Vår värld har blivit allt mer datadriven. Organisationer av alla storlekar får i sig ökande mängder data varje dag, och det är viktigt att dra full nytta av det för att låsa upp nya möjligheter.
Processen för datatransformation är dock inte enkel på grund av den stora mängden rådata. Det kan förvåna dig att veta att varje dag, cirka 2.5 kvintiljoner byte av data genereras över hela världen. Ett annat problem är att det mesta av rådata är irrelevant för ditt företag.
Vad är datatransformation?
Generellt sett är datatransformation en process genom vilken rådata omvandlas till ett format som är optimerat för dina specifika affärsmål, vilket gör det användbart för ditt företag.
Rådata från ditt företag kan ge dig mycket insikt om ditt företag, kunder och dina konkurrenter, vilket är nödvändigt för att företag ska kunna fatta välgrundade beslut. Men när data presenteras i sin råa form går det inte att lita på dem. Uppgifterna däri är både irrelevanta och relevanta på samma gång. Det kan också finnas fel eller saknade värden i data. Dubblettdata kan hittas ibland.
Under dataomvandlingsprocessen extraheras, rensas och omvandlas rådata till ett format som är lämpligt för integration, analys, lagring och många andra processer.
Datatransformation kan antingen göras manuellt eller automatiskt med hjälp av ett datatransformationsverktyg och kan ändra formatet, strukturen, innehållet eller sammanhanget för data för att göra det mer användbart.
"Under dataomvandlingsprocessen extraheras, rengörs och omvandlas rådata till ett format som är lämpligt för integration, analys, lagring och många andra processer."
-Neeraj Agarwal
Varför är datatransformation nödvändig för mitt företag?
Företag måste omvandla data av två skäl: för det första för att omvandla det till användbar information och för det andra för att omvandla det till användbar information.
Rådata ger inte mycket värde. Enbart rådata gör det svårt att fatta beslut eller vidta åtgärder. En människa eller maskin kan använda data när den omvandlas till ett format som den kan förstå. Under denna process tillämpas algoritmer och regler på data för att få fram insikter och mönster som kan användas.
Enligt Gartners forskning har företag lidit förluster på totalt nästan 15 miljarder dollar varje år pga dålig datakvalitet. Datakvalitetsproblem kommer definitivt att bli värre för företag som har ett stort antal affärsdivisioner och verksamheter över ett brett geografiskt område, såväl som för många anställda, kunder, leverantörer och produkter som behöver hanteras.
Affärsfall som kräver datatransformation
För att alla företag ska lyckas måste datatransformation utföras oavsett storlek och sektor där de är verksamma. Vi har dock beskrivit några exempel på applikationer för datatransformation som kan ge den största fördelen för ett företag:
E-handel
E-handelsföretag producerar mycket data varje dag, och företagets framgång beror mycket på hur företaget samlar in värdefulla insikter från det. Därför är vikten av datatransformation oundviklig för e-handelsföretag.
Bank
Banksektorn är också mycket beroende av uppgifterna. Från kundinformation till att skapa ett personligt erbjudande till kunder, brukade banker konsumera en stor mängd data. Datatransformation kan hjälpa bankinstitut att generera värdefulla insikter från rådata.
Sjukvård
Bland alla branscher som upplever digital transformation ligger sjukvården i framkant. Tusentals smarta sjukhus och medicinska anläggningar införlivar artificiell intelligens i hur de identifierar möjliga sjukdomar och fungerar.
Finansiell
Finansiella institutioner får information om sina kunder från en mängd olika källor. Denna kundinformation kan inte användas direkt för att skapa affärer. Därför är datatransformation ett måste för att konvertera data från råformat till meningsfull information.
Hur kommer datatransformation att gynna mitt företag?
En dataanalyslösning är inte komplett utan en datatransformation. Dålig kvalitet på data kan inte bara vara dyrt, utan det kan också vara värdelöst. Ett företag måste kunna extrahera och omvandla data till användbar information så att den kan förbli smidig och anpassningsbar.
Nedan har vi beskrivit några av fördelarna med datatransformationstjänster för ditt företag.
Förbättrad datakvalitet
Flera problem kan uppstå till följd av dålig data. När du transformerar din data kan du ge din organisation möjlighet att eliminera kvalitetsproblem och minska risken för feltolkningar för att säkerställa att din verksamhet går smidigt.
Minska risker
När du använder inkonsekventa, avvikande data riskerar du dina ekonomiska intressen och anseende. Standardisering och kvalitetsdata är avgörande för att minska dessa risker.
Att ha mer Business Intelligence och analytisk data tillgänglig
Majoriteten av företagen analyserar inte sina data för att få affärsintelligens för sin verksamhet. Datatransformationsverktyg är mycket effektiva för att förbättra tillgängligheten för ditt företags data, standardisera den och använda den i samband med intelligens.
Effektiv datahantering
När data integreras från en mängd olika källor finns det en ökande utmaning när det gäller metadatakonsistens. Omvandlingen av data hjälper dig att förbättra din metadata samt att förstå datamängden mer exakt.
Datavisualisering
Bland de olika stegen som är involverade i datatransformationsprocessen, datavisualisering är en av de viktigaste. Att analysera data exakt och insiktsfullt blir lättare när bruset reduceras och datastrukturen förbättras.
Vilka är stegen som ingår i datatransformationsprocessen?
Det finns flera steg involverade i datatransformationsprocessen som nämns nedan:
Upptäckt av data
För att omvandla data måste vi först identifiera och förstå informationen som finns i källfilerna. Analys av källdata kräver hänsyn till datakvalitet, kvalitetsattribut och strukturen på källdata. Med denna metod kan bättre dataanalys göras och värdefull affärsintelligens kan genereras.
Datakartläggning
Som en del av denna process definierar analytiker vilka kriterier som behövs för att modifiera, matcha, filtrera, sammanfoga och aggregera enskilda fält inom uppsättningen av datakällor. Kartläggning innebär att extrahera affärsvärde från flera externa och interna källor, förena och sedan omvandla data till ett analytiskt och operativt format.
Dataextrahera
Ett steg i migreringsprocessen innebär att data flyttas från ett källsystem till ett målsystem. Data kan hämtas från antingen strukturerade källor (t.ex. databaser) eller ostrukturerade källor (t.ex. händelseströmmar, loggfiler) av data.
Transformera data
Detta är det sista steget i datatransformationsprocessen. Det finns flera källor till strukturerad eller ostrukturerad data som samlas in och konverteras till ett format som kan användas av företag för att effektivt hantera sina data.
Datagranskning
När data har omvandlats måste du kontrollera data igen för att säkerställa att omvandlingen har varit korrekt. Processen att granska kan liknas vid processen för kvalitetssäkring.
Vilka är de olika metoderna för datatransformation?
Det finns flera datatransformationsmetoder tillgängliga för att få värdefull insikt från data:
Manuell datatransformation
Nästa steg innebär att skriva en liten bit kod manuellt för att implementera transformationen av data. R, Python och SQL är några av de mest populära programmeringsspråken som kan användas för att utföra manuell datatransformation.
Manuella datatransformationsmetoder tar tid och ansträngning att manuellt transformera data. Dessutom kräver processen betydande mängder tid för att manuellt koda transformeringar, testa transformeringar och underhålla transformationskoder.
Datatransformation med ETL-verktyg på plats
ETL hänvisar till extraktion, transformation och belastning. Det innebär i första hand att extrahera data från en eller flera källor, omvandla det till ett konsekvent format och sedan ladda det till önskad destination.
Datatransformation kan bli mycket dyrt när man använder lokala ETL-verktyg, och som ett resultat går företag nu över till molnbaserade ETL-metoder för att utföra sina datatransformationer.
Datatransformation med molnbaserade ETL-verktyg
En annan mycket effektiv datatransformationsmetod är molnbaserade ETL-verktyg. Med hjälp av dessa instrument kan organisationer bearbeta stora mängder data från en mängd olika källor på ett effektivt och i rätt tid.
Namnet antyder att dessa verktyg fungerar via molnservrarna, vilket betyder att de är mer kostnadseffektiva än ETL-metoder på plats.
De bästa verktygen för datatransformation för att underlätta din resa
Det finns två typer av datatransformeringsverktyg tillgängliga på marknaden för att hjälpa ditt företag att gräva djupt i data och extrahera värdefull information från den.
Skriptverktyg
Dessa är de vanligaste typerna av datatransformationsverktyg som fungerar med programmeringsspråk som SQL eller Python. Denna typ av transformation utförs vanligtvis inom ett arkiv och exekveras av ett system som orkestrerar alla transformationer för att slutföra dem.
Dessa verktyg kräver teknisk expertis i SQL och Python för att få ut det mesta av affärsdata.
Låg/Ingen kodverktyg
Dessa är de enklaste typerna av verktyg för datatransformation. Med det här verktyget kan företag ladda data till datalagret från flera källor med hjälp av ett enkelt och intuitivt gränssnitt som gör det enkelt att hantera data.
Det finns en stor fördel med dessa verktyg, eftersom de inte kräver någon teknisk expertis för att visa sin förmåga att generera värdefulla insikter från data.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Källa: https://www.iotforall.com/a-quick-guide-for-doing-data-transformation-the-right-way
- :är
- 1
- a
- förmåga
- Om oss
- tillgänglighet
- exakt
- exakt
- tvärs
- Handling
- Dessutom
- Fördel
- smidig
- algoritmer
- Alla
- ensam
- mängd
- mängder
- analys
- analytiker
- Analytisk
- analytics
- analys
- och
- Annan
- tillämpningar
- tillämpas
- cirka
- ÄR
- konstgjord
- artificiell intelligens
- AS
- bistå
- försäkran
- At
- attribut
- automatiskt
- tillgänglig
- Badrum
- dålig data
- Banking
- banksektor
- Banker
- BE
- blir
- blir
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- nedan
- fördel
- Fördelarna
- BÄST
- Bättre
- Miljarder
- bunden
- föra
- företag
- business intelligence
- företag
- by
- KAN
- kan inte
- kapabel
- fall
- utmanar
- byta
- ta
- cloud
- koda
- Gemensam
- Företag
- Företagets
- konkurrenter
- fullborda
- övervägande
- konsekvent
- konsumera
- innehåll
- sammanhang
- konvertera
- konverterad
- kostnadseffektiv
- kunde
- Skapa
- kriterier
- avgörande
- kund
- Kunder
- datum
- dataanalys
- Data Analytics
- Datakvalitet
- datauppsättning
- datalagret
- data driven
- databaser
- dag
- beslut
- djup
- demonstrera
- beror
- destination
- olika
- svårt
- GRÄV
- digital
- digital Transformation
- direkt
- gör
- inte
- under
- e
- lättare
- enklaste
- e-handel
- Effektiv
- effektiv
- effektivt
- ansträngning
- antingen
- eliminera
- anställda
- säkerställa
- fel
- händelse
- Varje
- varje dag
- exempel
- dyra
- upplever
- expertis
- extern
- extrahera
- extraktion
- anläggningar
- få
- Fält
- Filer
- filtrera
- finansiella
- Förnamn
- För
- förgrunden
- formen
- format
- hittade
- från
- full
- Få
- Gartner
- generera
- genereras
- geografisk
- skaffa sig
- Ge
- stor
- störst
- kraftigt
- styra
- Har
- hälso-och sjukvård
- hjälpa
- höggradigt
- sjukhus
- Hur ser din drömresa ut
- Men
- HTTPS
- humant
- identifiera
- genomföra
- vikt
- med Esport
- förbättras
- förbättra
- in
- införlivande
- ökande
- alltmer
- individuellt
- industrier
- oundviklig
- informationen
- informeras
- insikt
- insikter
- institutioner
- instrument
- integrerade
- integrering
- Intelligens
- intressen
- Gränssnitt
- inre
- intuitiv
- involverade
- iot
- problem
- IT
- DESS
- delta
- jpg
- Språk
- Large
- Efternamn
- LÄRA SIG
- läsa in
- läser in
- förluster
- Lot
- Maskinen
- bibehålla
- Majoritet
- göra
- GÖR
- Framställning
- hantera
- förvaltade
- hantera
- sätt
- manuell
- manuellt
- många
- kartläggning
- marknad
- Match
- max-bredd
- meningsfull
- betyder
- medicinsk
- nämnts
- metadata
- metod
- metoder
- kanske
- migration
- saknas
- modifiera
- mer
- mest
- Mest populär
- flytta
- rörliga
- multipel
- namn
- nästan
- nödvändigt för
- Behöver
- behövs
- behov
- Nya
- Nästa
- Brus
- antal
- mål
- of
- erbjudanden
- on
- ONE
- driva
- operativa
- Verksamhet
- Möjlighet
- optimerad
- beställa
- organisation
- organisationer
- Övriga
- skisse
- del
- mönster
- utföra
- personlig
- bit
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- dålig
- Populära
- Möjligheterna
- Möjligheten
- möjlig
- presenteras
- primärt
- Problem
- problem
- process
- processer
- Produkter
- Programmering
- programmeringsspråk
- ge
- sätta
- Python
- kvalitet
- datakvalitet
- Snabbt
- kvintiljon
- Raw
- rådata
- skäl
- motta
- minska
- Minskad
- reducerande
- hänvisar
- Oavsett
- region
- relevanta
- förblir
- Repository
- kräver
- Kräver
- forskning
- resultera
- reviewing
- Risk
- risker
- regler
- Samma
- Andra
- sektor
- Tjänster
- in
- flera
- signifikant
- Enkelt
- Storlek
- storlekar
- Small
- smarta
- mjukt
- So
- lösning
- några
- Källa
- Källor
- tala
- specifik
- SQL
- standardisera
- Starta
- Steg
- Steg
- förvaring
- strömmar
- struktur
- strukturerade
- lyckas
- framgång
- sådana
- lämplig
- leverantörer
- överraskning
- system
- Ta
- Målet
- Teknisk
- villkor
- testa
- den där
- Smakämnen
- den information
- källan
- deras
- Dem
- därför
- däri
- Dessa
- tusentals
- Genom
- tid
- till
- verktyg
- verktyg
- Förvandla
- Transformation
- transformationer
- transformerad
- omvandla
- betrodd
- SVÄNG
- typer
- förstå
- förståelse
- låsa
- användning
- vanligen
- utnyttjas
- Värdefulla
- Värdefull information
- värde
- Värden
- mängd
- olika
- Omfattande
- avgörande
- volymer
- Warehouse
- Sätt..
- VÄL
- Vad
- som
- bred
- kommer
- med
- inom
- utan
- Arbete
- världen
- inom hela sverige
- skrivning
- år
- Din
- zephyrnet