شهد جمع البيانات ومعالجتها ولادة جديدة في العقود القليلة الماضية ، حيث أصبح لدى فرق البيانات الآن المزيد من المعلومات تحت تصرفهم أكثر من أي وقت مضى. في حين أن هذا أدى إلى زيادة تحليلات البيانات والبحوث ، إلا أنه جلب أيضًا العديد من التحديات للمهندسين وفرق العمل. قد يكون من الصعب التعامل مع البيانات الأولية وتصفيتها. لا تتعلق المشكلة دائمًا بكيفية جمع المزيد من البيانات ، بل هي البيانات التي يجب تخزينها وتقييمها. يجب أن تستخدم الشركات تحويل البيانات لتنظيم البيانات المفيدة ذات الصلة وجعلها قابلة للاستخدام عبر العديد من الأنظمة. في هذا المنشور ، سنحدد تحويل السجل والبيانات ، بالإضافة إلى الأنواع المختلفة والفوائد والطرق والأدوات المطلوبة لتحويل البيانات.
ما هو تحويل البيانات؟
تُعرف عملية تغيير البيانات من تنسيق إلى آخر ، غالبًا من تنسيق نظام المصدر إلى التنسيق المطلوب لنظام الوجهة ، باسم تحويل البيانات ويمكن أيضًا الإشارة إليها باسم معالجة البيانات. تحتاج معظم عمليات تكامل البيانات وإدارة البيانات ، مثل مشاحنات البيانات وتخزين البيانات ، إلى تحويل البيانات.
تحويل البيانات هو خطوة في عملية ELT / ETL يمكن تصنيفها على أنها "بسيطة" أو "معقدة" ، بناءً على نوع التعديلات التي يجب إجراؤها على البيانات قبل إرسالها إلى وجهتها. يمكن أتمتة عملية معالجة البيانات أو تنفيذها يدويًا أو مزيج من الاثنين.
كيف يعمل تحويل البيانات
الغرض من عملية معالجة البيانات هو استخراج البيانات من المصدر وتحويلها إلى تنسيق قابل للاستخدام ونقلها إلى وجهة. يشار إلى هذا الإجراء بأكمله باسم ETL (استخراج ، تحميل ، تحويل). أثناء مرحلة الاستخراج ، يتم التعرف على البيانات واستخراجها من عدة أماكن أو مصادر وتخزينها في مستودع واحد.
غالبًا ما تكون البيانات التي يتم جمعها من موقع المصدر خام وغير قابلة للاستخدام في حالتها الأولية. يجب تغيير البيانات للتحايل على هذا الحاجز. هذه هي أهم مرحلة في عملية ETL لأنها تتيح استخراج بياناتك من أجل رؤية الأعمال. يتم إجراء العديد من العمليات أثناء التحويل لتحويلها إلى التنسيق المطلوب. يجب تنظيف البيانات في بعض الظروف قبل أن يتم تعديلها. أيضًا ، تنقية البيانات هي عملية إعداد البيانات للتحويل عن طريق إزالة التناقضات أو القيم المفقودة.
أنواع تحويل البيانات
فيما يلي الأنواع الأكثر شيوعًا لتحويل البيانات:
# 1. تحويل البيانات دفعة
تحويل البيانات المجمعة ، المعروف أيضًا باسم تحويل البيانات المجمعة ، هو عملية تغيير البيانات إلى مجموعات بمرور الوقت. يعتبر تحويل البيانات المجمعة التقليدي ، والذي يتضمن التنفيذ اليدوي مع اللغات المبرمجة مثل SQL و Python ، قديمًا إلى حد ما.
# 2. تحويل البيانات التفاعلي
مع لجوء المزيد من الشركات إلى الأنظمة المستندة إلى السحابة - تقول شركة IBM أن 81٪ من الشركات تستخدم العديد من الأنظمة القائمة على السحابة - يبحث المستخدمون النهائيون للبيانات عن تقنيات أكثر تنوعًا لتحويل البيانات. يمكن مقارنة مفاهيم تحويل البيانات التفاعلية ، والمعروفة أيضًا باسم تحويل البيانات في الوقت الفعلي ، بمفاهيم التكامل في الوقت الفعلي ومعالجة ELT.
تحويل الدُفعات هو مجموعة فرعية من التحويل التفاعلي للبيانات. ومع ذلك ، فإن الخطوات ليست متسلسلة دائمًا. التحويل التفاعلي للبيانات ، الذي يكتسب شعبية بسبب واجهته المرئية سهلة الاستخدام ، يستفيد من التعليمات البرمجية المكتوبة والمختبرة مسبقًا للعثور على القيم المتطرفة والأنماط والمشكلات في البيانات.
عملية تحويل البيانات
عملية معالجة البيانات في مستودع البيانات السحابية هي الأكثر شيوعًا ELT (استخراج تحويل الحمل) أو ETL (استخراج تحميل التحويل). مع انخفاض تكاليف التخزين السحابي بحلول العام ، تختار العديد من الفرق ELT ، مع الاختلاف هو أنه يتم تحميل جميع البيانات في التخزين السحابي قبل تحويلها وإضافتها إلى المستودع.
تنقسم عملية التحول عادة إلى ست مراحل:
- اكتشاف البيانات: تتضمن المرحلة الأولى فرق البيانات التي تعمل على فهم وتحديد البيانات الأولية ذات الصلة. يمكن للمحللين / المهندسين الحصول على فهم أفضل للتعديلات التي يجب أن تحدث من خلال تحديد سمات البيانات.
- رسم خرائط البيانات: يحدد المحللون كيفية تحديث الحقول الفردية ومطابقتها وتصفيتها ودمجها وتجميعها خلال هذه المرحلة.
- استخراج البيانات: يتم نقل البيانات من نظام المصدر إلى نظام الوجهة أثناء هذه الخطوة. يمكن أن تكون مصادر الاستخراج منظمة (قواعد بيانات) أو غير منظمة (تدفق الأحداث ، ملفات السجل).
- إنشاء التعليمات البرمجية وتنفيذها: بمجرد استخراج البيانات الخام واستيرادها ، يجب تحويلها ليتم تخزينها بطريقة تناسب ذكاء الأعمال والتطبيقات التحليلية. يتم تحقيق ذلك عادةً بواسطة مهندسي التحليلات الذين يغيرون البيانات برمجيًا باستخدام SQL / Python. يتم تشغيل هذا الرمز على أساس يومي / كل ساعة لتقديم البيانات التحليلية ذات الصلة وفي الوقت المناسب.
- التقيم: بمجرد تنفيذ الكود ، يجب فحصه وفحصه للتحقق من التنفيذ السليم والملائم.
- إرسال: المرحلة النهائية هي نقل البيانات إلى وجهتها المقصودة. يمكن أن يكون الهدف مستودع بيانات أو قاعدة بيانات منظمة أخرى.
تهدف هذه المراحل إلى إظهار أنماط معالجة البيانات ؛ لا يوجد إجراء تحويل واحد "صحيح". أفضل عملية هي التي تعمل بشكل جيد لفريق البيانات الخاص بك.
تحويل بيانات السجل
تحويل بيانات السجل هو نوع من تحويل البيانات يتم فيه تطبيق دالة لوغاريتمية على مجموعة بيانات أو قيم بيانات فردية. الدوال اللوغاريتمية هي وظائف رياضية يمكن استخدامها لتحويل البيانات أو البيانات شديدة الانحراف مع مجموعة واسعة من القيم إلى شكل أكثر قابلية للإدارة والتفسير.
يتم تطبيق الوظيفة اللوغاريتمية على قيم البيانات في تحويل بيانات السجل ، ويتم استخدام القيم المعدلة بدلاً من القيم الأصلية. اللوغاريتم الطبيعي (ln) واللوغاريتم الأساسي 10 (log10) هما الدوال اللوغاريتمية الأكثر استخدامًا.
يعد تحويل بيانات السجل مفيدًا جدًا عند العمل مع البيانات ذات مجموعة واسعة من القيم ، حيث تنحرف بعض القيم بشكل كبير عن القيم الأخرى. يتم ضغط نطاق القيم وتصبح الاختلافات بين القيم أكثر قابلية للفهم من خلال أخذ لوغاريتم قيم البيانات. يمكن أن يساعد ذلك في تصور البيانات والتعرف على الأنماط والتحليل الإحصائي.
يتم استخدام تحويل بيانات السجل على نطاق واسع في صناعات مثل التمويل والاقتصاد والبيولوجيا والهندسة. في مجال التمويل ، على سبيل المثال ، غالبًا ما تكون أسعار الأسهم شديدة الانحراف ، مع وجود عدد قليل من الأسهم عالية القيمة التي لها تأثير كبير على مجموعة البيانات الإجمالية. يمكن أن يساعد تطبيق تحويل السجل على التسعير في تحليل الأسعار والمقارنة. يستخدم تحويل السجل في علم الأحياء لفحص بيانات التعبير الجيني لأن مستويات التعبير قد تختلف اختلافًا كبيرًا بين الجينات.
لماذا تطلب الشركات تحويل البيانات؟
كل يوم ، تولد الشركات كميات هائلة من البيانات. ومع ذلك ، فإن المعلومات غير مجدية ما لم يتم استخدام المعلومات لجمع الأفكار وتعزيز تقدم الشركة. يتم استخدام معالجة البيانات من قبل المؤسسات لتغيير البيانات إلى تنسيقات يمكن استخدامها بعد ذلك لمجموعة متنوعة من العمليات. هناك عدة أسباب تدفع الشركات إلى تغيير بياناتها.
- يجعل التحويل مصادر البيانات المتنوعة متوافقة مع بعضها البعض ، مما يسهل تجميع البيانات لتحليل شامل.
- تم تبسيط ترحيل البيانات حيث يمكن ترجمة تنسيق المصدر إلى التنسيق الهدف.
- يساعد تحويل البيانات في توحيد البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
- يسمح إجراء التحويل أيضًا بالإثراء ، مما يحسن جودة البيانات.
الهدف النهائي هو تزويد المؤسسات ببيانات متسقة يمكن الوصول إليها توفر رؤى وتنبؤات تحليلية موثوقة.
فوائد تحويل البيانات
تدرك الشركات والمؤسسات في جميع الصناعات أن البيانات يمكن أن تعزز الكفاءات وتنتج الأموال ، سواء كانت معلومات حول عادات العملاء أو العمليات الداخلية أو سلاسل التوريد أو حتى الطقس. تكمن المشكلة هنا في ضمان إمكانية استخدام جميع البيانات التي تم الحصول عليها. يمكن للشركات الحصول على فوائد كبيرة من بياناتها من خلال اعتماد عملية تحويل البيانات ، مثل:
- الحصول على أقصى قيمة من البيانات: وفقًا لشركة Forrester ، لا يتم أبدًا فحص ما بين 60٪ و 73٪ من جميع البيانات لأغراض ذكاء الأعمال. قد تستخدم الشركات أدوات تحويل البيانات لتوحيد البيانات لزيادة إمكانية الوصول إليها وسهولة استخدامها.
- إدارة بيانات أكثر فعالية: نظرًا لأن البيانات يتم إنشاؤها من عدد متزايد من المصادر ، فقد تجعل الأخطاء في البيانات الوصفية من الصعب تنظيم البيانات وفهمها. تعمل معالجة البيانات على تنقية البيانات الوصفية لتسهيل تنظيم وفهم محتويات مصدر البيانات.
- إجراء استفسارات أسرع: يتم توحيد البيانات المحولة وحفظها في مكان المصدر حيث يمكن استرجاعها بسرعة وسهولة.
- تحسين جودة البيانات: بسبب المخاطر والتكاليف المرتبطة باستخدام البيانات الخاطئة لتكوين رؤية تجارية ، أصبحت جودة البيانات مصدر قلق كبير للمؤسسات. يمكن أن يؤدي التلاعب بالبيانات إلى تقليل مشكلات الجودة أو إزالتها مثل التناقضات والقيم المفقودة.
عيوب تحويل البيانات
في حين أن هناك فوائد مختلفة لطرق تحويل البيانات ، فمن الأهمية بمكان ملاحظة أن هناك بعض العيوب المحتملة.
- يمكن أن يكون التحول مكلفًا ويستهلك موارد كثيرة: بينما انخفضت تكاليف المعالجة والحساب في السنوات الأخيرة ، فليس من غير المألوف أن تسمع قصصًا عن فواتير AWS أو GCP أو Databricks الفاحشة.
- الوعي السياقي أمر بالغ الأهمية: يمكن تصور الأخطاء الجسيمة إذا كان المحللون / المهندسين الذين يغيرون البيانات يفتقرون إلى سياق العمل أو الفهم. بينما تتحسن أدوات مراقبة البيانات ، تكاد تكون بعض الأخطاء غير قابلة للكشف ويمكن أن تؤدي إلى تفسير غير دقيق للبيانات أو اتخاذ قرارات تجارية.
تقنيات تحويل البيانات
تُستخدم تقنيات تحويل البيانات لتنظيف البيانات وترتيبها قبل تخزينها في مستودع بيانات أو تحليلها من أجل ذكاء الأعمال. لا تنطبق كل هذه الاستراتيجيات على جميع أنواع البيانات ، وفي حالات معينة ، يمكن استخدام أكثر من أسلوب واحد. فيما يلي بعض الأساليب الأكثر انتشارًا:
# 1. تجانس البيانات
التنعيم هو تقنية تستخدم خوارزمية للتخلص من الضوضاء من مجموعة البيانات للعثور على اتجاه. تشويش كرتونة بياناتك ، وإزالتها أو تقليلها يسمح لك باستخراج رؤى فائقة أو العثور على أنماط لم تكن لتراها بخلاف ذلك.
# 2. بناء الإحالة
يُعد إنشاء الإحالة من أكثر الاستراتيجيات انتشارًا في خطوط أنابيب تحويل البيانات. تُعرف عملية تطوير ميزات جديدة من مجموعة من الميزات / السمات الموجودة في مجموعة البيانات باسم إنشاء السمات أو إنشاء الميزة.
# 3. تعميم البيانات
يشار إلى عملية تغيير السمات منخفضة المستوى إلى سمات عالية المستوى باستخدام مفهوم التسلسل الهرمي باسم تعميم البيانات. يتم استخدام تعميم البيانات مع البيانات الفئوية التي تحتوي على عدد صغير من القيم المختلفة.
# 4. تجميع البيانات
يعد تجميع البيانات أحد أكثر الاستراتيجيات استخدامًا في تحويل البيانات. عندما تقوم بتطبيق تجميع البيانات على البيانات الأولية ، فإنك تقوم بتخزين البيانات وعرضها بتنسيق ملخص.
# 5. تفصيل البيانات
يشار إلى عملية تحويل البيانات المستمرة إلى سلسلة من فترات البيانات على أنها تقديرية للبيانات. هذه إستراتيجية مفيدة للغاية لتسهيل دراسة البيانات وتحليلها ، بالإضافة إلى تحسين كفاءة أي خوارزمية قابلة للتطبيق.
# 6. تطبيع البيانات
أخيرًا وليس آخرًا ، تطبيع البيانات هو عملية تقليل حجم البيانات دون فقد المعلومات لتقليل البيانات الزائدة عن الحاجة أو التخلص منها وزيادة كفاءة الخوارزمية وفعالية استخراج البيانات.
# 7. تكامل البيانات
يعد تكامل البيانات خطوة حيوية في مرحلة ما قبل المعالجة ، وليس تقنية تحويل البيانات. تُعرف عملية دمج البيانات من العديد من المصادر لإنشاء عرض موحد للبيانات باسم تكامل البيانات.
# 8. معالجة البيانات
يشار إلى عملية جعل بياناتك أكثر وضوحًا وتنظيمًا بمعالجة البيانات. يمكن تحقيق ذلك عن طريق تعديل أو تغيير مجموعات البيانات المصدر.
أدوات لتحويل البيانات
بشكل عام ، أدوات تحويل البيانات هي أجزاء من البرامج التي تعمل على أتمتة عملية تحويل البيانات بحيث يمكن إكمالها في دقائق بدلاً من ساعات. في الواقع ، يعد تحويل البيانات أحد أهم العمليات في عملية تكامل البيانات.
يوجد اليوم العديد من أدوات تحويل البيانات التي تم إنشاؤها لتعديل البيانات ، ولكن ليست جميعها مناسبة. يجب عليك البحث عن برنامج معين يناسب خطة عملك ويمكن أن يساعدك في الوصول إلى هدفك النهائي.
لقد قمنا بتجميع قائمة من أفضل أدوات تحويل البيانات في عام 2023 والتي تتميز بالقابلية للتكيف والفعالية والفعالية من حيث التكلفة لشركتك.
# 1. ريفيري
Rivery هو نظام أساسي DataOps مُدار بالكامل وواحد من أفضل أدوات تحويل البيانات. يمكنه أتمتة نماذج البيانات لأي بيانات تنظيمية وصيانتها وتعديلها دون عناء.
# 2. DBT
عندما يتعلق الأمر بتحويل البيانات ، فإن أداة بناء البيانات (DBT) هي واحدة من أسهل أدوات الأوامر في السوق. هذه الأداة مفيدة بشكل خاص إذا كنت تريد إنشاء جداول وطرق عرض باستخدام تكتيكات تدريجية.
# 3. قليك
منذ عام 1993 ، شارك كليك في مجال تحليل الأعمال. إنها الآن واحدة من أكبر شركات البرمجيات ، حيث تقدم حلول بيانات متنوعة لسد الفجوة بين البيانات والرؤى والعمل.
# 4. ماتليون
تأسست شركة Matillion في أوائل عام 2011 في مدينة مانشستر بالمملكة المتحدة لتقديم تحليلات الأعمال كخدمة. منذ ذلك الحين ، نما عددهم إلى أكثر من 500 عامل وتقييم بقيمة 1.5 مليار دولار.
# 5. تريفاكتا
تعد Trifacta ، وهي منصة سحابية سهلة الاستخدام وهندسة البيانات المرئية ومناقشة البيانات ، من أفضل أدوات تحويل البيانات في قائمتنا. تعد Trifacta أيضًا مثالية لفرق البيانات التي تقوم بإعداد وتنظيف وتحويل وتصور البيانات الأولية.
# 6. انفورماتيكا
Informatica عبارة عن منصة إدارة بيانات ذكية قائمة على السحابة تقوم بتحويل البيانات في السحابة أو على البنى التحتية المختلطة. في النظام الأساسي لأداة تحويل البيانات ، يمكن استخدام عمليات التحويل سابقة الإنشاء لتعيين تنسيقات البيانات. ليست هناك حاجة لرمز.
# 7. داتامير
Datameer هي عبارة عن نظام أساسي لتحويل البيانات SaaS تم إنشاؤه لـ Snowflake ، وهو مزود سحابة بيانات مهم. يغطي رحلة دورة حياة البيانات بالكامل داخل سحابة Snowflake ، من الاكتشاف إلى التحول والنشر والتوثيق.
كيف يمكن تحويل البيانات؟
يمكن تحويل البيانات بعدة طرق ، اعتمادًا على الأهداف والمتطلبات المحددة للتحليل. فيما يلي بعض الطرق الشائعة لتحويل البيانات:
- استخدام الدوال الرياضية
- تطبيع البيانات أو توحيدها
- تجميع أو تلخيص البيانات
- تصفية البيانات
- ضم البيانات
- تحليل البيانات
- إدخال البيانات المفقودة
- ترميز البيانات الفئوية
ما هي المراحل الخمس لتحويل البيانات إلى معلومات؟
هناك العديد من النماذج والأطر لتحويل البيانات إلى معلومات ، ولكن أحد النماذج الشائعة هو عملية البيانات إلى المعلومات (DI) ، والتي تتكون من خمس مراحل:
- جمع البيانات
- معالجة البيانات
- تحليل البيانات
- نشر المعلومات
- اتخاذ القرار
ما هي الأشكال الثلاثة لتحويل البيانات؟
الأشكال الثلاثة لتحويل البيانات هي:
- تحول الهيكل
- التحول الدلالي
- تحويل نوع البيانات
ما هو الفرق بين تحويل البيانات وترجمة البيانات؟
يركز تحويل البيانات على تغيير تنسيق أو هيكل البيانات ، بينما تركز ترجمة البيانات على تغيير لغة أو مصطلحات البيانات. في حين أن هذه العمليات قد تتداخل أحيانًا ، إلا أنها عمليات متميزة تخدم أغراضًا مختلفة في إدارة البيانات.
لماذا يتم تحويل البيانات؟
يعد تحويل البيانات عملية مهمة في إدارة البيانات لعدة أسباب:
- تحسين جودة البيانات
- تسهيل تحليل البيانات
- تمكين تكامل البيانات
- دعم تصور البيانات
- تعزيز أمن البيانات
وفي الختام
إذا كانت شركتك تكافح لتحويل البيانات الموجودة إلى رؤى مفيدة ، فقد يكون التلاعب بالبيانات هو الحل. بالطبع ، يتطلب هذا تحديد النوع المناسب لطريقة تحويل البيانات ومعرفة النتائج التي تنوي تحقيقها بالضبط من خلال تحويل بياناتك. يمكن لعلماء البيانات الاستشاريين مساعدتك أيضًا في تطوير خطة معالجة بيانات واضحة.
- تحويل الأعمال: التعريف والعملية والاستراتيجيات والوكالات والنموذج
- التحول الرقمي مقابل الإستراتيجية: مقارنة كاملة
- الاستراتيجية الرقمية: المعنى الأنواع والتحول
- ما هو تحويل الأعمال: التعريف والأنواع والأمثلة والحل
- التحول الرقمي: ما هو ولماذا هو مهم
مراجع حسابات
