正确进行数据转换的快速指南

**插图：** © IoT For All 我们的世界正变得越来越以数据为中心。无论组织规模大小，每天都在接收越来越多的数据，要充分利用这些数据以解锁新的可能性是至关重要的。然而，由于原始数据量巨大，数据转换过程并不简单。你或许会惊讶地了解到，全球每天大约会产生2.5万亿兆字节的数据。另一个问题是，大多数原始数据与你的业务无关。 **什么是数据转换？** 一般来说，数据转换是一个将原始数据转换为适合你的特定业务目标的格式的过程，从而使数据对你的业务可用。你的企业数据可以为你提供大量关于你的企业、客户和竞争对手的信息，这在企业做出明智决策时是必不可少的。然而，当数据以原始形式呈现时，它无法被完全信任。其中的数据可能同时包含无关和相关的信息。此外，数据中可能还包含错误或缺失的值，有时还会出现重复数据。在数据转换过程中，原始数据将被提取、清洗，并转换为适合集成、分析、存储以及其他各种流程的格式。数据转换可以通过手动或使用数据转换工具自动完成，并可改变数据的格式、结构、内容或背景，使其更加有用。 “在数据转换过程中，原始数据被提取、清洗，并转换为适合集成、分析、存储及其他许多流程的格式。” ——尼拉·阿加瓦尔 **为什么数据转换对我的业务是必要的？** 企业需要转换数据有两个原因：第一，将其转化为有用的信息；第二，将其转化为可采取行动的信息。原始数据本身并不能提供太多价值。仅凭原始数据，很难做出决策或采取行动。当数据被转换为人类或机器可以理解的格式时，才能被有效利用。在此过程中，算法和规则被应用于数据，从而得出可用于分析的洞察和模式。根据Gartner的研究，由于数据质量差，企业每年大约要损失150亿美元。对于拥有大量业务部门、广泛地理分布、众多员工、客户、供应商和产品需要管理的企业来说，数据质量问题必然会变得更加严重。 **需要进行数据转换的商业案例** 无论企业规模大小或所处行业，数据转换都是实现成功所必需的。然而，我们列举了一些数据转换应用的例子，这些例子对企业的帮助最大： **电子商务** 电子商务业务每天都会产生大量数据，而企业的成功在很大程度上取决于如何从这些数据中提取有价值的洞察。因此，数据转换对电子商务企业至关重要。 **银行业** 银行行业也高度依赖数据。从客户信息到为客户提供个性化优惠，银行通常会消耗大量数据。数据转换可以帮助银行机构从原始数据中获得有价值的洞察。 **医疗保健** 在经历数字化转型的众多行业中，医疗保健行业处于最前沿。成千上万家智能医院和医疗机构正在将人工智能融入他们识别潜在疾病和运行的方式中。 **金融** 金融机构会从多种来源接收客户信息。这些客户信息无法直接用于业务。因此，必须进行数据转换，将数据从原始格式转换为有意义的信息。 **数据转换将如何使我的业务受益？** 没有数据转换，数据分析解决方案将不完整。低质量的数据不仅代价高昂，而且几乎无用。企业必须能够提取并转换数据为有用的信息，以保持敏捷和适应性。以下是我们总结的数据转换服务对企业的部分好处： **提升数据质量** 低质量数据可能会引发许多问题。当你转换数据时，你可以为组织提供消除质量问题的机会，并减少误解的可能性，从而确保业务顺利运行。 **降低风险** 当你使用不一致、有冲突的数据时，你可能会危及你的财务和声誉利益。标准化和高质量的数据对于降低这些风险至关重要。 **获得更多的商业智能和分析数据** 大多数公司并未分析其数据以获取商业智能。数据转换工具在提高公司数据的可访问性、标准化数据并将其用于智能分析方面非常有效。 **高效的数据管理** 当数据来自多个来源时，元数据一致性问题日益突出。数据转换将帮助你改善元数据，并更准确地理解数据集。 **数据可视化** 在数据转换过程中，数据可视化是最关键的步骤之一。通过减少噪音和改善数据结构，可以更容易地进行准确和深入的数据分析。 **数据转换过程包括哪些步骤？** Algoscale Technologies 数据转换过程包含以下多个步骤： **数据发现** 要转换数据，我们首先必须识别并理解源文件中所包含的信息。源数据分析需要考虑数据质量、质量属性和源数据的结构。通过这种方法，可以进行更深入的数据分析，并产生有价值的商业智能。 **数据映射** 在这一过程中，分析师定义哪些标准用于修改、匹配、过滤、连接和聚合数据源中的各个字段。映射包括从多个外部和内部来源提取商业价值，将其统一后，再将数据转换为分析和运营格式。 **数据提取** 数据迁移过程中的一个步骤涉及将数据从源系统转移到目标系统。数据可能来自结构化来源（如数据库）或非结构化来源（如事件流、日志文件）。 **转换数据** 这是数据转换过程的最后一步。来自多个结构化或非结构化来源的数据被收集并转换为业务可高效管理的格式。 **数据审查** 数据转换完成后，你需要再次检查数据，以确保转换准确无误。审查过程类似于质量保证过程。 **有哪些不同的数据转换方法？** 有几种数据转换方法可以用于从数据中获得有价值的洞察： **手动数据转换** 下一步是手动编写一小段代码以实现数据转换。R、Python和SQL是最流行的几种编程语言，可用于手动数据转换。手动数据转换方法耗时耗力，需要大量时间用于手动编码转换、测试转换和维护转换代码。 **使用本地ETL工具进行数据转换** ETL代表提取、转换和加载。它主要包括从一个或多个来源提取数据，将其转换为一致的格式，然后加载到目标位置。使用本地ETL工具进行数据转换可能非常昂贵，因此，许多公司正在转向基于云的ETL方法进行数据转换。 **使用基于云的ETL工具进行数据转换** 另一种非常有效的数据转换方法是基于云的ETL工具。通过这些工具，组织可以高效及时地从各种不同来源处理大量数据。这些工具通过云服务器运行，因此比本地ETL方法更具成本效益。 **最佳数据转换工具，助你轻松上路** 市场上有两类数据转换工具，可以帮助你的业务深入挖掘数据，并从中提取有价值的信息： **脚本工具** 这些是常见的数据转换工具，它们使用编程语言（如SQL或Python）进行操作。这类转换通常在仓库内完成，并由一个系统执行，该系统协调所有转换以完成任务。这些工具需要SQL和Python方面的技术专长，才能充分利用企业的数据。 **低代码/无代码工具** 这些是最容易使用的数据转换工具。通过这种工具，企业可以使用简单直观的界面从多个来源将数据加载到数据仓库中，使数据管理变得容易。这些工具的一大优势在于，它们不需要任何技术专业知识，就可以展示其从数据中生成有价值洞察的能力。 ---**推文分享 邮件** 数据分析 大数据 数字转型 金融 医疗保健