Behöver du strukturera, kombinera, standardisera och formatera stora informationsmängder för att få ut värdefull affärsinformation? Denna omfattande guide ger dig all information du behöver om datatransformation i ETL-processen.
Företag mottar sällan data i det format som är direkt användbart för Business Intelligence (BI)-verktyg. Ofta överväldigas man av ostrukturerad rådata från olika datakällor och system. Sådan rådata gör det svårt att urskilja mönster.
Därför behövs en specialiserad process, som datatransformation, för att forma informationen efter företagets specifika behov. Detta avtäcker affärsmöjligheter som felaktig data annars skulle dölja.
I den här artikeln utforskar vi datatransformation i grunden. Du kommer att få en djupare förståelse för ämnet och kunna planera och genomföra datatransformationsprojekt på ett framgångsrikt sätt.
Vad innebär datatransformation?
Kärnan i datatransformation är en teknisk process där datans grundläggande innehåll bevaras medan dess form ändras. Dataforskare gör ofta förändringar i följande aspekter:
- Informationsstruktur
- Informationsformat
- Standardisering
- Organisation
- Sammanslagning
- Rensning
Slutresultatet är ordnad och ren information. Det slutgiltiga formatet beror ofta på vilket BI-verktyg som företaget använder. Formateringen kan också variera mellan olika avdelningar, eftersom sektioner som ekonomi, lager och försäljning har olika datastrukturer.
I denna modifieringsprocess applicerar dataexperter även affärsregler på informationen. Dessa regler hjälper analytiker att hitta mönster i den bearbetade informationen, vilket i sin tur hjälper ledningen att fatta informerade beslut.
Datatransformation möjliggör också sammanslagning av olika datamodeller till en centraliserad databas. Detta underlättar jämförelser mellan produkter, tjänster, försäljningsmetoder, marknadsföringsstrategier, lager, företagets kostnader och mycket mer.
Olika typer av datatransformation
#1. Informationsrensning
Denna process innebär att identifiera felaktiga, irrelevanta eller bristfälliga dataelement eller hela datamängder. Därefter modifieras, ersätts eller raderas informationen för att höja kvaliteten. Noggrann analys är viktig för att säkerställa att den resulterande informationen ger meningsfulla insikter.
#2. Eliminering av dubbletter
Dubbla poster kan leda till förvirring och felberäkningar. Datadeduplicering tar bort alla onödiga poster i en informationsmängd, vilket säkerställer att den är fri från dubbletter.
Detta sparar pengar som annars skulle gå till lagring och bearbetning av duplicerad information. Det förhindrar också att sådan information negativt påverkar prestanda och gör frågebehandlingen långsammare.
#3. Informationsaggregering
Aggregering innebär att samla in, strukturera och presentera information i ett sammanfattat format. Företag kan använda denna typ av datatransformation för att samla in information från flera källor och sammanföra dem för analys.
Denna process är särskilt användbar vid strategiska beslut gällande produkt, verksamhet, marknadsföring och prissättning.
#4. Informationsintegration
Som namnet antyder, innebär detta att integrera information från olika källor.
Genom att sammanföra information från olika avdelningar skapas en enhetlig vy. Detta gör det möjligt för alla i företaget att få tillgång till informationen och använda den för maskininlärning och affärsanalys. Det ses som en viktig del av datahanteringen.
#5. Informationsfiltrering
Dagens företag hanterar enorma mängder information, men inte all information behövs i alla processer. Därför måste företag filtrera sina datamängder för att få mer relevant information.
Filtrering tar bort irrelevant, duplicerad eller känslig information och separerar det som faktiskt behövs. Denna process gör det möjligt för företag att minimera fel och generera mer exakta rapporter och frågeresultat.
#6. Informationssammanfattning
Detta handlar om att skapa en översikt av genererad information. Rådata är ofta inte användbart, då det kan innehålla fel och vara i ett format som inte alla applikationer förstår.
Därför sammanfattar företag sin information för att generera en översikt av rådatat. På så vis blir det lättare att identifiera trender och mönster i den sammanfattade informationen.
#7. Uppdelning av information
I denna process delas en informationsmängd upp i olika delar. Det främsta syftet är att utveckla, träna och testa informationsmängder för korsvalidering.
Denna process kan också skydda viktig och känslig information från obehörig åtkomst. Genom att dela upp kan företag kryptera känslig information och lagra den på en separat server.
#8. Informationsvalidering
Att validera befintlig information är också en form av datatransformation. Processen kontrollerar informationens noggrannhet, kvalitet och integritet. Innan information används för vidare bearbetning är det viktigt att validera den för att undvika problem längre fram.
Hur genomför man datatransformation?
Att välja metod
Beroende på företagets behov kan någon av följande metoder användas:
#1. Lokala ETL-verktyg
Om stora informationsmängder behöver hanteras regelbundet och en skräddarsydd transformationsprocess behövs, är lokala ETL-verktyg ett bra val. De körs på kraftfulla datorer och kan snabbt bearbeta stora mängder information. Nackdelen är dock att de är kostsamma.
#2. Molnbaserade ETL-webbappar
Små, medelstora och nystartade företag föredrar ofta molnbaserade datatransformationsappar, då de är mer ekonomiska. Dessa appar är lämpliga om informationen bearbetas en gång i veckan eller månaden.
#3. Transformationsskript
Vid mindre projekt med mindre informationsmängder kan äldre system som Python, Excel, SQL, VBA och makron användas för datatransformation.
Att välja tekniker för transformation
När metoden är vald måste teknikerna väljas. Beroende på rådatan och det önskade formatet, kan några eller alla av följande tekniker användas:
#1. Integrering av information
Här integreras information för ett element från olika källor för att skapa en samlad tabell. Ett exempel är att sammanställa kundinformation från konton, fakturor, försäljning, marknadsföring, sociala medier, konkurrenter, webbplatser, videodelningsplattformar etc. och skapa en tabellbaserad databas.
#2. Sortering och filtrering av information
Att skicka rå och ofiltrerad information till en BI-app är inte effektivt. Istället är det viktigt att filtrera bort irrelevant information och endast bearbeta data som kan analyseras.
#3. Dataskrubbning
Dataexperter skrubbar rådata för att rensa bort brus, skadad information, irrelevant innehåll, felaktig data, stavfel och mycket annat.
#4. Diskretisering av informationsmängder
Särskilt för kontinuerlig data är diskretisering viktigt för att lägga till intervall mellan stora delar av information, utan att ändra dess flöde. Genom att ge en strukturerad och slutgiltig struktur till kontinuerlig data, blir det lättare att rita trender eller beräkna långsiktiga medelvärden.
#5. Generalisering av information
Detta innebär att omvandla personlig information till opersonlig och generell data för att följa datasekretessregler. Denna process omvandlar också stora mängder information till format som är enkla att analysera.
#6. Ta bort dubbletter
Dubbletter kan orsaka högre datalagringskostnader och förvränga mönster och insikter. Därför är det viktigt att noggrant kontrollera datamängden efter dubbletter och ta bort dem från den transformerade databasen.
#7. Skapa nya attribut
I detta steg kan nya fält, kolumnrubriker eller attribut läggas till för att göra informationen mer organiserad.
#8. Standardisering och normalisering
Nu ska datamängderna normaliseras och standardiseras, beroende på önskad databasstruktur, användning och datavisualiseringsmodeller. Standardisering säkerställer att samma datamängd kan användas av alla avdelningar i organisationen.
#9. Informationsutjämning
Utjämning innebär att ta bort meningslös och förvrängd information från en stor datamängd. Den söker även efter oproportionerliga förändringar som kan leda analytikerna bort från de mönster de förväntar sig.
Steg till en transformerad informationsmängd
#1. Upptäck data
I detta steg skapas en förståelse för informationsmängden och dess struktur, och vilka förändringar som krävs. Ett dataprofileringsverktyg kan användas för att få en överblick över databaser, filer, kalkylblad etc.
#2. Kartläggning av datatransformation
I detta steg definieras flera aspekter av transformationsprocessen:
- Vilka element behöver granskas, redigeras, formateras, rensas och ändras?
- Vilka är anledningarna till dessa förändringar?
- Hur ska förändringarna genomföras?
#3. Generera och kör koder
Dataforskare skriver kod för datatransformation för att automatisera processen. De kan använda Python, SQL, VBA, PowerShell etc. Om ett kodfritt verktyg används laddas rådatan upp till verktyget och de önskade förändringarna anges.
#4. Granska och ladda
Nu granskas utdatafilen för att kontrollera att de önskade ändringarna gjorts. Därefter kan informationsmängden laddas in i BI-appen.
Fördelar med datatransformation
#1. Bättre informationsstruktur
Datatransformation innebär att modifiera och kategorisera information för separat lagring och enkel upptäckt. Både människor och applikationer kan använda den transformerade informationen enkelt, då den är bättre organiserad.
#2. Högre informationskvalitet
Denna process tar även bort problem med informationskvaliteten och minskar riskerna med bristfällig information. Det minskar möjligheterna till feltolkning, inkonsekvens och saknad information. Då företag behöver korrekt information för att nå framgång är transformation viktigt för att ta välgrundade beslut.
#3. Enklare informationshantering
Datatransformation gör informationshanteringen enklare för teamen. Organisationer som hanterar stora informationsmängder från många källor behöver denna process.
#4. Bredare användning
En av de största fördelarna med datatransformation är att den låter företag få ut det mesta av sin information. Processen standardiserar informationen för att göra den mer användbar. Som ett resultat kan samma informationsmängd användas för fler ändamål.
Dessutom kan fler applikationer använda den transformerade informationen, då de har olika krav på dataformatering.
#5. Färre beräkningsutmaningar
Oorganiserad information kan leda till felaktig indexering, nollvärden, dubbletter etc. Genom transformation kan företag standardisera informationen och minska risken för beräkningsfel som applikationerna kan göra vid databearbetningen.
#6. Snabbare sökningar
Datatransformation innebär att sortera information och lagra den på ett organiserat sätt i ett lager. Detta leder till högre sökhastighet och optimerad användning av BI-verktyg.
#7. Minskade risker
Felaktig, bristfällig och inkonsekvent information gör beslutsfattande och analys svårare. När informationen genomgår transformation blir den standardiserad. Därmed minskar högkvalitativ information risken för ekonomiska och ryktesförluster som kan uppstå på grund av felaktig planering.
#8. Förfinad metadata
Då företag hanterar allt mer data blir datahanteringen en utmaning. Genom datatransformation kan man undvika oreda i metadatan. Nu finns en förfinad metadata som hjälper till att hantera, sortera, söka efter och använda informationen.
DBT
DBT är ett verktyg för datatransformation. Det kan även centralisera och modularisera dataanalyskod. Dessutom finns andra datahanteringsverktyg som versionshantering, samarbete kring transformerd data, testning av datamodeller och dokumentation.
Qlik
Qlik minskar komplexiteten, kostnaden och tiden för att överföra stora mängder data från källor till destinationer som BI-appar, ML-projekt och datalager. Det använder automatisering och agila metoder för att transformera data utan manuell ETL-kodning.
Domo
Domo erbjuder ett dra-och-släpp-gränssnitt för SQL-databastransformationer, vilket gör datasammanfogning enkelt och automatiskt. Dessutom gör verktyget data lättillgänglig för olika team för att analysera samma datamängder utan konflikter.
EasyMorph
EasyMorph förenklar datatransformationsprocessen med hjälp av äldre system som Excel, VBA, SQL och Python. Det erbjuder ett visuellt verktyg för att transformera data och automatisera där det är möjligt, för dataexperter, dataanalytiker och finansanalytiker.
Slutsats
Datatransformation är en viktig process som kan skapa värde från en datamängd för olika affärssektioner. Det är också ett standardsteg i databearbetningsmetoder som ETL för lokala BI-appar och ELT för molnbaserade datalager.
Den högkvalitativa och standardiserade data som fås efter transformationen är viktig vid upprättandet av affärsplaner för marknadsföring, försäljning, produktutveckling, prisjusteringar med mera.
Därefter kan du utforska de öppna datamängderna för dina Data Science/ML-projekt.