La recopilación y el procesamiento de datos han experimentado un renacimiento en las últimas décadas, y los equipos de datos ahora tienen más información a su disposición que nunca. Si bien esto ha aumentado el análisis y la investigación de datos, también ha traído varios desafíos para los ingenieros y los equipos comerciales. Los datos sin procesar pueden ser difíciles de tratar y filtrar. El problema no siempre es cómo recopilar más datos, sino qué datos almacenar y evaluar. Las empresas deben usar la transformación de datos para seleccionar datos útiles y relevantes y hacerlos utilizables en muchos sistemas. En esta publicación, definiremos la transformación de registros y datos, así como los diferentes tipos, beneficios, métodos y herramientas necesarios para transformar datos.
¿Qué es la transformación de datos?
El proceso de cambiar datos de un formato a otro, a menudo del formato de un sistema de origen al formato requerido de un sistema de destino, se conoce como transformación de datos y también puede denominarse manipulación de datos. La mayoría de las operaciones de gestión e integración de datos, como la disputa y el almacenamiento de datos, necesitan una transformación de datos.
La transformación de datos es un paso en el proceso ELT/ETL que se puede clasificar como "simple" o "complejo", según el tipo de modificaciones que se deben realizar en los datos antes de enviarlos a su destino. El proceso de manipulación de datos se puede automatizar, realizar manualmente o una combinación de ambos.
Cómo funciona la transformación de datos
El propósito del proceso de manipulación de datos es extraer datos de una fuente, convertirlos a un formato utilizable y transportarlos a un destino. Todo este procedimiento se conoce como ETL (Extract, Load, Transform). Durante la fase de extracción, los datos se reconocen y extraen de varios lugares o fuentes y se almacenan en un único repositorio.
Los datos recopilados del sitio de origen con frecuencia son sin procesar e inutilizables en su estado sin procesar. Los datos deben modificarse para eludir esta barrera. Esta es la fase más importante en el proceso de ETL, ya que permite extraer sus datos para obtener información comercial. Se toman varios procesos durante la transformación para convertirlo en el formato requerido. Los datos deben limpiarse en algunas circunstancias antes de que puedan modificarse. Además, la limpieza de datos es el proceso de preparación de datos para la transformación mediante la eliminación de inconsistencias o valores faltantes.
Tipos de transformación de datos
Los siguientes son los tipos más típicos de transformación de datos:
#1. Transformación de datos por lotes
La transformación de datos por lotes, también conocida como transformación masiva de datos, es el proceso de cambiar los datos en grupos a lo largo del tiempo. La transformación tradicional de datos por lotes, que incluye la ejecución manual con lenguajes programados como SQL y Python, actualmente se considera bastante obsoleta.
#2. Transformación de datos interactiva
A medida que más empresas recurren a sistemas basados en la nube (IBM dice que el 81 % de las empresas utilizan varios sistemas basados en la nube), los usuarios finales de datos buscan técnicas más diversas para transformar los datos. Los conceptos de transformación de datos interactivos, también conocidos como transformación de datos en tiempo real, son comparables a los de integración en tiempo real y procesamiento ELT.
La transformación por lotes es un subconjunto de la transformación de datos interactivos. Sin embargo, los pasos no siempre son secuenciales. La transformación interactiva de datos, que está ganando popularidad debido a su interfaz visual fácil de usar, aprovecha el código previamente escrito y examinado para encontrar valores atípicos, patrones y problemas en los datos.
Proceso de transformación de datos
El proceso de manipulación de datos en un almacén de datos en la nube suele ser ELT (Extract Load Transform) o ETL (Extract Transform Load). Con los costos de almacenamiento en la nube cayendo cada año, muchos equipos optan por ELT, con la diferencia de que todos los datos se cargan en el almacenamiento en la nube antes de transformarse y agregarse a un almacén.
El proceso de transformación se suele dividir en seis etapas:
- Descubrimiento de datos: La primera etapa involucra equipos de datos que trabajan para comprender y localizar datos sin procesar relevantes. Los analistas/ingenieros pueden tener una mejor comprensión de las alteraciones que deben tener lugar mediante la creación de perfiles de datos.
- Asignación de datos: los analistas determinan cómo se actualizan, comparan, filtran, fusionan y agregan los campos individuales durante esta fase.
- Extracción de Datos: Los datos se transportan desde un sistema de origen a un sistema de destino durante este paso. Las fuentes de extracción pueden estar organizadas (bases de datos) o no estructuradas (transmisión de eventos, archivos de registro).
- Generación y ejecución de código: una vez que los datos sin procesar se han extraído e importado, deben transformarse para almacenarse de una manera adecuada para aplicaciones analíticas y de BI. Esto generalmente lo logran los ingenieros de análisis que cambian los datos mediante programación usando SQL/Python. Este código se ejecuta diariamente/cada hora para entregar datos analíticos oportunos y relevantes.
- Revisar: Una vez que se ha implementado el código, debe examinarse y verificarse para verificar una implementación adecuada y adecuada.
- Enviando: La etapa final es transferir los datos a su destino previsto. El objetivo podría ser un almacén de datos u otra base de datos estructurada.
Estas etapas están destinadas a demostrar patrones de manipulación de datos; no existe un único procedimiento de transformación “correcto”. El mejor proceso es aquel que funciona bien para su equipo de datos.
Transformación de datos de registro
La transformación de datos de registro es un tipo de transformación de datos en el que se aplica una función logarítmica a un conjunto de datos o valores de datos individuales. Las funciones logarítmicas son funciones matemáticas que se pueden utilizar para convertir datos muy sesgados o datos con una amplia gama de valores en una forma más manejable e interpretable.
La función logarítmica se aplica a los valores de datos en la transformación de datos de registro y los valores modificados se utilizan en lugar de los valores originales. El logaritmo natural (ln) y el logaritmo en base 10 (log10) son las funciones logarítmicas más utilizadas.
La transformación de datos de registro es muy beneficiosa cuando se trabaja con datos con una amplia gama de valores, donde algunos valores se desvían mucho de otros. El rango de valores se comprime y las discrepancias entre los valores se vuelven más comprensibles al tomar el logaritmo de los valores de los datos. Esto puede ayudar con la visualización de datos, el reconocimiento de patrones y el análisis estadístico.
La transformación de datos de registro se utiliza ampliamente en industrias como las finanzas, la economía, la biología y la ingeniería. En finanzas, por ejemplo, los precios de las acciones suelen estar muy sesgados, y algunas acciones de alto valor tienen un impacto sustancial en el conjunto de datos total. La aplicación de una transformación de registro a la fijación de precios puede ayudar con el análisis y la comparación de precios. La transformación logarítmica se utiliza en biología para examinar los datos de expresión génica porque los niveles de expresión pueden variar mucho entre genes.
¿Por qué las empresas requieren la transformación de datos?
Todos los días, las empresas generan cantidades masivas de datos. Sin embargo, la información es inútil a menos que se pueda utilizar para recopilar conocimientos y promover el progreso corporativo. Las organizaciones utilizan la manipulación de datos para cambiar los datos a formatos que luego pueden usarse para una variedad de procesos. Hay varias razones por las que las empresas deberían modificar sus datos.
- La transformación hace que diversas fuentes de datos sean compatibles entre sí, lo que facilita la agregación de datos para un análisis completo.
- La migración de datos se simplifica ya que el formato de origen se puede traducir al formato de destino.
- La transformación de datos ayuda en la consolidación de datos estructurados y no estructurados.
- El procedimiento de transformación también permite el enriquecimiento, lo que mejora la calidad de los datos.
El objetivo final es proporcionar a las empresas datos coherentes y accesibles que proporcionen información y predicciones analíticas fiables.
Beneficios de la transformación de datos
Las empresas y organizaciones de todas las industrias reconocen que los datos pueden aumentar la eficiencia y producir dinero, ya sea información sobre los hábitos de los clientes, las operaciones internas, las cadenas de suministro o incluso el clima. El problema aquí es asegurar que todos los datos obtenidos puedan ser utilizados. Las empresas pueden obtener beneficios significativos de sus datos al adoptar un proceso de transformación de datos, como:
- Obtener el máximo valor de los datos: Según Forrester, entre el 60 % y el 73 % de todos los datos nunca se examinan en busca de inteligencia comercial. Las empresas pueden usar herramientas de transformación de datos para estandarizar los datos para aumentar la accesibilidad y la usabilidad.
- Gestión de datos más eficaz: Dado que los datos se generan a partir de un número cada vez mayor de fuentes, los errores en los metadatos pueden dificultar la organización y comprensión de los datos. La manipulación de datos refina los metadatos para que sea más fácil organizar y comprender el contenido de su fuente de datos.
- Realización de consultas más rápidas: Los datos transformados se estandarizan y se guardan en un lugar de origen donde se pueden recuperar rápida y fácilmente.
- Mejora de la calidad de los datos: Debido a los riesgos y costos asociados con el uso de datos defectuosos para generar información comercial, la calidad de los datos se está convirtiendo en una preocupación importante para las empresas. La manipulación de datos puede disminuir o eliminar problemas de calidad, como discrepancias y valores faltantes.
Inconvenientes de la transformación de datos
Si bien existen varios beneficios para los métodos de transformación de datos, es crucial tener en cuenta que existen algunos inconvenientes potenciales.
- La transformación puede ser costosa y consumir muchos recursos: Si bien los costos de procesamiento y computación han disminuido en los últimos años, no es raro escuchar historias de facturas escandalosas de AWS, GCP o Databricks.
- La conciencia contextual es fundamental: Los errores extremos son concebibles si los analistas/ingenieros que cambian los datos carecen de contexto comercial o comprensión. Si bien las herramientas de observabilidad de datos están mejorando, algunos errores son casi imperceptibles y podrían conducir a una interpretación de datos o decisiones comerciales inexactas.
Técnicas de Transformación de Datos
Las técnicas de transformación de datos se utilizan para limpiar y organizar los datos antes de almacenarlos en un almacén de datos o analizarlos para la inteligencia comercial. No todas estas estrategias se aplican a todos los tipos de datos y, en ciertos casos, se puede utilizar más de una técnica. Las siguientes son algunas de las técnicas más prevalentes:
#1. Suavizado de datos
El suavizado es una técnica que utiliza un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos para encontrar una tendencia. El ruido carcoma sus datos, y eliminarlo o minimizarlo le permite extraer información superior o encontrar patrones que de otro modo no hubiera visto.
#2. Construcción de atribución
Una de las estrategias más frecuentes en las canalizaciones de transformación de datos es la construcción de atribuciones. El proceso de desarrollar nuevas características a partir de un conjunto de características/atributos existentes en un conjunto de datos se conoce como construcción de atributos o construcción de características.
#3. Generalización de datos
El proceso de cambiar atributos de bajo nivel por atributos de alto nivel utilizando el concepto de jerarquía se conoce como generalización de datos. La generalización de datos se utiliza con datos categóricos que tienen una pequeña cantidad de valores diferentes.
#4. Agregación de datos
La agregación de datos es una de las estrategias más utilizadas en la transformación de datos. Cuando aplica agregación de datos a datos sin procesar, está almacenando y mostrando datos en un formato de resumen.
#5. Discretización de datos
El proceso de convertir datos continuos en una secuencia de intervalos de datos se denomina discretización de datos. Esta es una estrategia muy beneficiosa para hacer que los datos sean más fáciles de estudiar y analizar, así como para mejorar la eficiencia de cualquier algoritmo aplicable.
#6. Normalización de datos
Por último, pero no menos importante, la normalización de datos es el proceso de reducir el tamaño de los datos sin perder información para reducir o eliminar los datos redundantes y aumentar la eficiencia de los algoritmos y la eficacia de la extracción de datos.
#7. Integración de datos
La integración de datos es un paso vital en la fase de preprocesamiento, no una técnica de transformación de datos. El proceso de combinar datos de numerosas fuentes para generar una vista uniforme de los datos se conoce como integración de datos.
#8. Manipulación de datos
El proceso de hacer que sus datos sean más legibles y organizados se conoce como manipulación de datos. Esto se puede lograr modificando o cambiando sus conjuntos de datos de origen.
Herramientas para la transformación de datos
En general, las herramientas de transformación de datos son piezas de software que automatizan el proceso de transformación de datos para que pueda completarse en minutos en lugar de horas. En realidad, uno de los procesos más importantes en el proceso de integración de datos es la transformación de datos.
Hoy en día, existen numerosas herramientas de transformación de datos creadas para la modificación de datos, pero no todas son adecuadas. Debe buscar una determinada pieza de software que se ajuste a su plan de negocios y pueda ayudarlo a alcanzar su objetivo final.
Hemos compilado una lista de las mejores herramientas de transformación de datos en 2023 que son adaptables, eficientes y rentables para su empresa.
#1. ribereño
Rivery es una plataforma DataOps completamente administrada y una de las mejores herramientas de transformación de datos. Puede automatizar, mantener y modificar sin esfuerzo modelos de datos para cualquier información organizacional.
#2. TDC
Cuando se trata de transformación de datos, Data Build Tool (DBT) es una de las herramientas de comando más sencillas del mercado. Esta herramienta es particularmente útil si desea generar tablas y vistas utilizando tácticas incrementales.
#3. Qlik
Desde 1993, Qlik ha estado involucrado en el campo del análisis empresarial. Ahora es una de las compañías de software más grandes y ofrece varias soluciones de datos para cerrar la brecha entre datos, conocimientos y acción.
#4. matillion
Matillion se fundó a principios de 2011 en Manchester, Reino Unido, para ofrecer análisis empresarial como servicio. Desde entonces, han crecido a más de 500 trabajadores y una valoración de $ 1.5 mil millones.
#5. Trifacta
Trifacta, una plataforma en la nube fácil de usar, de ingeniería de datos visuales y disputa de datos, es otra de las principales herramientas de transformación de datos de nuestra lista. Además, Trifacta es ideal para equipos de datos que preparan, limpian, transforman y visualizan datos sin procesar.
#6. Informática
Informatica es una plataforma de gestión de datos inteligente basada en la nube que transforma los datos en la nube o en infraestructuras híbridas. En esta plataforma de herramientas de transformación de datos, las transformaciones preconstruidas se pueden usar para mapear formatos de datos. No hay necesidad de un código.
#7. datos
Datameer es una plataforma de transformación de datos SaaS creada para Snowflake, un importante proveedor de nube de datos. Cubre todo el viaje del ciclo de vida de los datos dentro de la nube de Snowflake, desde el descubrimiento hasta la transformación, la implementación y la documentación.
¿Cómo se pueden transformar los datos?
Los datos se pueden transformar de muchas maneras, según los objetivos y requisitos específicos del análisis. Estos son algunos métodos comunes para transformar datos:
- Uso de funciones matemáticas
- Normalizar o estandarizar datos
- Agregar o resumir datos
- Filtrar datos
- Uniendo datos
- Análisis de datos
- Imputación de datos faltantes
- Codificación de datos categóricos
¿Cuáles son las 5 etapas de la transformación de datos en información?
Existen varios modelos y marcos para transformar datos en información, pero un modelo común es el proceso Data-to-Information (DI), que consta de cinco etapas:
- La recolección de datos
- Proceso de datos
- El análisis de datos
- Diseminacion de informacion
- Toma de decisiones
¿Cuáles son las tres formas de transformación de datos?
Las tres formas de transformación de datos son:
- Transformación de estructuras
- Transformación semántica
- Transformación de tipos de datos
¿Cuál es la diferencia entre la transformación de datos y la traducción de datos?
La transformación de datos se centra en cambiar el formato o la estructura de los datos, mientras que la traducción de datos se centra en cambiar el idioma o la terminología de los datos. Si bien estos procesos a veces pueden superponerse, son procesos distintos que sirven para diferentes propósitos en la gestión de datos.
¿Por qué hacer transformación de datos?
La transformación de datos es un proceso importante en la gestión de datos por varias razones:
- Mejora de la calidad de los datos
- Facilitar el análisis de datos
- Habilitación de la integración de datos
- Visualización de datos de apoyo
- Mejora de la seguridad de los datos
Conclusión
Si su empresa tiene dificultades para convertir los datos existentes en información útil, la manipulación de datos podría ser la solución. Por supuesto, esto requiere seleccionar el tipo apropiado de método de transformación de datos y saber exactamente qué resultados pretende lograr al transformar sus datos. Consultar a científicos de datos también puede ayudarlo a desarrollar un plan claro de manipulación de datos.
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Referencias
