Transformação de Dados 101

À medida que o volume de dados cresce, surgem inúmeras oportunidades para que sua empresa tome melhores decisões e aprimore seus resultados. Mas como você pode aproveitar ao máximo o que sabe sobre sua empresa, clientes e concorrentes para torná-lo mais acessível a todos na sua empresa? A resposta é: transformação de dadosNeste artigo, examinaremos mais de perto o que é transformação de dados, sua definição, benefícios e usos.

O que é transformação de dados?

Transformação de dados é o processo de conversão de dados de um formato ou estrutura para outro na computação. É um aspecto fundamental da maioria da integração de dados e gerenciamento de dados tarefas como manipulação de dados, armazenamento de dados, integração de dados e integração de aplicativos.

O que é transformação de dados?

Pode ser simples ou complexo, dependendo das alterações necessárias nos dados entre os dados de origem e os dados de destino. A transformação de dados geralmente é realizada por meio de uma combinação de etapas manuais e automáticas. Dependendo do formato, estrutura, complexidade e quantidade de dados a serem transformados, as ferramentas e técnicas utilizadas para a transformação de dados podem variar bastante.

Como a transformação de dados é usada?

O objetivo da transformação de dados é simples: extrair dados da fonte, convertê-los em um formato utilizável e entregar os dados transformados ao sistema de destino. A fase de extração envolve a extração de dados de diferentes fontes ou locais para um repositório central, de modo que os dados geralmente existam em sua forma original e não estejam disponíveis para uso.

Para garantir a disponibilidade dos dados extraídos, eles devem ser convertidos para o formato desejado por meio de uma série de etapas. Em alguns casos, também é necessário limpar os dados antes da transformação. Esta etapa resolve valores ausentes e inconsistências no conjunto de dados. O processo de conversão de dados é dividido em cinco etapas.

1. Descoberta

O primeiro passo é identificar e compreender os dados em seu formato original com a ajuda de ferramentas de análise de dados. Encontre todas as fontes e tipos de dados que precisam ser convertidos. Esta etapa ajuda você a entender como transformar os dados para que se ajustem ao formato desejado.

2. Mapeamento

A transformação é planejada durante a fase de mapeamento de dados. Isso envolve a identificação da estrutura atual e das transformações correspondentes necessárias, e então o mapeamento dos dados para entender como campos individuais podem ser modificados, unidos ou agregados em um nível básico.

3. Geração de código

O código necessário para executar o processo de transformação é criado nesta etapa usando uma plataforma ou ferramenta de transformação de dados.

4. Execução

Com a ajuda do código, os dados são finalmente convertidos para o formato escolhido. Esses dados são extraídos de fontes que variam de estruturadas a streaming, de telemetria a arquivos de log. Em seguida, os dados são transformados conforme planejado na fase de mapeamento, como agregação, transformação de formato ou mesclagem. Os dados transformados são então enviados para o sistema de destino, que pode ser um conjunto de dados ou um data warehouse.

5. Revisão

Precisamos avaliar os dados transformados para garantir que a transformação esteja alcançando os resultados desejados em termos de formato dos dados. Também é importante observar que nem todos os dados precisam ser transformados e, às vezes, podem ser usados como estão.

Quais são os benefícios da transformação de dados?

Os dados têm o potencial de impactar diretamente a eficiência e os resultados financeiros de uma organização. Eles desempenham um papel importante na compreensão do comportamento do cliente, dos processos internos e das tendências do setor. Embora toda organização tenha a capacidade de coletar grandes quantidades de dados, o desafio é garantir que eles estejam disponíveis. O processo de transformação de dados permite que as organizações colham os benefícios que os dados proporcionam.

1. Utilização de dados

Se os dados forem coletados no formato errado, muitas vezes acabam não sendo utilizados. Com as ferramentas de transformação, as organizações podem finalmente explorar o verdadeiro potencial dos dados acumulados, pois o processo de transformação padroniza os dados e melhora sua disponibilidade e acessibilidade.

2. Consistência de dados

A coleta constante de dados de diversas fontes aumenta as inconsistências nos metadados, o que torna a organização e a compreensão dos dados um enorme desafio. No entanto, a transformação de dados ajuda a facilitar a compreensão e a organização dos conjuntos de dados.

3. Melhor qualidade de dados

O processo de transformação também melhora a qualidade dos dados, que podem então ser usados para capturar inteligência empresarial.

4. Compatibilidade entre plataformas

A transformação de dados também oferece suporte à compatibilidade entre tipos de dados, aplicativos e sistemas.

5. Maior velocidade de acesso a dados

É mais rápido e fácil recuperar dados que foram convertidos para um formato padronizado.

6. Insights e previsões mais precisas

O processo de transformação gera um modelo de dados, que é então transformado em métricas, painéis e relatórios que permitem que uma organização alcance metas específicas. Métricas e indicadores-chave de desempenho ajudam as empresas a quantificar seu trabalho e analisar seu progresso.

Desafios da Transformação de Dados

Considerando todos os benefícios que a transformação de dados proporciona, as organizações acreditam que ela é essencial. No entanto, também existem alguns desafios:

1. Alto custo de implementação

O processo de conversão de dados costuma ser caro. O custo de uma solução depende da infraestrutura, do software e das ferramentas utilizadas e costuma ser mais alto devido aos custos adicionais. recursos que precisam ser contratados, os recursos computacionais e o licenciamento das ferramentas utilizadas.

2. Uso intensivo de recursos

O processo de transformação exige muitos recursos. Ao realizar transformações em um data warehouse local, há uma enorme carga computacional que atrasa outras operações. No entanto, ao usar data warehouses baseados em nuvem, isso não é um problema, pois a plataforma pode ser facilmente escalonada. Além disso, é importante ressaltar que a transformação de dados também requer a expertise do cientista de dados, o que pode ser caro e uma distração de outras tarefas.

3. Erros e inconsistências

Se o operador não tiver a expertise adequada, muitos problemas podem surgir durante o processo de conversão, comprometendo o resultado final. O risco pode ser uma transformação incorreta, que leva a dados defeituosos, ou uma migração que leva a dados corrompidos e com falhas.

Conclusão

Agradecemos a leitura do nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a entender melhor a transformação de dados. Se quiser saber mais sobre o assunto, recomendamos que visite Gudu SQLFlow para maiores informações.

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