{"id":4364,"date":"2022-06-04T19:02:31","date_gmt":"2022-06-05T03:02:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4364"},"modified":"2022-09-17T14:32:02","modified_gmt":"2022-09-17T22:32:02","slug":"what-is-data-transformation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/was-ist-datentransformation\/","title":{"rendered":"Was ist Datentransformation? | Datentransformation 101"},"content":{"rendered":"

Datentransformation 101<\/h2>\n

Das stetig wachsende Datenvolumen er\u00f6ffnet Ihrem Unternehmen unz\u00e4hlige M\u00f6glichkeiten, bessere Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu verbessern. Doch wie k\u00f6nnen Sie Ihr Wissen \u00fcber Ihr Unternehmen, Ihre Kunden und Ihre Wettbewerber optimal nutzen, um es allen Mitarbeitern zug\u00e4nglich zu machen? Die Antwort lautet: Datentransformation<\/strong>In diesem Artikel sehen wir uns genauer an, was Datentransformation ist, was sie definiert, welche Vorteile sie bietet und wie sie eingesetzt werden kann.<\/p>\n

Was ist Datentransformation?<\/strong><\/h2>\n

Datentransformation<\/strong> 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<\/a><\/strong> Aufgaben wie Datenaufbereitung, Data Warehousing<\/a><\/strong>, Datenintegration und Anwendungsintegration.<\/p>\n

\"Was

Was ist Datentransformation?<\/p><\/div>\n

Die Datentransformation kann einfach oder komplex sein, abh\u00e4ngig von den erforderlichen Daten\u00e4nderungen zwischen Quell- und Zieldaten. Die Datentransformation erfolgt \u00fcblicherweise durch eine Kombination aus manuellen und automatischen Schritten. Je nach Format, Struktur, Komplexit\u00e4t und Menge der zu transformierenden Daten k\u00f6nnen die verwendeten Tools und Techniken stark variieren.<\/p>\n

Wie wird die Datentransformation verwendet?<\/h2>\n

Das Ziel der Datentransformation ist einfach: Daten aus der Quelle extrahieren, in ein nutzbares Format konvertieren und die transformierten Daten an das Zielsystem \u00fcbermitteln. In der Extrahierungsphase werden Daten aus verschiedenen Quellen oder von verschiedenen Standorten in ein zentrales Repository \u00fcbertragen. Daher liegen die Daten in der Regel in ihrer urspr\u00fcnglichen Form vor und stehen nicht zur weiteren Verwendung zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n

Um die Verf\u00fcgbarkeit extrahierter Daten sicherzustellen, m\u00fcssen diese in mehreren Schritten in das gew\u00fcnschte Format konvertiert werden. In manchen F\u00e4llen ist vor der Transformation auch eine Datenbereinigung erforderlich. Dieser Schritt behebt fehlende Werte und Inkonsistenzen im Datensatz. Der Datenkonvertierungsprozess gliedert sich in f\u00fcnf Phasen.<\/p>\n

1. Entdeckung<\/h3>\n

Der erste Schritt besteht darin, die Daten mithilfe von Datenanalysetools in ihrem urspr\u00fcnglichen Quellformat zu identifizieren und zu verstehen. Suchen Sie alle Quellen und Datentypen, die konvertiert werden m\u00fcssen. Dieser Schritt hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie die Daten transformieren m\u00fcssen, um sie an das gew\u00fcnschte Format anzupassen.<\/p>\n

2. Kartierung<\/h3>\n

Die Transformation wird in der Datenmapping-Phase geplant. Dabei werden die aktuelle Struktur und die entsprechenden erforderlichen Transformationen ermittelt und anschlie\u00dfend die Daten abgebildet, um zu verstehen, wie einzelne Felder auf grundlegender Ebene ge\u00e4ndert, verkn\u00fcpft oder aggregiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

3. Codegenerierung<\/h3>\n

Der zum Ausf\u00fchren des Transformationsprozesses erforderliche Code wird in diesem Schritt mithilfe einer Datentransformationsplattform oder eines Datentransformationstools erstellt.<\/p>\n

4. Ausf\u00fchrung<\/h3>\n

Mithilfe des Codes werden die Daten schlie\u00dflich in das gew\u00e4hlte Format konvertiert. Die Daten stammen aus Quellen, von strukturierten Daten \u00fcber Streaming-Daten und Telemetriedaten bis hin zu Protokolldateien. Anschlie\u00dfend werden die Daten wie in der Mapping-Phase geplant transformiert, beispielsweise durch Aggregation, Formattransformation oder Zusammenf\u00fchrung. Die transformierten Daten werden dann an das Zielsystem gesendet, das ein Datensatz oder ein Data Warehouse sein kann.<\/p>\n

5. \u00dcberpr\u00fcfung<\/h3>\n

Wir m\u00fcssen die transformierten Daten auswerten, um sicherzustellen, dass die Transformation die gew\u00fcnschten Ergebnisse hinsichtlich des Datenformats erzielt. Wichtig ist auch, dass nicht alle Daten transformiert werden m\u00fcssen und manchmal unver\u00e4ndert verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Was sind die Vorteile der Datentransformation?<\/h2>\n

Daten k\u00f6nnen die Effizienz und das Gesch\u00e4ftsergebnis eines Unternehmens direkt beeinflussen. Sie spielen eine wichtige Rolle beim Verst\u00e4ndnis von Kundenverhalten, internen Prozessen und Branchentrends. Obwohl jedes Unternehmen gro\u00dfe Datenmengen erfassen kann, besteht die Herausforderung darin, die Verf\u00fcgbarkeit dieser Daten sicherzustellen. Der Datentransformationsprozess erm\u00f6glicht es Unternehmen, die Vorteile der Daten zu nutzen.<\/p>\n

1. Datennutzung<\/h3>\n

Werden Daten im falschen Format erfasst, bleiben sie oft ungenutzt. Mit den Transformationstools k\u00f6nnen Unternehmen das wahre Potenzial ihrer gesammelten Daten endlich aussch\u00f6pfen, da der Transformationsprozess die Daten standardisiert und ihre Verf\u00fcgbarkeit und Zug\u00e4nglichkeit verbessert.<\/p>\n

2. Datenkonsistenz<\/h3>\n

Die st\u00e4ndige Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen f\u00fchrt zu Inkonsistenzen in den Metadaten, was die Organisation und das Verst\u00e4ndnis der Daten zu einer gro\u00dfen Herausforderung macht. Datentransformationen erleichtern jedoch das Verst\u00e4ndnis und die Organisation von Datens\u00e4tzen.<\/p>\n

3. Better Data Quality<\/a><\/h3>\n

Durch den Transformationsprozess wird zudem die Qualit\u00e4t der Daten verbessert, die dann zur Erfassung von Business Intelligence genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

4. Plattform\u00fcbergreifende Kompatibilit\u00e4t<\/h3>\n

Die Datentransformation unterst\u00fctzt auch die Kompatibilit\u00e4t zwischen Datentypen, Anwendungen und Systemen.<\/p>\n

5. Schnellere Datenzugriffsgeschwindigkeit<\/h3>\n

Das Abrufen von Daten, die in ein standardisiertes Format konvertiert wurden, ist schneller und einfacher.<\/p>\n

6. Genauere Erkenntnisse und Prognosen<\/h3>\n

Der Transformationsprozess generiert ein Datenmodell, das anschlie\u00dfend in Kennzahlen, Dashboards und Berichte umgewandelt wird, die es einem Unternehmen erm\u00f6glichen, bestimmte Ziele zu erreichen. Kennzahlen und Leistungsindikatoren helfen Unternehmen, ihre Arbeit zu quantifizieren und ihren Fortschritt zu analysieren.<\/p>\n

Herausforderungen der Datentransformation<\/h2>\n

Aufgrund der vielen Vorteile, die die Datentransformation bietet, sind Unternehmen davon \u00fcberzeugt, dass Datentransformation unerl\u00e4sslich ist. Es gibt jedoch auch einige Herausforderungen:<\/p>\n

1. Hohe Implementierungskosten<\/h3>\n

The process of data conversion is often expensive. The cost of a solution depends on the infrastructure, software, and tools used, and is often higher given the additional resources that need to be hired, the computing resources, and the licensing of the tools used.<\/p>\n

2. Ressourcenintensiv<\/h3>\n

Der Transformationsprozess ist ressourcenintensiv. Bei Transformationen in einem lokalen Data Warehouse entsteht ein enormer Rechenaufwand, der andere Vorg\u00e4nge verlangsamt. Bei der Verwendung von Cloud-basierten Data Warehouses ist dies jedoch kein Problem, da die Plattform problemlos skalierbar ist. Dar\u00fcber hinaus ist es wichtig zu beachten, dass die Datentransformation auch das Fachwissen des Datenwissenschaftler<\/strong><\/a>, was kostspielig sein und von anderen Aufgaben ablenken kann.<\/p>\n

3. Fehler und Unstimmigkeiten<\/h3>\n

Fehlt dem Anwender das entsprechende Fachwissen, k\u00f6nnen w\u00e4hrend des Konvertierungsprozesses zahlreiche Probleme auftreten, die das Endergebnis beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nnen. Entweder eine fehlerhafte Transformation, die zu fehlerhaften Daten f\u00fchrt, oder eine Migration, die zu fehlerhaften und besch\u00e4digten Daten f\u00fchrt, ist gef\u00e4hrdet.<\/p>\n

Abschluss<\/h2>\n

Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, die Datentransformation besser zu verstehen. Wenn Sie mehr dar\u00fcber erfahren m\u00f6chten, besuchen Sie bitte Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

Als einer der\u00a0die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong>\u00a0Gudu SQLFlow ist heute auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, Datenherkunft<\/a><\/strong>, und f\u00fchren Sie eine visuelle Anzeige durch, erm\u00f6glichen Sie Benutzern aber auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und eine visuelle Anzeige durchzuf\u00fchren.\u00a0(Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 5. Juni 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>