数据转换是将传入数据转换或映射为另一种形式（结构化或非结构化）的过程，以供进一步分析或长期存储。数据转换通常作为分析、数据仓库或其他相关活动的预处理步骤来执行。它是软件工程的一种特殊形式，其中数据从一种结构转换为另一种结构，以提高可读性或可用性。
数据转换技术的复杂性多种多样，从一种数据模式到另一种数据模式的简单映射，到涉及多个不同转换阶段的复杂操作。数据转换的常见示例包括数据清理、规范化、反规范化、数据混合和集成、聚合和汇总、过滤、排序和验证。这些数据转换通常由编程逻辑控制，以确保数据的规则、结构、准确性、一致性和完整性。
数据转换是通过各种工具、方法和平台来执行的。常用的平台有ETL和ELT工具、软件包、大数据平台、云计算和机器学习技术。
数据转换对于许多类型的分析和其他相关活动至关重要，因为它用于将不同来源的数据转换为用户友好的格式。通过应用数据清理、规范化和其他数据转换技术的组合，组织可以更轻松地从数据中获得有意义的见解。
简单来说，数据转换是获取原始数据并将其转换为可用信息的过程。这是数据分析过程中的关键步骤，也是数据驱动决策成功的关键驱动因素之一。
