데이터 변환은 추가 분석이나 장기 저장을 위해 들어오는 데이터를 구조적 또는 구조화되지 않은 다른 형식으로 변환하거나 매핑하는 프로세스입니다. 데이터 변환은 분석, 데이터 웨어하우징 또는 기타 관련 활동을 위한 사전 처리 단계로 수행되는 경우가 많습니다. 가독성이나 유용성을 향상시키기 위해 데이터를 한 구조에서 다른 구조로 변환하는 특수한 형태의 소프트웨어 엔지니어링입니다.
데이터 변환 기술의 복잡성은 한 데이터 스키마를 다른 데이터 스키마로 단순 매핑하는 것부터 여러 변환 단계를 포함하는 복잡한 작업까지 다양합니다. 데이터 변환의 일반적인 예로는 데이터 정리, 정규화, 비정규화, 데이터 혼합 및 통합, 집계 및 요약, 필터링, 정렬 및 유효성 검사가 있습니다. 이러한 데이터 변환은 데이터의 규칙, 구조, 정확성, 일관성 및 완전성을 보장하기 위해 프로그래밍 논리에 의해 관리되는 경우가 많습니다.
데이터 변환은 다양한 도구, 방법 및 플랫폼을 통해 수행됩니다. 일반적으로 사용되는 플랫폼은 ETL 및 ELT 도구, 소프트웨어 패키지, 빅 데이터 플랫폼, 클라우드 기반 컴퓨팅 및 기계 학습 기술입니다.
데이터 변환은 서로 다른 소스의 데이터를 사용자에게 친숙한 형식으로 변환하는 데 사용되므로 다양한 유형의 분석 및 기타 관련 활동에 필수적입니다. 데이터 정리, 정규화 및 기타 데이터 변환 기술을 조합하여 적용함으로써 조직은 데이터에서 의미 있는 통찰력을 보다 쉽게 도출할 수 있습니다.
간단히 말해서, 데이터 변환은 원시 데이터를 가져와서 사용 가능한 정보로 바꾸는 프로세스입니다. 이는 데이터 분석 프로세스의 중요한 단계이자 성공적인 데이터 기반 의사 결정의 주요 동인 중 하나입니다.
