Transformation des données 101

L'augmentation constante du volume de données offre à votre entreprise des opportunités infinies pour prendre de meilleures décisions et améliorer ses résultats. Mais comment exploiter pleinement vos connaissances sur votre entreprise, vos clients et vos concurrents pour les rendre plus accessibles à tous ? La réponse est simple : transformation des donnéesDans cet article, nous examinerons de plus près ce qu'est la transformation des données, sa définition, ses avantages et ses utilisations.

Qu'est-ce que la transformation des données ?

Transformation des données est le processus de conversion de données d'un format ou d'une structure à un autre en informatique. C'est un aspect fondamental de la plupart des intégrations et des gestion des données des tâches telles que la gestion des données, entrepôt de données, l'intégration des données et l'intégration des applications.

Qu'est-ce que la transformation des données ?

La transformation peut être simple ou complexe, selon les modifications requises entre les données sources et les données cibles. La transformation des données s'effectue généralement par un mélange d'étapes manuelles et automatiques. Selon le format, la structure, la complexité et la quantité de données à transformer, les outils et techniques utilisés peuvent varier considérablement.

Comment la transformation des données est-elle utilisée ?

L'objectif de la transformation des données est simple : extraire les données de la source, les convertir dans un format exploitable et les transmettre au système cible. La phase d'extraction consiste à extraire les données de différentes sources ou emplacements vers un référentiel central. Les données existent donc généralement sous leur forme originale et ne sont pas exploitables.

Pour garantir la disponibilité des données extraites, il est nécessaire de les convertir au format souhaité en plusieurs étapes. Dans certains cas, il est également nécessaire de nettoyer les données avant la transformation. Cette étape permet de corriger les valeurs manquantes et les incohérences dans l'ensemble de données. Le processus de conversion des données se divise en cinq étapes.

1. Découverte

La première étape consiste à identifier et à comprendre les données dans leur format source d'origine à l'aide d'outils d'analyse de données. Identifiez toutes les sources et tous les types de données à convertir. Cette étape vous aide à comprendre comment transformer les données pour les adapter au format souhaité.

2. Cartographie

La transformation est planifiée lors de la phase de mappage des données. Celle-ci consiste à identifier la structure actuelle et les transformations correspondantes requises, puis à mapper les données pour comprendre comment les champs individuels peuvent être modifiés, fusionnés ou agrégés à un niveau élémentaire.

3. Génération de code

Le code requis pour exécuter le processus de transformation est créé à cette étape à l’aide d’une plateforme ou d’un outil de transformation de données.

4. Exécution

Grâce au code, les données sont finalement converties au format choisi. Ces données sont extraites de sources variées, allant des données structurées aux données en continu, en passant par la télémétrie et les fichiers journaux. Elles sont ensuite transformées comme prévu lors de la phase de mappage, par exemple par agrégation, transformation de format ou fusion. Les données transformées sont ensuite envoyées au système cible, qui peut être un ensemble de données ou un entrepôt de données.

5. Révision

Nous devons évaluer les données transformées afin de nous assurer que la transformation produit les résultats souhaités en termes de format. Il est également important de noter que toutes les données ne nécessitent pas d'être transformées et peuvent parfois être utilisées telles quelles.

Quels sont les avantages de la transformation des données ?

Les données peuvent avoir un impact direct sur l'efficacité et les résultats d'une organisation. Elles jouent un rôle important dans la compréhension du comportement des clients, des processus internes et des tendances du secteur. Bien que chaque organisation soit capable de collecter de grandes quantités de données, le défi consiste à garantir leur disponibilité. La transformation des données permet aux organisations de tirer parti des avantages qu'elles offrent.

1. Utilisation des données

Si les données sont collectées dans un format inapproprié, elles finissent souvent par ne pas être exploitées. Grâce aux outils de transformation, les organisations peuvent enfin exploiter pleinement le potentiel des données qu'elles accumulent, car le processus de transformation standardise les données et améliore leur disponibilité et leur accessibilité.

2. Cohérence des données

La collecte constante de données provenant de sources diverses accroît les incohérences des métadonnées, ce qui rend leur organisation et leur compréhension particulièrement complexes. Cependant, la transformation des données facilite la compréhension et l'organisation des ensembles de données.

3. Meilleure qualité des données

Le processus de transformation améliore également la qualité des données, qui peuvent ensuite être utilisées pour capturer des informations commerciales.

4. Compatibilité multiplateforme

La transformation des données prend également en charge la compatibilité entre les types de données, les applications et les systèmes.

5. Vitesse d'accès aux données plus rapide

Il est plus rapide et plus facile de récupérer des données qui ont été converties dans un format standardisé.

6. Des informations et des prévisions plus précises

Le processus de transformation génère un modèle de données, qui est ensuite transformé en indicateurs, tableaux de bord et rapports permettant à l'organisation d'atteindre des objectifs spécifiques. Les indicateurs et les indicateurs clés de performance aident les entreprises à quantifier leur travail et à analyser leurs progrès.

Les défis de la transformation des données

Compte tenu des nombreux avantages qu'offre la transformation des données, les organisations la considèrent comme essentielle. Cependant, elle présente également des défis :

1. Coût de mise en œuvre élevé

Le processus de conversion des données est souvent coûteux. Le coût d'une solution dépend de l'infrastructure, des logiciels et des outils utilisés, et est souvent plus élevé compte tenu des coûts supplémentaires. ressources qui doivent être embauchés, les ressources informatiques et les licences des outils utilisés.

2. Besoin intensif en ressources

Le processus de transformation est gourmand en ressources. L'exécution de transformations dans un entrepôt de données local engendre une charge de calcul importante qui ralentit les autres opérations. En revanche, avec des entrepôts de données cloud, ce problème ne se pose pas, car la plateforme est facilement évolutive. Par ailleurs, il est important de souligner que la transformation des données requiert également l'expertise du service. scientifique des données, ce qui peut être coûteux et distraire d’autres tâches.

3. Erreurs et incohérences

Si l'opérateur ne possède pas l'expertise appropriée, de nombreux problèmes peuvent survenir lors du processus de conversion et compromettre le résultat final. Il peut s'agir d'une mauvaise transformation entraînant des données erronées ou d'une migration entraînant des données défectueuses et corrompues.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article et nous espérons qu'il vous aidera à mieux comprendre la transformation des données. Pour en savoir plus, nous vous conseillons de consulter notre site. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

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