Logo Zephyrnet

ABC về chuyển đổi dữ liệu

Ngày:

Để có kết quả tốt nhất trong việc chuyển đổi dữ liệu, phân tích thông tin cần có dữ liệu có cấu trúc và dễ truy cập. Các tổ chức có thể thay đổi định dạng và cấu trúc của dữ liệu thô thông qua chuyển đổi dữ liệu khi cần thiết. Công ty của bạn có vô số cơ hội để cải thiện các quyết định và hành động nhờ lượng dữ liệu ngày càng tăng. Nhưng làm thế nào bạn có thể làm cho những gì bạn đã biết về công ty, khách hàng và đối thủ của mình trở nên dễ tiếp cận hơn với mọi người làm việc ở đó? Chuyển đổi dữ liệu là chìa khóa.

Mục lục

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 mà hệ thống đích cần, được gọi là chuyển đổi dữ liệu. Hầu hết tích hợp dữ liệu và hoạt động quản lý, trong đó có dữ liệu lộn xộn kho dữ liệu, bao gồm một số loại chuyển đổi dữ liệu.

Chuyển đổi dữ liệu đóng vai trò là giai đoạn giữa trong quy trình ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải), quy trình này thường được các doanh nghiệp có kho dữ liệu tại chỗ sử dụng. Ngày nay, phần lớn các doanh nghiệp sử dụng kho dữ liệu dựa trên đám mây để mở rộng tài nguyên tính toán và lưu trữ với độ trễ được tính bằng giây hoặc phút. Các tổ chức có thể tải dữ liệu thô vào kho dữ liệu mà không cần tải trước các chuyển đổi nhờ khả năng mở rộng của nền tảng đám mây; đây được gọi là mô hình ELT (trích xuất, tải, biến đổi).

Tùy thuộc vào những sửa đổi cần thiết đối với dữ liệu giữa nguồn (dữ liệu ban đầu) và đích (dữ liệu cuối cùng), việc chuyển đổi dữ liệu có thể đơn giản hoặc khó khăn. Quá trình chuyển đổi dữ liệu thường bao gồm cả quy trình thủ công và tự động. Tùy thuộc vào định dạng, cấu trúc, độ phức tạp và lượng dữ liệu được thay đổi, có thể sử dụng nhiều công cụ và công nghệ khác nhau.

Đối với một số mục đích sử dụng, dữ liệu được chuyển đổi có thể sử dụng được, an toàn và có thể truy cập được. Dữ liệu có thể được các tổ chức chuyển đổi để có thể kết hợp với các loại dữ liệu khác, chuyển vào cơ sở dữ liệu thích hợp hoặc làm cho nó tương thích với các phần kiến ​​thức quan trọng khác. Chuyển đổi dữ liệu cung cấp cho tổ chức những hiểu biết sâu sắc về hoạt động vận hành và thông tin quan trọng bên trong và bên ngoài. Để giữ cho thông tin luôn được di chuyển, doanh nghiệp có thể sử dụng chuyển đổi dữ liệu để di chuyển dữ liệu từ cơ sở dữ liệu lưu trữ sang đám mây.

Abc'S về chuyển đổi dữ liệu
Chuyển đổi dữ liệu là gì?

Chuyển đổi dữ liệu giúp các quy trình kinh doanh và phân tích hiệu quả hơn, đồng thời cải thiện chất lượng các quyết định dựa trên dữ liệu của các tổ chức. Cấu trúc của dữ liệu sẽ được xác định bởi nhà phân tích trong suốt quá trình chuyển đổi dữ liệu. Do đó, việc chuyển đổi dữ liệu có thể là:

  • Xây dựng: Quá trình chuyển đổi dữ liệu thêm, sao chép hoặc sao chép dữ liệu.
  • Phá hủy: Hệ thống xóa các trường hoặc bản ghi, điều này mang tính phá hoại.
  • Thẩm mỹ: Dữ liệu được chuẩn hóa thông qua việc chuyển đổi để tuân thủ các thông số kỹ thuật hoặc hướng dẫn.
  • Cấu trúc: Đổi tên, di chuyển hoặc hợp nhất các cột cho phép tổ chức lại cơ sở dữ liệu cấu trúc.

Các doanh nghiệp có nhiều tài nguyên hơn bao giờ hết để thu thập dữ liệu. Các doanh nghiệp có nhiều cơ hội hơn để đưa ra quyết định sáng suốt hơn nhờ nguồn cung cấp dữ liệu không bao giờ cạn kiệt.

Quá trình chuyển đổi dữ liệu

Dữ liệu được lấy từ nguồn cục bộ thường vô dụng và thô. Dữ liệu phải được sửa đổi để giải quyết vấn đề này.

ETL, viết tắt của Trích xuất, Tải và Chuyển đổi, là thuật ngữ chung cho quá trình chuyển đổi dữ liệu. Các nhà phân tích có thể chuyển đổi dữ liệu sang định dạng họ cần thông qua quy trình ETL. Các bước trong quá trình chuyển đổi dữ liệu như sau:

  1. Khám phá dữ liệu: Trong giai đoạn đầu, các nhà phân tích cố gắng hiểu và định vị dữ liệu ở định dạng ban đầu. Họ sẽ sử dụng các kỹ thuật lập hồ sơ dữ liệu để thực hiện việc này. Giai đoạn này hỗ trợ các nhà phân tích xác định những gì cần phải làm để chuyển đổi dữ liệu sang định dạng họ muốn.
  2. Ánh xạ dữ liệu: Để xác định cách các trường nhất định được cập nhật, ánh xạ, lọc, kết hợp và tổng hợp, các nhà phân tích thực hiện ánh xạ dữ liệu trong bước này. Nhiều hoạt động dữ liệu phụ thuộc vào ánh xạ dữ liệu và một lỗi có thể gây ra phân tích không chính xác lan rộng khắp toàn bộ tổ chức của bạn.
  3. Trích xuất dữ liệu: Các nhà phân tích trích xuất dữ liệu từ nguồn ban đầu của nó trong quá trình trích xuất dữ liệu. Các nguồn này có thể là các nguồn phát trực tuyến như tệp nhật ký người dùng từ ứng dụng web hoặc các nguồn có tổ chức như cơ sở dữ liệu.
  4. Tạo và thực thi mã: Tiếp theo việc trích xuất dữ liệu là việc tạo mã mà các nhà phân tích phải thực thi để hoàn tất quá trình chuyển đổi. Thông thường, các nền tảng hoặc công cụ chuyển đổi dữ liệu sẽ hỗ trợ các nhà phân tích tạo mã.
  5. Đánh giá: Khi dữ liệu đã được chuyển đổi, các nhà phân tích phải kiểm tra nó để đảm bảo mọi thứ đã được chuẩn bị đúng cách.
  6. Gửi: Cung cấp thông tin đến người nhận dự định là bước cuối cùng. Mục tiêu có thể là cơ sở dữ liệu quản lý cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, chẳng hạn như kho dữ liệu.
Abc'S về chuyển đổi dữ liệu
Quá trình chuyển đổi dữ liệu

Cùng với các quy trình thiết yếu này, các hoạt động phù hợp khác có thể được thực hiện. Ví dụ: các nhà phân tích có thể lọc dữ liệu bằng cách chỉ tải các cột cụ thể. Ngoài ra, họ có thể cải thiện dữ liệu bằng cách bao gồm tên, địa điểm, v.v. Ngoài ra, các nhà phân tích có khả năng kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và xóa dữ liệu trùng lặp.

Quy tắc chuyển đổi dữ liệu

Cấu trúc và ngữ nghĩa của dữ liệu được chuyển đổi từ hệ thống nguồn sang hệ thống đích theo một bộ hướng dẫn máy tính được gọi là “quy tắc chuyển đổi dữ liệu”. Mặc dù có nhiều loại quy tắc chuyển đổi dữ liệu khác, quy tắc phân loại, quy tắc định hình lại và quy tắc ngữ nghĩa là những quy tắc phổ biến nhất.

Quy tắc phân loại

Các cột và giá trị của dữ liệu nguồn được ánh xạ tới mục tiêu bằng các quy tắc này. Để minh họa, một nguồn có thể cung cấp rằng mỗi giao dịch có hai cột: số tiền thanh toán và một loại, trong đó loại có thể đề cập đến một trong ba khả năng.

Định hình lại quy tắc

Việc phân phối các mục dữ liệu ở phía mục tiêu và cách thu thập chúng từ phía nguồn đều được nêu trong các nguyên tắc này. Ví dụ: một cửa hàng có thể cung cấp tất cả dữ liệu giao dịch trong một tệp nhưng trình tổng hợp cần tách dữ liệu đó thành ba bảng: một bảng dành cho giao dịch, một bảng dành cho dữ liệu người bán và một bảng dành cho dữ liệu người tiêu dùng.

Quy tắc ngữ nghĩa

Những nguyên tắc này xác định ngữ nghĩa của các mục dữ liệu và giải thích cách doanh nghiệp sử dụng chúng để xác định miền của mình. Ví dụ, điều gì làm cho một giao dịch thành công? Và số tiền thanh toán cuối cùng sẽ được xác định như thế nào sau khi tính đến số tiền hoàn lại? Mỗi nguồn dữ liệu có một ngữ nghĩa duy nhất có ý nghĩa trong bối cảnh hoạt động của nó, nhưng trình tổng hợp dữ liệu phải hài hòa với tất cả các định nghĩa dữ liệu của các nhà cung cấp khác.

Các kiểu chuyển đổi dữ liệu

Dữ liệu có thể được chuyển đổi theo nhiều cách khác nhau. Chúng bao gồm:

Scripting

Bằng cách sử dụng tập lệnh, dữ liệu có thể được trích xuất và chuyển đổi bằng cách viết mã cần thiết bằng Python hoặc SQL.

Bạn có thể sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python và SQL để tự động hóa các quy trình lập trình cụ thể. Bạn cũng có thể sử dụng chúng để trích xuất dữ liệu từ các bộ. Ngôn ngữ kịch bản ít tốn nhiều công sức hơn vì chúng yêu cầu ít mã hơn các ngôn ngữ lập trình thông thường.

Công cụ ETL tại chỗ

Các công cụ ETL, như đã đề cập trước đây, cho phép bạn trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu. Bằng cách tự động hóa quy trình, công nghệ ETL loại bỏ công việc tẻ nhạt cần thiết để tạo kịch bản chuyển đổi dữ liệu. Máy chủ của công ty lưu trữ các công cụ ETL tại chỗ. Mặc dù việc sử dụng những công cụ này có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian nhưng làm như vậy thường xuyên đòi hỏi phải đầu tư cơ sở hạ tầng đáng kể.

Các công cụ ETL dựa trên đám mây

Các công cụ ETL dựa trên đám mây được lưu trữ trên đám mây, đúng như tên gọi. Việc sử dụng những công nghệ này thường được thực hiện đơn giản hơn đối với những người không rành về kỹ thuật. Bạn có thể thu thập dữ liệu từ bất kỳ nguồn đám mây nào và thêm dữ liệu đó vào kho dữ liệu của mình bằng các công cụ này.

Bạn có thể chọn tần suất lấy dữ liệu từ nguồn của mình bằng các giải pháp ETL dựa trên đám mây và bạn có thể theo dõi mức tiêu thụ của mình.

Kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu

Trước khi phân tích hoặc lưu trữ trong kho dữ liệu, có một số kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu có thể giúp tổ chức và dọn dẹp dữ liệu.

Abc'S về chuyển đổi dữ liệu
Kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu

Dưới đây là một số kỹ thuật phổ biến hơn:

  • Làm mịn dữ liệu: Kỹ thuật loại bỏ dữ liệu sai lệch hoặc vô nghĩa khỏi tập dữ liệu được gọi là làm mịn dữ liệu. Để tìm các mẫu hoặc xu hướng cụ thể, nó cũng tìm thấy những thay đổi nhỏ đối với dữ liệu.
  • Tổng hợp dữ liệu: Để phân tích và báo cáo đáng tin cậy, tính năng tổng hợp dữ liệu sẽ tập hợp dữ liệu chưa được xử lý từ nhiều nguồn và lưu nó ở một định dạng duy nhất. Phương pháp này rất cần thiết nếu công ty của bạn thu thập nhiều dữ liệu.
  • Thận trọng: Để tăng hiệu quả và tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích, phương pháp chuyển đổi dữ liệu này tạo ra các nhãn khoảng trong dữ liệu liên tục. Kỹ thuật cây quyết định được sử dụng trong quy trình để giảm một tập dữ liệu lớn thành một tập hợp nhỏ dữ liệu phân loại.
  • Khái quát: Khái quát hóa chuyển đổi chất lượng dữ liệu cấp thấp thành thuộc tính dữ liệu cấp cao bằng cách sử dụng hệ thống phân cấp ý tưởng để tạo ra ảnh chụp nhanh dữ liệu dễ hiểu.
  • Xây dựng thuộc tính: Bằng cách xây dựng các thuộc tính mới từ tập thuộc tính hiện có, kỹ thuật này cho phép tổ chức tập dữ liệu.
  • Bình thường hóa: Để trích xuất và triển khai các thuật toán khai thác dữ liệu hiệu quả hơn, quá trình chuẩn hóa sẽ thay đổi dữ liệu để đảm bảo rằng các thuộc tính vẫn nằm trong phạm vi nhất định.

Ví dụ về chuyển đổi dữ liệu thực tế

Bạn có thể thường xuyên thực hiện các chuyển đổi dữ liệu cơ bản với tư cách là người dùng cuối của máy tính. Ví dụ: dữ liệu được chuyển đổi khi tài liệu Microsoft Word được chuyển đổi thành PDF.

Nhưng trong phân tích dữ liệu lớn, chuyển đổi dữ liệu đóng một chức năng quan trọng và phức tạp hơn. Điều này là do khả năng bạn sẽ gặp phải các tình huống trong đó một lượng dữ liệu đáng kể cần được chuyển đổi từ định dạng này sang định dạng khác trong khi làm việc với lượng lớn dữ liệu, nhiều loại công cụ phân tích dữ liệu và nhiều hệ thống lưu trữ dữ liệu khác nhau.

Vì vậy, đó là một lời giải thích chung về chuyển đổi dữ liệu. Hãy xem xét một số ví dụ về chuyển đổi dữ liệu để làm rõ hơn giải pháp.

Mã hóa ký tự và chuyển đổi dữ liệu

Các vấn đề về mã hóa ký tự thường là nguyên nhân dẫn đến việc chuyển đổi dữ liệu.

Rất có thể nguyên nhân là do sự không nhất quán trong mã hóa ký tự nếu bạn đã từng mở một tệp và phát hiện ra rằng một số chữ cái hoặc số bên trong văn bản được hiển thị dưới dạng ký hiệu vô nghĩa hoặc có vẻ ngẫu nhiên.

Hầu hết các máy tính ngày nay đều sử dụng hệ thống mã hóa UTF-8 hoặc một sơ đồ mới hơn tương thích ngược với nó để tránh các vấn đề về mã hóa. Tuy nhiên, nó vẫn xảy ra khi một ứng dụng mã hóa dữ liệu theo cách mà các chương trình hoặc hệ thống khác không lường trước được. Trong những tình huống này, cần phải chuyển đổi dữ liệu từ một loại định dạng mã hóa ký tự này sang một loại định dạng mã hóa ký tự khác.

Chuyển đổi CSV sang XML

CSV, viết tắt của “các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy” và XML, thường được gọi là “ngôn ngữ đánh dấu mở rộng”, là hai định dạng phổ biến để lưu trữ dữ liệu. Tuy nhiên, chúng hoạt động rất khác nhau.

Bạn có thể tự động chuyển đổi dữ liệu từ tệp CSV sang định dạng XML bằng cách sử dụng công cụ chuyển đổi dữ liệu để có thể mở tệp đó bằng phần mềm thích hợp.

Chuyển lời nói thành văn bản

Trường hợp thứ ba của chuyển đổi dữ liệu là khi bạn cần chuyển đổi giọng nói của con người từ tệp âm thanh thành tệp văn bản.

Abc'S về chuyển đổi dữ liệu
Ví dụ về chuyển đổi dữ liệu

Vì nó đòi hỏi nhiều thứ hơn là chỉ xử lý sự khác biệt trong định dạng dữ liệu nên ví dụ này có thể không phải là một trong những ví dụ đầu tiên mà các chuyên gia chuyển đổi dữ liệu nghĩ đến. Tuy nhiên, nó đóng vai trò là một minh họa tốt về chuyển đổi dữ liệu nói chung. Ví dụ: đó là tình huống mà bạn sẽ gặp phải nếu bạn ghi âm cuộc gọi điện thoại của khách hàng và cần một cơ chế giúp dữ liệu từ các cuộc thảo luận có thể truy cập được để phân tích bởi các hệ thống chỉ có thể giải mã văn bản.

3 công cụ chuyển đổi dữ liệu tốt nhất

Điều quan trọng cần lưu ý là môi trường xử lý dữ liệu kết hợp ngày nay phức tạp hơn đáng kể so với trước đây trong khi phải suy nghĩ về các lựa chọn thay thế để chuyển đổi dữ liệu. Nền tảng phân tích dữ liệu lớn được kết nối với các máy chủ thông thường và nhiều dữ liệu hơn được lưu trữ cục bộ và trên đám mây. Để xử lý nhiều loại tài sản dữ liệu, ngày càng có nhiều sự phụ thuộc vào các giải pháp “dưới dạng dịch vụ”. Các trình kết nối cần thiết để di chuyển dữ liệu từ nhiều nguồn này thường được đưa vào hệ thống ETL.

Đây là một số công cụ chuyển đổi dữ liệu tốt nhất:

Dịch vụ tích hợp máy chủ SQL (SSIS) (Microsoft)

Tại chỗ và trên đám mây, microsoft cung cấp chức năng tích hợp dữ liệu (thông qua Nền tảng tích hợp dưới dạng Dịch vụ). Nền tảng SQL Server DBMS đi kèm với công cụ tích hợp tiêu chuẩn của công ty, Dịch vụ tích hợp máy chủ SQL (SSIS). Ứng dụng Azure Logic và Microsoft Flow là hai sản phẩm SaaS trên nền tảng đám mây khác được Microsoft quảng bá. Toàn bộ giải pháp Ứng dụng Azure Logic bao gồm Flow, tập trung vào nhà tích hợp và đặc biệt.

Những sảm phẩm tương tự: Dịch vụ tích hợp đám mây Azure Data Factory

Dịch vụ đám mây tích hợp dữ liệu Oracle

Oracle cung cấp nhiều công nghệ tích hợp dữ liệu cho cả trường hợp sử dụng cổ điển và hiện đại, trong triển khai tại chỗ và trên nền tảng đám mây. Dòng sản phẩm của công ty bao gồm các công nghệ và dịch vụ cho phép doanh nghiệp vận chuyển và làm phong phú dữ liệu trong toàn bộ vòng đời của nó. Với sự trợ giúp của việc di chuyển, chuyển đổi dữ liệu số lượng lớn, sao chép hai chiều, quản lý siêu dữ liệu, dịch vụ dữ liệu và chất lượng dữ liệu cho các miền sản phẩm và khách hàng, việc tích hợp dữ liệu của Oracle cho phép truy cập dữ liệu liên tục và phổ biến trên các hệ thống không đồng nhất.

Những sảm phẩm tương tự: Oracle GoldenGate, Nhà tích hợp dữ liệu Oracle, SQL dữ liệu lớn của Oracle, Bus dịch vụ Oracle, Dịch vụ đám mây tích hợp Oracle (iPaaS)

Quản lý dữ liệu SAS

Một trong những nhà cung cấp độc lập hàng đầu trên thị trường công nghệ tích hợp dữ liệu là SAS. Thông qua Quản lý dữ liệu SAS, tích hợp các giải pháp chất lượng và tích hợp dữ liệu, công ty cung cấp các khả năng cơ bản của mình. Nó cung cấp khả năng xử lý cơ sở dữ liệu đẩy xuống, hỗ trợ ngôn ngữ truy vấn có thể định cấu hình, tích hợp siêu dữ liệu và một loạt các tính năng tối ưu hóa và hiệu suất. Máy chủ Liên kết, nền tảng ảo hóa dữ liệu của công ty, cho phép mã hóa và che giấu dữ liệu phức tạp, cho phép khách hàng chọn ai được phép xem dữ liệu.

Những sảm phẩm tương tự: Studio tích hợp dữ liệu SAS, Máy chủ liên kết SAS, SAS/ACCESS, Trình tải dữ liệu SAS cho Hadoop, Chuẩn bị dữ liệu SAS, Xử lý luồng sự kiện SAS

Kết luận

Cần phải thay đổi tập dữ liệu trước khi phân tích để cải thiện tính phù hợp của nó cho quá trình phân tích tiếp theo. Để đáp ứng nhu cầu của các thuật toán được sử dụng cho mô hình dự đoán, chẳng hạn như phân loại, hồi quy, phân cụm hoặc khai thác quy tắc kết hợp, phép biến đổi sẽ sửa đổi giá trị của một số thuộc tính được chọn.

Bạn sẽ luôn tụt hậu so với đối thủ cạnh tranh nếu doanh nghiệp của bạn không sử dụng chuyển đổi dữ liệu.

Đối với nhiều công ty, việc tổ chức, chuyển đổi và cấu trúc dữ liệu có thể là một quá trình khó khăn. Bạn cần có sẵn kế hoạch trước khi xem dữ liệu của mình để có thể biết bạn muốn doanh nghiệp của mình đi đến đâu nhờ dữ liệu của mình.

Abc'S về chuyển đổi dữ liệu
Chuyển đổi dữ liệu

Thời điểm và cách thức thay đổi dữ liệu của bạn không tuân theo bất kỳ nguyên tắc nghiêm ngặt nào. Nó dựa vào nguồn gốc của dữ liệu (và mức độ bạn biết về dữ liệu đó), kết luận bạn muốn rút ra từ dữ liệu đó, tầm quan trọng của khả năng diễn giải và mức độ phân bố thực tế của dữ liệu khác với phân bố lý tưởng của bạn như thế nào, thường là bình thường. phân bổ. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, bạn có thể xem bài viết đã giải thích quản lý vòng đời dữ liệu.

Vậy, bạn đã sẵn sàng tham gia cuộc cách mạng dựa trên dữ liệu chưa?

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img