{"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\/pt\/o-que-e-transformacao-de-dados\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 transforma\u00e7\u00e3o de dados? | Transforma\u00e7\u00e3o de dados 101"},"content":{"rendered":"

Transforma\u00e7\u00e3o de Dados 101<\/h2>\n

\u00c0 medida que o volume de dados cresce, surgem in\u00fameras oportunidades para que sua empresa tome melhores decis\u00f5es e aprimore seus resultados. Mas como voc\u00ea pode aproveitar ao m\u00e1ximo o que sabe sobre sua empresa, clientes e concorrentes para torn\u00e1-lo mais acess\u00edvel a todos na sua empresa? A resposta \u00e9: transforma\u00e7\u00e3o de dados<\/strong>Neste artigo, examinaremos mais de perto o que \u00e9 transforma\u00e7\u00e3o de dados, sua defini\u00e7\u00e3o, benef\u00edcios e usos.<\/p>\n

O que \u00e9 transforma\u00e7\u00e3o de dados?<\/strong><\/h2>\n

Transforma\u00e7\u00e3o de dados<\/strong> \u00e9 o processo de convers\u00e3o de dados de um formato ou estrutura para outro na computa\u00e7\u00e3o. \u00c9 um aspecto fundamental da maioria da integra\u00e7\u00e3o de dados e gerenciamento de dados<\/a><\/strong> tarefas como manipula\u00e7\u00e3o de dados, armazenamento de dados<\/a><\/strong>, integra\u00e7\u00e3o de dados e integra\u00e7\u00e3o de aplicativos.<\/p>\n

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O que \u00e9 transforma\u00e7\u00e3o de dados?<\/p><\/div>\n

Pode ser simples ou complexo, dependendo das altera\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias nos dados entre os dados de origem e os dados de destino. A transforma\u00e7\u00e3o de dados geralmente \u00e9 realizada por meio de uma combina\u00e7\u00e3o de etapas manuais e autom\u00e1ticas. Dependendo do formato, estrutura, complexidade e quantidade de dados a serem transformados, as ferramentas e t\u00e9cnicas utilizadas para a transforma\u00e7\u00e3o de dados podem variar bastante.<\/p>\n

Como a transforma\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 usada?<\/h2>\n

O objetivo da transforma\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 simples: extrair dados da fonte, convert\u00ea-los em um formato utiliz\u00e1vel e entregar os dados transformados ao sistema de destino. A fase de extra\u00e7\u00e3o envolve a extra\u00e7\u00e3o de dados de diferentes fontes ou locais para um reposit\u00f3rio central, de modo que os dados geralmente existam em sua forma original e n\u00e3o estejam dispon\u00edveis para uso.<\/p>\n

Para garantir a disponibilidade dos dados extra\u00eddos, eles devem ser convertidos para o formato desejado por meio de uma s\u00e9rie de etapas. Em alguns casos, tamb\u00e9m \u00e9 necess\u00e1rio limpar os dados antes da transforma\u00e7\u00e3o. Esta etapa resolve valores ausentes e inconsist\u00eancias no conjunto de dados. O processo de convers\u00e3o de dados \u00e9 dividido em cinco etapas.<\/p>\n

1. Descoberta<\/h3>\n

O primeiro passo \u00e9 identificar e compreender os dados em seu formato original com a ajuda de ferramentas de an\u00e1lise de dados. Encontre todas as fontes e tipos de dados que precisam ser convertidos. Esta etapa ajuda voc\u00ea a entender como transformar os dados para que se ajustem ao formato desejado.<\/p>\n

2. Mapeamento<\/h3>\n

A transforma\u00e7\u00e3o \u00e9 planejada durante a fase de mapeamento de dados. Isso envolve a identifica\u00e7\u00e3o da estrutura atual e das transforma\u00e7\u00f5es correspondentes necess\u00e1rias, e ent\u00e3o o mapeamento dos dados para entender como campos individuais podem ser modificados, unidos ou agregados em um n\u00edvel b\u00e1sico.<\/p>\n

3. Gera\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo<\/h3>\n

O c\u00f3digo necess\u00e1rio para executar o processo de transforma\u00e7\u00e3o \u00e9 criado nesta etapa usando uma plataforma ou ferramenta de transforma\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n

4. Execu\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

Com a ajuda do c\u00f3digo, os dados s\u00e3o finalmente convertidos para o formato escolhido. Esses dados s\u00e3o extra\u00eddos de fontes que variam de estruturadas a streaming, de telemetria a arquivos de log. Em seguida, os dados s\u00e3o transformados conforme planejado na fase de mapeamento, como agrega\u00e7\u00e3o, transforma\u00e7\u00e3o de formato ou mesclagem. Os dados transformados s\u00e3o ent\u00e3o enviados para o sistema de destino, que pode ser um conjunto de dados ou um data warehouse.<\/p>\n

5. Revis\u00e3o<\/h3>\n

Precisamos avaliar os dados transformados para garantir que a transforma\u00e7\u00e3o esteja alcan\u00e7ando os resultados desejados em termos de formato dos dados. Tamb\u00e9m \u00e9 importante observar que nem todos os dados precisam ser transformados e, \u00e0s vezes, podem ser usados como est\u00e3o.<\/p>\n

Quais s\u00e3o os benef\u00edcios da transforma\u00e7\u00e3o de dados?<\/h2>\n

Os dados t\u00eam o potencial de impactar diretamente a efici\u00eancia e os resultados financeiros de uma organiza\u00e7\u00e3o. Eles desempenham um papel importante na compreens\u00e3o do comportamento do cliente, dos processos internos e das tend\u00eancias do setor. Embora toda organiza\u00e7\u00e3o tenha a capacidade de coletar grandes quantidades de dados, o desafio \u00e9 garantir que eles estejam dispon\u00edveis. O processo de transforma\u00e7\u00e3o de dados permite que as organiza\u00e7\u00f5es colham os benef\u00edcios que os dados proporcionam.<\/p>\n

1. Utiliza\u00e7\u00e3o de dados<\/h3>\n

Se os dados forem coletados no formato errado, muitas vezes acabam n\u00e3o sendo utilizados. Com as ferramentas de transforma\u00e7\u00e3o, as organiza\u00e7\u00f5es podem finalmente explorar o verdadeiro potencial dos dados acumulados, pois o processo de transforma\u00e7\u00e3o padroniza os dados e melhora sua disponibilidade e acessibilidade.<\/p>\n

2. Consist\u00eancia de dados<\/h3>\n

A coleta constante de dados de diversas fontes aumenta as inconsist\u00eancias nos metadados, o que torna a organiza\u00e7\u00e3o e a compreens\u00e3o dos dados um enorme desafio. No entanto, a transforma\u00e7\u00e3o de dados ajuda a facilitar a compreens\u00e3o e a organiza\u00e7\u00e3o dos conjuntos de dados.<\/p>\n

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

O processo de transforma\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m melhora a qualidade dos dados, que podem ent\u00e3o ser usados para capturar intelig\u00eancia empresarial.<\/p>\n

4. Compatibilidade entre plataformas<\/h3>\n

A transforma\u00e7\u00e3o de dados tamb\u00e9m oferece suporte \u00e0 compatibilidade entre tipos de dados, aplicativos e sistemas.<\/p>\n

5. Maior velocidade de acesso a dados<\/h3>\n

\u00c9 mais r\u00e1pido e f\u00e1cil recuperar dados que foram convertidos para um formato padronizado.<\/p>\n

6. Insights e previs\u00f5es mais precisas<\/h3>\n

O processo de transforma\u00e7\u00e3o gera um modelo de dados, que \u00e9 ent\u00e3o transformado em m\u00e9tricas, pain\u00e9is e relat\u00f3rios que permitem que uma organiza\u00e7\u00e3o alcance metas espec\u00edficas. M\u00e9tricas e indicadores-chave de desempenho ajudam as empresas a quantificar seu trabalho e analisar seu progresso.<\/p>\n

Desafios da Transforma\u00e7\u00e3o de Dados<\/h2>\n

Considerando todos os benef\u00edcios que a transforma\u00e7\u00e3o de dados proporciona, as organiza\u00e7\u00f5es acreditam que ela \u00e9 essencial. No entanto, tamb\u00e9m existem alguns desafios:<\/p>\n

1. Alto custo de implementa\u00e7\u00e3o<\/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. Uso intensivo de recursos<\/h3>\n

O processo de transforma\u00e7\u00e3o exige muitos recursos. Ao realizar transforma\u00e7\u00f5es em um data warehouse local, h\u00e1 uma enorme carga computacional que atrasa outras opera\u00e7\u00f5es. No entanto, ao usar data warehouses baseados em nuvem, isso n\u00e3o \u00e9 um problema, pois a plataforma pode ser facilmente escalonada. Al\u00e9m disso, \u00e9 importante ressaltar que a transforma\u00e7\u00e3o de dados tamb\u00e9m requer a expertise do cientista de dados<\/strong><\/a>, o que pode ser caro e uma distra\u00e7\u00e3o de outras tarefas.<\/p>\n

3. Erros e inconsist\u00eancias<\/h3>\n

Se o operador n\u00e3o tiver a expertise adequada, muitos problemas podem surgir durante o processo de convers\u00e3o, comprometendo o resultado final. O risco pode ser uma transforma\u00e7\u00e3o incorreta, que leva a dados defeituosos, ou uma migra\u00e7\u00e3o que leva a dados corrompidos e com falhas.<\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n

Agradecemos a leitura do nosso artigo e esperamos que ele possa ajud\u00e1-lo a entender melhor a transforma\u00e7\u00e3o de dados. Se quiser saber mais sobre o assunto, recomendamos que visite Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> para maiores informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Como um dos\u00a0melhores ferramentas de linhagem de dados<\/a><\/strong>\u00a0dispon\u00edvel no mercado hoje, o Gudu SQLFlow pode n\u00e3o apenas analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados<\/a><\/strong>, e executar exibi\u00e7\u00e3o visual, mas tamb\u00e9m permitir que os usu\u00e1rios forne\u00e7am linhagem de dados em formato CSV e executem exibi\u00e7\u00e3o visual.\u00a0(Publicado por Ryan em 5 de junho de 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>