Datentransformation 101

Das stetig wachsende Datenvolumen eröffnet Ihrem Unternehmen unzählige Möglichkeiten, bessere Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu verbessern. Doch wie können Sie Ihr Wissen über Ihr Unternehmen, Ihre Kunden und Ihre Wettbewerber optimal nutzen, um es allen Mitarbeitern zugänglich zu machen? Die Antwort lautet: DatentransformationIn diesem Artikel sehen wir uns genauer an, was Datentransformation ist, was sie definiert, welche Vorteile sie bietet und wie sie eingesetzt werden kann.

Was ist Datentransformation?

Datentransformation ist der Prozess der Konvertierung von Daten von einem Format oder einer Struktur in eine andere in der Informatik. Es ist ein grundlegender Aspekt der meisten Datenintegrations- und Datenmanagement Aufgaben wie Datenaufbereitung, Data Warehousing, Datenintegration und Anwendungsintegration.

Was ist Datentransformation?

Die Datentransformation kann einfach oder komplex sein, abhängig von den erforderlichen Datenänderungen zwischen Quell- und Zieldaten. Die Datentransformation erfolgt üblicherweise durch eine Kombination aus manuellen und automatischen Schritten. Je nach Format, Struktur, Komplexität und Menge der zu transformierenden Daten können die verwendeten Tools und Techniken stark variieren.

Wie wird die Datentransformation verwendet?

Das Ziel der Datentransformation ist einfach: Daten aus der Quelle extrahieren, in ein nutzbares Format konvertieren und die transformierten Daten an das Zielsystem übermitteln. In der Extrahierungsphase werden Daten aus verschiedenen Quellen oder von verschiedenen Standorten in ein zentrales Repository übertragen. Daher liegen die Daten in der Regel in ihrer ursprünglichen Form vor und stehen nicht zur weiteren Verwendung zur Verfügung.

Um die Verfügbarkeit extrahierter Daten sicherzustellen, müssen diese in mehreren Schritten in das gewünschte Format konvertiert werden. In manchen Fällen ist vor der Transformation auch eine Datenbereinigung erforderlich. Dieser Schritt behebt fehlende Werte und Inkonsistenzen im Datensatz. Der Datenkonvertierungsprozess gliedert sich in fünf Phasen.

1. Entdeckung

Der erste Schritt besteht darin, die Daten mithilfe von Datenanalysetools in ihrem ursprünglichen Quellformat zu identifizieren und zu verstehen. Suchen Sie alle Quellen und Datentypen, die konvertiert werden müssen. Dieser Schritt hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie die Daten transformieren müssen, um sie an das gewünschte Format anzupassen.

2. Kartierung

Die Transformation wird in der Datenmapping-Phase geplant. Dabei werden die aktuelle Struktur und die entsprechenden erforderlichen Transformationen ermittelt und anschließend die Daten abgebildet, um zu verstehen, wie einzelne Felder auf grundlegender Ebene geändert, verknüpft oder aggregiert werden können.

3. Codegenerierung

Der zum Ausführen des Transformationsprozesses erforderliche Code wird in diesem Schritt mithilfe einer Datentransformationsplattform oder eines Datentransformationstools erstellt.

4. Ausführung

Mithilfe des Codes werden die Daten schließlich in das gewählte Format konvertiert. Die Daten stammen aus Quellen, von strukturierten Daten über Streaming-Daten und Telemetriedaten bis hin zu Protokolldateien. Anschließend werden die Daten wie in der Mapping-Phase geplant transformiert, beispielsweise durch Aggregation, Formattransformation oder Zusammenführung. Die transformierten Daten werden dann an das Zielsystem gesendet, das ein Datensatz oder ein Data Warehouse sein kann.

5. Überprüfung

Wir müssen die transformierten Daten auswerten, um sicherzustellen, dass die Transformation die gewünschten Ergebnisse hinsichtlich des Datenformats erzielt. Wichtig ist auch, dass nicht alle Daten transformiert werden müssen und manchmal unverändert verwendet werden können.

Was sind die Vorteile der Datentransformation?

Daten können die Effizienz und das Geschäftsergebnis eines Unternehmens direkt beeinflussen. Sie spielen eine wichtige Rolle beim Verständnis von Kundenverhalten, internen Prozessen und Branchentrends. Obwohl jedes Unternehmen große Datenmengen erfassen kann, besteht die Herausforderung darin, die Verfügbarkeit dieser Daten sicherzustellen. Der Datentransformationsprozess ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile der Daten zu nutzen.

1. Datennutzung

Werden Daten im falschen Format erfasst, bleiben sie oft ungenutzt. Mit den Transformationstools können Unternehmen das wahre Potenzial ihrer gesammelten Daten endlich ausschöpfen, da der Transformationsprozess die Daten standardisiert und ihre Verfügbarkeit und Zugänglichkeit verbessert.

2. Datenkonsistenz

Die ständige Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen führt zu Inkonsistenzen in den Metadaten, was die Organisation und das Verständnis der Daten zu einer großen Herausforderung macht. Datentransformationen erleichtern jedoch das Verständnis und die Organisation von Datensätzen.

3. Bessere Datenqualität

Durch den Transformationsprozess wird zudem die Qualität der Daten verbessert, die dann zur Erfassung von Business Intelligence genutzt werden können.

4. Plattformübergreifende Kompatibilität

Die Datentransformation unterstützt auch die Kompatibilität zwischen Datentypen, Anwendungen und Systemen.

5. Schnellere Datenzugriffsgeschwindigkeit

Das Abrufen von Daten, die in ein standardisiertes Format konvertiert wurden, ist schneller und einfacher.

6. Genauere Erkenntnisse und Prognosen

Der Transformationsprozess generiert ein Datenmodell, das anschließend in Kennzahlen, Dashboards und Berichte umgewandelt wird, die es einem Unternehmen ermöglichen, bestimmte Ziele zu erreichen. Kennzahlen und Leistungsindikatoren helfen Unternehmen, ihre Arbeit zu quantifizieren und ihren Fortschritt zu analysieren.

Herausforderungen der Datentransformation

Aufgrund der vielen Vorteile, die die Datentransformation bietet, sind Unternehmen davon überzeugt, dass Datentransformation unerlässlich ist. Es gibt jedoch auch einige Herausforderungen:

1. Hohe Implementierungskosten

Der Prozess der Datenkonvertierung ist oft kostspielig. Die Kosten einer Lösung hängen von der verwendeten Infrastruktur, Software und den Tools ab und sind oft höher, wenn man die zusätzlichen Ressourcen die angemietet werden müssen, die Rechenressourcen und die Lizenzierung der verwendeten Tools.

2. Ressourcenintensiv

Der Transformationsprozess ist ressourcenintensiv. Bei Transformationen in einem lokalen Data Warehouse entsteht ein enormer Rechenaufwand, der andere Vorgänge verlangsamt. Bei der Verwendung von Cloud-basierten Data Warehouses ist dies jedoch kein Problem, da die Plattform problemlos skalierbar ist. Darüber hinaus ist es wichtig zu beachten, dass die Datentransformation auch das Fachwissen des Datenwissenschaftler, was kostspielig sein und von anderen Aufgaben ablenken kann.

3. Fehler und Unstimmigkeiten

Fehlt dem Anwender das entsprechende Fachwissen, können während des Konvertierungsprozesses zahlreiche Probleme auftreten, die das Endergebnis beeinträchtigen können. Entweder eine fehlerhafte Transformation, die zu fehlerhaften Daten führt, oder eine Migration, die zu fehlerhaften und beschädigten Daten führt, ist gefährdet.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, die Datentransformation besser zu verstehen. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, besuchen Sie bitte Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

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