Việc thu thập và xử lý dữ liệu đã trải qua một sự tái sinh trong vài thập kỷ trước, với các nhóm dữ liệu hiện có nhiều thông tin hơn bao giờ hết. Mặc dù điều này đã tăng cường phân tích và nghiên cứu dữ liệu, nhưng nó cũng mang lại một số thách thức cho các kỹ sư và nhóm kinh doanh. Dữ liệu thô có thể khó xử lý và lọc. Vấn đề không phải lúc nào cũng là cách thu thập thêm dữ liệu, mà là dữ liệu nào cần lưu trữ và đánh giá. Các doanh nghiệp phải sử dụng chuyển đổi dữ liệu để sắp xếp dữ liệu hữu ích, phù hợp và làm cho dữ liệu đó có thể sử dụng được trên nhiều hệ thống. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ xác định Chuyển đổi nhật ký và dữ liệu, cũng như các loại, lợi ích, phương pháp và công cụ khác nhau cần thiết để chuyển đổi dữ liệu.
Chuyển đổi dữ liệu là gì?
Quá trình thay đổi dữ liệu từ định dạng này sang định dạng khác, thường là từ định dạng của hệ thống nguồn sang định dạng bắt buộc của hệ thống đích, được gọi là chuyển đổi dữ liệu và cũng có thể được gọi là thao tác dữ liệu. Hầu hết các hoạt động quản lý dữ liệu và tích hợp dữ liệu, chẳng hạn như sắp xếp dữ liệu và lưu trữ dữ liệu, đều cần chuyển đổi dữ liệu.
Chuyển đổi dữ liệu là một bước trong quy trình ELT/ETL có thể được phân loại là “đơn giản” hoặc “phức tạp”, dựa trên loại sửa đổi phải được thực hiện đối với dữ liệu trước khi dữ liệu được gửi đến đích. Quá trình xử lý dữ liệu có thể được tự động hóa, thực hiện thủ công hoặc kết hợp cả hai.
Cách chuyển đổi dữ liệu hoạt động
Mục đích của quá trình thao tác dữ liệu là trích xuất dữ liệu từ một nguồn, chuyển đổi nó sang định dạng có thể sử dụng được và vận chuyển nó đến đích. Toàn bộ quy trình này được gọi là ETL (Trích xuất, Tải, Chuyển đổi). Trong giai đoạn khai thác, dữ liệu được nhận dạng và trích xuất từ một số nơi hoặc nguồn và được lưu trữ trong một kho lưu trữ duy nhất.
Dữ liệu được thu thập từ trang web nguồn thường là dữ liệu thô và không sử dụng được ở trạng thái thô. Dữ liệu phải được thay đổi để vượt qua rào cản này. Đây là giai đoạn quan trọng nhất trong quy trình ETL vì nó cho phép khai thác dữ liệu của bạn để hiểu rõ hơn về doanh nghiệp. Một số quy trình được thực hiện trong quá trình chuyển đổi để biến nó thành định dạng cần thiết. Dữ liệu phải được làm sạch trong một số trường hợp trước khi nó có thể được thay đổi. Ngoài ra, Làm sạch dữ liệu là quá trình chuẩn bị dữ liệu để chuyển đổi bằng cách loại bỏ các giá trị không nhất quán hoặc bị thiếu.
Các kiểu chuyển đổi dữ liệu
Sau đây là các loại chuyển đổi dữ liệu điển hình nhất:
#1. Chuyển đổi dữ liệu hàng loạt
Chuyển đổi dữ liệu hàng loạt, còn được gọi là chuyển đổi dữ liệu hàng loạt, là quá trình thay đổi dữ liệu thành các nhóm theo thời gian. Chuyển đổi dữ liệu hàng loạt truyền thống, bao gồm thực thi thủ công với các ngôn ngữ được lập trình như SQL và Python, hiện được coi là khá lỗi thời.
#2. Chuyển đổi dữ liệu tương tác
Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp sử dụng các hệ thống dựa trên đám mây—IBM cho biết 81% doanh nghiệp sử dụng một số hệ thống dựa trên đám mây—người dùng cuối dữ liệu đang tìm kiếm các kỹ thuật đa dạng hơn để chuyển đổi dữ liệu. Các khái niệm về chuyển đổi dữ liệu tương tác, còn được gọi là chuyển đổi dữ liệu thời gian thực, có thể so sánh với các khái niệm về tích hợp thời gian thực và xử lý ELT.
Chuyển đổi hàng loạt là một tập hợp con của chuyển đổi dữ liệu tương tác. Tuy nhiên, các bước không phải lúc nào cũng tuần tự. Chuyển đổi dữ liệu tương tác, đang trở nên phổ biến nhờ giao diện trực quan thân thiện với người dùng, tận dụng mã được viết và kiểm tra trước đó để tìm ra các ngoại lệ, mẫu và sự cố trong dữ liệu.
Quy trình chuyển đổi dữ liệu
Quy trình thao tác dữ liệu trong kho dữ liệu đám mây phổ biến nhất là ELT (Extract Load Transform) hoặc ETL (Extract Transform Load). Với chi phí lưu trữ đám mây giảm dần theo năm, nhiều nhóm đang chọn ELT, với sự khác biệt là tất cả dữ liệu được tải vào bộ lưu trữ đám mây trước khi được chuyển đổi và thêm vào kho.
Quá trình chuyển đổi thường được chia thành sáu giai đoạn:
- Khám phá dữ liệu: Giai đoạn đầu tiên bao gồm các nhóm dữ liệu làm việc để hiểu và định vị dữ liệu thô có liên quan. Các nhà phân tích/kỹ sư có thể hiểu rõ hơn về những thay đổi phải diễn ra bằng cách định hình dữ liệu.
- Lập bản đồ dữ liệu: Các nhà phân tích xác định cách các trường riêng lẻ được cập nhật, khớp, lọc, hợp nhất và tổng hợp trong giai đoạn này.
- Khai thác dữ liệu: Dữ liệu được vận chuyển từ hệ thống nguồn đến hệ thống đích trong bước này. Các nguồn trích xuất có thể được tổ chức (cơ sở dữ liệu) hoặc không có cấu trúc (truyền phát sự kiện, tệp nhật ký).
- Tạo và thực thi mã: Sau khi dữ liệu thô đã được trích xuất và nhập, nó phải được chuyển đổi để được lưu trữ theo cách phù hợp với BI và các ứng dụng phân tích. Điều này thường đạt được bởi các kỹ sư phân tích, những người thay đổi dữ liệu theo chương trình bằng cách sử dụng SQL/Python. Mã này được chạy hàng ngày/hàng giờ để cung cấp dữ liệu phân tích kịp thời và phù hợp.
- Đánh giá: Một khi mã đã được triển khai, nó phải được kiểm tra và kiểm tra để xác minh việc triển khai đúng và phù hợp.
- Gửi: Giai đoạn cuối cùng là chuyển dữ liệu đến đích đã định. Mục tiêu có thể là kho dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu có cấu trúc khác.
Các giai đoạn này nhằm thể hiện các mẫu thao tác dữ liệu; không có quy trình chuyển đổi "chính xác" duy nhất. Quy trình tốt nhất là quy trình phù hợp với nhóm dữ liệu của bạn.
Chuyển đổi dữ liệu nhật ký
Chuyển đổi dữ liệu nhật ký là một loại chuyển đổi dữ liệu trong đó một hàm logarit được áp dụng cho một tập dữ liệu hoặc các giá trị dữ liệu riêng lẻ. Các hàm logarit là các hàm toán học có thể được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu có độ sai lệch cao hoặc dữ liệu có nhiều giá trị thành dạng dễ quản lý và diễn giải hơn.
Hàm logarit được áp dụng cho các giá trị dữ liệu trong quá trình chuyển đổi dữ liệu nhật ký và các giá trị đã sửa đổi được sử dụng thay cho các giá trị ban đầu. Lôgarit tự nhiên (ln) và lôgarit cơ số 10 (log10) là các hàm lôgarit thường được sử dụng nhất.
Chuyển đổi dữ liệu nhật ký rất có lợi khi làm việc với dữ liệu có nhiều loại giá trị, trong đó một số giá trị khác biệt lớn so với các giá trị khác. Phạm vi giá trị được nén và sự khác biệt giữa các giá trị trở nên dễ hiểu hơn bằng cách lấy logarit của các giá trị dữ liệu. Điều này có thể giúp trực quan hóa dữ liệu, nhận dạng mẫu và phân tích thống kê.
Chuyển đổi dữ liệu nhật ký được sử dụng rộng rãi trong các ngành như tài chính, kinh tế, sinh học và kỹ thuật. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, giá cổ phiếu thường bị sai lệch cao, với một số cổ phiếu có giá trị cao có tác động đáng kể đến toàn bộ tập dữ liệu. Áp dụng chuyển đổi nhật ký để định giá có thể giúp phân tích và so sánh giá. Chuyển đổi bản ghi được sử dụng trong sinh học để kiểm tra dữ liệu biểu hiện gen vì mức độ biểu hiện có thể khác nhau rất nhiều giữa các gen.
Tại sao các công ty yêu cầu chuyển đổi dữ liệu?
Mỗi ngày, các doanh nghiệp tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. tuy nhiên, thông tin là vô ích trừ khi thông tin có thể được sử dụng để thu thập thông tin chuyên sâu và thúc đẩy sự tiến bộ của công ty. Thao tác dữ liệu được các tổ chức sử dụng để thay đổi dữ liệu thành các định dạng mà sau đó có thể được sử dụng cho nhiều quy trình khác nhau. Có một số lý do tại sao các doanh nghiệp nên thay đổi dữ liệu của họ.
- Chuyển đổi làm cho các nguồn dữ liệu đa dạng tương thích với nhau, giúp tổng hợp dữ liệu để phân tích toàn diện dễ dàng hơn.
- Di chuyển dữ liệu được đơn giản hóa vì định dạng nguồn có thể được dịch sang định dạng đích.
- Hỗ trợ chuyển đổi dữ liệu trong việc hợp nhất dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
- Quy trình chuyển đổi cũng cho phép làm giàu, giúp cải thiện chất lượng dữ liệu.
Mục tiêu cuối cùng là cung cấp cho các doanh nghiệp dữ liệu nhất quán, có thể truy cập, cung cấp những hiểu biết và dự đoán phân tích đáng tin cậy.
Lợi ích chuyển đổi dữ liệu
Các doanh nghiệp và tổ chức trong tất cả các ngành nhận ra rằng dữ liệu có thể nâng cao hiệu quả và tạo ra tiền, cho dù đó là thông tin về thói quen của khách hàng, hoạt động nội bộ, chuỗi cung ứng hay thậm chí là thời tiết. Vấn đề ở đây là đảm bảo rằng tất cả các dữ liệu thu được đều có thể được sử dụng. Các công ty có thể nhận được lợi ích đáng kể từ dữ liệu của họ bằng cách áp dụng quy trình chuyển đổi dữ liệu, chẳng hạn như:
- Nhận giá trị tối đa từ dữ liệu: Theo Forrester, từ 60% đến 73% tất cả dữ liệu không bao giờ được kiểm tra để tìm thông tin kinh doanh. Các công ty có thể sử dụng các công cụ chuyển đổi dữ liệu để chuẩn hóa dữ liệu nhằm tăng khả năng truy cập và khả năng sử dụng.
- Quản lý dữ liệu hiệu quả hơn: Vì dữ liệu được tạo từ ngày càng nhiều nguồn, các lỗi trong siêu dữ liệu có thể gây khó khăn cho việc sắp xếp và hiểu dữ liệu. Thao tác dữ liệu tinh chỉnh siêu dữ liệu để giúp tổ chức và hiểu nội dung nguồn dữ liệu của bạn dễ dàng hơn.
- Thực hiện truy vấn nhanh hơn: Dữ liệu đã chuyển đổi được chuẩn hóa và lưu giữ ở nơi nguồn để có thể truy xuất nhanh chóng và dễ dàng.
- Cải thiện chất lượng dữ liệu: Do những rủi ro và chi phí liên quan đến việc sử dụng dữ liệu bị lỗi để tạo ra cái nhìn sâu sắc về kinh doanh, chất lượng dữ liệu đang trở thành mối quan tâm chính của các doanh nghiệp. Thao tác dữ liệu có thể làm giảm hoặc loại bỏ các vấn đề về chất lượng như sự khác biệt và thiếu giá trị.
Hạn chế của chuyển đổi dữ liệu
Mặc dù có nhiều lợi ích khác nhau đối với các phương pháp chuyển đổi dữ liệu, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là có một số nhược điểm tiềm ẩn.
- Chuyển đổi có thể tốn kém và sử dụng nhiều tài nguyên: Mặc dù chi phí xử lý và tính toán đã giảm trong những năm gần đây, nhưng không có gì lạ khi nghe những câu chuyện về các hóa đơn AWS, GCP hoặc Databricks thái quá.
- Nhận thức về bối cảnh là rất quan trọng: Các lỗi nghiêm trọng có thể xảy ra nếu các nhà phân tích/kỹ sư thay đổi dữ liệu thiếu hiểu biết hoặc bối cảnh kinh doanh. Mặc dù công cụ về khả năng quan sát dữ liệu đang được cải thiện, một số lỗi hầu như không thể phát hiện được và có thể dẫn đến việc diễn giải dữ liệu hoặc quyết định kinh doanh không chính xác.
Kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu
Các kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu được sử dụng để làm sạch và sắp xếp dữ liệu trước khi lưu trữ dữ liệu đó trong kho dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu đó để phục vụ cho hoạt động kinh doanh thông minh. Không phải tất cả các chiến lược này đều áp dụng cho mọi loại dữ liệu và trong một số trường hợp nhất định, có thể sử dụng nhiều hơn một kỹ thuật. Sau đây là một số kỹ thuật phổ biến nhất:
#1. Làm mịn dữ liệu
Làm mịn là một kỹ thuật sử dụng thuật toán để loại bỏ nhiễu khỏi tập dữ liệu để tìm xu hướng. Làm nhiễu dữ liệu của bạn và loại bỏ hoặc giảm thiểu dữ liệu cho phép bạn trích xuất thông tin chuyên sâu vượt trội hoặc tìm ra các mẫu mà bạn sẽ không thể thấy bằng cách khác.
#2. Xây dựng thuộc tính
Một trong những chiến lược phổ biến nhất trong quy trình chuyển đổi dữ liệu là xây dựng phân bổ. Quá trình phát triển các tính năng mới từ một tập hợp các tính năng/thuộc tính hiện có trong tập dữ liệu được gọi là xây dựng thuộc tính hoặc xây dựng tính năng.
#3. Tổng quát hóa dữ liệu
Quá trình thay đổi các thuộc tính cấp thấp thành các thuộc tính cấp cao sử dụng khái niệm phân cấp được gọi là tổng quát hóa dữ liệu. Khái quát hóa dữ liệu được sử dụng với dữ liệu phân loại có một số lượng nhỏ các giá trị khác nhau.
#4. Tổng hợp dữ liệu
Tổng hợp dữ liệu là một trong những chiến lược được sử dụng rộng rãi nhất trong chuyển đổi dữ liệu. Khi bạn áp dụng tổng hợp dữ liệu cho dữ liệu thô, bạn đang lưu trữ và hiển thị dữ liệu ở định dạng tóm tắt.
#5. Dữ liệu rời rạc
Quá trình chuyển đổi dữ liệu liên tục thành một chuỗi các khoảng dữ liệu được gọi là rời rạc hóa dữ liệu. Đây là một chiến lược rất có lợi để làm cho dữ liệu dễ nghiên cứu và phân tích hơn, cũng như nâng cao hiệu quả của bất kỳ thuật toán áp dụng nào.
#6. Chuẩn hóa dữ liệu
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, chuẩn hóa dữ liệu là quá trình giảm kích thước dữ liệu mà không làm mất thông tin để giảm hoặc loại bỏ dữ liệu dư thừa và tăng hiệu quả thuật toán và hiệu quả khai thác dữ liệu.
#7. Tích hợp dữ liệu
Tích hợp dữ liệu là một bước quan trọng trong giai đoạn tiền xử lý, không phải là một kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu. Quá trình hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn để tạo ra một chế độ xem thống nhất về dữ liệu được gọi là tích hợp dữ liệu.
#số 8. Thao tác dữ liệu
Quá trình làm cho dữ liệu của bạn rõ ràng và có tổ chức hơn được gọi là thao tác dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sửa đổi hoặc thay đổi bộ dữ liệu nguồn của bạn.
Công cụ chuyển đổi dữ liệu
Nói chung, các công cụ chuyển đổi dữ liệu là các phần mềm tự động hóa quy trình chuyển đổi dữ liệu để có thể hoàn thành quy trình này trong vài phút thay vì hàng giờ. Trên thực tế, một trong những quy trình quan trọng nhất trong quy trình tích hợp dữ liệu là chuyển đổi dữ liệu.
Ngày nay, có rất nhiều công cụ chuyển đổi dữ liệu được tạo ra để sửa đổi dữ liệu, nhưng không phải tất cả chúng đều phù hợp. Bạn phải tìm kiếm một phần mềm nhất định phù hợp với kế hoạch kinh doanh của mình và có thể hỗ trợ bạn đạt được mục tiêu cuối cùng.
Chúng tôi đã biên soạn một danh sách các công cụ chuyển đổi dữ liệu tốt nhất vào năm 2023 có khả năng thích ứng, hiệu quả và tiết kiệm chi phí cho công ty của bạn.
#1. sông
Rivery là một nền tảng DataOps được quản lý hoàn toàn và là một trong những công cụ chuyển đổi dữ liệu tốt nhất. Nó có thể dễ dàng tự động hóa, duy trì và thay đổi các mô hình dữ liệu cho bất kỳ dữ liệu tổ chức nào.
#2. ĐBT
Khi nói đến chuyển đổi dữ liệu, Data Build Tool (DBT) là một trong những công cụ lệnh đơn giản nhất trên thị trường. Công cụ này đặc biệt hữu ích nếu bạn muốn tạo các bảng và dạng xem bằng cách sử dụng các chiến thuật gia tăng.
# 3. Qlik
Từ năm 1993, Qlik đã tham gia vào lĩnh vực phân tích kinh doanh. Nó hiện là một trong những công ty phần mềm lớn nhất, cung cấp nhiều giải pháp dữ liệu khác nhau để thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu, thông tin chi tiết và hành động.
#4. tỷ tỷ
Matillion được thành lập vào đầu năm 2011 tại Manchester, Vương quốc Anh để cung cấp dịch vụ phân tích kinh doanh. Kể từ đó, họ đã phát triển lên hơn 500 công nhân và định giá 1.5 tỷ USD.
# 5. Trifacta
Trifacta, một nền tảng đám mây sắp xếp dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu trực quan, dễ sử dụng, là một trong những công cụ chuyển đổi dữ liệu hàng đầu khác trong danh sách của chúng tôi. Ngoài ra, Trifacta là lý tưởng cho các nhóm dữ liệu chuẩn bị, làm sạch, chuyển đổi và trực quan hóa dữ liệu thô.
# 6. Informatica
Informatica là một nền tảng quản lý dữ liệu thông minh dựa trên đám mây giúp chuyển đổi dữ liệu trên đám mây hoặc trên cơ sở hạ tầng lai. Trên nền tảng công cụ chuyển đổi dữ liệu này, có thể sử dụng các phép biến đổi dựng sẵn để ánh xạ các định dạng dữ liệu. Không cần mã số.
#7. dữ liệu
Datameer là một nền tảng chuyển đổi dữ liệu SaaS được tạo cho Snowflake, một nhà cung cấp đám mây dữ liệu quan trọng. Nó bao gồm toàn bộ hành trình vòng đời dữ liệu của bạn trong đám mây Snowflake, từ khám phá đến chuyển đổi, triển khai và lập tài liệu.
Dữ liệu có thể được chuyển đổi như thế nào?
Dữ liệu có thể được biến đổi theo nhiều cách, tùy thuộc vào mục tiêu và yêu cầu cụ thể của phân tích. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến để chuyển đổi dữ liệu:
- Sử dụng các hàm toán học
- Chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa dữ liệu
- Tổng hợp hoặc tóm tắt dữ liệu
- Lọc dữ liệu
- nối dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- Tranh chấp dữ liệu bị thiếu
- Mã hóa dữ liệu phân loại
5 giai đoạn chuyển đổi dữ liệu thành thông tin là gì?
Có nhiều mô hình và khuôn khổ khác nhau để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin, nhưng một mô hình phổ biến là quy trình Chuyển dữ liệu thành thông tin (DI), bao gồm năm giai đoạn:
- Thu thập dữ liệu
- Xử lí dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- Thông tin phổ biến
- Quyết định
Ba hình thức chuyển đổi dữ liệu là gì?
Ba hình thức chuyển đổi dữ liệu là:
- chuyển đổi cơ cấu
- chuyển đổi ngữ nghĩa
- Chuyển đổi kiểu dữ liệu
Sự khác biệt giữa chuyển đổi dữ liệu và dịch dữ liệu là gì?
Chuyển đổi dữ liệu tập trung vào việc thay đổi định dạng hoặc cấu trúc của dữ liệu, trong khi dịch dữ liệu tập trung vào việc thay đổi ngôn ngữ hoặc thuật ngữ của dữ liệu. Mặc dù các quy trình này đôi khi có thể trùng lặp, nhưng chúng là các quy trình riêng biệt phục vụ các mục đích khác nhau trong quản lý dữ liệu.
Tại sao phải chuyển đổi dữ liệu?
Chuyển đổi dữ liệu là một quá trình quan trọng trong quản lý dữ liệu vì một số lý do:
- Cải thiện chất lượng dữ liệu
- Tạo điều kiện phân tích dữ liệu
- Kích hoạt tích hợp dữ liệu
- Hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu
- Tăng cường bảo mật dữ liệu
Kết luận
Nếu công ty của bạn đang vật lộn để biến dữ liệu hiện có thành thông tin chi tiết hữu ích, thao tác dữ liệu có thể là giải pháp. Tất nhiên, điều này đòi hỏi phải chọn loại phương pháp chuyển đổi dữ liệu thích hợp và biết chính xác kết quả bạn định đạt được bằng cách chuyển đổi dữ liệu của mình. Tư vấn các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể hỗ trợ bạn phát triển một kế hoạch thao tác dữ liệu rõ ràng.
- CHUYỂN ĐỔI DOANH NGHIỆP: Định nghĩa, quy trình, chiến lược, đại lý & mô hình
- CHUYỂN ĐỔI KỸ THUẬT SỐ VÀ CHIẾN LƯỢC: So sánh đầy đủ
- CHIẾN LƯỢC KỸ THUẬT SỐ: Các loại Ý nghĩa & Chuyển đổi
- CHUYỂN ĐỔI KINH DOANH LÀ GÌ: Định nghĩa, Các loại, Ví dụ và Giải pháp
- CHUYỂN ĐỔI KỸ THUẬT SỐ: Nó Là Gì & Tại Sao Nó Quan Trọng
dự án
