Alla scoperta della Data transformation
diversi tipi, tecniche, vantaggi e sfide
cos'è la data transformation
Si tratta del processo di conversione, pulizia e strutturazione dei dati in un formato utilizzabile che può essere analizzato per supportare i processi decisionali e promuovere la crescita di un’organizzazione.
La trasformazione dei dati viene utilizzata quando i dati devono essere convertiti in modo che corrispondano a quelli del sistema di destinazione. Le organizzazioni oggi utilizzano principalmente data warehouse basati su cloud perché possono ridimensionare le proprie risorse di elaborazione e archiviazione in pochi secondi.
Le organizzazioni basate su cloud, con questa enorme scalabilità disponibile, possono saltare il processo ETL. Utilizzano, invece, un processo di trasformazione che converte i dati man mano che i dati grezzi vengono caricati, un processo chiamato estrazione, caricamento e trasformazione.
Il processo di trasformazione dei dati può essere gestito manualmente, automatizzato o una combinazione di entrambi.
Il processo di trasformazione dei dati può essere:
- Costruttivo: in cui i dati vengono aggiunti, copiati o replicati;
- Distruttivo: in cui i record e i campi vengono cancellati;
- Estetico: in cui certi valori sono standardizzati,
- Strutturale: che include le colonne che vengono rinominate, spostate e combinate.
A livello di base, il processo di trasformazione dei dati converte i dati grezzi in un formato utilizzabile rimuovendo i duplicati, convertendo i tipi di dati e arricchendo il set di dati.
Questo processo di trasformazione dei dati comporta la definizione della struttura, la mappatura, l’estrazione dei dati dal sistema di origine, l’esecuzione delle trasformazioni e quindi l’archiviazione di questi trasformati nel set di dati appropriato. I dati diventano quindi accessibili, sicuri e più utilizzabili, consentendone l’utilizzo in una moltitudine di modi. Le organizzazioni eseguono la trasformazione dei dati per garantirne la compatibilità con altri tipi combinandoli con altre informazioni. Attraverso le trasformazioni dei dati, le organizzazioni possono ottenere preziose informazioni sulle funzioni operative e informative.
Date le enormi quantità di dati provenienti da fonti disparate con cui le aziende devono confrontarsi quotidianamente, la loro trasformazione è diventata uno strumento essenziale. Facilita la conversione dei dati, indipendentemente dal loro formato, da integrare, archiviare, analizzare ed estrarre per la business intelligence.
Come viene utilizzata la trasformazione dei dati?
La trasformazione dei dati lavora sul semplice obiettivo di estrarli da una fonte, convertirli in un formato utilizzabile e quindi consegnarli convertiti al sistema di destinazione.
La fase di estrazione prevede che i dati vengano inseriti in un repository centrale da diverse fonti nella sua forma originale grezza, non utilizzabile. Per garantire l’usabilità dei dati estratti, è necessario trasformarli nel formato desiderato eseguendo una serie di passaggi.
Il processo di trasformazione dei dati si svolge in cinque fasi.
- Scoperta: Il primo passaggio consiste nell’identificare e comprendere i dati nel loro formato di origine originale con l’ausilio di strumenti di profilazione dei dati.
- Mappatura: La trasformazione viene pianificata durante la fase di mappatura dei dati. Ciò include determinare la struttura corrente e la conseguente trasformazione richiesta.
- Generazione del codice: Il codice, necessario per eseguire il processo di trasformazione, viene creato in questa fase utilizzando una piattaforma o uno strumento di trasformazione dei dati.
- Esecuzione: I dati vengono infine convertiti nel formato selezionato con l’aiuto del codice. I dati vengono estratti dalla/e fonte/i, che possono variare. Successivamente, le trasformazioni vengono eseguite sui dati. Questi una volta trasformati vengono inviati al sistema di destinazione che potrebbe essere un set di dati o un data warehouse.
- Recensione: I dati trasformati vengono valutati per garantire che la conversione abbia avuto i risultati desiderati in termini di formato. È importante sottolineare che non tutti i dati hanno bisogno di trasformazione. A volte possono essere utilizzati così come sono.
Tecniche di trasformazione dei dati
Esistono diverse tecniche di trasformazione dei dati utilizzate per pulirli e strutturarli prima che vengano archiviati in un data warehouse o analizzati per la business intelligence.
Nove delle tecniche più comuni sono:
- Revisione. Garantisce che i dati supportino l’uso previsto, organizzandoli nel modo richiesto e corretto.
- Manipolazione. Ciò comporta la creazione di nuovi valori da quelli esistenti o la modifica dei dati correnti attraverso il calcolo. La manipolazione viene utilizzata anche per convertire i dati non strutturati in dati strutturati che possono essere utilizzati dagli algoritmi di machine learning.
- Separazione.La suddivisione comporta la divisione di una singola colonna con diversi valori in colonne separate con ciascuno di tali valori.
- Combinazione/Integrazione. I record provenienti da tabelle e origini vengono combinati per acquisire una visione più olistica delle attività e delle funzioni di un’organizzazione. Accoppia i dati di più tabelle e set di dati e combina i record di più tabelle.
- Levigatura dei dati. Questo processo rimuove i dati privi di significato, rumorosi o distorti dal set di dati. Rimuovendo i valori anomali, le tendenze vengono identificate più facilmente.
- Aggregazione dei dati. Questa tecnica raccoglie dati grezzi da più fonti e li trasforma in un modulo di riepilogo che può essere utilizzato per l’analisi.
- Discretizzazione. Con l’aiuto di questa tecnica, le etichette degli intervalli vengono create in dati continui nel tentativo di migliorarne l’efficienza e facilitare l’analisi.
- Generalizzazione. Gli attributi dei dati di basso livello vengono trasformati in attributi di alto livello utilizzando il concetto di gerarchie e creando livelli di dati di riepilogo successivi.
- Costruzione di attributi. Con questa tecnica, un nuovo set di attributi viene creato da un set esistente per facilitare il processo di mining.
Perché le aziende hanno bisogno della trasformazione dei dati?
Le organizzazioni utilizzano la trasformazione dei dati per convertire i dati in formati che possano essere utilizzati per diversi processi.
Ci sono diversi motivi per cui le organizzazioni dovrebbero trasformare i propri dati. La trasformazione rende compatibili tra loro insiemi di dati disparati, il che semplifica l’aggregazione dei dati per un’analisi approfondita.
La trasformazione aiuta a consolidare i dati, strutturati e non strutturati. Il processo di trasformazione consente anche un arricchimento che migliora la loro qualità.
Quali sono i suoi vantaggi
I dati hanno il potenziale per influenzare direttamente l’efficienza di un’organizzazione e i suoi profitti.
Svolge un ruolo cruciale nella comprensione del comportamento dei clienti, dei processi interni e delle tendenze del settore. Sebbene ogni organizzazione abbia la capacità di raccogliere un’immensa quantità di dati, la sfida è garantire che questi siano utilizzabili. I processi di trasformazione dei dati consentono alle organizzazioni di raccogliere i vantaggi offerti dai dati.
Utilizzo dei dati
Se i dati raccolti non sono in un formato appropriato, spesso finiscono per non essere utilizzati affatto. Con l’aiuto degli strumenti di trasformazione dei dati, le organizzazioni possono finalmente realizzare il vero potenziale dei dati che hanno accumulato poiché il processo di trasformazione li standardizza e ne migliora l’usabilità e l’accessibilità.
Coerenza dei dati
I dati vengono continuamente raccolti da una serie di fonti che aumentano le incoerenze nei metadati. Ciò rende l’organizzazione e la comprensione dei dati una sfida enorme.
Migliore qualità dei dati
Il processo di trasformazione migliora anche la qualità dei dati che possono quindi essere utilizzati per acquisire business intelligence.
Compatibilità tra piattaforme
La trasformazione dei dati supporta anche la compatibilità tra tipi di dati, applicazioni e sistemi.
Accesso ai dati più veloce
È più facile e veloce recuperare i dati che sono stati trasformati in un formato standardizzato.
Approfondimenti e previsioni più accurate
Il processo di trasformazione genera modelli di dati che vengono poi convertiti in metriche, dashboard e report che consentono alle organizzazioni di raggiungere obiettivi specifici. Le metriche e gli indicatori chiave di prestazione aiutano le aziende a quantificare i loro sforzi e ad analizzare i loro progressi.
Quali sfide incontra
Alto costo di implementazione
Il processo di trasformazione dei dati è costoso. A seconda dell’infrastruttura, del software e degli strumenti utilizzati, il costo della soluzione varia e tende ad essere più alto considerando le risorse extra che devono essere assunte, le risorse informatiche e la licenza degli strumenti utilizzati.
Risorsa intensiva
Il processo di trasformazione richiede molte risorse. Quando si eseguono trasformazioni in un data warehouse locale, si crea un enorme onere computazionale, che di conseguenza rallenta altre operazioni. Tuttavia, questo non è un problema quando si utilizza un data warehouse basato su cloud poiché la piattaforma è in grado di scalare facilmente.
La trasformazione dei dati richiede anche la competenza dei data scientist, che può essere costosa e distogliere l’attenzione da altre attività.
Errori e incoerenze
Senza un’adeguata competenza, durante la trasformazione possono sorgere molti problemi che potrebbero ostacolare i risultati finali. Che si tratti di una trasformazione scadente che si traduce in dati difettosi o di una migrazione che fallisce e danneggia i dati, ci sono dei rischi.
La trasformazione dei dati aiuta a organizzare i dati e renderli significativi, il che migliora la loro qualità complessiva.
Questa compatibilità tra i sistemi fornisce un valido supporto per funzioni come l’analisi e l’apprendimento automatico. Dato il grande volume di dati generato da nuove applicazioni e tecnologie emergenti, le organizzazioni si affidano a processi di trasformazione dei dati per gestirli in modo più efficiente ed efficace.
La trasformazione dei dati non solo aiuta le organizzazioni a trarre il massimo valore dai propri dati, ma garantisce anche che questi possano essere gestiti in modi più semplici senza sentirsi sopraffatti dall’enorme quantità di tutto ciò.
