数据转换是什么

数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。转换可能会更改数据的结构、格式或值。数据转换通常在数据准备软件的帮助下进行。此外数据迁移、数据集成、数据仓库和数据整理都将涉及数据转换。

数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。转换可能会更改数据的结构、格式或值。数据转换通常在数据准备软件的帮助下进行。此外数据迁移、数据集成、数据仓库和数据整理都将涉及数据转换。数据转换也是 ETL（提取、转换、加载）过程的中间步骤，由数据仓库软件执行。

通常，数据工程师、数据科学家和数据分析师使用特定领域的语言（如 SQL）或脚本语言（如 Python）来转换数据。组织也可以选择使用 ETL 工具，它可以自动化数据转换过程。

随着企业使用大数据分析软件来理解大数据，数据转换过程变得更加关键。这是因为越来越多的设备、网站和应用程序会生成大量数据，这意味着会出现数据兼容性问题。

数据转换使组织能够利用数据，无论其来源如何，将其转换为易于存储和分析的格式，以获得有价值的见解。

数据转换的类型

有不同类型的数据转换，如下所示：

结构：在数据库中移动、重命名和组合列。建设性的：添加、复制和复制数据。破坏性：删除记录和字段。审美：系统化称呼。数据转换的好处

数据转换增强了不同应用程序之间的互操作性，并确保分析数据库和数据帧具有更高的可扩展性和性能。以下是数据转换的一些常见好处：

由于缺失值和不一致被消除，提高了数据质量随着数据的标准化，增加了对数据的使用增强的数据管理，因为数据转换可以细化元数据改进了系统和应用程序之间的兼容性提高查询速度，因为数据易于检索数据转换的基本要素

数据转换的主要目的是将数据转换为可用的格式。如前所述，转换是 ETL 过程的一部分，ETL 是一个数据转换过程，从多个源中提取和转换数据，并将其加载到数据仓库或其他目标系统中。

通常，数据在数据转换之前会经过数据清理过程，以解决缺失值或不一致的问题。可以使用数据质量软件执行数据清理。在清洗过程之后，数据会经过转换过程。

以下是数据转换过程中涉及的一些关键步骤。根据转换的复杂程度，可以添加更多步骤或删除现有步骤。

数据发现：在数据转换的第一步中，借助数据分析工具或手动分析脚本对数据进行分析。这有助于更好地理解数据的特征和结构，从而有助于决定如何转换数据。数据映射：此步骤涉及定义如何映射、连接、聚合、修改或过滤每个字段以生成最终输出。它通常在数据映射软件的帮助下执行。数据映射通常是数据转换过程中最耗时和最昂贵的步骤。数据提取：在这一步中，数据是从其原始来源中提取的。如上所述，来源可能有很大差异，也可能包括结构化来源。代码生成：此步骤涉及以 Python、R 或 SQL 等语言生成可执行代码。该可执行代码将根据定义的数据映射规则转换数据。代码执行：在这一步中，生成的代码在数据上执行，以将其转换为所需的格式。数据审查：在数据转换的最后一步中，对输出数据进行审查，以检查其是否符合转换要求。此步骤通常由数据的最终用户或业务用户执行。在此步骤中发现的异常或错误将传达给数据分析师或开发人员。数据转换最佳实践

以下是执行数据转换时要牢记的一些最佳实践：

设计目标格式分析数据以了解原始数据的可用状态——这将帮助用户了解为转换做好准备所需的工作量在转换之前清理数据以提高最终转换数据的质量使用 ETL 工具使用预构建的 SQL 加速分析不断吸引最终用户以了解目标用户接受和利用转换后数据的程度审计数据转换过程，如果出现任何复杂情况，可以快速确定问题的根源

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