Θέλετε να οργανώσετε, να συγχωνεύσετε, να τυποποιήσετε και να μορφοποιήσετε μεγάλα σύνολα δεδομένων για την εξαγωγή επιχειρηματικής ευφυΐας; Διαβάστε αυτόν τον απόλυτο οδηγό για τον μετασχηματισμό δεδομένων στη διαδικασία ETL.
Οι εταιρείες σπάνια λαμβάνουν δεδομένα με τη μορφή που μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας (BI). Συνήθως, οι σύνδεσμοι δεδομένων και τα αποθετήρια σας βομβαρδίζουν με ακατέργαστα και μη οργανωμένα δεδομένα. Δεν μπορείτε να εξαγάγετε κανένα μοτίβο από τέτοια ανεπεξέργαστα δεδομένα.
Χρειάζεστε μια εξειδικευμένη διαδικασία, όπως ο μετασχηματισμός δεδομένων, για τη δομή των δεδομένων ώστε να ταιριάζουν με τις ανάγκες της επιχείρησής σας. Αποκαλύπτει επίσης τις επιχειρηματικές ευκαιρίες που κρύβουν από τα μάτια σας ανακριβή σύνολα δεδομένων.
Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσουμε τον μετασχηματισμό δεδομένων από την αρχή. Μετά την ανάγνωση, θα αποκτήσετε επαγγελματική γνώση σε αυτό το θέμα και θα μπορείτε να σχεδιάσετε και να εκτελέσετε με επιτυχία έργα μετασχηματισμού δεδομένων.
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι ο Μετασχηματισμός Δεδομένων;
Ουσιαστικά, ο μετασχηματισμός δεδομένων είναι ένα τεχνικό βήμα επεξεργασίας δεδομένων όπου διατηρείτε ανέπαφα την ουσία και το περιεχόμενο των δεδομένων και τροποποιείτε την εμφάνισή τους. Κυρίως, οι επιστήμονες δεδομένων πραγματοποιούν τροποποιήσεις στις ακόλουθες παραμέτρους:
- Δομή δεδομένων
- Μορφή δεδομένων
- Τυποποίηση
- Οργάνωση
- Συγχώνευση
- Καθαρισμός
Το αποτέλεσμα είναι καθαρά δεδομένα σε οργανωμένη μορφή. Τώρα, η τελική μορφή και δομή θα εξαρτηθεί από το εργαλείο BI που χρησιμοποιεί η επιχείρησή σας. Επίσης, η μορφοποίηση μπορεί να διαφέρει από τμήμα σε τμήμα, καθώς διαφορετικές επιχειρηματικές ενότητες, όπως λογαριασμοί, οικονομικά, απόθεμα, πωλήσεις κ.λπ., έχουν διαφορετικές δομές για δεδομένα εισόδου.
Κατά τη διάρκεια αυτής της τροποποίησης δεδομένων, οι επιστήμονες δεδομένων εφαρμόζουν επίσης επιχειρηματικούς κανόνες στα δεδομένα. Αυτοί οι κανόνες βοηθούν τους επιχειρηματικούς αναλυτές να εξάγουν μοτίβα από επεξεργασμένα δεδομένα και την ηγετική ομάδα να λαμβάνει τεκμηριωμένες αποφάσεις.
Επιπλέον, ο μετασχηματισμός δεδομένων είναι η φάση όπου μπορείτε να συγχωνεύσετε διαφορετικά μοντέλα δεδομένων σε μια κεντρική βάση δεδομένων. Σας βοηθά να κάνετε συγκρίσεις μεταξύ προϊόντων, υπηρεσιών, διαδικασιών πωλήσεων, μεθόδων μάρκετινγκ, αποθέματος, εταιρικών δαπανών και πολλά άλλα.
Τύποι Μετασχηματισμού Δεδομένων
#1. Καθαρισμός Δεδομένων
Μέσω αυτής της διαδικασίας, οι άνθρωποι εντοπίζουν λανθασμένα, ανακριβή, άσχετα ή ελλιπή σύνολα δεδομένων ή τα στοιχεία τους. Στη συνέχεια, τα δεδομένα μπορούν να τροποποιηθούν, να αντικατασταθούν ή να διαγραφούν για να αυξηθεί η ακρίβεια. Βασίζεται σε προσεκτική ανάλυση, έτσι ώστε τα δεδομένα που προκύπτουν να μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία ουσιαστικών πληροφοριών.
#2. Διαγραφή δεδομένων
Οποιαδήποτε διπλή εισαγωγή δεδομένων μπορεί να προκαλέσει σύγχυση και λανθασμένους υπολογισμούς στη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων. Με την αφαίρεση των αντιγράφων δεδομένων, εξάγονται όλες οι πλεονάζουσες εγγραφές ενός συνόλου δεδομένων, επομένως τα σύνολα δεδομένων είναι δωρεάν για διπλότυπα.
Αυτή η διαδικασία εξοικονομεί χρήματα που μπορεί να χρειαζόταν μια εταιρεία για την αποθήκευση και την επεξεργασία διπλών δεδομένων. Αποτρέπει επίσης τέτοια δεδομένα από το να επηρεάσουν την απόδοση και να επιβραδύνουν την επεξεργασία ερωτημάτων.
#3. Συνάθροιση Δεδομένων
Η συγκέντρωση αναφέρεται στη συλλογή, αναζήτηση και παρουσίαση δεδομένων σε συνοπτική μορφή. Οι εταιρείες μπορούν να πραγματοποιήσουν αυτόν τον τύπο μετασχηματισμού δεδομένων για να συλλέξουν από πολλαπλές πηγές δεδομένων και να τις ενώσουν σε μία για ανάλυση δεδομένων.
Αυτή η διαδικασία είναι πολύ χρήσιμη κατά τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων σχετικά με το προϊόν, τις λειτουργίες, το μάρκετινγκ και την τιμολόγηση.
#4. Ενοποίηση δεδομένων
Όπως υποδηλώνει το όνομα, αυτός ο τύπος μετασχηματισμού δεδομένων ενσωματώνει δεδομένα από διαφορετικές πηγές.
Δεδομένου ότι συνδυάζει τα δεδομένα που σχετίζονται με διαφορετικά τμήματα και παρέχει μια ενοποιημένη προβολή, οποιοσδήποτε από την εταιρεία μπορεί να έχει πρόσβαση και να χρησιμοποιήσει τα δεδομένα για ανάλυση τεχνολογίας ML και επιχειρηματικής ευφυΐας.
Επιπλέον, θεωρείται σημαντικό στοιχείο της διαδικασίας διαχείρισης δεδομένων.
#5. Φιλτράρισμα δεδομένων
Αυτές τις μέρες, οι εταιρείες έχουν να αντιμετωπίσουν έναν τεράστιο όγκο δεδομένων. Ωστόσο, δεν απαιτούνται όλα τα δεδομένα σε όλες τις διαδικασίες. Για αυτόν τον λόγο, οι εταιρείες πρέπει να φιλτράρουν τα σύνολα δεδομένων για να λάβουν εκλεπτυσμένα δεδομένα.
Το φιλτράρισμα κρατά μακριά τυχόν άσχετα, διπλότυπα ή ευαίσθητα δεδομένα και διαχωρίζει ό,τι χρειάζεστε. Αυτή η διαδικασία επιτρέπει στις επιχειρήσεις να ελαχιστοποιούν τα σφάλματα δεδομένων και να δημιουργούν ακριβείς αναφορές και αποτελέσματα ερωτημάτων.
#6. Σύνοψη δεδομένων
Σημαίνει την παρουσίαση μιας περιεκτικής περίληψης των δεδομένων που δημιουργούνται. Για οποιαδήποτε διαδικασία, τα ακατέργαστα δεδομένα δεν είναι καθόλου κατάλληλα. Μπορεί να περιέχει σφάλματα και μπορεί να είναι διαθέσιμο σε μορφή που ορισμένες εφαρμογές δεν μπορούν να κατανοήσουν.
Για αυτούς τους λόγους, οι εταιρείες πραγματοποιούν σύνοψη δεδομένων για να δημιουργήσουν μια περίληψη των ακατέργαστων δεδομένων. Έτσι, γίνεται ευκολότερη η πρόσβαση στις τάσεις και τα μοτίβα των δεδομένων από τη συνοπτική έκδοσή τους.
#7. Διαχωρισμός δεδομένων
Σε αυτή τη διαδικασία, οι καταχωρήσεις ενός συνόλου δεδομένων χωρίζονται σε διαφορετικά τμήματα. Ο κύριος σκοπός του διαχωρισμού δεδομένων είναι η ανάπτυξη, εκπαίδευση και δοκιμή των συνόλων δεδομένων για διασταυρούμενη επικύρωση.
Επιπλέον, αυτή η διαδικασία μπορεί να προστατεύσει τα κρίσιμα και ευαίσθητα δεδομένα από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση. Με τον διαχωρισμό, οι εταιρείες μπορούν να κρυπτογραφήσουν ευαίσθητα δεδομένα και να τα αποθηκεύσουν σε διαφορετικό διακομιστή.
#8. Επικύρωση δεδομένων
Η επικύρωση των δεδομένων που ήδη έχετε είναι επίσης ένα είδος μετασχηματισμού δεδομένων. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει διασταυρούμενο έλεγχο των δεδομένων για την ακρίβεια, την ποιότητα και την ακεραιότητά τους. Προτού θέλετε να χρησιμοποιήσετε ένα σύνολο δεδομένων για περαιτέρω επεξεργασία, η επικύρωσή του είναι απαραίτητη για την αποφυγή προβλημάτων στα τελευταία στάδια.
Πώς να πραγματοποιήσετε μετασχηματισμό δεδομένων;
Επιλογή μεθόδου
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε οποιαδήποτε από τις ακόλουθες μεθόδους μετασχηματισμού δεδομένων ανάλογα με τις ανάγκες της επιχείρησής σας:
#1. Εργαλεία ETL επιτόπου
Εάν χρειάζεται να χειρίζεστε τακτικά τεράστια σύνολα δεδομένων και χρειάζεστε επίσης μια διαδικασία μετασχηματισμού κατά παραγγελία, τότε μπορείτε να βασιστείτε σε επιτόπια εργαλεία ETL. Λειτουργούν σε ισχυρούς σταθμούς εργασίας και μπορούν να επεξεργαστούν μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων γρήγορα. Ωστόσο, το κόστος ιδιοκτησίας είναι πολύ υψηλό.
#2. Εφαρμογές Ιστού ETL που βασίζονται σε σύννεφο
Οι μικρές, μεσαίες και νεοφυείς επιχειρήσεις βασίζονται κυρίως σε εφαρμογές μετασχηματισμού δεδομένων που βασίζονται σε σύννεφο, καθώς αυτές είναι προσιτές. Τέτοιες εφαρμογές είναι κατάλληλες εάν ετοιμάζετε δεδομένα μία φορά την εβδομάδα ή ένα μήνα.
#3. Σενάρια Μετασχηματισμού
Εάν εργάζεστε σε ένα μικρό έργο με σχετικά μικρότερα σύνολα δεδομένων, τότε είναι καλό να χρησιμοποιείτε παλαιού τύπου συστήματα όπως Python, Excel, SQL, VBA και Μακροεντολές για μετασχηματισμό δεδομένων.
Επιλογή τεχνικών για τον μετασχηματισμό ενός συνόλου δεδομένων
Τώρα που ξέρετε ποια μέθοδο να επιλέξετε, πρέπει να εξετάσετε τις τεχνικές που θέλετε να εφαρμόσετε. Μπορείτε να επιλέξετε μερικά ή όλα από τα παρακάτω ανάλογα με τα πρωτογενή δεδομένα και το τελικό μοτίβο που αναζητάτε:
#1. Ενοποίηση δεδομένων
Εδώ, ενσωματώνετε δεδομένα για ένα στοιχείο από διαφορετικές πηγές και σχηματίζετε έναν συνοπτικό πίνακα. Για παράδειγμα, συσσώρευση δεδομένων πελατών από λογαριασμούς, τιμολόγια, πωλήσεις, μάρκετινγκ, μέσα κοινωνικής δικτύωσης, ανταγωνιστές, ιστότοπους, πλατφόρμες κοινής χρήσης βίντεο κ.λπ. και σχηματισμός βάσης δεδομένων σε πίνακα.
#2. Ταξινόμηση και φιλτράρισμα δεδομένων
Η αποστολή ακατέργαστων και μη φιλτραρισμένων δεδομένων σε μια εφαρμογή BI θα σπαταλήσει μόνο χρόνο και χρήμα. Αντίθετα, πρέπει να φιλτράρετε τα σκουπίδια και τα άσχετα δεδομένα από το σύνολο δεδομένων και να στέλνετε μόνο ένα κομμάτι δεδομένων που περιέχει αναλύσιμο περιεχόμενο.
#3. Καθαρισμός δεδομένων
Οι επιστήμονες δεδομένων καθαρίζουν επίσης ανεπεξέργαστα δεδομένα για να εξαλείψουν τον θόρυβο, τα κατεστραμμένα δεδομένα, το άσχετο περιεχόμενο, τα λανθασμένα δεδομένα, τα τυπογραφικά λάθη και πολλά άλλα.
#4. Διακριτική συνόλου δεδομένων
Ειδικά για συνεχή δεδομένα, πρέπει να χρησιμοποιήσετε την τεχνική διακριτοποίησης για να προσθέσετε διαστήματα μεταξύ μεγάλων τμημάτων δεδομένων χωρίς να αλλάξετε τη συνεχή ροή τους. Μόλις δώσετε μια κατηγοριοποιημένη και πεπερασμένη δομή σε συνεχή σύνολα δεδομένων, γίνεται ευκολότερο να σχεδιάσετε τάσεις ή να υπολογίσετε μακροπρόθεσμους μέσους όρους.
#5. Γενίκευση Δεδομένων
Είναι η τεχνική της μετατροπής συνόλων δεδομένων προσωπικού χαρακτήρα σε απρόσωπα και γενικά δεδομένα για συμμόρφωση με τους κανονισμούς περί απορρήτου δεδομένων. Επιπλέον, αυτή η διαδικασία μετατρέπει επίσης μεγάλα σύνολα δεδομένων σε αβίαστα αναλύσιμες μορφές.
#6. Αφαίρεση διπλότυπων
Τα διπλότυπα μπορεί να σας αναγκάσουν να πληρώσετε περισσότερα ως τέλη αποθήκευσης δεδομένων και επίσης να παραμορφώσουν το τελικό μοτίβο ή τις πληροφορίες. Ως εκ τούτου, η ομάδα σας πρέπει να σαρώσει σχολαστικά ολόκληρο το σύνολο δεδομένων για διπλότυπα, αντίγραφα κ.λπ. και να τα αποκλείσει από τη μετασχηματισμένη βάση δεδομένων.
#7. Δημιουργία νέων χαρακτηριστικών
Σε αυτό το στάδιο, μπορείτε να εισαγάγετε νέα πεδία, κεφαλίδες στηλών ή χαρακτηριστικά για να κάνετε τα δεδομένα σας πιο οργανωμένα.
#8. Τυποποίηση και Κανονικοποίηση
Τώρα, πρέπει να κανονικοποιήσετε και να τυποποιήσετε τα σύνολα δεδομένων σας ανάλογα με τη δομή της βάσης δεδομένων που προτιμάτε, τη χρήση και τα μοντέλα οπτικοποίησης δεδομένων. Η τυποποίηση διασφαλίζει ότι το ίδιο σύνολο δεδομένων θα μπορεί να χρησιμοποιηθεί για κάθε τμήμα του οργανισμού.
#9. Εξομάλυνση δεδομένων
Η εξομάλυνση είναι η αφαίρεση ανούσιων και παραμορφωμένων δεδομένων από ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων. Επίσης, σαρώνει τα δεδομένα για τροποποιήσεις εκτός αναλογίας που ενδέχεται να αποκλίνουν από την ομάδα ανάλυσης από το μοτίβο που αναμένουν.
Βήματα για ένα μετασχηματισμένο σύνολο δεδομένων
#1. Ανακάλυψη δεδομένων
Σε αυτό το βήμα, κατανοείτε το σύνολο δεδομένων και το μοντέλο του και αποφασίζετε ποιες αλλαγές είναι απαραίτητες. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ένα εργαλείο δημιουργίας προφίλ δεδομένων για να ρίξετε μια κλεφτή ματιά στη βάση δεδομένων, τα αρχεία, τα υπολογιστικά φύλλα κ.λπ.
#2. Χαρτογράφηση Μετασχηματισμού Δεδομένων
Σε αυτή τη φάση, αποφασίζετε πολλά πράγματα σχετικά με τη διαδικασία μετασχηματισμού, και αυτά είναι:
- Ποια στοιχεία απαιτούν αναθεώρηση, επεξεργασία, μορφοποίηση, καθαρισμό και αλλαγή
- Ποιοι είναι οι λόγοι πίσω από τέτοιους μετασχηματισμούς
- Πώς να επιτύχετε αυτές τις αλλαγές
#3. Δημιουργία και εκτέλεση κωδικών
Οι επιστήμονες δεδομένων σας θα γράψουν κωδικούς μετασχηματισμού δεδομένων για να εκτελέσουν τη διαδικασία αυτόματα. Θα μπορούσαν να χρησιμοποιούν Python, SQL, VBA, PowerShell, κ.λπ. Εάν χρησιμοποιείτε οποιοδήποτε εργαλείο χωρίς κώδικα, πρέπει να ανεβάσετε ακατέργαστα δεδομένα σε αυτό το εργαλείο και να υποδείξετε τις αλλαγές που θέλετε.
#4. Αναθεώρηση και φόρτωση
Τώρα, πρέπει να ελέγξετε το αρχείο εξόδου και να επιβεβαιώσετε εάν υπάρχουν ή όχι οι κατάλληλες αλλαγές. Στη συνέχεια, μπορείτε να φορτώσετε το σύνολο δεδομένων στην εφαρμογή BI σας.
Οφέλη του Μετασχηματισμού Δεδομένων
#1. Καλύτερη οργάνωση δεδομένων
Μετασχηματισμός δεδομένων σημαίνει τροποποίηση και κατηγοριοποίηση δεδομένων για χωριστή αποθήκευση και εύκολη ανακάλυψη. Έτσι, τόσο οι άνθρωποι όσο και οι εφαρμογές μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα μετασχηματισμένα δεδομένα εύκολα καθώς είναι οργανωμένα με καλύτερο τρόπο.
#2. Βελτιωμένη ποιότητα δεδομένων
Αυτή η διαδικασία μπορεί επίσης να εξαλείψει ζητήματα ποιότητας δεδομένων και να μειώσει τους κινδύνους που συνδέονται με τα κακά δεδομένα. Τώρα, υπάρχουν λιγότερες πιθανότητες για παρερμηνεία, ασυνέπειες και ελλιπή δεδομένα. Καθώς οι εταιρείες χρειάζονται ακριβείς πληροφορίες για επιτυχημένα αποτελέσματα, ο μετασχηματισμός είναι ζωτικής σημασίας για τη λήψη μιας σημαντικής απόφασης.
#3. Ευκολότερη διαχείριση δεδομένων
Ο μετασχηματισμός δεδομένων απλοποιεί επίσης τη διαδικασία διαχείρισης δεδομένων για τις ομάδες. Οι οργανισμοί που ασχολούνται με έναν αυξανόμενο όγκο δεδομένων από πολλές πηγές χρειάζονται αυτή τη διαδικασία.
#4. Ευρύτερη χρήση
Ένα από τα μεγαλύτερα οφέλη του μετασχηματισμού δεδομένων είναι ότι επιτρέπει στις εταιρείες να αξιοποιήσουν στο έπακρο τα δεδομένα τους. Η διαδικασία τυποποιεί αυτά τα δεδομένα για να τα κάνει πιο χρηστικά. Ως αποτέλεσμα, οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιούν το ίδιο σύνολο δεδομένων για περισσότερους σκοπούς.
Επιπλέον, περισσότερες εφαρμογές μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα μετασχηματισμένα δεδομένα, καθώς αυτά έχουν μοναδικές απαιτήσεις για μορφοποίηση δεδομένων.
#5. Λιγότερες Υπολογιστικές Προκλήσεις
Τα μη οργανωμένα δεδομένα μπορεί να οδηγήσουν σε λανθασμένη ευρετηρίαση, μηδενικές τιμές, διπλές εγγραφές κ.λπ. Με τον μετασχηματισμό, οι εταιρείες μπορούν να τυποποιήσουν τα δεδομένα και να μειώσουν την πιθανότητα υπολογιστικών σφαλμάτων που μπορούν να κάνουν οι εφαρμογές κατά την επεξεργασία δεδομένων.
#6. Ταχύτερα ερωτήματα
Μετασχηματισμός δεδομένων σημαίνει ταξινόμηση των δεδομένων και αποθήκευση τους με οργανωμένο τρόπο σε μια αποθήκη. Έχει ως αποτέλεσμα υψηλή ταχύτητα ερωτημάτων και βελτιστοποιημένη χρήση των εργαλείων BI.
#7. Μειωμένοι Κίνδυνοι
Εάν χρησιμοποιείτε ανακριβή, ελλιπή και ασυνεπή δεδομένα, η λήψη αποφάσεων και η ανάλυση παρεμποδίζονται. Μόλις τα δεδομένα περάσουν από τον μετασχηματισμό, γίνονται τυποποιημένα. Έτσι, τα δεδομένα υψηλής ποιότητας μειώνουν την πιθανότητα να αντιμετωπίσουμε οικονομικές απώλειες και απώλειες φήμης από ανακριβή προγραμματισμό.
#8. Εκλεπτυσμένα Μεταδεδομένα
Καθώς οι επιχειρήσεις πρέπει να αντιμετωπίσουν όλο και περισσότερα δεδομένα, η διαχείριση δεδομένων γίνεται πρόκληση για αυτές. Με τον μετασχηματισμό δεδομένων, μπορούν να παρακάμψουν το χάος στα μεταδεδομένα. Τώρα, λαμβάνετε εκλεπτυσμένα μεταδεδομένα που θα σας βοηθήσουν να διαχειριστείτε, να ταξινομήσετε, να αναζητήσετε και να χρησιμοποιήσετε τα δεδομένα σας.
DBT
Το DBT είναι μια ροή εργασίας για μετασχηματισμό δεδομένων. Μπορεί επίσης να σας βοηθήσει να συγκεντρώσετε και να διαμορφώσετε τον κώδικα ανάλυσης δεδομένων σας. Για να μην αναφέρουμε, λαμβάνετε άλλα εργαλεία για τη διαχείριση δεδομένων, όπως έκδοση συνόλων δεδομένων, συνεργασία σε μετασχηματισμένα δεδομένα, δοκιμή μοντέλων δεδομένων και τεκμηρίωση ερωτημάτων.
Qlik
Το Qlik ελαχιστοποιεί την πολυπλοκότητα, το κόστος και τον χρόνο μεταφοράς μεγάλων δεδομένων από πηγές σε προορισμούς όπως εφαρμογές BI, έργα ML και αποθήκες δεδομένων. Χρησιμοποιεί αυτοματισμό και ευέλικτες μεθοδολογίες για τη μετατροπή δεδομένων χωρίς ταραχώδη χειροκίνητη κωδικοποίηση των κωδικών ETL.
Domo
Το Domo προσφέρει διεπαφή μεταφοράς και απόθεσης για μετασχηματισμούς βάσης δεδομένων SQL και κάνει τη συγχώνευση δεδομένων εύκολη και αυτόματη. Επιπλέον, το εργαλείο καθιστά τα δεδομένα εύκολα διαθέσιμα σε διαφορετικές ομάδες ώστε να αναλύουν τα ίδια σύνολα δεδομένων χωρίς σύγκρουση.
EasyMorph
Το EasyMorph σας απαλλάσσει από την επίπονη διαδικασία μετασχηματισμού δεδομένων χρησιμοποιώντας παλαιού τύπου συστήματα όπως το Excel, VBA, SQL και Python. Προσφέρει ένα οπτικό εργαλείο για τη μετατροπή δεδομένων και την αυτοματοποίηση όταν είναι δυνατόν για επιστήμονες δεδομένων, αναλυτές δεδομένων και οικονομικούς αναλυτές.
Τελικές Λέξεις
Ο μετασχηματισμός δεδομένων είναι μια κρίσιμη διαδικασία που μπορεί να αποκρύψει την εξαιρετική αξία από τα ίδια σύνολα δεδομένων για διαφορετικές επιχειρηματικές ενότητες. Είναι επίσης μια τυπική φάση στις μεθόδους επεξεργασίας δεδομένων, όπως το ETL για τις επιτόπιες εφαρμογές BI και το ELT για τις αποθήκες δεδομένων που βασίζονται σε σύννεφο και τις λίμνες δεδομένων.
Τα υψηλής ποιότητας και τυποποιημένα δεδομένα που λαμβάνετε μετά τη μετατροπή των δεδομένων διαδραματίζουν ζωτικό ρόλο στη δημιουργία επιχειρηματικών σχεδίων όπως μάρκετινγκ, πωλήσεις, ανάπτυξη προϊόντων, προσαρμογές τιμών, νέες μονάδες και πολλά άλλα.
Στη συνέχεια, μπορείτε να ελέγξετε τα ανοιχτά σύνολα δεδομένων για τα έργα σας Data Science/ML.