Was ist Datenumwandlung?
Datenumwandlung ist der Prozess der Umwandlung von Daten von einer Form in eine andere. Die Umwandlung kann die Änderung der Struktur, des Formats oder der Werte der Daten umfassen. Datenumwandlung wird typischerweise mit Hilfe von Datenvorbereitungssoftware durchgeführt.
Zusätzlich beinhalten Datenmigration, Datenintegration, Data Warehousing und Datenaufbereitung alle die Datenumwandlung. Datenumwandlung ist auch der mittlere Schritt des ETL-Prozesses (Extrahieren, Transformieren, Laden), der von Data Warehouse Software durchgeführt wird.
Typischerweise verwenden Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Datenanalysten domänenspezifische Sprachen wie SQL oder Skriptsprachen wie Python, um Daten zu transformieren. Organisationen können sich auch dafür entscheiden, ETL-Tools zu verwenden, die den Datenumwandlungsprozess automatisieren können.
Da Unternehmen Big Data Analytics Software verwenden, um Big Data zu verstehen, ist der Prozess der Datenumwandlung noch entscheidender. Dies liegt daran, dass es eine ständig wachsende Anzahl von Geräten, Websites und Anwendungen gibt, die erhebliche Datenmengen erzeugen, was zu Datenkompatibilitätsproblemen führen kann.
Datenumwandlung befähigt Organisationen, Daten unabhängig von ihrer Quelle zu nutzen, indem sie sie in ein Format umwandelt, das leicht gespeichert und für wertvolle Einblicke analysiert werden kann.
Arten der Datenumwandlung
Es gibt verschiedene Arten der Datenumwandlung, die unten aufgeführt sind:
- Strukturell: Verschieben, Umbenennen und Kombinieren von Spalten in einer Datenbank.
- Konstruktiv: Hinzufügen, Kopieren und Replizieren von Daten.
- Destruktiv: Löschen von Datensätzen und Feldern.
- Ästhetisch: Systematisierung von Anreden.
Vorteile der Datenumwandlung
Datenumwandlung verbessert die Interoperabilität zwischen verschiedenen Anwendungen und gewährleistet eine höhere Skalierbarkeit und Leistung für analytische Datenbanken und Datenrahmen. Die folgenden sind einige der häufigen Vorteile der Datenumwandlung:
- Verbesserte Datenqualität, da fehlende Werte und Inkonsistenzen beseitigt werden
- Erhöhter Datengebrauch, da sie standardisiert sind
- Verbessertes Datenmanagement, da die Datenumwandlung die Metadaten verfeinern kann
- Verbesserte Kompatibilität zwischen Systemen und Anwendungen
- Verbesserte Abfragegeschwindigkeiten, da Daten leicht abrufbar sind
Grundelemente der Datenumwandlung
Der Hauptzweck der Datenumwandlung besteht darin, Daten in ein nutzbares Format zu transformieren. Wie bereits erwähnt, ist die Umwandlung Teil des ETL-Prozesses, der ein Datenumwandlungsprozess ist, der Daten aus mehreren Quellen extrahiert und transformiert und in ein Data Warehouse oder ein anderes Zielsystem lädt.
Typischerweise durchlaufen Daten den Datenbereinigungsprozess, bevor die Datenumwandlung erfolgt, um fehlende Werte oder Inkonsistenzen zu berücksichtigen. Die Datenbereinigung kann mit Datenqualitätssoftware durchgeführt werden. Nach dem Bereinigungsprozess werden die Daten dem Umwandlungsprozess unterzogen.
Die folgenden sind einige der wichtigsten Schritte im Datenumwandlungsprozess. Weitere Schritte können hinzugefügt oder bestehende Schritte entfernt werden, basierend auf der Komplexität der Umwandlung.
- Datenentdeckung: In diesem ersten Schritt der Datenumwandlung werden Daten mit Hilfe von Datenprofilierungstools oder manuellen Profilierungsskripten profiliert. Dies hilft, die Eigenschaften und die Struktur der Daten besser zu verstehen, was hilft zu entscheiden, wie sie transformiert werden sollten.
- Datenzuordnung: Dieser Schritt beinhaltet die Definition, wie jedes Feld zugeordnet, verbunden, aggregiert, modifiziert oder gefiltert wird, um das endgültige Ergebnis zu erzeugen. Es wird typischerweise mit Hilfe von Datenzuordnungssoftware durchgeführt. Die Datenzuordnung ist in der Regel der zeitaufwändigste und teuerste Schritt im Datenumwandlungsprozess.
- Datenextraktion: In diesem Schritt werden Daten aus ihrer ursprünglichen Quelle extrahiert. Wie oben erwähnt, können die Quellen erheblich variieren und auch strukturierte umfassen.
- Codegenerierung: Dieser Schritt beinhaltet die Generierung von ausführbarem Code in Sprachen wie Python, R oder SQL. Dieser ausführbare Code wird die Daten basierend auf den definierten Datenzuordnungsregeln transformieren.
- Codeausführung: In diesem Schritt wird der generierte Code auf die Daten ausgeführt, um sie in das gewünschte Format zu konvertieren.
- Datenüberprüfung: In diesem letzten Schritt der Datenumwandlung werden die Ausgabedaten überprüft, um zu prüfen, ob sie die Umwandlungsanforderungen erfüllen. Dieser Schritt wird normalerweise vom Endbenutzer der Daten oder dem Geschäftsanwender durchgeführt. Anomalien oder Fehler, die in diesem Schritt gefunden werden, werden dem Datenanalysten oder Entwickler mitgeteilt.
Best Practices für die Datenumwandlung
Die folgenden sind einige der Best Practices, die bei der Durchführung der Datenumwandlung zu beachten sind:
- Entwerfen Sie das Zielformat
- Profilieren Sie die Daten, um zu verstehen, in welchem Zustand die Rohdaten verfügbar sind – dies hilft den Benutzern zu verstehen, wie viel Arbeit erforderlich ist, um sie für die Umwandlung bereit zu machen
- Bereinigen Sie die Daten vor der Umwandlung, um die Qualität der endgültigen umgewandelten Daten zu erhöhen
- Verwenden Sie ETL-Tools
- Verwenden Sie vorgefertigtes SQL, um die Analytik zu beschleunigen
- Binden Sie Endbenutzer kontinuierlich ein, um zu verstehen, inwieweit die Zielbenutzer die umgewandelten Daten akzeptieren und nutzen
- Überprüfen Sie den Datenumwandlungsprozess, um schnell die Quelle des Problems zu identifizieren, falls Komplikationen auftreten
Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.
