Was ist Datentransformation? Alles zu wissen

Einfuehrung in die Datentransformation

Unternehmen in allen Branchen und Groessen produzieren taeglich Rohdaten. Tatsaechlich zeigen Statistiken, dass das durchschnittliche Unternehmen 162,9 TB Daten verwaltet. Um den eingehenden Informationsfluss zu analysieren, muessen Unternehmensteams diese Kennzahlen umstrukturieren und zugaenglich machen.

Dieser Prozess, der auch als Datentransformation bezeichnet wird, hilft Fuehrungskraeften, ihre Daten besser zu verstehen. Zu dem sie dann eingehende Analysen durchfuehren und wettbewerbsfaehige Geschaeftsstrategien entwickeln koennen.

Was ist Datentransformation?

Die Datentransformation ist der Prozess der Umwandlung des Formats, Werts oder der Struktur der Daten in ein anderes Formular. Dies beinhaltet das Hinzufuegen, Replizieren und Loeschen von Eintraegen sowie die Standardisierung seiner Aesthetik. Dazu gehoert auch die Identifizierung des aktuellen Formats und der Datenzuordnung der Informationen sowie das Speichern der Metriken in einer geeigneten Datenbank. Menschen fuehren haeufig Datentransformationen durch, um Rohdaten in saubere und wartungsfaehige Informationen zu uebersetzen.

Laut einer Studie von Forbes gaben 95% der Unternehmen an, dass die Verwaltung unstrukturierter Daten ein Problem fuer ihren Betrieb darstellt. Daher investieren Unternehmen zunehmend in Methoden und Techniken zur Transformation von Datenquellen. Auf diese Weise koennen sie Daten verwalten, integrieren und verschieben. Dies bereichert dann die Informationen von Rohmetriken und hebt wichtige Erkenntnisse ueber interne und externe Funktionen hervor.

Vorteile und Herausforderungen der Datentransformation

Durch die Transformation von Daten von einem Format in ein anderes koennen Unternehmen viele Vorteile nutzen, aber sie koennen auch verschiedene Herausforderungen erleben.

Vorteile

Im Folgenden finden Sie Vorteile, die Unternehmen mit Datentransformationen geniessen koennen.

• Verbesserte Organisation - Wenn Daten sauber sind und ihre Struktur standardisiert ist, koennen Menschen und Computersysteme sie mit Leichtigkeit und Zugaenglichkeit lokalisieren. Daten koennen auch schnell nach ihrem neuen Format oder Typ organisiert werden.

• Verbesserte Datenqualitaet - Der Transformationsprozess stellt sicher, dass alle Nullwerte, doppelten Eintraege, Fehler und fehlerhaften Formate behoben werden. Durch die ordnungsgemaesse Formatierung und Validierung von Daten wird sich daher die Gesamtqualitaet verbessern.

• Garantierte Kompatibilitaet - Daten koennen auf verschiedene Weise fuer mehrere Zwecke konvertiert werden. Dies bedeutet, dass eine Datenquelle mit verschiedenen Anwendungen und Geschaeftssystemen kompatibel sein kann.

Herausforderungen

Im Folgenden finden Sie Herausforderungen, bei denen Unternehmen bei der Datenkonvertierung auftreten koennen.

• Kostspielige Prozesse - Abhaengig von der Infrastruktur der Daten sowie von Software- und Anwendungssystemen kann der Transformationsprozess fuer Unternehmen kostspielig sein. Unternehmen muessen moeglicherweise auch ein Budget fuer Lizenzen, IT- und Datenspezialisten sowie Tools einplanen.

• Verlangsamen Sie den Betrieb - Datentransformationen benoetigen Zeit und Ressourcen. Zum Beispiel muessen die Mitarbeiter nach der Konvertierung des Formats einer Metrik die Daten in Geschaeftssysteme eingeben. Dies kann den Betrieb verlangsamen, da sich Teams auf die Aktualisierung ihrer Daten konzentrieren muessen.

• Arbeitsintensiv Der zeitraubende Prozess der Datenkonvertierung erfordert Sorgfalt und Fachwissen. Jede Unachtsamkeit fuehrt zu Ungenauigkeiten und Tippfehlern in der Datenbank. Dies fuehrt dann zu falsch informierten Geschaeftsstrategien und Entscheidungen.

• Fuehren Sie mehrere Transformationen durch - Oft werden Unternehmen Daten transformieren, um spaeter festzustellen, dass sie nicht mit ihren Beduerfnissen vereinbar sind. Darueber hinaus verfuegen sie moeglicherweise ueber mehrere Systeme, die unterschiedliche Datenformate erfordern. Daher muessen Teams ihre Kennzahlen mehr als einmal umwandeln.

4 Schritte der Datentransformation

Die Praxis der Datenuebersetzung haengt von den Beduerfnissen und Systemen eines Unternehmens ab. Zum Beispiel benoetigt ein kleiner Food Truck Service eine Datentransformationsstrategie, die Informationen zu Lebensmittelkosten und Inventar verwalten kann.

Auf der anderen Seite wird ein High-End-Warenhaus Techniken zur Uebersetzung von Kundenbeziehungsdaten und Kaufverhalten benoetigen. Der Datentransformationsprozess verfuegt jedoch ueber ein Kernsystem, das fuer alle Unternehmen verwendet werden kann. Im Folgenden sind grundlegende Schritte zum Erstellen oder Implementieren eines Transformationssystem .

1. Interpretieren der Daten

Bevor sie mit dem Prozess beginnen, muessen die Fuehrungskraefte der Organisation verstehen, welche Art von Daten sie derzeit verwalten. Es ist auch wichtig zu identifizieren, in welches Format oder welche Struktur die Metriken umgewandelt werden muessen. Durch die Festlegung der spezifischen Ziele fuer die Datentransformation von Anfang an koennen Business-Teams effizient und produktiv arbeiten. Darueber hinaus hilft es ihnen, den Gesamtprozess zu planen, wodurch Verzoegerungen und unnoetige Schritte vermieden werden.

Eine Moeglichkeit, wie Unternehmen die Dateninterpretation rationalisieren koennen, ist die Verwendung von Dimensionsmodellierung. Dieser Prozess kategorisiert zwei Arten von Datentransformationszielen.

• Masstabellen - Diese Eintraege heben den Kontext von Daten darueber hervor, wer, was, wo, wann, warum und wie. Dimensionstabellen, die auch als Seele des Data Warehouse bezeichnet werden, enthalten beschreibende Details und Einstiegspunkte.

• Faktentabellen - Diese Tabellen enthalten Messungen und Fakten zu Geschaeftsprozessen. Es beantwortet die Frage, wie viele und enthaelt Metriken, die Teams analysieren werden. Beispielsweise haetten Eintraege in einer Faktentabelle Informationen ueber Umsatzerloese fuer die Woche oder Produkte, die in einem Monat verkauft wurden.

2. Untersuchen Sie die Datenqualitaet

Nachdem Datenformate und -ziele festgelegt wurden, koennen Business-Teams mit der Pruefung der Qualitaet ihrer Daten beginnen. Dies beinhaltet die Ueberpruefung von Metriken, um sicherzustellen, dass sie korrekt und nicht dupliziert sind. Die Durchfuehrung einer Qualitaetsbewertung hilft Teams auch dabei, beschaedigte Werte oder fehlende Datensaetze zu ermitteln. Dies ist ein entscheidender Schritt, da fehlerhafte Daten zu Verzoegerungen bei spaeteren Schritten des Transformationsprozesses fuehren koennen.

3. Transformieren Sie die Daten

Unternehmen koennen zu diesem Zeitpunkt endlich mit der Transformation ihrer Daten beginnen. Dieser Schritt beinhaltet die Auswahl eines Datensatzes und das Ersetzen durch eine neue Metrik, die den Standards des Zieldatenformats entspricht. Zum Beispiel kann ein kleines Unternehmen seine veraltete JPEG-Datei in JPEG2, eine neuere Version von JPEG, umwandeln, indem es seine Tags neu strukturiert oder ersetzt.

4. Ueberpruefen Sie die Qualitaet der neuen Daten

Sobald die Daten uebersetzt sind, muss das Geschaeftsteam eine zweite Qualitaetspruefung durchfuehren. Dadurch soll sichergestellt werden, dass die Informationen und die Struktur der Daten waehrend des gesamten Transformationsprozesses gleich bleiben. Das Team sollte versuchen, Inkonsistenzen, Fehler oder fehlende Metriken zu identifizieren und diese Probleme zu pruefen. Wenn es Diskrepanzen in den Ausgabedaten gibt, muss das Team die Informationen korrigieren und ggf. Aenderungen am Prozess vornehmen.

Arten der Datentransformation

Es gibt verschiedene Arten der Datentransformation, die Unternehmen durchfuehren koennen, um ihre Vorgaenge besser zu verstehen. Diese Methoden helfen Unternehmen dabei, ihre vielfaeltigen Informationen effektiv zu nutzen und einen besseren Einblick in ihre Geschaeftsfunktionen zu erhalten. Im Folgenden sind die haeufigsten Formen der Datentransformation aufgefuehrt.

Daten-Aggregation

Dies bezieht sich auf das Suchen, Sammeln und Praesentieren von Daten in verschiedenen Berichten. Zum Beispiel fuehren Organisationen eine Datenaggregation durch, wenn sie die Gehaelter ihrer maennlichen Mitarbeiter untersuchen moechten, um sie mit den Gehaeltern ihrer weiblichen Mitarbeiter zu vergleichen. Dazu muessen sie die Gesamtzahl der maennlichen und weiblichen Mitarbeiter aggregieren und dann die Gehaelter fuer jede Gruppe aufsummieren.

Daten-Saeuber

Die Datenbereinigung wird auch als Daten-Scrubbing und Datenbereinigung bezeichnet und beinhaltet das Verwerfen veralteter, null, duplizierter und falscher Informationen, um die Genauigkeit zu erhoehen. Es fordert auch die Bewertung von Daten fuer Syntaxfehler, Fragmente und Tippfehler. Geschaeftsteams werden ihre Daten bereinigen, indem sie sorgfaeltige Analysen ihrer Kennzahlen durchfuehren und strenge Protokolle fuer die Datenspeicherung befolgen.

Daten-Deduplizierung

Obwohl die Datenbereinigung aehnlich ist, konzentriert sich die Datendeduplizierung auf das Identifizieren und Loeschen mehrerer Kopien derselben Informationen. Dieser Prozess wird auch als Single-Instance-Storage, Commonality Factoring und intelligente Komprimierung bezeichnet. Um Datendeduplizierung durchzufuehren, muessen Teams Metriken analysieren und mit vorhandenen Informationen im System vergleichen. Mit der Verwendung von Deduplizierungsalgorithmen werden alle Kopien automatisch geloescht.

Daten-Integration

Bei der Datenintegration werden verschiedene Datentypen zusammengestellt und in einer Struktur oder einem Ort zusammengestellt. Zum Beispiel fuehrt ein Einzelhaendler Datenintegration durch, wenn er Datensaetze ueber den Verkauf mit Marketingleistung zusammenfuehrt. Dieser Prozess erleichtert es Unternehmen, grosse Datenmengen zu analysieren, und hilft dabei, wertvolle Erkenntnisse ueber ihren Gesamtbetrieb hervorzuheben.

Validierung von Daten

Dies ist der Prozess der Festlegung automatisierter Standards und Algorithmen, damit Geschaeftssysteme bei Datenproblemen handeln koennen. Ein Unternehmen kann beispielsweise eine Regel erstellen, bei der das System den Benutzer kennzeichnet oder benachrichtigt, wenn Felder in einer Datenbank leer sind. Dies hilft den Mitarbeitern, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben. Mit der Datenvalidierung koennen Unternehmen die Genauigkeit und Qualitaet ihrer Daten nach ihrer Transformation garantieren.

Revisionen formatieren

Formatrevisionen beinhalten das Erkennen von Diskrepanzen bei Datentypen und deren entsprechende Behebung. Einige Formatierungsprobleme koennen auftreten, wenn die Felder numerisch sind, die Eintraege jedoch im Text enthalten sind. Andere Inkonsistenzen koennen bei Daten, Zeiten und Messungen auftreten. Formatrevisionen umfassen die Implementierung von Zeichenlimits, die Standardisierung von Schemas und das Erstellen von Spalten fuer Listen.

Daten-Splitting

Datenaufteilung ist, wenn eine einzelne Spalte in einer Datenbank in mehrere Spalten unterteilt ist. Dies hilft bei der Organisation von Daten und vereinfacht den Analyseprozess. Die Datenaufteilung ist auch fuer Geschaeftsinhaber praktisch, die experimentelle Analysen durchfuehren und ihre Datensaetze testen moechten. Sie koennen eine einzelne Spalte fuer ihre urspruenglichen, kontrollierten Daten erstellen, um sicherzustellen, dass sie waehrend der Analyse unberuehrt bleiben.

Daten-Filterung

Dies sind etablierte Methoden und Techniken, mit denen Unternehmen ihre verschiedenen Datensaetze verfeinern. Durch das Filtern verschiedener Datenquellen koennen Unternehmensteams wiederholte Informationen und irrelevante Metriken in ihrem System entfernen. Ein gaengiges Verfahren der Datenfilterung ist die Verwendung bestimmter Felder, Spalten und Zeilen fuer die Analyse.

Wenn ein Manager beispielsweise nur das Kaufverhalten seiner Kunden untersuchen moechte, wuerde er die Spalte auswaehlen, in der historische Transaktionen angezeigt werden. Dies filtert unnoetige Informationen wie Kundenadressen und Kreditkarteninformationen heraus.

Daten-Beitritt

Datenbeitritt ist, wenn der Endbenutzer zwei oder mehr Tabellen miteinander verbindet. Dies wird als das wichtigste Merkmal der Datentransformation angesehen, da es den Menschen hilft, die Beziehung zwischen mehreren Datensaetzen zu erkennen. Ein Unternehmen kann beispielsweise Metriken zu seinen monatlichen Umsaetzen mit dem Engagement seiner Social-Media-Zielgruppe zusammenfuehren. Auf diese Weise koennen sie sehen, ob ihr Online-Marketing zum Umsatz beitraegt.

Wichtige Takeaways - Datentransformation

• Die Datentransformation ist der Prozess, bei dem das Format, der Wert oder die Struktur von Daten in ein neues Formular uebersetzt werden. Die Praxis beinhaltet im Allgemeinen das Hinzufuegen, Kopieren und Verwerfen von Eintraegen und das Standardisieren von Strukturen.

• Unternehmen aller Branchen koennen ihre Rohdatenquellen mit Datentransformation nutzen. Mit diesem Prozess koennen Unternehmen und kleine Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre internen und externen Ablaeufe erhalten. Es rationalisiert auch ihren Datenverwaltungsprozess, da alle ihre Datensaetze mit verschiedenen Geschaeftssystemen kompatibel gemacht werden koennen.

• Es gibt wichtige Vorteile fuer Tools zur Datentransformation. Dazu gehoeren die Verbesserung der Organisationsfaehigkeiten, die Verbesserung der Datenqualitaet und die Gewaehrleistung der Datenkompatibilitaet mit verschiedenen Plattformen.

• Es gibt auch Herausforderungen, wenn es um die Uebersetzung von Datensaetzen geht. Diese beinhalten erhoehte Ausgaben, verlangsamte Ablaeufe, mehr Arbeit und mehrere Integrationsprozesse.

• Unternehmen werden je nach Branche, Arbeitsweise, Groesse und Zielen unterschiedliche Strategien zur Datentransformation haben. Die 4 Kernschritte, die alle Unternehmen auf ihre Datenintegrationspraktiken anwenden sollten, sind jedoch die Dateninterpretation, die Qualitaetspruefung, die Transformation und die Ueberpruefung.

• Es gibt verschiedene Arten von Datenintegrationssystemen, wie Datenaggregation, Datenfilterung und Formatrevision.