Möchten Sie große Datensätze organisieren, zusammenführen, standardisieren und formatieren, um Business Intelligence zu extrahieren? Lesen Sie diesen ultimativen Leitfaden zur Datentransformation im ETL-Prozess.
Unternehmen erhalten selten Daten in dem Format, das Ihre Business Intelligence (BI)-Tools verwenden können. Normalerweise bombardieren Sie Datenkonnektoren und Repositories mit rohen und unorganisierten Daten. Sie können aus solchen Rohdaten kein Muster extrahieren.
Sie benötigen einen spezialisierten Prozess, wie z. B. die Datentransformation, um die Daten so zu strukturieren, dass sie Ihren Geschäftsanforderungen entsprechen. Es enthüllt auch die Geschäftsmöglichkeiten, die ungenaue Datensätze vor Ihren Augen verbergen.
In diesem Artikel werden wir die Datentransformation von Grund auf besprechen. Nach der Lektüre bauen Sie professionelles Wissen zu diesem Thema aus und können Datentransformationsprojekte erfolgreich planen und durchführen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Datentransformation?
Im Wesentlichen ist die Datentransformation ein technischer Schritt der Datenverarbeitung, bei dem Sie die Essenz und den Inhalt der Daten intakt halten und ihr Erscheinungsbild ändern. Meistens nehmen Data Scientists Änderungen an den folgenden Parametern vor:
- Datenstruktur
- Datei Format
- Standardisierung
- Organisation
- Zusammenführen
- Reinigung
Das Ergebnis sind saubere Daten in einem organisierten Format. Nun hängen das endgültige Format und die endgültige Struktur von dem BI-Tool ab, das Ihr Unternehmen verwendet. Außerdem kann die Formatierung von Abteilung zu Abteilung unterschiedlich sein, da verschiedene Geschäftsbereiche wie Buchhaltung, Finanzen, Inventar, Verkauf usw. unterschiedliche Strukturen für Eingabedaten haben.
Während dieser Datenänderung wenden Data Scientists auch Geschäftsregeln auf Daten an. Diese Regeln helfen Geschäftsanalysten, Muster aus verarbeiteten Daten zu extrahieren, und das Führungsteam kann fundierte Entscheidungen treffen.
Darüber hinaus ist die Datentransformation die Phase, in der Sie verschiedene Datenmodelle in einer zentralen Datenbank zusammenführen können. Es hilft Ihnen, Vergleiche zwischen Produkten, Dienstleistungen, Verkaufsprozessen, Marketingmethoden, Inventar, Unternehmensausgaben und mehr anzustellen.
Arten der Datentransformation
#1. Datenreinigung
Durch diesen Prozess identifizieren Personen falsche, ungenaue, irrelevante oder unvollständige Datensätze oder deren Bestandteile. Anschließend können die Daten geändert, ersetzt oder gelöscht werden, um die Genauigkeit zu erhöhen. Es stützt sich auf eine sorgfältige Analyse, damit die resultierenden Daten verwendet werden können, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
#2. Datendeduplizierung
Jede doppelte Dateneingabe kann zu Verwirrung und Fehlkalkulationen im Data-Mining-Prozess führen. Bei der Datendeduplizierung werden alle redundanten Einträge eines Datensatzes extrahiert, sodass die Datensätze frei für Duplikate sind.
Dieser Prozess spart Geld, das ein Unternehmen möglicherweise für die Speicherung und Verarbeitung doppelter Daten benötigt hätte. Außerdem wird verhindert, dass solche Daten die Leistung beeinträchtigen und die Abfrageverarbeitung verlangsamen.
#3. Datenaggregation
Aggregation bezieht sich auf das Sammeln, Suchen und Präsentieren von Daten in einem prägnanten Format. Unternehmen können diese Art der Datentransformation durchführen, um aus mehreren Datenquellen zu sammeln und sie für die Datenanalyse zu einer zusammenzuführen.
Dieser Prozess ist sehr nützlich, wenn strategische Entscheidungen zu Produkten, Abläufen, Marketing und Preisen getroffen werden.
#4. Datenintegration
Wie der Name schon sagt, integriert diese Art der Datentransformation Daten aus verschiedenen Quellen.
Da es die Daten verschiedener Abteilungen kombiniert und eine einheitliche Ansicht bietet, kann jeder im Unternehmen auf die Daten zugreifen und sie für ML-Technologie und Business-Intelligence-Analysen verwenden.
Darüber hinaus wird es als ein wichtiges Element des Datenverwaltungsprozesses angesehen.
#5. Datenfilterung
Unternehmen müssen heutzutage mit einer immensen Datenmenge umgehen. Allerdings werden nicht alle Daten in allen Prozessen benötigt. Aus diesem Grund müssen Unternehmen die Datensätze filtern, um verfeinerte Daten zu erhalten.
Das Filtern hält irrelevante, doppelte oder sensible Daten fern und trennt das, was Sie benötigen. Dieser Prozess ermöglicht es Unternehmen, Datenfehler zu minimieren und genaue Berichte und Abfrageergebnisse zu generieren.
#6. Datenzusammenfassung
Es bedeutet, eine umfassende Zusammenfassung der generierten Daten zu präsentieren. Rohdaten sind für keinen Prozess geeignet. Es kann Fehler enthalten und möglicherweise in einem Format verfügbar sein, das bestimmte Anwendungen nicht verstehen können.
Aus diesen Gründen führen Unternehmen eine Datenzusammenfassung durch, um eine Zusammenfassung der Rohdaten zu erstellen. Somit wird es einfacher, auf die Trends und Muster der Daten aus ihrer zusammengefassten Version zuzugreifen.
#7. Datenaufteilung
Dabei werden die Einträge eines Datensatzes in verschiedene Segmente aufgeteilt. Der Hauptzweck der Datenaufteilung besteht darin, die Datensätze für die Kreuzvalidierung zu entwickeln, zu trainieren und zu testen.
Außerdem kann dieser Prozess geschäftskritische und sensible Daten vor unbefugtem Zugriff schützen. Durch die Aufteilung können Unternehmen sensible Daten verschlüsseln und auf einem anderen Server speichern.
#8. Datenvalidierung
Auch die Validierung bereits vorhandener Daten ist eine Art Datentransformation. Dieser Prozess beinhaltet die Gegenprüfung von Daten auf ihre Genauigkeit, Qualität und Integrität. Bevor Sie einen Datensatz für die weitere Verarbeitung verwenden möchten, ist eine Validierung unerlässlich, um Probleme in den späteren Phasen zu vermeiden.
Wie führt man eine Datentransformation durch?
Auswahl einer Methode
Abhängig von Ihren Geschäftsanforderungen können Sie eine der folgenden Datentransformationsmethoden verwenden:
#1. ETL-Tools vor Ort
Wenn Sie regelmäßig mit riesigen Datensätzen umgehen müssen und außerdem einen maßgeschneiderten Transformationsprozess benötigen, können Sie sich auf ETL-Tools vor Ort verlassen. Sie laufen auf robusten Workstations und können größere Datensätze schnell verarbeiten. Allerdings sind die Betriebskosten zu hoch.
#2. Cloudbasierte ETL-Web-Apps
Kleine, mittlere und Startup-Unternehmen verlassen sich hauptsächlich auf Cloud-basierte Datentransformations-Apps, da diese erschwinglich sind. Solche Apps eignen sich, wenn Sie einmal wöchentlich oder monatlich Daten aufbereiten.
#3. Transformationsskripte
Wenn Sie an einem kleinen Projekt mit relativ kleineren Datensätzen arbeiten, ist es gut, ältere Systeme wie Python, Excel, SQL, VBA und Makros für die Datentransformation zu verwenden.
Auswählen von Techniken zum Transformieren eines Datensatzes
Nachdem Sie nun wissen, welche Methode Sie wählen müssen, müssen Sie die Techniken berücksichtigen, die Sie anwenden möchten. Abhängig von den Rohdaten und dem endgültigen Muster, nach dem Sie suchen, können Sie einige oder alle der folgenden auswählen:
#1. Daten integrieren
Hier integrieren Sie Daten für ein Element aus verschiedenen Quellen und bilden eine zusammengefasste Tabelle. Zum Beispiel das Sammeln von Kundendaten aus Konten, Rechnungen, Vertrieb, Marketing, sozialen Medien, Wettbewerbern, Websites, Videoplattformen usw. und das Erstellen einer tabellarischen Datenbank.
#2. Sortieren und Filtern von Daten
Das Senden von rohen und ungefilterten Daten an eine BI-App verschwendet nur Zeit und Geld. Stattdessen müssen Sie Müll und irrelevante Daten aus dem Datensatz herausfiltern und nur einen Datenblock senden, der analysierbare Inhalte enthält.
#3. Datenbereinigung
Datenwissenschaftler bereinigen auch Rohdaten, um Rauschen, beschädigte Daten, irrelevante Inhalte, fehlerhafte Daten, Tippfehler und mehr auszusortieren.
#4. Datensatzdiskretisierung
Insbesondere für kontinuierliche Daten müssen Sie die Diskretisierungstechnik verwenden, um Intervalle zwischen großen Datenblöcken hinzuzufügen, ohne den kontinuierlichen Fluss zu ändern. Sobald Sie kontinuierlichen Datensätzen eine kategorisierte und endliche Struktur geben, wird es einfacher, Trends zu zeichnen oder langfristige Durchschnittswerte zu berechnen.
#5. Verallgemeinerung von Daten
Es ist die Technik, personenbezogene Datensätze in unpersönliche und allgemeine Daten umzuwandeln, um die Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Darüber hinaus wandelt dieser Prozess auch große Datensätze in mühelos analysierbare Formate um.
#6. Entfernen von Duplikaten
Duplikate können Sie dazu zwingen, mehr als Data-Warehousing-Gebühren zu zahlen, und auch das endgültige Muster oder den endgültigen Einblick verfälschen. Daher muss Ihr Team den gesamten Datensatz akribisch auf Duplikate, Kopien usw. scannen und diese aus der transformierten Datenbank ausschließen.
#7. Erstellen neuer Attribute
In dieser Phase können Sie neue Felder, Spaltenüberschriften oder Attribute einführen, um Ihre Daten übersichtlicher zu gestalten.
#8. Standardisierung und Normalisierung
Jetzt müssen Sie Ihre Datensätze je nach Ihrer bevorzugten Datenbankstruktur, Verwendung und Datenvisualisierungsmodellen normalisieren und standardisieren. Die Standardisierung stellt sicher, dass der gleiche Datensatz für alle Abteilungen der Organisation verwendet werden kann.
#9. Datenglättung
Glätten ist das Entfernen bedeutungsloser und verzerrter Daten aus einem großen Datensatz. Es durchsucht die Daten auch nach unverhältnismäßigen Änderungen, die das Analyseteam von dem erwarteten Muster abweichen könnten.
Schritte zu einem transformierten Dataset
#1. Datenermittlung
In diesem Schritt verstehen Sie den Datensatz und sein Modell und entscheiden, welche Änderungen notwendig sind. Sie können ein Datenprofilerstellungstool verwenden, um einen kleinen Einblick in die Datenbank, Dateien, Tabellenkalkulationen usw. zu erhalten.
#2. Zuordnung von Datentransformationen
In dieser Phase entscheiden Sie viele Dinge über den Transformationsprozess, und diese sind:
- Welche Elemente müssen überprüft, bearbeitet, formatiert, bereinigt und geändert werden?
- Was sind die Gründe für solche Transformationen
- Wie Sie diese Veränderungen erreichen
#3. Generieren und Ausführen von Codes
Ihre Data Scientists schreiben Datentransformationscodes, um den Prozess automatisch auszuführen. Sie könnten Python, SQL, VBA, PowerShell usw. verwenden. Wenn Sie ein No-Code-Tool verwenden, müssen Sie Rohdaten in dieses Tool hochladen und die gewünschten Änderungen angeben.
#4. Überprüfen und laden
Jetzt müssen Sie die Ausgabedatei überprüfen und bestätigen, ob die entsprechenden Änderungen vorhanden sind oder nicht. Anschließend können Sie das Dataset in Ihre BI-App laden.
Vorteile der Datentransformation
#1. Bessere Datenorganisation
Datentransformation bedeutet, Daten zu modifizieren und zu kategorisieren, um sie separat zu speichern und leicht aufzufinden. So können sowohl Menschen als auch Anwendungen die transformierten Daten einfach nutzen, da sie besser organisiert sind.
#2. Verbesserte Datenqualität
Dieser Prozess kann auch Datenqualitätsprobleme beseitigen und die mit schlechten Daten verbundenen Risiken reduzieren. Jetzt gibt es weniger Möglichkeiten für Fehlinterpretationen, Inkonsistenzen und fehlende Daten. Da Unternehmen genaue Informationen für erfolgreiche Ergebnisse benötigen, ist die Transformation entscheidend, um eine wichtige Entscheidung zu treffen.
#3. Einfachere Datenverwaltung
Die Datentransformation vereinfacht auch den Datenverwaltungsprozess für die Teams. Organisationen, die mit einer wachsenden Menge an Daten aus zahlreichen Quellen umgehen, benötigen diesen Prozess.
#4. Breitere Nutzung
Einer der größten Vorteile der Datentransformation besteht darin, dass Unternehmen das Beste aus ihren Daten herausholen können. Der Prozess standardisiert diese Daten, um sie besser nutzbar zu machen. Dadurch können Unternehmen denselben Datensatz für mehr Zwecke verwenden.
Darüber hinaus können mehr Anwendungen die transformierten Daten verwenden, da diese einzigartige Anforderungen an die Datenformatierung haben.
#5. Weniger rechnerische Herausforderungen
Unorganisierte Daten können zu falscher Indizierung, Nullwerten, doppelten Einträgen usw. führen. Durch die Transformation können Unternehmen die Daten standardisieren und die Wahrscheinlichkeit von Rechenfehlern verringern, die die Anwendungen während der Datenverarbeitung machen können.
#6. Schnellere Abfragen
Datentransformation bedeutet, die Daten zu sortieren und organisiert in einem Warehouse zu speichern. Dies führt zu einer hohen Abfragegeschwindigkeit und einer optimierten Nutzung von BI-Tools.
#7. Reduzierte Risiken
Wenn Sie ungenaue, unvollständige und inkonsistente Daten verwenden, werden die Entscheidungsfindung und Analyse behindert. Sobald die Daten die Transformation durchlaufen haben, werden sie standardisiert. Qualitativ hochwertige Daten verringern somit die Wahrscheinlichkeit finanzieller und Reputationsverluste durch ungenaue Planung.
#8. Verfeinerte Metadaten
Da Unternehmen mit immer mehr Daten umgehen müssen, wird das Datenmanagement für sie zu einer Herausforderung. Mit der Datentransformation können sie das Chaos in Metadaten umgehen. Jetzt erhalten Sie verfeinerte Metadaten, mit denen Sie Ihre Daten verwalten, sortieren, durchsuchen und verwenden können.
DBT
DBT ist ein Workflow zur Datentransformation. Es kann Ihnen auch dabei helfen, Ihren Datenanalysecode zu zentralisieren und zu modularisieren. Ganz zu schweigen davon, dass Sie andere Tools für die Datenverwaltung erhalten, z. B. die Versionierung von Datensätzen, die Zusammenarbeit an transformierten Daten, das Testen von Datenmodellen und das Dokumentieren von Abfragen.
Qlik
Qlik minimiert die Komplexität, die Kosten und den Zeitaufwand für die Übertragung großer Datenmengen von Quellen zu Zielen wie BI-Apps, ML-Projekten und Data Warehouses. Es verwendet Automatisierung und agile Methoden, um Daten ohne hektische manuelle Codierung von ETL-Codes zu transformieren.
Domo
Domo bietet eine Drag-and-Drop-Schnittstelle für SQL-Datenbanktransformationen und macht die Datenzusammenführung mühelos und automatisch. Darüber hinaus macht das Tool Daten für verschiedene Teams leicht verfügbar, um dieselben Datensätze konfliktfrei zu analysieren.
EasyMorph
EasyMorph entlastet Sie vom mühsamen Prozess der Datentransformation mit Altsystemen wie Excel, VBA, SQL und Python. Es bietet Datenwissenschaftlern, Datenanalysten und Finanzanalysten ein visuelles Tool, um Daten zu transformieren und wenn möglich zu automatisieren.
Letzte Worte
Die Datentransformation ist ein entscheidender Prozess, der einen herausragenden Wert aus denselben Datensätzen für verschiedene Geschäftsbereiche sichtbar machen kann. Es ist auch eine Standardphase in Datenverarbeitungsmethoden wie ETL für BI-Apps vor Ort und ELT für Cloud-basierte Data Warehouses und Data Lakes.
Die qualitativ hochwertigen und standardisierten Daten, die Sie nach der Datentransformation erhalten, spielen eine entscheidende Rolle bei der Erstellung von Geschäftsplänen wie Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung, Preisanpassungen, neuen Einheiten und mehr.
Als Nächstes können Sie sich die offenen Datasets für Ihre Data Science/ML-Projekte ansehen.