データ変換 101

データの量が増え続けるにつれて、ビジネスがより良い意思決定を行い、結果を改善するための無限の機会が開かれます。しかし、ビジネス、顧客、および競合他社について知っていることを最大限に活用して、ビジネスのすべての人がアクセスしやすくするにはどうすればよいでしょうか?答えは データ変換.この記事では、データ変換とは何か、その定義、利点、および用途について詳しく見ていきます。

データ変換とは

データ変換 コンピューティングにおいて、ある形式または構造から別の形式または構造にデータを変換するプロセスです。これは、ほとんどのデータ統合の基本的な側面であり、 データ管理 データラングリングなどのタスク、 データウェアハウジング、データ統合、およびアプリケーション統合。

データ変換とは

ソース データとターゲット データの間のデータに必要な変更に応じて、単純な場合もあれば複雑な場合もあります。データ変換は通常、手動と自動の手順を組み合わせて実行されます。変換されるデータの形式、構造、複雑さ、および量に応じて、データ変換に使用されるツールと手法は大きく異なります。

データ変換はどのように使用されますか?

データ変換の目標は単純です。ソースからデータを抽出し、それを使用可能な形式に変換し、変換されたデータをターゲット システムに配信します。抽出フェーズでは、さまざまなソースまたは場所から中央リポジトリにデータをプルする必要があるため、通常、データは元の形式で存在し、使用することはできません。

抽出されたデータを確実に利用できるようにするには、一連の手順を経て目的の形式に変換する必要があります。場合によっては、変換を行う前にデータをクリーンアップする必要もあります。この手順により、データ セット内の欠損値と不一致が解決されます。データ変換プロセスは 5 つの段階に分けられます。

1.発見

最初のステップは、データ分析ツールを使用して、元のソース形式のデータを特定して理解することです。変換が必要なすべてのソースとデータ型を見つけます。この手順は、目的の形式に合わせてデータを変換する方法を理解するのに役立ちます。

2. マッピング

変換は、データ マッピング フェーズで計画されます。これには、現在の構造と必要な対応する変換を特定し、データをマッピングして、個々のフィールドを基本レベルで変更、結合、または集約する方法を理解することが含まれます。

3. コード生成

変換プロセスを実行するために必要なコードは、データ変換プラットフォームまたはツールを使用して、この手順で作成されます。

4.実行

コードの助けを借りて、データは最終的に選択された形式に変換されます。そのデータは、構造化されたものからストリーミング、テレメトリ、ログ ファイルまで、さまざまなソースから取得されます。次に、データは、集計、フォーマット変換、またはマージなどのマッピング フェーズで計画どおりに変換されます。変換されたデータは、データセットまたはデータ ウェアハウスであるターゲット システムに送信されます。

5. レビュー

変換されたデータを評価して、変換がデータ形式に関して望ましい結果を達成していることを確認する必要があります。すべてのデータを変換する必要はなく、場合によってはそのまま使用できることに注意することも重要です。

データ変換の利点は何ですか?

データは、組織の効率と収益に直接影響を与える可能性があります。顧客の行動、内部プロセス、および業界の動向を理解する上で重要な役割を果たします。どの組織も大量のデータを収集する能力を持っていますが、課題はデータが利用可能であることを確認することです。データ変換プロセスにより、組織はデータがもたらすメリットを享受できます。

1. データ利活用

データが間違った形式で収集されると、データがまったく使用されないことがよくあります。変換ツールを使用すると、変換プロセスによってデータが標準化され、可用性とアクセシビリティが向上するため、組織は蓄積したデータの真の可能性を最終的に実現できます。

2. データの一貫性

さまざまなソースからのデータの絶え間ない収集により、メタデータの不整合が増し、データの整理と理解が大きな課題になります。ただし、データ変換により、データ セットの理解と整理が容易になります。

3. データ品質の向上

変換プロセスによってデータの品質も向上し、ビジネス インテリジェンスの取得に使用できます。

4.クロスプラットフォームの互換性

データ変換は、データ型、アプリケーション、およびシステム間の互換性もサポートします。

5. データアクセス速度の高速化

標準化された形式に変換されたデータを取得する方が、高速かつ簡単です。

6. より正確な洞察と予測

変換プロセスによってデータ モデルが生成され、組織が特定の目標を達成できるようにするメトリック、ダッシュボード、およびレポートに変換されます。指標と重要業績評価指標は、企業が作業を定量化し、進捗状況を分析するのに役立ちます。

データ変換の課題

データ変換が提供するすべての利点のために、組織はデータ変換が不可欠であると考えています。ただし、いくつかの課題もあります。

1. 導入コストが高い

多くの場合、データ変換のプロセスにはコストがかかります。ソリューションのコストは、使用するインフラストラクチャ、ソフトウェア、およびツールによって異なり、多くの場合、追加のコストを考慮すると高くなります。 資力 雇用する必要があるもの、コンピューティング リソース、および使用するツールのライセンス。

2. リソース集約型

変換プロセスは、リソースを集中的に使用するプロセスです。ローカル データ ウェアハウスで変換を実行する場合、計算負荷が大きくなり、他の操作が遅くなります。ただし、クラウドベースのデータ ウェアハウスを使用する場合、プラットフォームは簡単に拡張できるため、これは問題ではありません。さらに、データ変換には専門家の専門知識も必要であることを指摘することが重要です。 データサイエンティスト、これはコストがかかり、他のタスクから気を散らす可能性があります。

3. エラーと矛盾

オペレーターが適切な専門知識を持っていない場合、変換プロセス中に多くの問題が発生し、最終的な結果が妨げられる可能性があります。欠陥のあるデータにつながる不適切な変換、または失敗したデータや破損したデータにつながる移行のいずれかがリスクにさらされています。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。この記事が、データ変換についての理解を深めるのに役立つことを願っています。詳細を知りたい場合は、訪問することをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。

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