2018 年，企业产生的数据量已经达到 33 ZB 左右。说明一下：1 ZB 相当于 10 亿 TB。国际数据公司假设，企业将 2025 年将产生 175 ZB.这意味着他们每年产生的数据量增加了约 27%。这些数据量给公司带来了挑战。原始数据可能令人困惑、不一致且难以理解。这就是数据转换发挥作用的地方。数据转换可以对数据进行转换和重组，使其易于分析和解读。
我们将向您介绍数据转换所使用的方法和技术，以便公司能够根据数据做出合理的业务决策。我们还解释了数据转换中面临的挑战，以及可以使用哪些软件来有效地应对这些挑战。
本文章以德语撰写，可自动翻译成其他语言并进行重读。我们欢迎您在文章末尾进行反馈。
数据转换 - 定义
数据转换是数据处理的一个核心过程，涉及将原始数据转换为优化形式。这需要采取一系列措施，使数据更易于分析、可视化和其他处理步骤。
数据转换包括各种步骤，视需要而定。例如，这些步骤包括清理不正确或缺失的数值、转换数据类型、汇总数据点、根据特定条件对数据进行分组以及添加新的计算变量。此外，还可以对数据进行排序、过滤和删除重复条目。
数据转换的目的是提高数据质量，消除不一致，并使数据结构符合自己的要求。
它使从数据中提取有意义的模式、趋势和见解成为可能，而这些模式、趋势和见解在原始数据中通常是不可见的。因此，数据转换是从原始数据中获取有价值信息和做出基于数据的决策的重要步骤。
数据转换与数据管道
数据转换是指对数据进行转换，以改变其格式、结构或价值。这样做是为了使数据更适合分析或处理。另一方面，数据管道是将数据从源传输到目标存储的流程，包括数据转换、过滤和聚合等步骤。数据转换侧重于数据本身，而数据管道则侧重于数据在不同站点之间的顺畅流动。因此，数据转换是数据管道的一个组成部分，它协调了数据移动、处理和存储的整个过程。
数据转换 - 方法和技术
为了改变数据的格式、结构或价值，数据转换使用了这些方法和技术：
修订（修改）
修订可确保数据支持其预期用途。为此，公司需要以必要和正确的方式组织数据。为此，企业首先要对数据集进行规范化处理。也就是说 消除数据集中的冗余，使数据模型更准确、更易读，同时占用更少的空间。在这个过程中，需要大量的批判性思维、调查和逆向工程。
之后，他们通过数据清理确保数据可以格式化。这也意味着他们要确保数据的一致性和正确性。通过格式转换，他们会改变数据类型以确保兼容性。最后但并非最不重要的是，公司会删除数据记录中的重复内容并验证数据。
操纵
操作包括根据现有数据创建新值，或通过计算改变现有数据。操作还可用于 非结构化数据 将数据转化为机器学习算法可以使用的结构化数据。数据操作有以下几种表现形式：
引申义： 这些计算涉及多个栏目。
总结（归纳）： 这种技术可以汇总数值。
枢轴转动： 在这里，列值被转换成行值，反之亦然。
分类、排列和索引： 对数据进行分类、排序和索引，以提高搜索性能。
缩放、归一化和标准化： 这些技术将不同的数字放在一个统一的比例尺上进行比较，从而帮助比较不同的数字。
矢量化： 这种技术有助于将非数字数据转换为数字数组，数字数组常用于以下应用中 机器学习 被使用。
分离
将数据值分成多个部分，以便进行详细分析。这包括将包含多个值的单列拆分成包含每个值的独立列。这样就可以根据特定值进行筛选。
组合/整合（组合/整合）
这种数据转换方法将来自不同表格和来源的数据集结合起来，以提供更全面的组织活动和功能视图。它结合了来自多个表格和数据集的数据。
数据平滑（数据平滑）
数据平滑 从数据集中删除无意义、不准确或有偏见的数据。这样，数据就会更加一致，使公司更容易识别趋势。
数据汇总
这种数据转换技术从多个来源收集原始数据，并将其合并为可用于分析的统一形式。例如，原始数据可提供平均值和总数等统计数据。
谨慎化
利用这种技术，公司可以在连续数据中创建区间标签，从而提高效率，方便分析。决策树算法用于将大型数据集转化为分类数据。
一般化
利用层次结构将低级数据属性转换为高级属性，以创建更清晰的数据快照。
属性构建
这种数据转换技术可以从现有的属性集合中创建新的属性集合，以方便分析过程。
数据转换过程 - 如何进行
为了将数据转换成新的形式，使其可用于分析，数据转换过程分为以下几个步骤：
- 数据识别
第一步是确定数据来源和类型。在此，数据专家使用数据剖析工具或脚本来了解数据的结构和特征。这也决定了应如何转换数据。数据可以来自不同的来源，如结构化来源、流式来源或网络应用程序的日志文件。在这一阶段，专家会对数据进行分析，以便更好地了解其结构和含义。
- 数据映射
在数据映射过程中，数据专家将一个数据源中的数据字段与另一个数据源中的数据字段联系起来。这种映射对于确保数据能够正确转换并放入所需的结构中至关重要。数据专家决定哪些数据字段应该匹配，以及在转换过程中应该如何处理这些数据字段。
- 代码生成
这一步骤根据转换要求生成处理数据所需的软件代码。这些代码可以由数据转换工具自动生成，也可以由数据专家自己编写。生成的代码包含根据前几个步骤的规范转换数据的指令。
- 执行代码
在代码执行过程中，会进行实际的数据转换。这一步涉及将先前生成的代码应用于数据，将其转换为所需的形式。这就是根据已设定的规则和转换对数据进行实际操作的地方。
- 评论
数据转换后，需要进行验证。数据专家或业务/最终用户检查输出数据是否符合指定的转换要求。如果不符合，则会检测并纠正异常和错误。这种验证对于确保转换后数据的正确性和高质量非常重要。
数据转换 - 效益
公司通过这种方式从数据转换中获益：
提高数据质量
数据转换使公司能够将非结构化数据或错误数据转换为结构化的有用信息。这有助于避免错误和曲解。
示例：零售商收集的销售数据中，有些产品代码输入错误。自动数据转换可纠正这些代码并统一格式，从而实现准确的分析和报告。
数据整合
公司可以协调和合并不同来源的数据集。这样，他们就能创建统一的数据视图。这样就能获得更全面的见解。
示例：一家保险公司有多个部门的客户数据。通过数据转换，可以合并来自各部门的数据，创建 360 度客户档案。
扩展分析选项
数据转换可对数据进行准备，以便将其用于机器学习等高级分析技术，从而获得更准确的预测和更好的见解。
示例：一家医疗保健公司使用数据转换为机器学习准备病人数据。这样，公司就能开发出一个模型，预测不同年龄段人群患某些疾病的风险。
高效的数据处理
通过数据转换来汇总、过滤和减少数据量，企业可以缩短处理时间并降低资源利用率。
示例：一家物流公司从车辆上收集了大量位置数据。通过数据转换，只选择相关数据（如停车和休息时间）来执行路线优化。
适应新要求
公司可以通过将数据转换成所需的格式或结构来适应不断变化的要求。
示例：一家银行需要为监管机构制作报告，而监管机构需要特定的数据格式。数据转换可用于将内部数据转换为所需格式。
更好的决策
经过良好转换的数据能够在可靠信息的基础上做出明智的决策，从而提高整体业务绩效。
示例：一家电子商务公司分析购买行为，以优化产品供应。通过数据转换，对数据进行处理，使购买决策的明显趋势清晰可见。
降低风险
通过整合、清理和构建数据，企业可以最大限度地减少错误和不确定性，从而降低业务决策的风险。
示例：一家制药公司正在进行临床试验。通过数据转换，研究数据以统一的方式格式化。这样，该公司就能减少分析中的错误率，得出更可靠的结果。
降低成本
数据转换可以高效处理数据，从而减少资源和工作时间。
示例：一家公用事业公司处理账单数据。数据转换可以更快地汇总数据，从而降低数据处理成本。
竞争优势
经过良好转换的数据使公司能够更快地对市场趋势做出反应，并开发出创新的解决方案。这为他们带来了竞争优势。
示例：一家零售商通过分析销售数据来实时识别趋势。通过数据转换，该公司可以对不断变化的客户偏好做出快速反应，并调整其产品供应。
数据转型 - 挑战
因此，全面数据转换的好处显而易见。那么，为什么不是所有公司都采用这一流程呢？当我们看一看数据转换所面临的挑战时，就会很快明白这一点：
数据质量
公司面临的挑战是确保所使用的数据具有高质量。这意味着它们必须没有错误、不一致和不完整。一般来说，没有软件是不可能做到这一点的。一个实际例子：一家零售商分析销售数据以确定趋势。如果数据中包含不准确或缺失的条目，得出的见解可能会产生误导。
数据整合
数据通常来自不同的来源和格式。我们面临的挑战是如何将这些不同的数据源结合起来，以获得全面的信息。一个实际例子：一家金融公司希望 360 度全方位了解其客户。为此，必须将来自销售、营销和客户服务等不同部门的数据结合起来。
数据安全
在数据转换过程中，公司需要确保敏感信息得到保护。例如：一家医学研究公司为临床试验处理患者数据。在此，保护患者身份和其他机密信息至关重要。
专业知识
分析数据并将其转化为业务相关见解的能力需要专业知识。例如：一个营销团队希望评估其营销活动的效果。为此，团队成员需要能够解读数据，找出哪些策略取得了成功。
改变企业文化
公司可能需要改变文化，鼓励数据驱动决策。例如：一家传统制造企业希望变得更加灵活。它需要改变企业文化，更多地根据数据和分析做出决策，而不是完全依赖经验。
技术选择
选择合适的数据转换软件至关重要。例如：一家电子商务公司希望为客户开发个性化推荐。它需要选择正确的数据分析平台。
可扩展性
在转型期间，公司需要确保其基础设施能够处理不断增长的数据量。例如：某社交网络的新用户数量正在迅速增加。数据库必须能够处理不断增加的用户数据量。
成本管理
改用 数据驱动的决策和流程 可能代价高昂。例如：一家物流公司投资购买了物联网传感器，用于收集送货的实时数据。在此，必须考虑到技术成本和员工培训成本。
时间方面
将原始数据转化为可操作的见解通常需要大量时间。例如：一个在线市场希望了解客户的购买行为，以便调整产品供应。数据处理的延迟会影响快速适应能力。
数据转换--实际应用领域
数据转换是许多行业将原始数据转化为可操作信息和见解的关键过程。以下是保险、银行和公共部门的一些实际案例：
保险
- 风险评估。 将客户数据（年龄、性别、病史等）转化为标准化的风险概况，以确定保险费。
- 损坏分析： 理赔数据可以通过转换来识别模式和趋势，从而用于预测未来的理赔或检测欺诈行为。
- 客户互动： 将不同渠道（如电子邮件、电话、在线）的客户数据转换为统一格式，以 360 度全方位了解客户。
银行
- 信用评估： 将有关收入、支出、以往贷款和付款历史的数据转换成信用评分，用于对信贷申请做出决定。
- 贸易数据分析： 将股票市场交易的原始数据转化为结构化格式，以进行市场分析或制定交易策略。
- 洗钱侦查： 汇总和转换交易数据，以确定可能表明潜在洗钱活动的明显模式。
公共部门
- 城市规划： 将交通、人口和基础设施数据转化为规划城市发展的模型。
- 社会服务： 转换有关使用社会服务者的数据，以便更好地了解需求，更有效地分配资源。
- 税务数据处理： 收集和转换公民和企业的财务数据，以核实纳税申报并计算税负。
这些例子说明，数据转换是任何行业从大量数据中获得有用、可操作见解的关键步骤。它不仅能帮助企业更好地了解当前形势，还能预测未来趋势和发展。
就前面提到的保险业、银行业和公共部门的应用而言，这些应用可分为以下数据转换子领域：
保险
- 风险评估
- 数据集标准化：去除冗余信息
- 数据清理：确保数据的一致性
- 数据验证：核实客户数据的完整性
- 损坏分析
- 数据汇总：将来自不同损害案例的数据进行组合，以进行模式识别
- 数据平滑：去除不规则数据，更好地进行趋势分析
- 客户互动
- 组合/集成：整合来自不同渠道的客户数据
- 数据清理：确保不同来源数据的一致性
银行
- 信用检查
- 数据集规范化：将财务数据转换为标准化格式
- 数据验证：检查信贷数据的完整性
- 贸易数据分析
- 数据汇总：合并多个交换交易的数据
- 排序、排列和索引优化数据，实现快速分析
- 洗钱侦查
- 重复数据删除：识别和删除重复数据
- 数据清理：确保交易数据的准确性和一致性
公共部门
- 城市规划
- 组合/整合：融合来自不同城市部门的数据
- 数据汇总：结合数据进行整体分析
- 社会服务
- 数据平滑：消除数据中的异常值和异常现象
- 数据汇总：合并来自不同服务提供商或地区的数据
- 税务数据处理
- 格式转换：调整财务数据类型以计算税款
- 数据清理：删除错误或不一致的条目
这种分类只是一个粗略的指导原则，说明所述应用如何适合数据转换的方法和技术。当然，根据具体的使用情况和背景，分类可能会有所不同。
数据转换 - 使用案例
为了更好地理解数据转换的使用和在实践中产生的效益，让我们来看看经典的使用案例：
1. 银行：优化贷款程序
银行业的一个典型用例是这样的：
情况
一家大型银行面临着加快贷款发放流程的挑战。与此同时，它还希望确保做出高质量的贷款决策。
数据转换解决方案
银行从各种来源收集数据：信用记录、申请人当前的财务状况、工作经历和其他相关参数。这些数据可能格式各异，需要统一的结构才能有效处理。数据转换可将这些异构数据转换成统一格式，便于信用评分算法处理。
结果
通过数据转换，银行可以大大加快贷款流程，提高决策的准确性，同时提高客户满意度。
2. 保险：欺诈侦查
保险业的一个典型用例是这样的：
情况
一家保险公司希望优化理赔流程，及早发现欺诈行为。
数据转换解决方案
除其他外，该公司还收集有关事故、保单和客户索赔历史的数据。作为数据转换的一部分，该公司对数据进行处理，并将其存储在一个配备欺诈检测算法的中央系统中。
结果
在数据转换的帮助下，保险公司可以识别理赔中显示潜在欺诈的模式和异常情况。这样，保险公司就可以在错误理赔上节省大量资金。
3. 公共部门：城市规划和交通管理
公共部门的一个典型用例是这样的：
情况
一个大城市希望优化交通流量，同时规划城市发展。
数据转换解决方案
城市从交通传感器、公共交通、市民反馈和城市规划项目中收集数据。在对数据进行转换后，将其输入智能交通管理系统，该系统可对交通流量进行实时分析，并为城市规划决策做出预测。
结果
通过数据转换，城市可以实时监控交通流量，防止拥堵，并对未来的城市发展项目做出明智的决策。
数据转换是优势还是流程的一部分？
数据转换本身有很多好处，尤其是当企业将不同来源的数据转换成一致的格式进行分析或报告时。不过，数据转换通常会在更广泛的流程（数据分析、机器学习或其他业务应用）中充分发挥其潜力。在这些流程中，数据转换可以实现数据的无缝集成和分析。这最终会带来更好的决策、优化和创新。
数据转换工具：5 个成熟的提供商
为了克服数据转换带来的挑战，企业首先必须选择正确的数据转换软件。这对数据转换和准备工作的实际工作量影响巨大。以下 5 种数据转换服务可自动完成大部分数据处理工作：
塔伦德
Talend 是一种广泛使用的开源 ETL 工具。客户可以用它从各种来源获取数据，进行转换并将其转换成不同的格式。Talend 具有用户友好的图形界面，还支持通过使用脚本和自定义代码进行复杂的转换。
Konfuzio
Konfuzio 是一家领先的人工智能文档处理和转换提供商。该平台使用先进的机器学习算法从非结构化文档中提取和转换信息。这对于想要处理和分析大量非结构化数据（如文本、报告和文档）的公司来说尤其有用。Konfuzio 实现了所有数据采集和转换步骤的自动化。这样，企业就可以节省大量的时间和资源。
讯飞公司
Informatica 提供数据质量检查、转换和迁移等功能。数据转换平台允许用户将各种来源的数据提取、清理、转换和加载为不同的目标格式。它还具有数据屏蔽和匿名化等高级功能，以确保数据安全。
微软 Azure 数据工厂
Azure Data Factory 是微软提供的一项基于云的服务，可实现数据提取、转换和加载。它可与其他 Azure 服务无缝集成，并提供强大的数据处理功能。用户可以 数据管道 该平台可将数据从不同来源提取、转换和加载到不同目的地。该平台还为复杂的数据转换场景提供监控、日志记录和可扩展性。
Apache NiFi
Apache NiFi 是一个数据转换开源平台，可实现数据集成、转换和移动。它提供了一个用户友好的基于网络的界面，用于创建数据流，从多个来源采集和转换数据。NiFi 还支持实时数据处理，并为数据操作提供各种处理器。
常见问题
数据转换是指转换和准备数据，使其适合分析、处理和报告的过程。这包括改变数据类型、过滤、合并不同来源的数据以及重新排列列或行。数据转换对于数字化转型至关重要，可将原始数据转换为有用的形式，从而获得更好的见解和决策。
机器学习在数据转换中发挥着核心作用。它通过自动识别数据中的模式来加速这一过程。这种能力使其能够有效地转换和优化数据。这将带来更快、更准确的结果。此外，机器学习还能从转换后的数据中自动获得有价值的见解，从而做出明智的决策。
企业可以选择各种数据转换工具。供应商 Konfuzio 的数据处理效率特别高。这是因为它采用了人工智能和机器学习技术，企业可以根据自己的规范自动提取和转换数据，并将其传递给后续工作流程。通过这种方式，该软件解决了数据转换的重要难题，如确保数据质量。
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