Che cos'è la trasformazione dei dati?
La trasformazione dei dati è il processo di conversione dei dati da una forma a un'altra. La conversione potrebbe comportare il cambiamento della struttura, del formato o dei valori dei dati. La trasformazione dei dati viene generalmente eseguita con l'aiuto di software di preparazione dei dati.
Inoltre, la migrazione dei dati, l'integrazione dei dati, il data warehousing e il data wrangling coinvolgeranno tutti la trasformazione dei dati. La trasformazione dei dati è anche il passaggio intermedio del processo ETL (estrazione, trasformazione, caricamento), che viene eseguito da software di data warehouse.
Tipicamente, ingegneri dei dati, scienziati dei dati e analisti dei dati utilizzano linguaggi specifici del dominio come SQL o linguaggi di scripting come Python per trasformare i dati. Le organizzazioni possono anche scegliere di utilizzare strumenti ETL, che possono automatizzare il processo di trasformazione dei dati.
Con le imprese che utilizzano software di analisi dei big data per dare un senso ai big data, il processo di trasformazione dei dati è ancora più cruciale. Questo perché c'è un numero continuamente crescente di dispositivi, siti web e applicazioni che generano quantità significative di dati, il che significa che ci saranno problemi di compatibilità dei dati.
La trasformazione dei dati consente alle organizzazioni di utilizzare i dati, indipendentemente dalla loro origine, convertendoli in un formato che può essere facilmente archiviato e analizzato per ottenere informazioni preziose.
Tipi di trasformazione dei dati
Esistono diversi tipi di trasformazione dei dati come elencato di seguito:
- Strutturale: Spostamento, rinominazione e combinazione di colonne in un database.
- Costruttivo: Aggiunta, copia e replicazione dei dati.
- Distruttivo: Eliminazione di record e campi.
- Estetico: Sistemazione delle formule di saluto.
Vantaggi della trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati migliora l'interoperabilità tra diverse applicazioni e garantisce una maggiore scalabilità e prestazioni per i database analitici e i data frame. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi comuni della trasformazione dei dati:
- Miglioramento della qualità dei dati poiché i valori mancanti e le incoerenze vengono eliminati
- Maggiore utilizzo dei dati poiché vengono standardizzati
- Migliorata gestione dei dati poiché la trasformazione dei dati può affinare i metadati
- Migliorata compatibilità tra sistemi e applicazioni
- Velocità di query migliorate poiché i dati sono facilmente recuperabili
Elementi di base della trasformazione dei dati
Lo scopo principale della trasformazione dei dati è trasformare i dati in un formato utilizzabile. Come accennato in precedenza, la trasformazione è parte del processo ETL, che è un processo di trasformazione dei dati che estrae e trasforma i dati da più fonti e li carica in un data warehouse o in un altro sistema di destinazione.
Tipicamente, i dati passano attraverso il processo di pulizia dei dati prima della trasformazione per tenere conto dei valori mancanti o delle incoerenze. La pulizia dei dati può essere eseguita utilizzando software di qualità dei dati. Dopo il processo di pulizia, i dati vengono sottoposti al processo di trasformazione.
Di seguito sono riportati alcuni dei passaggi chiave coinvolti nel processo di trasformazione dei dati. Possono essere aggiunti più passaggi o rimossi quelli esistenti in base alla complessità della trasformazione.
- Scoperta dei dati: In questo primo passaggio della trasformazione dei dati, i dati vengono profilati con l'aiuto di strumenti di profilazione dei dati o script di profilazione manuale. Questo aiuta a comprendere meglio le caratteristiche e la struttura dei dati, il che aiuta a decidere come dovrebbero essere trasformati.
- Mappatura dei dati: Questo passaggio comporta la definizione di come ciascun campo viene mappato, unito, aggregato, modificato o filtrato per generare il risultato finale. Viene tipicamente eseguito con l'aiuto di software di mappatura dei dati. La mappatura dei dati è solitamente il passaggio più dispendioso in termini di tempo e costoso nel processo di trasformazione dei dati.
- Estrazione dei dati: In questo passaggio, i dati vengono estratti dalla loro fonte originale. Come accennato in precedenza, le fonti possono variare notevolmente e possono includere anche quelle strutturate.
- Generazione del codice: Questo passaggio comporta la generazione di codice eseguibile in linguaggi come Python, R o SQL. Questo codice eseguibile trasformerà i dati in base alle regole di mappatura dei dati definite.
- Esecuzione del codice: In questo passaggio, il codice generato viene eseguito sui dati per convertirli nel formato desiderato.
- Revisione dei dati: In questo passaggio finale della trasformazione dei dati, i dati di output vengono esaminati per verificare se soddisfano i requisiti di trasformazione. Questo passaggio è solitamente eseguito dall'utente finale dei dati o dall'utente aziendale. Anomalie o errori riscontrati in questo passaggio vengono comunicati all'analista dei dati o allo sviluppatore.
Migliori pratiche per la trasformazione dei dati
Di seguito sono riportate alcune delle migliori pratiche da tenere a mente quando si esegue la trasformazione dei dati:
- Progettare il formato di destinazione
- Profilare i dati per capire in che stato sono disponibili i dati grezzi—questo aiuterà gli utenti a comprendere la quantità di lavoro necessaria per renderli pronti per la trasformazione
- Pulire i dati prima di trasformarli per aumentare la qualità dei dati trasformati finali
- Utilizzare strumenti ETL
- Utilizzare SQL predefinito per accelerare l'analisi
- Coinvolgere continuamente gli utenti finali per comprendere fino a che punto gli utenti target accettano e utilizzano i dati trasformati
- Verificare il processo di trasformazione dei dati per identificare rapidamente la fonte del problema se si verifica una complicazione
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.
