在过去的几十年里，数据收集和处理经历了一次重生，数据团队现在拥有比以往任何时候都更多的信息。 虽然这增加了数据分析和研究，但也给工程师和业务团队带来了一些挑战。 原始数据可能很难处理和过滤。 问题并不总是如何收集更多数据，而是存储和评估哪些数据。 企业必须使用数据转换来管理相关的、有用的数据，并使其可在许多系统中使用。 在这篇文章中，我们将定义日志和数据转换，以及转换数据所需的不同类型、优点、方法和工具。
什么是数据转换？
将数据从一种格式更改为另一种格式（通常是从源系统的格式更改为目标系统所需的格式）的过程称为数据转换，也可以称为数据操作。 大多数数据集成和数据管理操作（例如数据整理和数据仓库）都需要数据转换。
数据转换是 ELT/ETL 过程中的一个步骤，根据在将数据发送到目的地之前必须对其进行的修改类型，可以将其分为“简单”或“复杂”。 数据操作过程可以自动化、手动执行或两者的组合。
数据转换的工作原理
数据操作过程的目的是从源中提取数据，将其转换为可用格式，并将其传输到目的地。 整个过程称为 ETL（提取、加载、转换）。 在提取阶段，数据被识别并从多个位置或来源提取并存储在单个存储库中。
从源站点收集的数据通常是原始数据并且在原始状态下无法使用。 必须更改数据才能绕过此障碍。 这是 ETL 流程中最重要的阶段，因为它允许挖掘您的数据以获得业务洞察力。 在转换过程中需要经过几个过程才能将其转换为所需的格式。 在某些情况下，必须先清理数据，然后才能更改数据。 此外，数据清理是通过消除不一致或缺失值来准备数据以进行转换的过程。
数据转换类型
以下是最典型的数据转换类型：
#1. 批量数据转换
批量数据转换，也称为批量数据转换，是随着时间的推移将数据更改为组的过程。 传统的批量数据转换，包括使用 SQL 和 Python 等编程语言手动执行，目前被认为相当过时。
#2. 交互式数据转换
随着越来越多的企业诉诸基于云的系统（IBM 表示 81% 的企业使用多个基于云的系统），数据最终用户正在寻找更多样化的技术来转换数据。 交互式数据转换的概念也称为实时数据转换，类似于实时集成和 ELT 处理的概念。
批量转换是交互式数据转换的子集。 然而，这些步骤并不总是连续的。 交互式数据转换因其用户友好的可视化界面而越来越受欢迎，它利用以前编写和检查的代码来查找数据中的异常值、模式和问题。
数据转换过程
云数据仓库中的数据操作过程最常见的是ELT（提取加载转换）或ETL（提取转换加载）。 随着云存储成本逐年下降，许多团队开始选择ELT，不同之处在于所有数据都先加载到云存储中，然后再进行转换并添加到仓库中。
转型过程通常分为六个阶段：
- 数据发现：第一阶段涉及数据团队努力理解和定位相关的原始数据。 分析师/工程师可以通过分析数据更好地理解必须发生的更改。
- 数据映射：分析师确定在此阶段如何更新、匹配、过滤、合并和聚合各个字段。
- 数据提取：在此步骤中，数据从源系统传输到目标系统。 提取源可以是有组织的（数据库）或非结构化的（事件流、日志文件）。
- 代码生成和执行：提取并导入原始数据后，必须将其转换为适合 BI 和分析应用程序的存储方式。 这通常是由分析工程师使用 SQL/Python 以编程方式更改数据来实现的。 该代码每天/每小时运行一次，以提供及时且相关的分析数据。
- 评论：一旦代码被实现，就必须对其进行检查和检查，以验证正确和适当的实现。
- 发出：最后阶段是将数据传输到预定目的地。 目标可以是数据仓库或其他结构化数据库。
这些阶段旨在演示数据操作模式； 不存在单一的“正确”转换程序。 最好的流程是适合您的数据团队的流程。
日志数据转换
对数数据转换是一种数据转换，其中对数函数应用于数据集或单个数据值。 对数函数是数学函数，可用于将高度倾斜的数据或具有广泛值范围的数据转换为更易于管理和解释的形式。
对数数据变换中的数据值应用对数函数，并用修改后的值代替原始值。 自然对数 (ln) 和以 10 为底的对数 (log10) 是最常用的对数函数。
当处理具有广泛值的数据时（其中某些值与其他值相差很大），日志数据转换非常有用。 通过对数据值取对数，值的范围被压缩，并且值之间的差异变得更容易理解。 这有助于数据可视化、模式识别和统计分析。
日志数据转换广泛应用于金融、经济、生物、工程等行业。 例如，在金融领域，股票价格经常高度倾斜，一些高价值股票对整个数据集产生重大影响。 将对数转换应用于定价可以帮助进行价格分析和比较。 对数变换在生物学中用于检查基因表达数据，因为基因之间的表达水平可能差异很大。
为什么企业需要数据转换？
每天，企业都会产生大量数据。 然而，除非信息能够用来收集见解并促进企业进步，否则信息毫无用处。 组织使用数据操作将数据更改为可用于各种流程的格式。 企业应更改数据的原因有多种。
- 转换使不同的数据源相互兼容，从而更容易聚合数据以进行全面分析。
- 由于可以将源格式转换为目标格式，因此简化了数据迁移。
- 数据转换有助于整合结构化和非结构化数据。
- 转换过程还可以进行丰富，从而提高数据质量。
最终目标是为企业提供一致、可访问的数据，提供可靠的分析见解和预测。
数据转换的好处
各行各业的企业和组织都认识到，数据可以提高效率并产生收入，无论是有关客户习惯、内部运营、供应链甚至天气的信息。 这里的问题是确保获得的所有数据都可以使用。 通过采用数据转换流程，公司可以从数据中获得显着的收益，例如：
- 从数据中获取最大价值：据 Forrester 称，所有数据中有 60% 到 73% 从未经过商业智能检查。 公司可以使用数据转换工具来标准化数据，以提高可访问性和可用性。
- 更有效的数据管理：随着数据的生成来源越来越多，元数据中的错误可能会导致组织和理解数据变得困难。 数据操作可细化元数据，以便更轻松地组织和理解数据源的内容。
- 执行更快的查询：转换后的数据被标准化并保存在可以快速轻松检索的源位置。
- 提高数据质量：由于使用错误数据生成业务洞察所带来的风险和成本，数据质量正成为企业的主要关注点。 数据操作可以减少或消除质量问题，例如差异和缺失值。
数据转换的缺点
尽管数据转换方法有多种优点，但值得注意的是，它也存在一些潜在的缺点。
- 转型可能成本高昂且占用资源：虽然近年来处理和计算成本有所下降，但 AWS、GCP 或 Databricks 账单高得离谱的故事并不少见。
- 情境意识至关重要：如果更改数据的分析师/工程师缺乏业务背景或理解，则可能会出现极端错误。 虽然数据可观察性工具正在改进，但有些错误几乎无法检测到，并可能导致不准确的数据解释或业务决策。
数据转换技术
数据转换技术用于在将数据存储在数据仓库中或分析数据以获取商业智能之前清理和排列数据。 并非所有这些策略都适用于所有类型的数据，并且在某些情况下，可能会使用不止一种技术。 以下是一些最流行的技术：
#1. 数据平滑
平滑是一种使用算法消除数据集中的噪声以发现趋势的技术。 噪音包装您的数据，删除或最小化它可以让您提取卓越的见解或找到您在其他情况下不会看到的模式。
#2. 归因构建
数据转换管道中最流行的策略之一是归因构建。 从数据集中的一组现有特征/属性开发新特征的过程称为属性构造或特征构造。
＃3。 数据概括
利用层次结构的概念将低级属性更改为高级属性的过程称为数据泛化。 数据泛化用于具有少量不同值的分类数据。
＃4。 数据聚合
数据聚合是数据转换中使用最广泛的策略之一。 当您将数据聚合应用于原始数据时，您将以摘要格式存储和显示数据。
＃5。 数据离散化
将连续数据转换为数据间隔序列的过程称为数据离散化。 这是一种非常有益的策略，可以使数据更容易研究和分析，并提高任何适用算法的效率。
＃6。 数据标准化
最后但并非最不重要的一点是，数据标准化是在不丢失信息的情况下减小数据大小的过程，以减少或消除冗余数据并提高算法效率和数据提取有效性。
#7。 数据整合
数据集成是预处理阶段的重要步骤，而不是数据转换技术。 合并来自多个来源的数据以生成统一的数据视图的过程称为数据集成。
＃8。 数据处理
使数据更清晰、更有条理的过程称为数据操作。 这可以通过修改或更改源数据集来完成。
数据转换工具
一般来说，数据转换工具是自动执行数据转换过程的软件，因此可以在几分钟而不是几小时内完成。 实际上，数据集成过程中最重要的过程之一就是数据转换。
如今，有许多用于数据修改的数据转换工具，但并非所有工具都适用。 您必须寻找一款适合您的业务计划并可以帮助您实现最终目标的软件。
我们编制了一份 2023 年最佳数据转换工具列表，这些工具对您的公司适应性强、高效且具有成本效益。
#1. 里维里
Rivery 是一个完全托管的 DataOps 平台，也是最好的数据转换工具之一。 它可以轻松地自动化、维护和更改任何组织数据的数据模型。
#2. 二苯并噻唑
在数据转换方面，数据构建工具（DBT）是市场上最简单的命令工具之一。 如果您想使用增量策略生成表和视图，此工具特别方便。
#3。 Qlik
自1993年以来，Qlik涉足商业分析领域。 它现在是最大的软件公司之一，提供各种数据解决方案来弥合数据、见解和行动之间的差距。
#4。 马蒂利翁
Matillion 于 2011 年初在英国曼彻斯特成立，提供业务分析即服务。 从那时起，他们已发展到拥有 500 多名员工和 1.5 亿美元的估值。
#5。 三叶草
Trifacta 是一个易于使用的可视化数据工程和数据整理云平台，是我们列表中的另一个顶级数据转换工具。 此外，Trifacta 非常适合数据团队准备、清理、转换和可视化原始数据。
#6。 信息学
Informatica 是一个基于云的智能数据管理平台，可在云中或混合基础设施上转换数据。 在这个数据转换工具平台上，可以使用预先构建的转换来映射数据格式。 无需代码。
#7. 达塔梅尔
Datameer 是为重要的数据云提供商 Snowflake 创建的 SaaS 数据转换平台。 它涵盖了 Snowflake 云中的整个数据生命周期旅程，从发现到转换、部署和文档记录。
数据如何转换？
数据可以通过多种方式进行转换，具体取决于分析的具体目标和要求。 以下是一些转换数据的常用方法：
- 使用数学函数
- 规范化或标准化数据
- 聚合或总结数据
- 筛选资料
- 加入数据
- 解析数据
- 估算缺失数据
- 编码分类数据
将数据转化为信息的 5 个阶段是什么？
将数据转换为信息的模型和框架有多种，但一种常见的模型是数据到信息 (DI) 过程，该过程由五个阶段组成：
- 数据收集
- 数据处理
- 数据分析
- 信息传播
- 做决定
数据转换的三种形式是什么？
数据转换的三种形式是：
- 结构转型
- 语义转换
- 数据类型转换
数据转换和数据翻译有什么区别？
数据转换侧重于改变数据的格式或结构，而数据翻译侧重于改变数据的语言或术语。 虽然这些流程有时可能重叠，但它们是不同的流程，在数据管理中服务于不同的目的。
为什么要进行数据转换？
数据转换是数据管理中的一个重要过程，原因如下：
- 提高数据质量
- 促进数据分析
- 启用数据集成
- 支持数据可视化
- 加强数据安全
结论
如果您的公司正在努力将现有数据转化为有用的见解，那么数据操作可能是解决方案。 当然，这需要选择适当类型的数据转换方法，并准确了解您想要通过转换数据实现什么结果。 咨询数据科学家还可以帮助您制定清晰的数据操作计划。
参考资料
