🎯 Definicja
Transformacja danych to proces przekształcania danych z jednej postaci w inną, w celu dostosowania ich do określonego kontekstu analitycznego, biznesowego lub technologicznego. Może obejmować operacje takie jak oczyszczanie, wzbogacanie, walidacja, formatowanie, scalanie i normalizacja danych, zazwyczaj w ramach podejść ETL, ELT lub ich wariacji.
🔑 Kluczowe punkty
- Fundamentalny etap integracji danych (ETL/ELT/EtLT).
- Obejmuje operacje syntaktyczne (format) i semantyczne (znaczenie danych).
- Zwiększa wartość danych przez optymalizację ich przydatności analitycznej.
- Wspiera standaryzację, porównywalność i spójność danych w organizacji.
- Często zautomatyzowana w ramach potoków danych (data pipeline).
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Techniki transformacji danych
Typowe rodzaje transformacji obejmują:
| Rodzaj transformacji | Przykład / Cel |
|---|---|
| Normalizacja | Ujednolicenie formatów dat, wartości tekstowych |
| Agregacja | Sumy, średnie, KPI – np. miesięczna sprzedaż |
| Wzbogacanie (Enrichment) | Dodanie lokalizacji do danych IP |
| Czystość danych (Data Cleaning) | Usuwanie duplikatów i błędnych wartości |
| Mapowanie i zamiana wartości | ”Y” → true, “N” → false |
| Scalanie i łączenie | Join-y kilku zestawów danych |
| Anonimizacja/Pseudonimizacja | Ukrycie danych osobowych z zachowaniem użyteczności |
Gdzie występuje transformacja danych?
Transformacja danych jest integralną częścią podejść integracyjnych:
- ETL (Extract, Transform, Load) – transformacja odbywa się przed załadowaniem do systemu docelowego.
- ELT (Extract, Load, Transform) – dane są przetwarzane już po załadowaniu do hurtowni danych (np. dbt w Snowflake).
- EtLT – hybrydowy model, w którym część transformacji „oczyszczającej” działa już w warstwie ekstrakcji/object storage.
Korzyści z transformacji danych
- Lepsza jakość danych: spójność, kompletność, poprawność.
- Efektywność przechowywania i przetwarzania: lepsze wykorzystanie indeksów, kompresji.
- Zgodność z wymaganiami systemów downstream (np. hurtownia, model ML).
- Rozszerzona semantyka: pozwala na lepsze zrozumienie kontekstu (np. klasyfikacja typów klientów).
Rola w analityce danych
Transformacja danych przygotowuje dane do dalszego wykorzystania:
- analizy ad-hoc i dashboardów,
- eksploracji OLAP (np. w Druid, DuckDB),
- trenowania modeli ML (danych wejściowych do feature store’ów).
💡 Przykład zastosowania
Zespół danych w firmie e-commerce chce umożliwić segmentację klientów ze względu na ich wiek. Dane wejściowe zawierają tekst:
"Imię i opis"; "Bob ma 29 lat"Transformacja danych rozdziela tekst i tworzy nowy zestaw zmiennych:
imię: 'Bob'
wiek: 29
grupa_wiekowa: '25-34'Otrzymany zestaw danych staje się podstawą dla systemu rekomendacji produktowej oraz kampanii marketingowej opartej na segmentach wiekowych.
📌 Źródła
- What is Data Transformation – Talend
- ETL vs ELT in Modern Data Architectures – Databricks
- Data Cleaning and Transformation – IBM Glossary
👽 Brudnopis
- podstawowe działania: oczyszczanie, mapowanie, filtrowanie, agregacje, formatowanie
- ETL (transformacja przed) vs ELT (transformacja po – np. dbt)
- enrichment = np. lookup po IP ⇒ lokalizacja
- transformation = zmiana wartości + zapewnienie jakości + semantyka
- transformacja jako warstwa pośrednia: staging → core → mart (moduł dbt)
- przykład: NLP parsing tekstu (“Użytkownik X ma 45 lat”) → structured table
- agregacje sprzedaży miesięczne, zmiana strefy czasowej, join z CRM, obliczenia ROI, itp.