Vår verden har blitt stadig mer datadrevet. Organisasjoner av alle størrelser får i seg økende mengder data hver dag, og det er viktig å dra full nytte av det for å frigjøre nye muligheter.
Imidlertid er prosessen med datatransformasjon ikke enkel på grunn av den enorme mengden rådata. Det kan overraske deg å høre at hver dag, omtrent 2.5 kvintillioner bytes av data genereres over hele verden. Et annet problem er at det meste av rådata er irrelevant for virksomheten din.
Hva er datatransformasjon?
Generelt sett er datatransformasjon en prosess der rådata omdannes til et format som er optimalisert for dine spesifikke forretningsmål, og derfor gjør det brukbart for virksomheten din.
Rådataene til virksomheten din kan gi deg mye innsikt i virksomheten din, kundene og konkurrentene dine, noe som er nødvendig for at virksomheter skal ta informerte beslutninger. Men når data presenteres i sin rå form, kan de ikke stole på. Dataene der er både irrelevante og relevante på samme tid. Det kan også være feil eller manglende verdier i dataene. Dupliserte data kan bli funnet noen ganger.
Under datatransformasjonsprosessen trekkes rådata ut, renses og transformeres til et format som er egnet for integrasjon, analyse, lagring og mange andre prosesser.
Datatransformasjon kan enten gjøres manuelt eller automatisk ved hjelp av et datatransformasjonsverktøy og kan endre formatet, strukturen, innholdet eller konteksten til dataene for å gjøre dem mer nyttige.
"Under datatransformasjonsprosessen trekkes rådata ut, renses og transformeres til et format som er egnet for integrasjon, analyse, lagring og mange andre prosesser."
-Neeraj Agarwal
Hvorfor er datatransformasjon nødvendig for min virksomhet?
Bedrifter trenger å transformere data av to grunner: For det første for å gjøre det om til nyttig informasjon, og for det andre for å gjøre det om til brukbar informasjon.
Rådata gir ikke mye verdi. Rådata alene gjør det vanskelig å ta avgjørelser eller iverksette tiltak. Et menneske eller en maskin kan gjøre bruk av data når den transformeres til et format den kan forstå. Under denne prosessen blir algoritmer og regler brukt på dataene for å utlede innsikt og mønstre som kan brukes.
Ifølge Gartner-undersøkelser har selskaper lidd tap på til sammen nesten 15 milliarder dollar hvert år pga dårlig datakvalitet. Datakvalitetsproblemer vil garantert bli verre for selskaper som har et stort antall forretningsavdelinger og virksomheter over et bredt geografisk område, samt mange ansatte, kunder, leverandører og produkter som må administreres.
Forretningssaker som krever datatransformasjon
For at enhver virksomhet skal lykkes, må datatransformasjon utføres uavhengig av størrelse og sektor de opererer i. Vi har imidlertid skissert noen eksempler på applikasjoner for datatransformasjon som kan gi størst fordel for en bedrift:
E-handel
E-handelsvirksomhet produserer mye data hver dag, og suksessen til virksomheten avhenger i stor grad av hvordan virksomheten samler verdifull innsikt fra den. Derfor er viktigheten av datatransformasjon uunngåelig for e-handelsbedrifter.
Bankvirksomhet
Banksektoren er også veldig avhengig av dataene. Fra kundeinformasjon til å lage et personlig tilbud til kunder, pleide bankene å konsumere en enorm mengde data. Datatransformasjon kan hjelpe bankinstitutter med å generere verdifull innsikt fra rådataene.
Helsevesen
Blant alle bransjene som opplever digital transformasjon, er helsevesenet i forkant. Tusenvis av smarte sykehus og medisinske fasiliteter inkorporerer kunstig intelligens i hvordan de identifiserer mulige sykdommer og fungerer.
Financial
Finansinstitusjoner mottar informasjon om sine kunder fra en rekke kilder. Denne kundeinformasjonen kan ikke brukes direkte til å bringe virksomhet. Derfor er datatransformasjon et must for å konvertere dataene fra råformat til meningsfull informasjon.
Hvordan vil datatransformasjon gagne bedriften min?
En dataanalyseløsning er ikke komplett uten en datatransformasjon. Dårlig kvalitet på data kan ikke bare være dyrt, men det kan også være ubrukelig. En virksomhet må være i stand til å trekke ut og transformere data til nyttig informasjon slik at den kan forbli smidig og tilpasningsdyktig.
Nedenfor har vi skissert noen av fordelene med datatransformasjonstjenester for din bedrift.
Forbedret datakvalitet
Flere problemer kan oppstå som følge av dårlige data. Når du transformerer dataene dine, kan du gi organisasjonen muligheten til å eliminere kvalitetsproblemer og redusere muligheten for feiltolkninger for å sikre at virksomheten din går jevnt.
Redusere risikoer
Når du bruker inkonsekvente, avvikende data, setter du dine økonomiske og omdømmemessige interesser på spill. Standardisering og kvalitetsdata er avgjørende for å redusere disse risikoene.
Å ha mer Business Intelligence og analytiske data tilgjengelig
Flertallet av selskaper analyserer ikke dataene sine for å få forretningsintelligens for virksomheten. Datatransformasjonsverktøy er svært effektive når det gjelder å forbedre tilgjengeligheten til bedriftens data, standardisere dem og bruke dem i sammenheng med intelligens.
Effektiv datahåndtering
Når data integreres fra en rekke kilder, er det en økende utfordring når det gjelder metadatakonsistens. Transformasjonen av data vil hjelpe deg med å forbedre metadataene dine, samt å forstå datasettet mer nøyaktig.
Datavisualisering
Blant de ulike trinnene som er involvert i datatransformasjonsprosessen, datavisualisering er en av de viktigste. Å analysere data nøyaktig og innsiktsfullt blir enklere når støy reduseres og datastrukturen forbedres.
Hva er trinnene som er involvert i datatransformasjonsprosessen?
Det er flere trinn involvert i datatransformasjonsprosessen som nevnt nedenfor:
Dataoppdagelse
For å transformere data må vi først identifisere og forstå informasjonen i kildefilene. Analyse av kildedata krever vurdering av datakvalitet, kvalitetsattributter og strukturen til kildedataene. Ved å bruke denne metoden kan bedre dataanalyse gjøres og verdifull forretningsintelligens kan genereres.
Datakartlegging
Som en del av denne prosessen definerer analytikere hvilke kriterier som trengs for å modifisere, matche, filtrere, slå sammen og samle individuelle felt innenfor settet med datakilder. Kartlegging innebærer å trekke ut forretningsverdi fra flere eksterne og interne kilder, forene og deretter transformere dataene til et analytisk og operasjonelt format.
datauttrekk
Et trinn i migreringsprosessen innebærer flytting av data fra et kildesystem til et målsystem. Data kan hentes fra enten strukturerte kilder (f.eks. databaser) eller ustrukturerte kilder (f.eks. hendelsesstrømmer, loggfiler) av data.
Transformer data
Dette er det siste trinnet i datatransformasjonsprosessen. Det finnes flere kilder til strukturerte eller ustrukturerte data som samles inn og konverteres til et format som kan brukes av bedrifter for å effektivt administrere dataene deres.
Dataregistrering
Når dataene har blitt transformert, må du sjekke dataene på nytt for å sikre at transformasjonen har vært nøyaktig. Prosessen med gjennomgang kan sammenlignes med prosessen med kvalitetssikring.
Hva er de forskjellige datatransformasjonsmetodene?
Det er flere datatransformasjonsmetoder tilgjengelig for å få verdifull innsikt fra dataene:
Manuell datatransformasjon
Det neste trinnet innebærer å skrive et lite stykke kode manuelt for å implementere transformasjonen av dataene. R, Python og SQL er noen av de mest populære programmeringsspråkene som kan brukes til å utføre manuell datatransformasjon.
Manuelle datatransformasjonsmetoder tar tid og krefter å transformere data manuelt. I tillegg krever prosessen betydelige mengder tid for manuelt å kode transformasjoner, teste transformasjoner og vedlikeholde transformasjonskoder.
Datatransformasjon med ETL-verktøy på stedet
ETL refererer til utvinning, transformasjon og belastning. Det innebærer først og fremst å trekke ut data fra en eller flere kilder, transformere dem til et konsistent format og deretter laste det til ønsket destinasjon.
Datatransformasjon kan være svært kostbart ved bruk av lokale ETL-verktøy, og som et resultat går bedrifter nå over til skybaserte ETL-metoder for å utføre sine datatransformasjoner.
Datatransformasjon med skybaserte ETL-verktøy
En annen svært effektiv datatransformasjonsmetode er skybaserte ETL-verktøy. Ved hjelp av disse instrumentene kan organisasjoner behandle store mengder data fra en rekke forskjellige kilder på en effektiv og tidsriktig måte.
Navnet antyder at disse verktøyene fungerer gjennom skyserverne, noe som betyr at de er mer kostnadseffektive enn lokale ETL-metoder.
De beste datatransformasjonsverktøyene for å forenkle reisen din
Det er to typer datatransformasjonsverktøy tilgjengelig på markedet for å hjelpe virksomheten din med å grave dypt inn i dataene og trekke ut verdifull informasjon fra dem.
Skriptverktøy
Dette er de vanlige typene datatransformasjonsverktøy som fungerer ved bruk av programmeringsspråk som SQL eller Python. Denne typen transformasjon utføres vanligvis i et depot og utføres av et system som orkestrerer alle transformasjonene for å fullføre dem.
Disse verktøyene krever teknisk ekspertise i SQL og Python for å få mest mulig ut av forretningsdataene.
Verktøy for lav/ingen kode
Dette er de enkleste typene datatransformasjonsverktøy. Med dette verktøyet kan bedrifter laste data inn i datavarehuset fra flere kilder ved hjelp av et enkelt og intuitivt grensesnitt som gjør det enkelt å administrere data.
Det er en stor fordel med disse verktøyene, ved at de ikke krever noen teknisk ekspertise for å demonstrere sin evne til å generere verdifull innsikt fra dataene.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- kilde: https://www.iotforall.com/a-quick-guide-for-doing-data-transformation-the-right-way
- :er
- 1
- a
- evne
- Om oss
- tilgjengelighet
- nøyaktig
- nøyaktig
- tvers
- Handling
- I tillegg
- Fordel
- smidig
- algoritmer
- Alle
- alene
- beløp
- beløp
- analyse
- analytikere
- Analytisk
- analytics
- analyserer
- og
- En annen
- søknader
- anvendt
- ca
- ER
- kunstig
- kunstig intelligens
- AS
- bistå
- forsikring
- At
- attributter
- automatisk
- tilgjengelig
- dårlig
- dårlige data
- Banking
- banksektoren
- Banker
- BE
- bli
- blir
- være
- under
- nytte
- Fordeler
- BEST
- Bedre
- Milliarder
- bundet
- bringe
- virksomhet
- business intelligence
- bedrifter
- by
- CAN
- kan ikke
- stand
- saker
- utfordre
- endring
- sjekk
- Cloud
- kode
- Felles
- Selskaper
- Selskapets
- konkurrenter
- fullføre
- hensyn
- konsistent
- forbruke
- innhold
- kontekst
- konvertere
- konvertert
- kostnadseffektiv
- kunne
- Opprette
- kriterier
- avgjørende
- kunde
- Kunder
- dato
- dataanalyse
- Data Analytics
- datakvalitet
- datasett
- datalager
- data-drevet
- databaser
- dag
- avgjørelser
- dyp
- demonstrere
- avhenger
- destinasjonen
- forskjellig
- vanskelig
- DIG
- digitalt
- Digital Transformation
- direkte
- gjør
- ikke
- under
- e
- enklere
- enkleste
- e-handel
- Effektiv
- effektiv
- effektivt
- innsats
- enten
- eliminere
- ansatte
- sikre
- feil
- Event
- Hver
- hver dag
- eksempler
- dyrt
- opplever
- ekspertise
- utvendig
- trekke ut
- utdrag
- fasiliteter
- Noen få
- Felt
- Filer
- filtrere
- finansiell
- Først
- Til
- teten
- skjema
- format
- funnet
- fra
- fullt
- Gevinst
- Gartner
- generere
- generert
- geografiske
- få
- Gi
- flott
- størst
- sterkt
- veilede
- Ha
- helsetjenester
- hjelpe
- svært
- sykehus
- Hvordan
- Men
- HTTPS
- menneskelig
- identifisere
- iverksette
- betydning
- viktig
- forbedret
- bedre
- in
- innlemme
- økende
- stadig
- individuelt
- bransjer
- uunngåelig
- informasjon
- informert
- innsikt
- innsikt
- institusjoner
- instrumenter
- integrert
- integrering
- Intelligens
- interesser
- Interface
- intern
- intuitiv
- involvert
- IOT
- saker
- IT
- DET ER
- bli medlem
- jpg
- språk
- stor
- Siste
- LÆRE
- laste
- lasting
- tap
- Lot
- maskin
- vedlikeholde
- Flertall
- gjøre
- GJØR AT
- Making
- administrer
- fikk til
- administrerende
- måte
- håndbok
- manuelt
- mange
- kartlegging
- marked
- Match
- max bredde
- meningsfylt
- midler
- medisinsk
- nevnt
- metadata
- metode
- metoder
- kunne
- migrasjon
- mangler
- modifisere
- mer
- mest
- Mest populær
- flytte
- flytting
- flere
- navn
- nesten
- nødvendig
- Trenger
- nødvendig
- behov
- Ny
- neste
- Bråk
- Antall
- mål
- of
- tilby
- on
- ONE
- betjene
- operasjonell
- Drift
- Opportunity
- optimalisert
- rekkefølge
- organisasjon
- organisasjoner
- Annen
- skissert
- del
- mønstre
- utføre
- Personlig
- brikke
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- dårlig
- Populær
- muligheter
- mulighet
- mulig
- presentert
- primært
- Problem
- problemer
- prosess
- Prosesser
- Produkter
- Programmering
- programmerings språk
- gi
- sette
- Python
- kvalitet
- kvalitetsdata
- Rask
- quintillion
- Raw
- rådata
- grunner
- motta
- redusere
- Redusert
- redusere
- refererer
- Uansett
- region
- relevant
- forbli
- Repository
- krever
- Krever
- forskning
- resultere
- gjennomgå
- Risiko
- risikoer
- regler
- samme
- Sekund
- sektor
- Tjenester
- sett
- flere
- signifikant
- Enkelt
- Størrelse
- størrelser
- liten
- Smart
- problemfritt
- So
- løsning
- noen
- kilde
- Kilder
- sett
- spesifikk
- SQL
- standardisere
- Start
- Trinn
- Steps
- lagring
- bekker
- struktur
- strukturert
- lykkes
- suksess
- slik
- egnet
- leverandører
- overraskelse
- system
- Ta
- Target
- Teknisk
- vilkår
- test
- Det
- De
- informasjonen
- Kilden
- deres
- Dem
- derfor
- deri
- Disse
- tusener
- Gjennom
- tid
- til
- verktøy
- verktøy
- Transform
- Transformation
- transformasjoner
- forvandlet
- transformere
- klarert
- SVING
- typer
- forstå
- forståelse
- låse opp
- bruke
- vanligvis
- benyttes
- Verdifull
- Verdifull informasjon
- verdi
- Verdier
- variasjon
- ulike
- enorme
- vital
- volumer
- Warehouse
- Vei..
- VI VIL
- Hva
- hvilken
- bred
- vil
- med
- innenfor
- uten
- Arbeid
- verden
- verdensomspennende
- skriving
- år
- Din
- zephyrnet