Transformación de datos 101

A medida que el volumen de datos continúa creciendo, se abren infinitas oportunidades para que su empresa tome mejores decisiones y mejore sus resultados. Pero ¿cómo puede aprovechar al máximo lo que sabe sobre su empresa, sus clientes y su competencia para que sea más accesible para todos en su empresa? La respuesta es... transformación de datosEn este artículo, analizaremos en detalle qué es la transformación de datos, su definición, beneficios y usos.

¿Qué es la transformación de datos?

Transformación de datos Es el proceso de convertir datos de un formato o estructura a otro en informática. Es un aspecto fundamental de la mayoría de las integraciones de datos y gestión de datos tareas como la manipulación de datos, almacenamiento de datos, integración de datos e integración de aplicaciones.

¿Qué es la transformación de datos?

Puede ser simple o compleja, dependiendo de los cambios necesarios en los datos, entre los de origen y los de destino. La transformación de datos suele realizarse mediante una combinación de pasos manuales y automáticos. Las herramientas y técnicas utilizadas pueden variar considerablemente según el formato, la estructura, la complejidad y la cantidad de datos que se transformen.

¿Cómo se utiliza la transformación de datos?

El objetivo de la transformación de datos es simple: extraer datos de la fuente, convertirlos a un formato utilizable y entregarlos al sistema de destino. La fase de extracción implica extraer datos de diferentes fuentes o ubicaciones a un repositorio central, por lo que los datos suelen existir en su formato original y no están disponibles para su uso.

Para garantizar la disponibilidad de los datos extraídos, es necesario convertirlos al formato deseado mediante una serie de pasos. En algunos casos, también es necesario depurar los datos antes de la transformación. Este paso corrige los valores faltantes y las inconsistencias en el conjunto de datos. El proceso de conversión de datos se divide en cinco etapas.

1. Descubrimiento

El primer paso es identificar y comprender los datos en su formato original con la ayuda de herramientas de análisis de datos. Encuentre todas las fuentes y tipos de datos que deben convertirse. Este paso le ayudará a comprender cómo debe transformar los datos para que se ajusten al formato deseado.

2. Mapeo

La transformación se planifica durante la fase de mapeo de datos. Esto implica identificar la estructura actual y las transformaciones necesarias, y luego mapear los datos para comprender cómo se pueden modificar, unir o agregar campos individuales a un nivel básico.

3. Generación de código

El código necesario para ejecutar el proceso de transformación se crea en este paso utilizando una plataforma o herramienta de transformación de datos.

4. Ejecución

Con la ayuda del código, los datos se convierten finalmente al formato seleccionado. Estos datos se extraen de fuentes que van desde datos estructurados hasta streaming, desde telemetría hasta archivos de registro. A continuación, se transforman según lo planificado en la fase de mapeo, como la agregación, la transformación de formato o la fusión. Los datos transformados se envían al sistema de destino, que puede ser un conjunto de datos o un almacén de datos.

5. Revisión

Necesitamos evaluar los datos transformados para garantizar que la transformación logre los resultados deseados en cuanto al formato. También es importante tener en cuenta que no todos los datos necesitan ser transformados y, en ocasiones, pueden utilizarse tal cual.

¿Cuáles son los beneficios de la transformación de datos?

Los datos tienen el potencial de impactar directamente la eficiencia y los resultados de una organización. Desempeñan un papel importante para comprender el comportamiento del cliente, los procesos internos y las tendencias del sector. Si bien toda organización tiene la capacidad de recopilar grandes cantidades de datos, el reto reside en garantizar su disponibilidad. El proceso de transformación de datos permite a las organizaciones aprovechar los beneficios que estos ofrecen.

1. Utilización de datos

Si los datos se recopilan en un formato incorrecto, a menudo no se utilizan. Con las herramientas de transformación, las organizaciones pueden finalmente aprovechar el verdadero potencial de los datos que acumulan, ya que el proceso de transformación los estandariza y mejora su disponibilidad y accesibilidad.

2. Consistencia de los datos

La recopilación constante de datos de diversas fuentes agrava las inconsistencias en los metadatos, lo que dificulta enormemente su organización y comprensión. Sin embargo, la transformación de datos facilita la comprensión y la organización de los conjuntos de datos.

3. Mejor calidad de los datos

El proceso de transformación también mejora la calidad de los datos, que luego pueden utilizarse para capturar inteligencia empresarial.

4. Compatibilidad entre plataformas

La transformación de datos también admite la compatibilidad entre tipos de datos, aplicaciones y sistemas.

5. Mayor velocidad de acceso a los datos

Es más rápido y sencillo recuperar datos que se han convertido a un formato estandarizado.

6. Perspectivas y predicciones más precisas

El proceso de transformación genera un modelo de datos, que posteriormente se transforma en métricas, paneles e informes que permiten a la organización alcanzar objetivos específicos. Las métricas y los indicadores clave de rendimiento (KPI) ayudan a las empresas a cuantificar su trabajo y analizar su progreso.

Desafíos de la transformación de datos

Debido a todos los beneficios que ofrece la transformación de datos, las organizaciones la consideran esencial. Sin embargo, también presenta algunos desafíos:

1. Alto costo de implementación

El proceso de conversión de datos suele ser costoso. El coste de una solución depende de la infraestructura, el software y las herramientas utilizadas, y suele ser mayor dado el coste adicional. recursos que se deben contratar, los recursos informáticos y el licenciamiento de las herramientas utilizadas.

2. Uso intensivo de recursos

El proceso de transformación requiere muchos recursos. Al realizar transformaciones en un almacén de datos local, existe una enorme carga computacional que ralentiza otras operaciones. Sin embargo, al utilizar almacenes de datos en la nube, esto no supone un problema, ya que la plataforma puede escalar fácilmente. Además, es importante señalar que la transformación de datos también requiere la experiencia del científico de datos, lo que puede resultar costoso y distraer de otras tareas.

3. Errores e inconsistencias

Si el operador no cuenta con la experiencia adecuada, pueden surgir muchos problemas durante el proceso de conversión que pueden afectar el resultado final. Se corre el riesgo de una transformación incorrecta que genere datos erróneos o de una migración que genere datos fallidos y corruptos.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor la transformación de datos. Si desea obtener más información, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

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