我们的世界越来越受数据驱动。 各种规模的组织每天都在摄取越来越多的数据,充分利用它来释放新的可能性至关重要。
然而,由于原始数据量巨大,数据转换的过程并不简单。 您可能会惊讶地发现,每天大约有 2.5 quintillion 字节 的数据在全球范围内产生。 另一个问题是大部分原始数据与您的业务无关。
什么是数据转换?
一般来说,数据转换是将原始数据转换为针对您的特定业务目标优化的格式的过程,从而使其可用于您的业务。
您的业务的原始数据可以让您深入了解您的业务、客户和竞争对手,这对于企业做出明智的决策是必不可少的。 然而,当数据以其原始形式呈现时,它是不可信任的。 其中包含的数据既不相关又相关。 此外,数据中可能存在错误或缺失值。 有时会发现重复数据。
在数据转换过程中,原始数据被提取、清洗并转换成适合集成、分析、存储和许多其他过程的格式。
数据转换可以手动完成,也可以使用数据转换工具自动完成,并且可以更改数据的格式、结构、内容或上下文以使其更有用。
“在数据转换过程中,原始数据被提取、清洗并转换成适合集成、分析、存储和许多其他过程的格式。”
-尼拉吉·阿加瓦尔
为什么我的业务需要数据转换?
企业需要转换数据有两个原因:首先,将其转化为有用的信息,其次,将其转化为可操作的信息。
原始数据没有提供太多价值。 仅凭原始数据就很难做出决定或采取行动。 当数据被转换成它可以理解的格式时,人或机器就可以使用数据。 在此过程中,将算法和规则应用于数据以得出可以使用的见解和模式。
根据 Gartner 的研究,公司每年因以下原因遭受的损失总计近 15 亿美元 数据质量差. 对于拥有大量业务部门、跨地域运营以及需要管理的员工、客户、供应商和产品众多的公司而言,数据质量问题必然会变得更糟。
需要数据转换的业务案例
任何企业要想取得成功,都必须进行数据转换,无论其经营规模和所在行业如何。 但是,我们概述了一些可以为企业带来最大利益的数据转换应用程序示例:
电子商务
电子商务业务每天都会产生大量数据,业务的成功在很大程度上取决于业务如何从中收集有价值的见解。 因此,数据转换的重要性对于电子商务企业来说是不可避免的。
银行业
银行业也很大程度上依赖于数据。 从客户信息到为客户创建个性化服务,银行过去常常使用大量数据。 数据转换可以帮助银行机构从原始数据中产生有价值的见解。
健康防护
在所有正在经历数字化转型的行业中,医疗保健处于最前沿。 数以千计的智能医院和医疗机构正在将人工智能融入到他们识别可能的疾病和运营的方式中。
金融
金融机构从各种来源接收有关其客户的信息。 此客户信息不能直接用于带来业务。 因此,必须进行数据转换才能将数据从原始格式转换为有意义的信息。
数据转换将如何使我的业务受益?
没有数据转换,数据分析解决方案是不完整的。 数据质量差不仅代价高昂,而且可能毫无用处。 企业需要能够提取数据并将其转换为有用的信息,这样才能保持敏捷性和适应性。
下面,我们概述了数据转换服务为您的企业带来的一些好处。
提高数据质量
坏数据会导致一些问题。 当您转换数据时,您可以为您的组织提供消除质量问题并减少误解的可能性的机会,以确保您的业务顺利运行。
降低风险
当使用不一致、有差异的数据时,您会将您的财务和声誉利益置于风险之中。 标准化和高质量的数据对于降低这些风险至关重要。
拥有更多可用的商业智能和分析数据
大多数公司都没有分析他们的数据来为其业务获取商业智能。 数据转换工具在提高公司数据的可访问性、标准化数据以及在智能环境中使用数据方面非常有效。
有效的数据管理
当从各种来源整合数据时,元数据一致性方面的挑战越来越大。 数据转换将帮助您改进元数据并更准确地理解数据集。
数据可视化
在数据转换过程中涉及的各个步骤中, 数据可视化 是最重要的之一。 当噪音减少和数据结构得到改进时,准确而有洞察力地分析数据变得更加容易。
数据转换过程涉及哪些步骤?
数据转换过程涉及几个步骤,如下所述:
数据发现
要转换数据,我们必须首先识别和理解源文件中包含的信息。 源数据分析需要考虑数据质量、质量属性和源数据的结构。 使用这种方法,可以进行更好的数据分析,并生成有价值的商业智能。
数据映射
作为此过程的一部分,分析师定义修改、匹配、过滤、连接和聚合数据源集中的各个字段所需的条件。 映射涉及从多个外部和内部来源提取业务价值、统一数据,然后将数据转换为分析和操作格式。
数据提取
迁移过程的一个步骤涉及将数据从源系统移动到目标系统。 可以从结构化数据源(例如数据库)或非结构化数据源(例如事件流、日志文件)中检索数据。
转换资料
这是数据转换过程的最后一步。 有多种结构化或非结构化数据来源被收集并转换成企业可以用来有效管理其数据的格式。
资料审查
转换数据后,您将需要再次检查数据以确保转换准确无误。 审查的过程可以比作质量保证的过程。
有哪些不同的数据转换方法?
有几种数据转换方法可用于从数据中获得有价值的洞察力:
手动数据转换
下一步涉及手动编写一小段代码来实现数据的转换。 R、Python 和 SQL 是一些最流行的编程语言,可用于执行手动数据转换。
手动数据转换方法需要时间和精力来手动转换数据。 此外,该过程需要大量时间来手动编写转换代码、测试转换和维护转换代码。
使用现场 ETL 工具进行数据转换
ETL指的是提取、转换和加载。 它主要涉及从一个或多个源中提取数据,将其转换为一致的格式,然后将其加载到所需的目的地。
使用本地 ETL 工具时,数据转换可能非常昂贵,因此,公司现在正在转向基于云的 ETL 方法来执行数据转换。
使用基于云的 ETL 工具进行数据转换
另一种高效的数据转换方法是基于云的 ETL 工具。 在这些工具的帮助下,组织可以高效及时地处理来自各种不同来源的大量数据。
顾名思义,这些工具通过云服务器工作,这意味着它们比本地 ETL 方法更具成本效益。
最好的数据转换工具来简化你的旅程
市场上有两种类型的数据转换工具可帮助您的企业深入挖掘数据并从中提取有价值的信息。
脚本工具
这些是使用 SQL 或 Python 等编程语言工作的常见数据转换工具类型。 这种类型的转换通常在存储库中执行,并由协调所有转换以完成它们的系统执行。
这些工具需要 SQL 和 Python 方面的技术专长才能充分利用业务数据。
低/无代码工具
这些是最简单的数据转换工具类型。 借助此工具,企业可以使用简单直观的界面将多个来源的数据加载到数据仓库中,从而轻松管理数据。
这些工具有一个很大的好处,因为它们不需要任何技术专长来展示它们从数据中生成有价值的见解的能力。
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