La raccolta e l'elaborazione dei dati hanno subito una rinascita negli ultimi decenni, con i team di dati che ora hanno a disposizione più informazioni che mai. Sebbene ciò abbia aumentato l'analisi e la ricerca dei dati, ha anche comportato diverse sfide per ingegneri e team aziendali. I dati grezzi possono essere difficili da gestire e filtrare. Il problema non è sempre come raccogliere più dati, ma piuttosto quali dati archiviare e valutare. Le aziende devono utilizzare la trasformazione dei dati per curare dati pertinenti e utili e renderli utilizzabili su molti sistemi. In questo post definiremo Log e Data Transformation, nonché i diversi tipi, vantaggi, metodi e strumenti necessari per trasformare i dati.
Che cos'è la trasformazione dei dati?
Il processo di modifica dei dati da un formato a un altro, spesso dal formato di un sistema di origine al formato richiesto di un sistema di destinazione, è noto come trasformazione dei dati e può anche essere definito manipolazione dei dati. La maggior parte delle operazioni di integrazione e gestione dei dati, come il data wrangling e il data warehousing, richiedono la trasformazione dei dati.
La trasformazione dei dati è una fase del processo ELT/ETL che può essere classificata come "semplice" o "complessa", in base al tipo di modifiche che devono essere apportate ai dati prima che vengano inviati a destinazione. Il processo di manipolazione dei dati può essere automatizzato, eseguito manualmente o una combinazione dei due.
Come funziona la trasformazione dei dati
Lo scopo del processo di manipolazione dei dati è estrarre i dati da una fonte, convertirli in un formato utilizzabile e trasportarli a una destinazione. L'intera procedura è indicata come ETL (Extract, Load, Transform). Durante la fase di estrazione, i dati vengono riconosciuti ed estratti da più luoghi o fonti e archiviati in un unico repository.
I dati raccolti dal sito di origine sono spesso grezzi e inutilizzabili allo stato grezzo. I dati devono essere modificati per aggirare questa barriera. Questa è la fase più importante del processo ETL poiché consente di estrarre i dati per approfondimenti aziendali. Durante la trasformazione vengono presi diversi processi per trasformarlo nel formato richiesto. I dati devono essere ripuliti in alcune circostanze prima di poter essere modificati. Inoltre, la pulizia dei dati è il processo di preparazione dei dati per la trasformazione rimuovendo incoerenze o valori mancanti.
Tipi di trasformazione dei dati
Di seguito sono riportati i tipi più tipici di trasformazione dei dati:
#1. Trasformazione dei dati in batch
La trasformazione dei dati in batch, nota anche come trasformazione dei dati in blocco, è il processo di modifica dei dati in gruppi nel tempo. La tradizionale trasformazione dei dati in batch, che include l'esecuzione manuale con linguaggi programmati come SQL e Python, è attualmente considerata piuttosto obsoleta.
#2. Trasformazione interattiva dei dati
Poiché sempre più aziende ricorrono a sistemi basati su cloud (IBM afferma che l'81% delle aziende utilizza diversi sistemi basati su cloud), gli utenti finali dei dati sono alla ricerca di tecniche più diversificate per trasformare i dati. I concetti di trasformazione interattiva dei dati, nota anche come trasformazione dei dati in tempo reale, sono paragonabili a quelli dell'integrazione in tempo reale e dell'elaborazione ELT.
La trasformazione in batch è un sottoinsieme della trasformazione interattiva dei dati. Tuttavia, i passaggi non sono sempre sequenziali. La trasformazione interattiva dei dati, che sta guadagnando popolarità grazie alla sua interfaccia visiva intuitiva, sfrutta il codice precedentemente scritto ed esaminato per trovare valori anomali, modelli e problemi nei dati.
Processo di trasformazione dei dati
Il processo di manipolazione dei dati in un data warehouse cloud è più comunemente ELT (Extract Load Transform) o ETL (Extract Transform Load). Con i costi del cloud storage in calo di anno in anno, molti team optano per l'ELT, con la differenza che tutti i dati vengono caricati nel cloud storage prima di essere trasformati e aggiunti a un magazzino.
Il processo di trasformazione è tipicamente suddiviso in sei fasi:
- Scoperta dei dati: la prima fase prevede che i team di dati lavorino per comprendere e individuare i dati grezzi pertinenti. Analisti/ingegneri possono avere una migliore comprensione delle alterazioni che devono avvenire profilando i dati.
- Mappatura dei dati: gli analisti determinano in che modo i singoli campi vengono aggiornati, abbinati, filtrati, uniti e aggregati durante questa fase.
- Estrazione dei dati: i dati vengono trasportati da un sistema di origine a un sistema di destinazione durante questa fase. Le fonti per l'estrazione possono essere organizzate (database) o non strutturate (streaming di eventi, file di registro).
- Generazione ed esecuzione del codice: Una volta che i dati grezzi sono stati estratti e importati, devono essere trasformati per essere archiviati in un modo adatto alle applicazioni BI e analitiche. Ciò viene in genere ottenuto dagli ingegneri di analisi che modificano i dati in modo programmatico utilizzando SQL/Python. Questo codice viene eseguito su base giornaliera/oraria per fornire dati analitici tempestivi e pertinenti.
- Review: Una volta che il codice è stato implementato, deve essere esaminato e controllato per verificarne la corretta e appropriata implementazione.
- invio: La fase finale consiste nel trasferire i dati alla destinazione prevista. L'obiettivo potrebbe essere un data warehouse o un altro database strutturato.
Queste fasi hanno lo scopo di dimostrare i modelli di manipolazione dei dati; non esiste un unico procedimento di trasformazione “corretto”. Il processo migliore è quello che funziona bene per il tuo team di dati.
Registra la trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati di log è un tipo di trasformazione dei dati in cui una funzione logaritmica viene applicata a un set di dati o a singoli valori di dati. Le funzioni logaritmiche sono funzioni matematiche che possono essere utilizzate per convertire dati altamente distorti o dati con un'ampia gamma di valori in una forma più gestibile e interpretabile.
La funzione logaritmica viene applicata ai valori dei dati nella trasformazione dei dati di registro e i valori modificati vengono utilizzati al posto dei valori originali. Il logaritmo naturale (ln) e il logaritmo in base 10 (log10) sono le funzioni logaritmiche più utilizzate.
La trasformazione dei dati di registro è molto vantaggiosa quando si lavora con dati con un'ampia gamma di valori, in cui alcuni valori si discostano notevolmente da altri. L'intervallo di valori viene compresso e le discrepanze tra i valori diventano più comprensibili prendendo il logaritmo dei valori dei dati. Questo può aiutare con la visualizzazione dei dati, il riconoscimento dei modelli e l'analisi statistica.
La trasformazione dei dati di registro è ampiamente utilizzata in settori quali finanza, economia, biologia e ingegneria. Nella finanza, ad esempio, i prezzi delle azioni sono spesso molto distorti, con poche azioni di alto valore che hanno un impatto sostanziale sul set di dati totale. L'applicazione di una trasformazione logaritmica ai prezzi può aiutare con l'analisi e il confronto dei prezzi. La trasformazione logaritmica viene utilizzata in biologia per esaminare i dati di espressione genica poiché i livelli di espressione possono variare notevolmente tra i geni.
Perché le aziende richiedono la trasformazione dei dati?
Ogni giorno, le aziende generano enormi quantità di dati. le informazioni sono, tuttavia, inutili a meno che le informazioni non possano essere utilizzate per raccogliere approfondimenti e promuovere il progresso aziendale. La manipolazione dei dati viene utilizzata dalle organizzazioni per modificare i dati in formati che possono quindi essere utilizzati per una varietà di processi. Ci sono diversi motivi per cui le aziende dovrebbero modificare i propri dati.
- La trasformazione rende le diverse fonti di dati compatibili tra loro, facilitando l'aggregazione dei dati per un'analisi completa.
- La migrazione dei dati è semplificata poiché il formato di origine può essere tradotto nel formato di destinazione.
- La trasformazione dei dati aiuta a consolidare dati strutturati e non strutturati.
- La procedura di trasformazione consente anche l'arricchimento, che migliora la qualità dei dati.
L'obiettivo finale è quello di fornire alle aziende dati coerenti e accessibili che forniscano previsioni e approfondimenti analitici affidabili.
Vantaggi della trasformazione dei dati
Le aziende e le organizzazioni di tutti i settori riconoscono che i dati possono aumentare l'efficienza e produrre denaro, che si tratti di informazioni sulle abitudini dei clienti, sulle operazioni interne, sulle catene di approvvigionamento o persino sul tempo. Il problema qui è garantire che tutti i dati ottenuti possano essere utilizzati. Le aziende possono ottenere vantaggi significativi dai propri dati adottando un processo di trasformazione dei dati, come ad esempio:
- Ottenere il massimo valore dai dati: Secondo Forrester, tra il 60% e il 73% di tutti i dati non viene mai esaminato per la business intelligence. Le aziende potrebbero utilizzare strumenti di trasformazione dei dati per standardizzare i dati per aumentare l'accessibilità e l'usabilità.
- Gestione dei dati più efficace: poiché i dati vengono generati da un numero crescente di fonti, gli errori nei metadati possono rendere difficile l'organizzazione e la comprensione dei dati. La manipolazione dei dati perfeziona i metadati per semplificare l'organizzazione e la comprensione dei contenuti dell'origine dati.
- Esecuzione di query più veloci: I dati trasformati sono standardizzati e conservati in un luogo di origine dove possono essere recuperati rapidamente e facilmente.
- Miglioramento della qualità dei dati: A causa dei rischi e dei costi associati all'utilizzo di dati errati per generare informazioni aziendali, la qualità dei dati sta diventando una delle maggiori preoccupazioni per le imprese. La manipolazione dei dati può ridurre o rimuovere problemi di qualità come discrepanze e valori mancanti.
Svantaggi della trasformazione dei dati
Mentre ci sono vari vantaggi per i metodi di trasformazione dei dati, è fondamentale notare che ci sono alcuni potenziali svantaggi.
- La trasformazione può essere costosa e richiede molte risorse: Mentre i costi di elaborazione e calcolo sono diminuiti negli ultimi anni, non è raro sentire storie di oltraggiose fatture AWS, GCP o Databricks.
- La consapevolezza del contesto è fondamentale: Sono possibili errori estremi se gli analisti/ingegneri che modificano i dati mancano di contesto o comprensione aziendale. Sebbene gli strumenti per l'osservabilità dei dati stiano migliorando, alcuni errori sono quasi impercettibili e potrebbero portare a interpretazioni dei dati o decisioni aziendali imprecise.
Tecniche per la trasformazione dei dati
Le tecniche di trasformazione dei dati vengono utilizzate per pulire e organizzare i dati prima di memorizzarli in un data warehouse o analizzarli per la business intelligence. Non tutte queste strategie si applicano a tutti i tipi di dati e, in alcuni casi, è possibile utilizzare più di una tecnica. Di seguito sono riportate alcune delle tecniche più diffuse:
#1. Levigatura dei dati
Lo smoothing è una tecnica che utilizza un algoritmo per eliminare il rumore da un set di dati per trovare una tendenza. Rumore imballare i tuoi dati e rimuoverli o ridurli a icona ti consente di estrarre approfondimenti superiori o trovare schemi che altrimenti non avresti visto.
#2. Costruzione di attribuzione
Una delle strategie più diffuse nelle pipeline di trasformazione dei dati è la costruzione dell'attribuzione. Il processo di sviluppo di nuove funzionalità da un insieme di funzionalità/attributi esistenti in un set di dati è noto come costruzione di attributi o costruzione di funzionalità.
#3. Generalizzazione dei dati
Il processo di modifica degli attributi di basso livello in attributi di alto livello utilizzando il concetto di gerarchia viene definito generalizzazione dei dati. La generalizzazione dei dati viene utilizzata con dati categorici che hanno un numero limitato di valori diversi.
#4. Aggregazione dati
L'aggregazione dei dati è una delle strategie più utilizzate nella trasformazione dei dati. Quando applichi l'aggregazione dei dati ai dati non elaborati, stai archiviando e visualizzando i dati in un formato di riepilogo.
#5. Discretizzazione dei dati
Il processo di conversione dei dati continui in una sequenza di intervalli di dati viene definito discretizzazione dei dati. Questa è una strategia molto vantaggiosa per rendere i dati più facili da studiare e analizzare, oltre a migliorare l'efficienza di qualsiasi algoritmo applicabile.
#6. Normalizzazione dei dati
Ultimo ma non meno importante, la normalizzazione dei dati è il processo di riduzione delle dimensioni dei dati senza perdere informazioni per ridurre o eliminare i dati ridondanti e aumentare l'efficienza dell'algoritmo e l'efficacia dell'estrazione dei dati.
#7. Integrazione dei dati
L'integrazione dei dati è un passaggio fondamentale nella fase di pre-elaborazione, non una tecnica di trasformazione dei dati. Il processo di unione dei dati provenienti da numerose fonti per generare una visualizzazione uniforme dei dati è noto come integrazione dei dati.
#8. Manipolazione di dati
Il processo per rendere i tuoi dati più leggibili e organizzati è indicato come manipolazione dei dati. Ciò può essere ottenuto modificando o modificando i set di dati di origine.
Strumenti per la trasformazione dei dati
In generale, gli strumenti di trasformazione dei dati sono software che automatizzano il processo di trasformazione dei dati in modo che possa essere completato in pochi minuti anziché in ore. In realtà, uno dei processi più importanti nel processo di integrazione dei dati è la trasformazione dei dati.
Oggi esistono numerosi strumenti di trasformazione dei dati creati per la modifica dei dati, ma non tutti sono appropriati. Devi cercare un determinato software che si adatti al tuo piano aziendale e possa aiutarti a raggiungere il tuo obiettivo finale.
Abbiamo compilato un elenco dei migliori strumenti di trasformazione dei dati nel 2023 che sono adattabili, efficienti e convenienti per la tua azienda.
#1. Fiume
Rivery è una piattaforma DataOps completamente gestita e uno dei migliori strumenti di trasformazione dei dati. Può automatizzare, mantenere e modificare facilmente i modelli di dati per qualsiasi dato organizzativo.
#2. DBT
Quando si tratta di trasformazione dei dati, Data Build Tool (DBT) è uno degli strumenti di comando più semplici sul mercato. Questo strumento è particolarmente utile se desideri generare tabelle e visualizzazioni utilizzando tattiche incrementali.
#3. Qlik
Dal 1993, Qlik è stata coinvolta nel campo dell'analisi aziendale. Ora è una delle più grandi società di software, fornendo varie soluzioni di dati per colmare il divario tra dati, approfondimenti e azione.
#4. Matillion
Matillion è stata fondata all'inizio del 2011 a Manchester, nel Regno Unito, per fornire analisi aziendali come servizio. Da allora, sono cresciuti fino a oltre 500 lavoratori e una valutazione di $ 1.5 miliardi.
#5. Trifatto
Trifacta, una piattaforma cloud di ingegneria dei dati visivi e data wrangling di facile utilizzo, è un altro dei migliori strumenti di trasformazione dei dati nel nostro elenco. Inoltre, Trifacta è ideale per i team di dati che preparano, puliscono, trasformano e visualizzano i dati grezzi.
# 6. Informatica
Informatica è una piattaforma di gestione intelligente dei dati basata su cloud che trasforma i dati nel cloud o su infrastrutture ibride. Su questa piattaforma di strumenti per la trasformazione dei dati, è possibile utilizzare trasformazioni predefinite per mappare i formati dei dati. Non c'è bisogno di un codice.
#7. Datameer
Datameer è una piattaforma di trasformazione dei dati SaaS creata per Snowflake, un importante fornitore di cloud di dati. Copre l'intero percorso del ciclo di vita dei dati all'interno del cloud Snowflake, dalla scoperta alla trasformazione, distribuzione e documentazione.
Come possono essere trasformati i dati?
I dati possono essere trasformati in molti modi, a seconda degli obiettivi e dei requisiti specifici dell'analisi. Ecco alcuni metodi comuni per trasformare i dati:
- Utilizzo di funzioni matematiche
- Normalizzare o standardizzare i dati
- Aggregare o riassumere i dati
- Filtraggio dei dati
- Dati di unione
- Analisi dei dati
- Imputazione dei dati mancanti
- Codifica dei dati categorici
Quali sono le 5 fasi della trasformazione dei dati in informazioni?
Esistono vari modelli e framework per trasformare i dati in informazioni, ma un modello comune è il processo Data-to-Information (DI), che consiste in cinque fasi:
- Raccolta dei dati
- Elaborazione dei dati
- L'analisi dei dati
- Disseminazione delle informazioni
- Il processo decisionale
Quali sono le tre forme di trasformazione dei dati?
Le tre forme di trasformazione dei dati sono:
- Trasformazione della struttura
- Trasformazione semantica
- Trasformazione del tipo di dati
Qual è la differenza tra trasformazione dei dati e traduzione dei dati?
La trasformazione dei dati si concentra sulla modifica del formato o della struttura dei dati, mentre la traduzione dei dati si concentra sulla modifica della lingua o della terminologia dei dati. Sebbene questi processi possano talvolta sovrapporsi, sono processi distinti che servono a scopi diversi nella gestione dei dati.
Perché la trasformazione dei dati?
La trasformazione dei dati è un processo importante nella gestione dei dati per diversi motivi:
- Miglioramento della qualità dei dati
- Facilitare l'analisi dei dati
- Abilitare l'integrazione dei dati
- Supportare la visualizzazione dei dati
- Miglioramento della sicurezza dei dati
Conclusione
Se la tua azienda sta lottando per trasformare i dati esistenti in informazioni utili, la manipolazione dei dati potrebbe essere la soluzione. Naturalmente, ciò richiede la selezione del tipo appropriato di metodo di trasformazione dei dati e la conoscenza esatta dei risultati che si intende ottenere trasformando i dati. I data scientist possono anche assisterti nello sviluppo di un chiaro piano di manipolazione dei dati.
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Riferimenti
