern
Auf dem Markt sind zwei Arten von Datentransformationstools erhältlich, die Ihrem Unternehmen helfen, tief in die Daten einzudringen und wertvolle Informationen daraus zu extrahieren.
Skripting-Tools
Dies sind die gängigen Arten von Datentransformationstools, die mit Programmiersprachen wie SQL oder Python funktionieren. Diese Art der Transformation wird normalerweise innerhalb eines Repositorys durchgeführt und von einem System ausgeführt, das alle Transformationen orchestriert, um sie abzuschließen.
Diese Tools erfordern technisches Fachwissen in SQL und Python, um das Beste aus den Geschäftsdaten herauszuholen.
Low/No-Code-Tools
Dies sind die einfachsten Arten von Datentransformationstools. Mit diesem Tool können Unternehmen Daten aus mehreren Quellen in das Data Warehouse laden, indem sie eine einfache und intuitive Benutzeroberfläche verwenden, die die Datenverwaltung vereinfacht.
Diese Tools haben einen großen Vorteil darin, dass sie kein technisches Fachwissen erfordern, um ihre Fähigkeit zu demonstrieren, wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
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