データ変換は、さらなる分析や長期保存のために、受信データを構造化または非構造化の別の形式に変換またはマッピングするプロセスです。データ変換は、分析、データ ウェアハウジング、またはその他の関連アクティビティの前処理ステップとして実行されることがよくあります。これは、可読性や使いやすさを向上させるためにデータをある構造から別の構造に変換するソフトウェア エンジニアリングの特殊な形式です。
データ変換手法の複雑さは、あるデータ スキーマから別のデータ スキーマへの単純なマッピングから、いくつかの異なる変換段階を伴う複雑な操作まで多岐にわたります。データ変換の一般的な例には、データ クレンジング、正規化、非正規化、データのブレンドと統合、集計と要約、フィルタリング、並べ替え、検証などがあります。これらのデータ変換は、多くの場合、データのルール、構造、精度、一貫性、完全性を確保するためにプログラミング ロジックによって管理されます。
データ変換は、さまざまなツール、方法、プラットフォームによって実行されます。一般的に使用されるプラットフォームには、ETL および ELT ツール、ソフトウェア パッケージ、ビッグ データ プラットフォーム、クラウドベースのコンピューティング、および機械学習テクノロジーがあります。
データ変換は、さまざまなソースからのデータを使いやすい形式に変換するために使用されるため、さまざまな種類の分析やその他の関連アクティビティに不可欠です。データ クレンジング、正規化、その他のデータ変換手法を組み合わせて適用することで、組織はデータから有意義な洞察をより簡単に引き出すことができます。
簡単に言うと、データ変換とは、生データを取得して使用可能な情報に変換するプロセスです。これはデータ分析プロセスにおける重要なステップであり、データに基づいた意思決定を成功させるための重要な推進力の 1 つです。
