数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。转换可能会更改数据的结构、格式或值。数据转换通常在数据准备软件的帮助下进行。此外数据迁移、数据集成、数据仓库和数据整理都将涉及数据转换。
数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。转换可能会更改数据的结构、格式或值。数据转换通常在数据准备软件的帮助下进行。此外数据迁移、数据集成、数据仓库和数据整理都将涉及数据转换。数据转换也是 ETL（提取、转换、加载）过程的中间步骤，由数据仓库软件执行。
通常，数据工程师、数据科学家和数据分析师使用特定领域的语言（如 SQL）或脚本语言（如 Python）来转换数据。组织也可以选择使用 ETL 工具，它可以自动化数据转换过程。
随着企业使用大数据分析软件来理解大数据，数据转换过程变得更加关键。这是因为越来越多的设备、网站和应用程序会生成大量数据，这意味着会出现数据兼容性问题。
数据转换使组织能够利用数据，无论其来源如何，将其转换为易于存储和分析的格式，以获得有价值的见解。
数据转换的类型
有不同类型的数据转换，如下所示：
- 结构：在数据库中移动、重命名和组合列。
- 建设性的：添加、复制和复制数据。
- 破坏性：删除记录和字段。
- 审美：系统化称呼。
数据转换的好处
数据转换增强了不同应用程序之间的互操作性，并确保分析数据库和数据帧具有更高的可扩展性和性能。以下是数据转换的一些常见好处：
- 由于缺失值和不一致被消除，提高了数据质量
- 随着数据的标准化，增加了对数据的使用
- 增强的数据管理，因为数据转换可以细化元数据
- 改进了系统和应用程序之间的兼容性
- 提高查询速度，因为数据易于检索
数据转换的基本要素
数据转换的主要目的是将数据转换为可用的格式。如前所述，转换是 ETL 过程的一部分，ETL 是一个数据转换过程，从多个源中提取和转换数据，并将其加载到数据仓库或其他目标系统中。
通常，数据在数据转换之前会经过数据清理过程，以解决缺失值或不一致的问题。可以使用数据质量软件执行数据清理。在清洗过程之后，数据会经过转换过程。
以下是数据转换过程中涉及的一些关键步骤。根据转换的复杂程度，可以添加更多步骤或删除现有步骤。
- 数据发现：在数据转换的靠前步中，借助数据分析工具或手动分析脚本对数据进行分析。这有助于更好地理解数据的特征和结构，从而有助于决定如何转换数据。
- 数据映射：此步骤涉及定义如何映射、连接、聚合、修改或过滤每个字段以生成最终输出。它通常在数据映射软件的帮助下执行。数据映射通常是数据转换过程中最耗时和最昂贵的步骤。
- 数据提取：在这一步中，数据是从其原始来源中提取的。如上所述，来源可能有很大差异，也可能包括结构化来源。
- 代码生成：此步骤涉及以 Python、R 或 SQL 等语言生成可执行代码。该可执行代码将根据定义的数据映射规则转换数据。
- 代码执行：在这一步中，生成的代码在数据上执行，以将其转换为所需的格式。
- 数据审查：在数据转换的最后一步中，对输出数据进行审查，以检查其是否符合转换要求。此步骤通常由数据的最终用户或业务用户执行。在此步骤中发现的异常或错误将传达给数据分析师或开发人员。
数据转换优秀实践
以下是执行数据转换时要牢记的一些优秀实践：
- 设计目标格式
- 分析数据以了解原始数据的可用状态——这将帮助用户了解为转换做好准备所需的工作量
- 在转换之前清理数据以提高最终转换数据的质量
- 使用 ETL 工具
- 使用预构建的 SQL 加速分析
- 不断吸引最终用户以了解目标用户接受和利用转换后数据的程度
- 审计数据转换过程，如果出现任何复杂情况，可以快速确定问题的根源
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