Het verzamelen en verwerken van gegevens heeft de afgelopen decennia een wedergeboorte ondergaan, waarbij datateams nu over meer informatie beschikken dan ooit tevoren. Hoewel dit de data-analyse en het onderzoek heeft doen toenemen, heeft het ook verschillende uitdagingen met zich meegebracht voor ingenieurs en zakelijke teams. Ruwe gegevens kunnen moeilijk zijn om mee om te gaan en te filteren. Het probleem is niet altijd hoe meer gegevens te verzamelen, maar welke gegevens moeten worden opgeslagen en geëvalueerd. Bedrijven moeten datatransformatie gebruiken om relevante, bruikbare data te verzamelen en bruikbaar te maken voor veel systemen. In dit bericht zullen we log- en gegevenstransformatie definiëren, evenals de verschillende typen, voordelen, methoden en hulpmiddelen die nodig zijn om gegevens te transformeren.
Wat is datatransformatie?
Het proces van het wijzigen van gegevens van het ene formaat naar het andere, vaak van het formaat van een bronsysteem naar het vereiste formaat van een bestemmingssysteem, staat bekend als gegevenstransformatie en kan ook worden aangeduid als gegevensmanipulatie. De meeste data-integratie- en datamanagementoperaties, zoals data-wrangling en datawarehousing, hebben datatransformatie nodig.
Gegevenstransformatie is een stap in het ELT/ETL-proces die kan worden geclassificeerd als "eenvoudig" of "complex", op basis van het soort wijzigingen dat aan de gegevens moet worden aangebracht voordat deze naar de bestemming worden verzonden. Het gegevensmanipulatieproces kan worden geautomatiseerd, handmatig worden uitgevoerd of een combinatie van beide.
Hoe gegevenstransformatie werkt
Het doel van het gegevensmanipulatieproces is om gegevens uit een bron te extraheren, naar een bruikbaar formaat te converteren en naar een bestemming te transporteren. Deze hele procedure wordt ETL (Extract, Load, Transform) genoemd. Tijdens de extractiefase worden gegevens herkend en geëxtraheerd uit verschillende plaatsen of bronnen en opgeslagen in een enkele repository.
Gegevens die van de bronsite zijn verzameld, zijn vaak onbewerkt en onbruikbaar in de onbewerkte staat. De gegevens moeten worden gewijzigd om deze barrière te omzeilen. Dit is de belangrijkste fase in het ETL-proces, omdat uw gegevens hierdoor kunnen worden ontgonnen voor zakelijk inzicht. Tijdens de transformatie worden verschillende processen uitgevoerd om het in het vereiste formaat te veranderen. Gegevens moeten in sommige omstandigheden worden opgeschoond voordat ze kunnen worden gewijzigd. Gegevens opschonen is ook het proces van het voorbereiden van gegevens voor transformatie door inconsistenties of ontbrekende waarden te verwijderen.
Typen gegevenstransformatie
Hieronder volgen de meest voorkomende typen gegevenstransformatie:
#1. Transformatie van batchgegevens
Batchgegevenstransformatie, ook wel bulkgegevenstransformatie genoemd, is het proces waarbij gegevens in de loop van de tijd in groepen worden veranderd. Traditionele batchgegevenstransformatie, inclusief handmatige uitvoering met geprogrammeerde talen zoals SQL en Python, wordt momenteel als tamelijk achterhaald beschouwd.
#2. Interactieve gegevenstransformatie
Naarmate meer bedrijven hun toevlucht nemen tot cloudgebaseerde systemen (IBM zegt dat 81% van de bedrijven meerdere cloudgebaseerde systemen gebruikt), zoeken data-eindgebruikers naar meer diverse technieken om data te transformeren. De concepten van interactieve datatransformatie, ook wel real-time datatransformatie genoemd, zijn vergelijkbaar met die van real-time integratie en ELT-verwerking.
Batchtransformatie is een subset van interactieve datatransformatie. De stappen zijn echter niet altijd opeenvolgend. Interactieve gegevenstransformatie, die aan populariteit wint vanwege de gebruiksvriendelijke visuele interface, maakt gebruik van eerder geschreven en onderzochte code om uitschieters, patronen en problemen in gegevens te vinden.
Gegevenstransformatieproces
Het gegevensmanipulatieproces in een datawarehouse in de cloud is meestal ELT (Extract Load Transform) of ETL (Extract Transform Load). Nu de kosten voor cloudopslag met het jaar dalen, kiezen veel teams voor ELT, met het verschil dat alle gegevens in cloudopslag worden geladen voordat ze worden getransformeerd en toegevoegd aan een magazijn.
Het transformatieproces is typisch verdeeld in zes fasen:
- Gegevensdetectie: In de eerste fase werken datateams aan het begrijpen en lokaliseren van relevante ruwe data. Analisten/engineers kunnen een beter begrip krijgen van de wijzigingen die moeten plaatsvinden door profilering van gegevens.
- Gegevens in kaart brengen: Analisten bepalen hoe individuele velden tijdens deze fase worden bijgewerkt, gematcht, gefilterd, samengevoegd en geaggregeerd.
- Data Extraction: Gegevens worden tijdens deze stap getransporteerd van een bronsysteem naar een bestemmingssysteem. Bronnen voor extractie kunnen georganiseerd zijn (databases) of ongestructureerd (event streaming, logbestanden).
- Codegeneratie en uitvoering: Nadat de onbewerkte gegevens zijn geëxtraheerd en geïmporteerd, moeten deze worden getransformeerd om te worden opgeslagen op een manier die geschikt is voor BI- en analytische toepassingen. Dit wordt meestal bereikt door analytische ingenieurs die programmatisch gegevens wijzigen met behulp van SQL/Python. Deze code wordt dagelijks/per uur uitgevoerd om tijdige en relevante analytische gegevens te leveren.
- Beoordeling: Nadat de code is geïmplementeerd, moet deze worden onderzocht en gecontroleerd om de juiste en juiste implementatie te verifiëren.
- Verzending: De laatste fase is het overbrengen van gegevens naar de beoogde bestemming. Het doel kan een datawarehouse of een andere gestructureerde database zijn.
Deze fasen zijn bedoeld om patronen voor gegevensmanipulatie te demonstreren; er is geen enkele "juiste" transformatieprocedure. Het beste proces is er een die goed werkt voor uw datateam.
Transformatie van loggegevens
Logdatatransformatie is een type datatransformatie waarbij een logaritmische functie wordt toegepast op een dataset of individuele datawaarden. Logaritmische functies zijn wiskundige functies die kunnen worden gebruikt om sterk scheve gegevens of gegevens met een breed scala aan waarden om te zetten in een meer beheersbare en interpreteerbare vorm.
De logaritmische functie wordt toegepast op de gegevenswaarden bij de transformatie van loggegevens en de gewijzigde waarden worden gebruikt in plaats van de oorspronkelijke waarden. De natuurlijke logaritme (ln) en de logaritme met grondtal 10 (log10) zijn de meest gebruikte logaritmische functies.
Transformatie van loggegevens is zeer nuttig bij het werken met gegevens met een breed scala aan waarden, waarbij sommige waarden sterk afwijken van andere. Het waardenbereik wordt gecomprimeerd en de verschillen tussen waarden worden begrijpelijker door de logaritme van de gegevenswaarden te nemen. Dit kan helpen bij datavisualisatie, patroonherkenning en statistische analyse.
Transformatie van loggegevens wordt veel gebruikt in sectoren zoals financiën, economie, biologie en techniek. In de financiële wereld zijn de aandelenkoersen bijvoorbeeld vaak sterk vertekend, waarbij enkele hoogwaardige aandelen een substantiële impact hebben op de totale dataset. Het toepassen van een logtransformatie op prijzen kan helpen bij prijsanalyse en vergelijking. Log-transformatie wordt in de biologie gebruikt om genexpressiegegevens te onderzoeken, omdat expressieniveaus sterk kunnen variëren tussen genen.
Waarom hebben bedrijven datatransformatie nodig?
Elke dag genereren bedrijven enorme hoeveelheden data. informatie is echter nutteloos, tenzij informatie kan worden gebruikt om inzichten te verzamelen en de vooruitgang van het bedrijf te bevorderen. Gegevensmanipulatie wordt door organisaties gebruikt om gegevens om te zetten in formaten die vervolgens voor verschillende processen kunnen worden gebruikt. Er zijn verschillende redenen waarom bedrijven hun gegevens zouden moeten wijzigen.
- Transformatie maakt diverse gegevensbronnen compatibel met elkaar, waardoor het gemakkelijker wordt om gegevens samen te voegen voor uitgebreide analyse.
- Gegevensmigratie wordt vereenvoudigd omdat het bronformaat kan worden vertaald naar het doelformaat.
- Gegevenstransformatie helpt bij het consolideren van gestructureerde en ongestructureerde gegevens.
- De transformatieprocedure maakt ook verrijking mogelijk, wat de datakwaliteit verbetert.
Het uiteindelijke doel is om ondernemingen te voorzien van consistente, toegankelijke gegevens die betrouwbare analytische inzichten en voorspellingen bieden.
Voordelen van gegevenstransformatie
Bedrijven en organisaties in alle sectoren erkennen dat gegevens de efficiëntie kunnen verhogen en geld kunnen opleveren, of het nu gaat om informatie over klantgewoonten, interne operaties, toeleveringsketens of zelfs het weer. Het probleem hier is ervoor te zorgen dat alle verkregen gegevens kunnen worden gebruikt. Bedrijven kunnen aanzienlijke voordelen halen uit hun gegevens door een gegevenstransformatieproces toe te passen, zoals:
- Maximale waarde halen uit data: Volgens Forrester wordt tussen de 60% en 73% van alle data nooit onderzocht op business intelligence. Bedrijven kunnen tools voor gegevenstransformatie gebruiken om gegevens te standaardiseren om de toegankelijkheid en bruikbaarheid te vergroten.
- Effectiever gegevensbeheer: Aangezien gegevens worden gegenereerd uit een groeiend aantal bronnen, kunnen fouten in metagegevens het moeilijk maken om gegevens te ordenen en te begrijpen. Gegevensmanipulatie verfijnt metagegevens om het gemakkelijker te maken om de inhoud van uw gegevensbron te organiseren en te begrijpen.
- Snellere queries uitvoeren: Getransformeerde gegevens worden gestandaardiseerd en op een bronlocatie bewaard waar ze snel en gemakkelijk kunnen worden opgehaald.
- Gegevenskwaliteit verbeteren: Vanwege de risico's en kosten die gepaard gaan met het gebruik van foutieve gegevens om zakelijk inzicht te genereren, wordt gegevenskwaliteit een belangrijk punt van zorg voor ondernemingen. Gegevensmanipulatie kan kwaliteitsproblemen zoals discrepanties en ontbrekende waarden verminderen of wegnemen.
Nadelen van gegevenstransformatie
Hoewel methoden voor gegevenstransformatie verschillende voordelen hebben, is het cruciaal op te merken dat er enkele potentiële nadelen zijn.
- Transformatie kan duur en arbeidsintensief zijn: Hoewel de verwerkings- en rekenkosten de afgelopen jaren zijn gedaald, is het niet ongebruikelijk om verhalen te horen over buitensporige AWS-, GCP- of Databricks-facturen.
- Contextbewustzijn is cruciaal: Extreme fouten zijn denkbaar als analisten/ingenieurs die gegevens wijzigen de zakelijke context of het begrip missen. Terwijl tooling voor gegevensobservatie verbetert, zijn sommige fouten bijna niet op te sporen en kunnen ze leiden tot onnauwkeurige gegevensinterpretatie of zakelijke beslissingen.
Technieken voor gegevenstransformatie
Datatransformatietechnieken worden gebruikt om gegevens op te schonen en te ordenen voordat ze worden opgeslagen in een datawarehouse of worden geanalyseerd voor business intelligence. Niet al deze strategieën zijn van toepassing op alle soorten gegevens en in bepaalde gevallen kan meer dan één techniek worden gebruikt. De volgende zijn enkele van de meest voorkomende technieken:
#1. Gegevens gladstrijken
Smoothing is een techniek die een algoritme gebruikt om ruis uit een dataset te verwijderen om een trend te vinden. Lawaai uw gegevens in dozen, en door ze te verwijderen of te minimaliseren, kunt u superieure inzichten verkrijgen of patronen ontdekken die u anders niet zou hebben gezien.
#2. Naamsvermelding constructie
Een van de meest voorkomende strategieën in datatransformatiepijplijnen is attributieconstructie. Het proces van het ontwikkelen van nieuwe features uit een set van bestaande features/attributen in een dataset staat bekend als attribuutconstructie of feature-constructie.
#3. Gegevens generalisatie
Het proces van het veranderen van attributen op laag niveau in attributen op hoog niveau met behulp van het concept van hiërarchie wordt datageneralisatie genoemd. Gegevensgeneralisatie wordt gebruikt met categorische gegevens die een klein aantal verschillende waarden hebben.
#4. Gegevensaggregatie
Data-aggregatie is een van de meest gebruikte strategieën bij datatransformatie. Wanneer u gegevensaggregatie toepast op onbewerkte gegevens, slaat u gegevens op en geeft u deze weer in een samenvattingsindeling.
#5. Discretisering van gegevens
Het proces van het omzetten van continue gegevens in een reeks gegevensintervallen wordt gegevensdiscretisatie genoemd. Dit is een zeer nuttige strategie om gegevens gemakkelijker te bestuderen en te analyseren, en om de efficiëntie van elk toepasselijk algoritme te verbeteren.
#6. Normalisatie van gegevens
Last but not least, gegevensnormalisatie is het proces waarbij de omvang van gegevens wordt verkleind zonder informatie te verliezen om overtollige gegevens te verminderen of te elimineren en de efficiëntie van het algoritme en de effectiviteit van gegevensextractie te vergroten.
#7. Gegevens integratie
Data-integratie is een essentiële stap in de voorverwerkingsfase, geen datatransformatietechniek. Het proces van het samenvoegen van gegevens uit verschillende bronnen om een uniform beeld van de gegevens te genereren, staat bekend als gegevensintegratie.
#8. Data manipulatie
Het proces om uw gegevens leesbaarder en overzichtelijker te maken, wordt gegevensmanipulatie genoemd. Dit kan worden bereikt door uw brondatasets aan te passen of te wijzigen.
Hulpmiddelen voor gegevenstransformatie
Over het algemeen zijn datatransformatietools stukjes software die het datatransformatieproces automatiseren, zodat het in minuten in plaats van uren kan worden voltooid. In werkelijkheid is datatransformatie een van de belangrijkste processen in het data-integratieproces.
Tegenwoordig zijn er tal van tools voor gegevenstransformatie gemaakt voor gegevensmodificatie, maar ze zijn niet allemaal geschikt. U moet op zoek gaan naar een bepaald stuk software dat bij uw bedrijfsplan past en u kan helpen bij het bereiken van uw einddoel.
We hebben een lijst samengesteld met de beste tools voor gegevenstransformatie in 2023 die aanpasbaar, efficiënt en kosteneffectief zijn voor uw bedrijf.
#1. Rivierachtig
Rivery is een volledig beheerd DataOps-platform en een van de beste tools voor gegevenstransformatie. Het kan moeiteloos datamodellen voor alle organisatiegegevens automatiseren, onderhouden en wijzigen.
#2. DBT
Als het gaat om datatransformatie, is Data Build Tool (DBT) een van de gemakkelijkste opdrachttools op de markt. Deze tool is vooral handig als u tabellen en weergaven wilt genereren met behulp van incrementele tactieken.
#3. Qlik
Sinds 1993 houdt Qlik zich bezig met bedrijfsanalyse. Het is nu een van de grootste softwarebedrijven en biedt verschillende data-oplossingen om de kloof tussen data, inzichten en actie te overbruggen.
#4. Matillion
Matillion werd begin 2011 opgericht in Manchester, Verenigd Koninkrijk om bedrijfsanalyse als een service aan te bieden. Sindsdien zijn ze uitgegroeid tot meer dan 500 werknemers en een waardering van $ 1.5 miljard.
#5. Trifacta
Trifacta, een gebruiksvriendelijk cloudplatform voor visuele data-engineering en data-wrangling, is een van de beste tools voor datatransformatie op onze lijst. Trifacta is ook ideaal voor datateams die ruwe data voorbereiden, opschonen, transformeren en visualiseren.
#6. Informatica
Informatica is een cloudgebaseerd platform voor intelligent gegevensbeheer dat gegevens transformeert in de cloud of op hybride infrastructuren. Op dit toolplatform voor datatransformatie kunnen vooraf gebouwde transformaties worden gebruikt om dataformaten in kaart te brengen. Er is geen code nodig.
#7. Datameer
Datameer is een SaaS-datatransformatieplatform dat is gemaakt voor Snowflake, een belangrijke datacloudprovider. Het omvat uw hele traject van de levenscyclus van gegevens binnen de Snowflake-cloud, van ontdekking tot transformatie, implementatie en documentatie.
Hoe kunnen gegevens worden getransformeerd?
Gegevens kunnen op vele manieren worden getransformeerd, afhankelijk van de specifieke doelen en vereisten van de analyse. Hier volgen enkele veelgebruikte methoden voor het transformeren van gegevens:
- Wiskundige functies gebruiken
- Gegevens normaliseren of standaardiseren
- Gegevens aggregeren of samenvatten
- Gegevens filteren
- Samenvoegen van gegevens
- Gegevens parseren
- Ontbrekende gegevens toerekenen
- Coderen van categorische gegevens
Wat zijn de 5 stadia van het omzetten van gegevens in informatie?
Er zijn verschillende modellen en raamwerken om gegevens om te zetten in informatie, maar een gemeenschappelijk model is het Data-to-Information (DI)-proces, dat uit vijf fasen bestaat:
- Software voor buiten
- Gegevensverwerking
- Data-analyse
- Informatieverspreiding
- Besluitvorming
Wat zijn de drie vormen van gegevenstransformatie?
De drie vormen van datatransformatie zijn:
- Structuur transformatie
- Semantische transformatie
- Transformatie van gegevenstype
Wat is het verschil tussen gegevenstransformatie en gegevensvertaling?
Datatransformatie richt zich op het veranderen van het formaat of de structuur van de data, terwijl datavertaling zich richt op het veranderen van de taal of terminologie van de data. Hoewel deze processen elkaar soms kunnen overlappen, zijn het afzonderlijke processen die verschillende doelen dienen bij gegevensbeheer.
Waarom gegevenstransformatie?
Datatransformatie is om verschillende redenen een belangrijk proces in datamanagement:
- Gegevenskwaliteit verbeteren
- Faciliteren van data-analyse
- Gegevensintegratie mogelijk maken
- Ondersteunende datavisualisatie
- Gegevensbeveiliging verbeteren
Conclusie
Als uw bedrijf moeite heeft om bestaande data om te zetten in bruikbare inzichten, kan datamanipulatie de oplossing zijn. Dit vereist natuurlijk het selecteren van het juiste type gegevenstransformatiemethode en precies weten welke resultaten u wilt bereiken door uw gegevens te transformeren. Het raadplegen van datawetenschappers kan u ook helpen bij het ontwikkelen van een duidelijk plan voor gegevensmanipulatie.
- BEDRIJFSTRANSFORMATIE: definitie, proces, strategieën, agentschappen en model
- DIGITALE TRANSFORMATIE VS STRATEGIE: volledige vergelijking
- DIGITALE STRATEGIE: Betekenistypes en transformatie
- WAT IS BEDRIJFSTRANSFORMATIE: definitie, typen, voorbeelden en oplossing
- DIGITALE TRANSFORMATIE: wat het is en waarom het belangrijk is
Referenties
