Трансформация данных — это процесс преобразования или преобразования входящих данных в другую форму, структурированную или неструктурированную, для дальнейшего анализа или долгосрочного хранения. Преобразование данных часто выполняется как этап предварительной обработки для аналитики, хранения данных или других связанных действий. Это специализированная форма разработки программного обеспечения, при которой данные преобразуются из одной структуры в другую с целью улучшения читаемости или удобства использования.
Методы преобразования данных могут варьироваться по сложности: от простых сопоставлений одной схемы данных с другой до сложных операций, включающих несколько различных этапов преобразования. Общие примеры преобразований данных включают очистку данных, нормализацию, денормализацию, смешивание и интеграцию данных, агрегирование и суммирование, фильтрацию, сортировку и проверку. Эти преобразования данных часто управляются логикой программирования, чтобы обеспечить правила, структуру, точность, согласованность и полноту данных.
Преобразование данных выполняется с помощью различных инструментов, методов и платформ. Обычно используемыми платформами являются инструменты ETL и ELT, пакеты программного обеспечения, платформы больших данных, облачные вычисления и технологии машинного обучения.
Преобразование данных имеет важное значение для многих видов аналитики и других связанных с ним видов деятельности, поскольку оно используется для преобразования данных из разрозненных источников в удобные для пользователя форматы. Применяя комбинацию очистки, нормализации и других методов преобразования данных, организации могут легче получать значимую информацию из данных.
Проще говоря, преобразование данных — это процесс получения необработанных данных и превращения их в полезную информацию. Это важный шаг в процессе анализа данных и один из ключевых факторов успешного принятия решений на основе данных.
