Die Datenerhebung und -verarbeitung erlebte in den letzten Jahrzehnten einen Aufschwung, da Datenteams heute über mehr Informationen verfügen als je zuvor. Dies hat zwar zu einer Ausweitung der Datenanalyse und -forschung geführt, hat aber auch einige Herausforderungen für Ingenieure und Geschäftsteams mit sich gebracht. Rohdaten können schwierig zu verarbeiten und zu filtern sein. Die Frage ist nicht immer, wie man mehr Daten sammelt, sondern vielmehr, welche Daten gespeichert und ausgewertet werden sollen. Unternehmen müssen die Datentransformation nutzen, um relevante, nützliche Daten zu kuratieren und sie für viele Systeme nutzbar zu machen. In diesem Beitrag definieren wir die Protokoll- und Datentransformation sowie die verschiedenen Arten, Vorteile, Methoden und Tools, die zur Datentransformation erforderlich sind.
Was ist Datentransformation?
Der Prozess der Änderung von Daten von einem Format in ein anderes, häufig vom Format eines Quellsystems in das erforderliche Format eines Zielsystems, wird als Datentransformation bezeichnet und kann auch als Datenmanipulation bezeichnet werden. Die meisten Datenintegrations- und Datenverwaltungsvorgänge, wie z. B. Data Wrangling und Data Warehousing, erfordern eine Datentransformation.
Die Datentransformation ist ein Schritt im ELT/ETL-Prozess, der je nach Art der Änderungen, die an den Daten vorgenommen werden müssen, bevor sie an ihr Ziel gesendet werden, als „einfach“ oder „komplex“ klassifiziert werden kann. Der Datenmanipulationsprozess kann automatisiert, manuell durchgeführt oder eine Kombination aus beidem sein.
Wie Datentransformation funktioniert
Der Zweck des Datenmanipulationsprozesses besteht darin, Daten aus einer Quelle zu extrahieren, sie in ein verwendbares Format zu konvertieren und an ein Ziel zu transportieren. Dieser gesamte Vorgang wird als ETL (Extract, Load, Transform) bezeichnet. Während der Extraktionsphase werden Daten von mehreren Orten oder Quellen erkannt und extrahiert und in einem einzigen Repository gespeichert.
Die von der Quellseite gesammelten Daten sind häufig roh und in ihrem Rohzustand unbrauchbar. Um diese Hürde zu umgehen, müssen die Daten geändert werden. Dies ist die wichtigste Phase im ETL-Prozess, da sie die Auswertung Ihrer Daten für geschäftliche Erkenntnisse ermöglicht. Während der Transformation werden mehrere Prozesse durchgeführt, um es in das erforderliche Format zu bringen. Unter bestimmten Umständen müssen Daten bereinigt werden, bevor sie geändert werden können. Unter Datenbereinigung versteht man außerdem den Prozess, bei dem Daten für die Transformation vorbereitet werden, indem Inkonsistenzen oder fehlende Werte entfernt werden.
Datentransformationstypen
Im Folgenden sind die typischsten Arten der Datentransformation aufgeführt:
#1. Batch-Datentransformation
Bei der Batch-Datentransformation, auch Massendatentransformation genannt, handelt es sich um den Prozess, bei dem Daten im Laufe der Zeit in Gruppen umgewandelt werden. Die traditionelle Batch-Datentransformation, die die manuelle Ausführung mit programmierten Sprachen wie SQL und Python umfasst, gilt derzeit als eher veraltet.
#2. Interaktive Datentransformation
Da immer mehr Unternehmen auf Cloud-basierte Systeme zurückgreifen – laut IBM nutzen 81 % der Unternehmen mehrere Cloud-basierte Systeme – suchen Datenendbenutzer nach vielfältigeren Techniken zur Datentransformation. Die Konzepte der interaktiven Datentransformation, auch Echtzeit-Datentransformation genannt, sind vergleichbar mit denen der Echtzeitintegration und der ELT-Verarbeitung.
Die Stapeltransformation ist eine Teilmenge der interaktiven Datentransformation. Allerdings sind die Schritte nicht immer sequentiell. Die interaktive Datentransformation, die aufgrund ihrer benutzerfreundlichen visuellen Oberfläche immer beliebter wird, nutzt zuvor geschriebenen und untersuchten Code, um Ausreißer, Muster und Probleme in Daten zu finden.
Datentransformationsprozess
Der Datenmanipulationsprozess in einem Cloud Data Warehouse ist am häufigsten ELT (Extract Load Transform) oder ETL (Extract Transform Load). Da die Kosten für Cloud-Speicher von Jahr zu Jahr sinken, entscheiden sich viele Teams für ELT. Der Unterschied besteht darin, dass alle Daten in den Cloud-Speicher geladen werden, bevor sie umgewandelt und einem Lager hinzugefügt werden.
Der Transformationsprozess gliedert sich typischerweise in sechs Phasen:
- Datenerkennung: In der ersten Phase arbeiten Datenteams daran, relevante Rohdaten zu verstehen und zu lokalisieren. Analysten/Ingenieure können durch die Profilerstellung von Daten ein besseres Verständnis für die Änderungen erlangen, die stattfinden müssen.
- Datenzuordnung: Analysten bestimmen, wie einzelne Felder in dieser Phase aktualisiert, abgeglichen, gefiltert, zusammengeführt und aggregiert werden.
- Datenextraktion: In diesem Schritt werden Daten von einem Quellsystem zu einem Zielsystem transportiert. Quellen für die Extraktion können organisiert (Datenbanken) oder unstrukturiert (Ereignis-Streaming, Protokolldateien) sein.
- Codegenerierung und -ausführung: Sobald die Rohdaten extrahiert und importiert wurden, müssen sie transformiert werden, um sie in einer für BI- und Analyseanwendungen geeigneten Weise zu speichern. Dies wird normalerweise von Analyseingenieuren erreicht, die Daten mithilfe von SQL/Python programmgesteuert ändern. Dieser Code wird täglich/stündlich ausgeführt, um zeitnahe und relevante Analysedaten bereitzustellen.
- Bewertung: Sobald der Code implementiert wurde, muss er untersucht und überprüft werden, um die ordnungsgemäße und angemessene Implementierung zu überprüfen.
- Rechnungserstellung: Der letzte Schritt besteht darin, die Daten an ihr vorgesehenes Ziel zu übertragen. Das Ziel könnte ein Data Warehouse oder eine andere strukturierte Datenbank sein.
Diese Phasen sollen Datenmanipulationsmuster demonstrieren. Es gibt kein einziges „richtiges“ Transformationsverfahren. Der beste Prozess ist der, der für Ihr Datenteam gut funktioniert.
Protokolldatentransformation
Bei der Protokolldatentransformation handelt es sich um eine Art Datentransformation, bei der eine logarithmische Funktion auf einen Datensatz oder einzelne Datenwerte angewendet wird. Logarithmische Funktionen sind mathematische Funktionen, die verwendet werden können, um stark verzerrte Daten oder Daten mit einem breiten Wertebereich in eine besser handhabbare und interpretierbare Form umzuwandeln.
Die logarithmische Funktion wird bei der Protokolldatentransformation auf die Datenwerte angewendet und die geänderten Werte werden anstelle der ursprünglichen Werte verwendet. Der natürliche Logarithmus (ln) und der Logarithmus zur Basis 10 (log10) sind die am häufigsten verwendeten logarithmischen Funktionen.
Die Protokolldatentransformation ist sehr vorteilhaft, wenn Sie mit Daten mit einem breiten Wertebereich arbeiten, bei dem einige Werte stark von anderen abweichen. Der Wertebereich wird komprimiert und die Abweichungen zwischen den Werten werden durch die Logarithmierung der Datenwerte verständlicher. Dies kann bei der Datenvisualisierung, Mustererkennung und statistischen Analyse hilfreich sein.
Die Protokolldatentransformation wird in Branchen wie dem Finanzwesen, der Wirtschaft, der Biologie und dem Ingenieurwesen häufig eingesetzt. Im Finanzwesen beispielsweise sind die Aktienkurse häufig stark verzerrt, wobei einige wenige hochwertige Aktien einen erheblichen Einfluss auf den Gesamtdatensatz haben. Die Anwendung einer Protokolltransformation auf die Preisgestaltung kann bei der Preisanalyse und dem Preisvergleich hilfreich sein. Die Log-Transformation wird in der Biologie zur Untersuchung von Genexpressionsdaten verwendet, da die Expressionsniveaus zwischen den Genen stark variieren können.
Warum benötigen Unternehmen eine Datentransformation?
Tag für Tag generieren Unternehmen riesige Datenmengen. Informationen sind jedoch nutzlos, wenn Informationen nicht zur Gewinnung von Erkenntnissen und zur Förderung des Unternehmensfortschritts genutzt werden können. Datenmanipulation wird von Organisationen genutzt, um Daten in Formate umzuwandeln, die dann für eine Vielzahl von Prozessen verwendet werden können. Es gibt mehrere Gründe, warum Unternehmen ihre Daten ändern sollten.
- Durch die Transformation werden verschiedene Datenquellen miteinander kompatibel, sodass Daten leichter für eine umfassende Analyse aggregiert werden können.
- Die Datenmigration wird vereinfacht, da das Quellformat in das Zielformat übersetzt werden kann.
- Die Datentransformation hilft bei der Konsolidierung strukturierter und unstrukturierter Daten.
- Das Transformationsverfahren ermöglicht auch eine Anreicherung, was die Datenqualität verbessert.
Das ultimative Ziel besteht darin, Unternehmen konsistente, zugängliche Daten zur Verfügung zu stellen, die zuverlässige analytische Erkenntnisse und Vorhersagen liefern.
Vorteile der Datentransformation
Unternehmen und Organisationen aller Branchen erkennen, dass Daten die Effizienz steigern und Geld generieren können, unabhängig davon, ob es sich um Informationen über Kundengewohnheiten, interne Abläufe, Lieferketten oder sogar das Wetter handelt. Dabei geht es darum sicherzustellen, dass alle gewonnenen Daten nutzbar sind. Unternehmen können durch die Einführung eines Datentransformationsprozesses erhebliche Vorteile aus ihren Daten ziehen, wie zum Beispiel:
- Den größtmöglichen Nutzen aus Daten ziehen: Laut Forrester werden zwischen 60 % und 73 % aller Daten nie auf Business Intelligence untersucht. Unternehmen könnten Datentransformationstools verwenden, um Daten zu standardisieren und so die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
- Effektiveres Datenmanagement: Da Daten aus immer mehr Quellen generiert werden, können Fehler in Metadaten die Organisation und das Verständnis der Daten erschweren. Durch die Datenmanipulation werden Metadaten verfeinert, um die Organisation und das Verständnis der Inhalte Ihrer Datenquelle zu erleichtern.
- Schnellere Abfragen durchführen: Transformierte Daten werden standardisiert und an einem Quellort gespeichert, wo sie schnell und einfach abgerufen werden können.
- Verbesserung der Datenqualität: Aufgrund der Risiken und Kosten, die mit der Nutzung fehlerhafter Daten zur Generierung von Geschäftserkenntnissen verbunden sind, wird die Datenqualität für Unternehmen immer wichtiger. Durch Datenmanipulation können Qualitätsprobleme wie Diskrepanzen und fehlende Werte verringert oder beseitigt werden.
Nachteile der Datentransformation
Obwohl Datentransformationsmethoden verschiedene Vorteile bieten, ist es wichtig zu beachten, dass es auch einige potenzielle Nachteile gibt.
- Transformation kann teuer und ressourcenintensiv sein: Während die Verarbeitungs- und Rechenkosten in den letzten Jahren gesunken sind, ist es nicht ungewöhnlich, Geschichten über unverschämte AWS-, GCP- oder Databricks-Rechnungen zu hören.
- Kontextbewusstsein ist entscheidend: Extreme Fehler sind denkbar, wenn Analysten/Ingenieuren bei der Änderung von Daten den Geschäftskontext oder das Verständnis fehlt. Während sich die Tools zur Datenbeobachtbarkeit verbessern, sind einige Fehler fast nicht erkennbar und können zu ungenauen Dateninterpretationen oder Geschäftsentscheidungen führen.
Techniken zur Datentransformation
Datentransformationstechniken werden verwendet, um Daten zu bereinigen und zu ordnen, bevor sie in einem Data Warehouse gespeichert oder für Business Intelligence analysiert werden. Nicht alle dieser Strategien gelten für alle Datentypen, und in bestimmten Fällen kann mehr als eine Technik verwendet werden. Im Folgenden sind einige der am weitesten verbreiteten Techniken aufgeführt:
#1. Datenglättung
Beim Glätten handelt es sich um eine Technik, bei der mithilfe eines Algorithmus Rauschen aus einem Datensatz entfernt wird, um einen Trend zu ermitteln. Verschönern Sie Ihre Daten, und indem Sie sie entfernen oder minimieren, können Sie bessere Erkenntnisse gewinnen oder Muster erkennen, die Sie sonst nicht gesehen hätten.
#2. Attributionskonstruktion
Eine der am weitesten verbreiteten Strategien in Datentransformationspipelines ist die Attributionskonstruktion. Der Prozess der Entwicklung neuer Features aus einer Reihe vorhandener Features/Attribute in einem Datensatz wird als Attributkonstruktion oder Feature-Konstruktion bezeichnet.
#3. Datenverallgemeinerung
Der Prozess der Umwandlung von Attributen auf niedriger Ebene in Attribute auf hoher Ebene unter Verwendung des Konzepts der Hierarchie wird als Datengeneralisierung bezeichnet. Die Datenverallgemeinerung wird bei kategorialen Daten verwendet, die eine kleine Anzahl unterschiedlicher Werte aufweisen.
#4. Datenaggregation
Die Datenaggregation ist eine der am weitesten verbreiteten Strategien bei der Datentransformation. Wenn Sie die Datenaggregation auf Rohdaten anwenden, speichern und zeigen Sie Daten in einem zusammenfassenden Format an.
#5. Datendiskretisierung
Der Prozess der Umwandlung kontinuierlicher Daten in eine Folge von Datenintervallen wird als Datendiskretisierung bezeichnet. Dies ist eine sehr vorteilhafte Strategie, um das Studium und die Analyse von Daten zu erleichtern und die Effizienz aller anwendbaren Algorithmen zu verbessern.
#6. Datennormalisierung
Last but not least ist Datennormalisierung der Prozess der Reduzierung der Datengröße ohne Informationsverlust, um redundante Daten zu reduzieren oder zu eliminieren und die Effizienz des Algorithmus und die Wirksamkeit der Datenextraktion zu erhöhen.
#7. Datenintegration
Die Datenintegration ist ein wichtiger Schritt in der Vorverarbeitungsphase und keine Datentransformationstechnik. Der Prozess der Zusammenführung von Daten aus zahlreichen Quellen, um eine einheitliche Sicht auf die Daten zu erzeugen, wird als Datenintegration bezeichnet.
#8. Datenmanipulation
Der Prozess, Ihre Daten besser lesbar und organisiert zu machen, wird als Datenmanipulation bezeichnet. Dies kann durch Modifizieren oder Ändern Ihrer Quelldatensätze erreicht werden.
Tools für die Datentransformation
Im Allgemeinen handelt es sich bei Datentransformationstools um Softwareteile, die den Datentransformationsprozess automatisieren, sodass er in Minuten statt in Stunden abgeschlossen werden kann. Tatsächlich ist einer der wichtigsten Prozesse im Datenintegrationsprozess die Datentransformation.
Heutzutage gibt es zahlreiche Datentransformationstools für die Datenänderung, aber nicht alle sind geeignet. Sie müssen nach einer bestimmten Software suchen, die zu Ihrem Geschäftsplan passt und Sie beim Erreichen Ihres Endziels unterstützen kann.
Wir haben eine Liste der besten Datentransformationstools im Jahr 2023 zusammengestellt, die für Ihr Unternehmen anpassungsfähig, effizient und kostengünstig sind.
#1. Flussig
Rivery ist eine vollständig verwaltete DataOps-Plattform und eines der besten Datentransformationstools. Es kann mühelos Datenmodelle für beliebige Unternehmensdaten automatisieren, verwalten und ändern.
#2. DBT
Wenn es um Datentransformation geht, ist das Data Build Tool (DBT) eines der einfachsten Befehlstools auf dem Markt. Dieses Tool ist besonders praktisch, wenn Sie Tabellen und Ansichten mithilfe inkrementeller Taktiken generieren möchten.
#3. Qlik
Seit 1993 ist Qlik im Bereich Business-Analyse tätig. Heute ist es eines der größten Softwareunternehmen und bietet verschiedene Datenlösungen an, um die Lücke zwischen Daten, Erkenntnissen und Maßnahmen zu schließen.
#4. Matillion
Matillion wurde Anfang 2011 in Manchester, Großbritannien, gegründet, um Geschäftsanalysen als Dienstleistung anzubieten. Seitdem ist das Unternehmen auf über 500 Mitarbeiter und einen Wert von 1.5 Milliarden US-Dollar angewachsen.
#5. Trifacta
Trifacta, eine benutzerfreundliche, visuelle Data-Engineering- und Data-Wrangling-Cloud-Plattform, ist ein weiteres der besten Datentransformationstools auf unserer Liste. Darüber hinaus ist Trifacta ideal für Datenteams, die Rohdaten vorbereiten, bereinigen, transformieren und visualisieren.
#6. Informatik
Informatica ist eine cloudbasierte Plattform für intelligentes Datenmanagement, die Daten in der Cloud oder auf hybriden Infrastrukturen transformiert. Auf dieser Datentransformations-Tool-Plattform können vorgefertigte Transformationen zur Abbildung von Datenformaten verwendet werden. Es ist kein Code erforderlich.
#7. Datenmeer
Datameer ist eine SaaS-Datentransformationsplattform, die für Snowflake, einen bedeutenden Daten-Cloud-Anbieter, entwickelt wurde. Es deckt Ihren gesamten Datenlebenszyklus in der Snowflake-Cloud ab, von der Erkennung über die Transformation bis hin zur Bereitstellung und Dokumentation.
Wie können Daten transformiert werden?
Abhängig von den spezifischen Zielen und Anforderungen der Analyse können Daten auf vielfältige Weise transformiert werden. Hier sind einige gängige Methoden zum Transformieren von Daten:
- Verwendung mathematischer Funktionen
- Daten normalisieren oder standardisieren
- Daten aggregieren oder zusammenfassen
- Daten filtern
- Daten zusammenführen
- Daten analysieren
- Fehlende Daten imputieren
- Kodierung kategorialer Daten
Was sind die fünf Phasen der Umwandlung von Daten in Informationen?
Es gibt verschiedene Modelle und Frameworks für die Umwandlung von Daten in Informationen, aber ein gängiges Modell ist der Data-to-Information (DI)-Prozess, der aus fünf Phasen besteht:
- Datenerhebung
- Datenverarbeitung
- Datenanalyse
- Verbreitung von Informationen
- Entscheidung fällen
Was sind die drei Formen der Datentransformation?
Die drei Formen der Datentransformation sind:
- Strukturtransformation
- Semantische Transformation
- Datentyptransformation
Was ist der Unterschied zwischen Datentransformation und Datenübersetzung?
Der Schwerpunkt der Datentransformation liegt auf der Änderung des Formats oder der Struktur der Daten, während sich die Datenübersetzung auf die Änderung der Sprache oder Terminologie der Daten konzentriert. Auch wenn sich diese Prozesse manchmal überschneiden, handelt es sich doch um unterschiedliche Prozesse, die unterschiedlichen Zwecken bei der Datenverwaltung dienen.
Warum Datentransformation durchführen?
Die Datentransformation ist aus mehreren Gründen ein wichtiger Prozess im Datenmanagement:
- Verbesserung der Datenqualität
- Erleichterung der Datenanalyse
- Datenintegration ermöglichen
- Unterstützende Datenvisualisierung
- Verbesserung der Datensicherheit
Zusammenfassung
Wenn Ihr Unternehmen Schwierigkeiten hat, vorhandene Daten in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln, könnte Datenmanipulation die Lösung sein. Dazu müssen Sie natürlich die geeignete Art der Datentransformationsmethode auswählen und genau wissen, welche Ergebnisse Sie mit der Transformation Ihrer Daten erzielen möchten. Beratende Datenwissenschaftler können Sie auch bei der Entwicklung eines klaren Datenmanipulationsplans unterstützen.
- GESCHÄFTSTRANSFORMATION: Definition, Prozess, Strategien, Agenturen & Modell
- DIGITALE TRANSFORMATION VS. STRATEGIE: Vollständiger Vergleich
- DIGITALE STRATEGIE: Bedeutungstypen & Transformation
- WAS IST GESCHÄFTSTRANSFORMATION: Definition, Typen, Beispiele und Lösung
- DIGITALE TRANSFORMATION: Was es ist und warum es wichtig ist
Bibliographie
