Transformacja danych to proces konwertowania danych z jednego formatu na inny. Powodem takiej transformacji może być optymalizacja danych do innego przypadku użycia niż pierwotnie zakładano, lub dostosowanie ich do wymagań przechowywania w innym systemie. Transformacja danych może obejmować kroki takie jak oczyszczanie, normalizacja, strukturyzacja, walidacja, sortowanie, łączenie lub wzbogacanie danych.
Jak jest wykonywana transformacja danych
Dane często są przekształcane jako część podejścia ETL (Extract, Transform, Load) lub ELT (Extract, Load, Transform) do integracji danych.
Zobacz ETL vs. ELT dla porównania tych dwóch podejść.
Dodatkowo, niedawno pojawiło się hybrydowe podejście znane jako EtLT (Extract, “tweak”, Load, Transform). Kombinuje ono aspekty zarówno ETL, jak i ELT.
Korzyści z transformacji danych
Poprawnie stosowana transformacja danych może dostarczyć następujące korzyści:
- Poprawiona efektywność i szybkość zapytań.
- Konwersja danych na format wymagany przez system docelowy.
- Wzbogacenie danych o dodatkowe informacje umożliwiające łatwiejsze uzyskiwanie wniosków.
- Poprawiona jakość danych poprzez walidację, naprawianie i usuwanie duplikatów.
Przykłady transformacji danych
Poniżej znajdują się przykłady, jak można przekształcić dane, aby osiągnąć niektóre z wymienionych wyżej korzyści.
Poprawiona efektywność i szybkość
Jednym rodzajem transformacji może być wyciągnięcie strukturyzowanych danych z danych przechowywanych w postaci tekstu. Wyobraź sobie dane w następującej postaci:
input_string: "Bob ma 29 lat"
Aby w przyszłości efektywnie przetwarzać te dane, warto przekształcić je w dodatkowe/nowe pola i przechowywać jako:
imię: "Bob"
wiek: 29
Przechowywanie danych w ten sposób znacznie ułatwia analizę za pomocą operacji takich jak:
SELECT * FROM X WHERE Age=29Wzbogacanie danych
Wzbogacanie danych to transformacja danych, która dodaje dodatkowe informacje do danych, umożliwiając wykonywanie nowych rodzajów zapytań.