Onze wereld is steeds meer datagedreven geworden. Organisaties van elke omvang nemen elke dag steeds meer gegevens op, en het is van vitaal belang om hier optimaal gebruik van te maken om nieuwe mogelijkheden te ontsluiten.

Het proces van gegevenstransformatie is echter niet eenvoudig vanwege de enorme hoeveelheid onbewerkte gegevens. Het zal je misschien verbazen dat er elke dag ongeveer 2.5 triljoen is bytes van de gegevens wordt wereldwijd gegenereerd. Een ander probleem is dat de meeste onbewerkte gegevens niet relevant zijn voor uw bedrijf.

Wat is datatransformatie?

Over het algemeen is gegevenstransformatie een proces waarbij onbewerkte gegevens worden omgezet in een formaat dat is geoptimaliseerd voor uw specifieke zakelijke doelstellingen, waardoor het bruikbaar wordt voor uw bedrijf.

De onbewerkte gegevens van uw bedrijf kunnen u veel inzicht geven in uw bedrijf, klanten en uw concurrenten, wat nodig is voor bedrijven om weloverwogen beslissingen te nemen. Wanneer gegevens echter in hun ruwe vorm worden gepresenteerd, kunnen ze niet worden vertrouwd. De daarin vervatte gegevens zijn zowel irrelevant als relevant tegelijk. Ook kunnen er fouten of ontbrekende waarden in de gegevens zijn. Soms worden dubbele gegevens gevonden.

Tijdens het gegevenstransformatieproces worden onbewerkte gegevens geëxtraheerd, opgeschoond en omgezet in een formaat dat geschikt is voor integratie, analyse, opslag en vele andere processen.

Gegevenstransformatie kan handmatig of automatisch worden uitgevoerd met behulp van een tool voor gegevenstransformatie en kan het formaat, de structuur, de inhoud of de context van de gegevens wijzigen om deze nuttiger te maken.

"Tijdens het datatransformatieproces worden ruwe data geëxtraheerd, opgeschoond en getransformeerd in een formaat dat geschikt is voor integratie, analyse, opslag en vele andere processen."

-Neeraj Agarwal

Waarom is datatransformatie noodzakelijk voor mijn bedrijf?

Bedrijven moeten gegevens om twee redenen transformeren: ten eerste om er bruikbare informatie van te maken en ten tweede om er bruikbare informatie van te maken.

Ruwe gegevens bieden niet veel waarde. Alleen ruwe data maken het moeilijk om beslissingen te nemen of actie te ondernemen. Een mens of machine kan gebruik maken van gegevens wanneer deze worden getransformeerd in een formaat dat het kan begrijpen. Tijdens dit proces worden algoritmen en regels toegepast op de gegevens om inzichten en patronen af ​​te leiden die kunnen worden gebruikt.

Volgens onderzoek van Gartner hebben bedrijven elk jaar verliezen geleden van in totaal bijna $ 15 miljard als gevolg van slechte gegevenskwaliteit. Problemen met gegevenskwaliteit zullen ongetwijfeld erger worden voor bedrijven met een groot aantal bedrijfsdivisies en activiteiten in een groot geografisch gebied, evenals voor veel werknemers, klanten, leveranciers en producten die moeten worden beheerd.

Businesscases die gegevenstransformatie vereisen

Om elk bedrijf te laten slagen, moet datatransformatie worden uitgevoerd, ongeacht de grootte en sector waarin het actief is. We hebben echter een paar voorbeelden geschetst van toepassingen voor datatransformatie die het grootste voordeel voor een bedrijf kunnen opleveren:

E-Commerce

E-commerce produceert elke dag veel gegevens en het succes van het bedrijf hangt sterk af van hoe het bedrijf er waardevolle inzichten uit haalt. Daarom is het belang van datatransformatie onvermijdelijk voor e-commercebedrijven.

Bankieren

Ook de bancaire sector is sterk afhankelijk van de data. Van klantinformatie tot het creëren van een gepersonaliseerd aanbod aan klanten, vroeger verbruikten banken een enorme hoeveelheid gegevens. Datatransformatie kan bankinstellingen helpen om waardevolle inzichten te genereren uit de ruwe data.

Gezondheidszorg

Van alle sectoren die digitale transformatie doormaken, loopt de gezondheidszorg voorop. Duizenden slimme ziekenhuizen en medische voorzieningen gebruiken kunstmatige intelligentie om mogelijke ziekten te identificeren en te opereren.

Financieel

Financiële instellingen ontvangen informatie over hun klanten uit verschillende bronnen. Deze klantinformatie kan niet rechtstreeks worden gebruikt om zaken te doen. Daarom is gegevenstransformatie een must om de gegevens van onbewerkt formaat om te zetten in zinvolle informatie.

Hoe zal datatransformatie mijn bedrijf ten goede komen?

Een data-analyseoplossing is niet compleet zonder een datatransformatie. Slechte kwaliteit van gegevens kan niet alleen duur zijn, maar ook nutteloos. Een bedrijf moet in staat zijn om gegevens te extraheren en om te zetten in bruikbare informatie, zodat het flexibel en aanpasbaar kan blijven.

Hieronder hebben we enkele voordelen van datatransformatieservices voor uw bedrijf uiteengezet.

Verbeterde gegevenskwaliteit

Er kunnen verschillende problemen ontstaan ​​als gevolg van slechte gegevens. Wanneer u uw gegevens transformeert, kunt u uw organisatie de mogelijkheid bieden om kwaliteitsproblemen te elimineren en de kans op verkeerde interpretaties te verkleinen, zodat uw bedrijf soepel loopt.

Risico's verminderen

Wanneer u inconsistente, tegenstrijdige gegevens gebruikt, brengt u uw financiële en reputatiebelangen in gevaar. Standaardisatie en kwaliteitsvolle gegevens zijn cruciaal om deze risico's te verkleinen.

Meer Business Intelligence en analytische gegevens beschikbaar hebben

De meeste bedrijven analyseren hun gegevens niet om bedrijfsinformatie voor hun bedrijf te verkrijgen. Tools voor gegevenstransformatie zijn zeer effectief om de toegankelijkheid van de gegevens van uw bedrijf te verbeteren, te standaardiseren en te gebruiken in de context van intelligentie.

Effectief gegevensbeheer

Wanneer gegevens uit verschillende bronnen worden geïntegreerd, ontstaat er een toenemende uitdaging op het gebied van metadataconsistentie. De transformatie van gegevens helpt u bij het verbeteren van uw metadata en bij het nauwkeuriger begrijpen van de dataset.

Data visualisatie

Onder de verschillende stappen die betrokken zijn bij het datatransformatieproces, data visualisatie is een van de belangrijkste. Het nauwkeurig en inzichtelijk analyseren van data wordt eenvoudiger wanneer ruis wordt verminderd en de datastructuur wordt verbeterd.

Wat zijn de stappen in het gegevenstransformatieproces?

Er zijn verschillende stappen betrokken bij het gegevenstransformatieproces, zoals hieronder vermeld:

Gegevensdetectie

Om gegevens te transformeren, moeten we eerst de informatie in de bronbestanden identificeren en begrijpen. Analyse van brongegevens vereist aandacht voor gegevenskwaliteit, kwaliteitsattributen en de structuur van de brongegevens. Met deze methode kan betere data-analyse worden gedaan en kan waardevolle business intelligence worden gegenereerd.

Gegevens in kaart brengen

Als onderdeel van dit proces definiëren analisten welke criteria nodig zijn om individuele velden binnen de set gegevensbronnen te wijzigen, te matchen, te filteren, samen te voegen en samen te voegen. Mapping omvat het extraheren van bedrijfswaarde uit meerdere externe en interne bronnen, het verenigen en vervolgens transformeren van de gegevens in een analytisch en operationeel formaat.

Data Extraction

Een stap in het migratieproces omvat de verplaatsing van gegevens van een bronsysteem naar een doelsysteem. Gegevens kunnen worden opgehaald uit ofwel gestructureerde bronnen (bijv. databases) of ongestructureerde bronnen (bijv. gebeurtenisstromen, logbestanden) van gegevens.

Transformeer gegevens

Dit is de laatste stap in het datatransformatieproces. Er zijn meerdere bronnen van gestructureerde of ongestructureerde gegevens die worden verzameld en omgezet in een indeling die door bedrijven kan worden gebruikt om hun gegevens efficiënt te beheren.

Gegevensoverzicht

Nadat de gegevens zijn getransformeerd, moet u de gegevens opnieuw controleren om er zeker van te zijn dat de transformatie correct is verlopen. Het beoordelingsproces kan worden vergeleken met het proces van kwaliteitsborging.

Wat zijn de verschillende methoden voor gegevenstransformatie?

Er zijn verschillende methoden voor gegevenstransformatie beschikbaar om waardevolle inzichten uit de gegevens te halen:

Handmatige gegevenstransformatie

De volgende stap is het handmatig schrijven van een klein stukje code om de transformatie van de gegevens te implementeren. R, Python en SQL zijn enkele van de meest populaire programmeertalen die kunnen worden gebruikt om handmatige gegevenstransformatie uit te voeren.

Methoden voor handmatige gegevenstransformatie kosten tijd en moeite om gegevens handmatig te transformeren. Bovendien vereist het proces aanzienlijke hoeveelheden tijd om transformaties handmatig te coderen, transformaties te testen en transformatiecodes te onderhouden.

Gegevenstransformatie met on-site ETL-tools

ETL verwijst naar de extractie, transformatie en belasting. Het gaat voornamelijk om het extraheren van gegevens uit een of meer bronnen, het omzetten in een consistent formaat en het vervolgens laden naar de gewenste bestemming.

Datatransformatie kan erg duur zijn bij het gebruik van on-premise ETL-tools, en als gevolg daarvan stappen bedrijven nu over op cloudgebaseerde ETL-methoden om hun datatransformaties uit te voeren.

Gegevenstransformatie met op de cloud gebaseerde ETL-tools

Een andere zeer effectieve methode voor gegevenstransformatie zijn cloudgebaseerde ETL-tools. Met behulp van deze instrumenten kunnen organisaties grote hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen efficiënt en tijdig verwerken.

De naam impliceert dat deze tools via de cloudservers werken, wat betekent dat ze kosteneffectiever zijn dan lokale ETL-methoden.

De beste tools voor gegevenstransformatie om uw reis te vergemakkelijken

Er zijn twee soorten tools voor gegevenstransformatie op de markt beschikbaar om uw bedrijf te helpen diep in de gegevens te graven en er waardevolle informatie uit te halen.

Scripttools

Dit zijn de gebruikelijke soorten tools voor gegevenstransformatie die werken met programmeertalen zoals SQL of Python. Dit type transformatie wordt meestal uitgevoerd binnen een repository en uitgevoerd door een systeem dat alle transformaties orkestreert om ze te voltooien.

Deze tools vereisen technische expertise in SQL en Python om het maximale uit de bedrijfsgegevens te halen.

Hulpprogramma's voor weinig/geen code

Dit zijn de eenvoudigste soorten tools voor gegevenstransformatie. Met deze tool kunnen bedrijven gegevens uit meerdere bronnen in het datawarehouse laden met behulp van een eenvoudige en intuïtieve interface die het beheer van gegevens eenvoudig maakt.

Het grote voordeel van deze tools is dat ze geen technische expertise vereisen om aan te tonen dat ze in staat zijn om waardevolle inzichten uit de gegevens te genereren.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.iotforall.com/a-quick-guide-for-doing-data-transformation-the-right-way