数据转换：商业智能的终极指南
您是否需要组织、整合、标准化并格式化庞大的数据集以提取商业智能？本文将深入探讨数据转换过程，为您提供全面的指导。
企业的数据通常并非以商业智能 (BI) 工具可以直接使用的格式呈现。数据连接器和存储库常常会提供原始且杂乱无章的数据，使得我们难以从中发现任何规律。
为了满足业务需求，您需要像数据转换这样特定的流程来构建数据。通过数据转换，您还可以发现那些隐藏在不准确数据集中、尚未被发掘的商业机会。
本文将从基础概念开始详细讲解数据转换。阅读完本文后，您将能够掌握数据转换的专业知识，并成功规划和执行相关项目。
什么是数据转换？
数据转换本质上是数据处理中的一个技术步骤，它在保留数据本质和内容完整性的前提下，改变数据的呈现形式。数据科学家通常会修改以下几个方面：
- 数据结构
- 数据格式
- 标准化
- 组织方式
- 数据合并
- 数据清洗
最终的目标是得到格式规范、清晰整洁的数据。最终的数据格式和结构将取决于企业使用的 BI 工具。此外，由于不同部门（如会计、财务、库存、销售等）需要不同的输入数据结构，格式也可能因部门而异。
在数据修改过程中，数据科学家还会将业务规则应用于数据。这些规则可以帮助业务分析师从处理后的数据中提取模式，并为管理团队提供明智的决策依据。
此外，数据转换也是将不同数据模型合并到一个中心数据库的有效方法。它可以帮助您对产品、服务、销售流程、营销策略、库存、公司支出等进行比较分析。
数据转换的类型
#1. 数据清洗
数据清洗的目标是识别不正确、不准确、不相关或不完整的数据集或其组成部分。随后，对这些数据进行修改、替换或删除，以提高准确性。这一过程依赖于细致的分析，以确保生成的数据能够产生有意义的见解。
#2. 数据去重
重复的数据输入可能会导致数据挖掘过程中的混乱和错误计算。数据去重可以提取数据集中的所有冗余条目，确保数据的唯一性。
此过程可以节省企业存储和处理重复数据所需的成本。此外，还可以防止此类数据影响性能并减慢查询处理速度。
#3. 数据聚合
数据聚合是指以简洁的格式收集、查找和呈现数据。企业可以执行此类型的数据转换，从多个数据源中收集数据，并将它们合并用于统一的数据分析。
在针对产品、运营、营销和定价做出战略决策时，这一过程非常有用。
#4. 数据集成
顾名思义，数据集成将来自不同来源的数据整合在一起。
由于它整合了来自不同部门的数据并提供了统一的视图，公司中的任何人都可以在机器学习技术和商业智能分析中使用这些数据。此外，它被认为是数据管理过程的关键组成部分。
#5. 数据过滤
如今，企业必须处理海量的数据。然而，并非所有流程都需要所有数据。因此，企业需要对数据集进行过滤，以获得精炼的数据。
过滤可以隔离任何不相关、重复或敏感的数据，并提取您需要的数据。此过程可以帮助企业最大限度地减少数据错误，并生成准确的报告和查询结果。
#6. 数据汇总
数据汇总意味着以简洁的摘要形式呈现生成的数据。对于任何流程而言，原始数据往往不适用。它可能包含错误，并且可能以某些应用程序无法理解的格式呈现。
因此，公司执行数据汇总，生成原始数据的汇总版本。这样，就可以更容易地从汇总版本中访问数据的趋势和模式。
#7. 数据拆分
在这个过程中，数据集中的条目被拆分为不同的段。数据拆分的主要目的是开发、训练和测试数据集，以便进行交叉验证。
此外，此过程还可以保护关键任务和敏感数据免受未经授权的访问。通过拆分，企业可以加密敏感数据并将其存储在不同的服务器上。
#8. 数据验证
验证您已有的数据也是数据转换的一种形式。此过程涉及交叉检查数据的准确性、质量和完整性。在您使用数据集进行进一步处理之前，验证至关重要，以避免在后期阶段出现问题。
如何进行数据转换？
选择方法
您可以根据业务需求选择以下任一数据转换方法：
#1. 本地部署 ETL 工具
如果您需要定期处理庞大的数据集，并且需要定制的转换过程，那么您可以依靠本地部署的 ETL 工具。它们在高性能的工作站上运行，可以快速处理大型数据集。但是，它们的拥有成本较高。
#2. 基于云的 ETL Web 应用程序
小型、中型和初创企业通常依赖基于云的数据转换应用程序，因为这些应用程序价格实惠。如果您每周或每月只需要准备一次数据，那么此类应用程序非常适合。
#3. 转换脚本
如果您正在处理具有较小数据集的小型项目，那么使用 Python、Excel、SQL、VBA 和宏等传统系统进行数据转换是不错的选择。
选择转换数据集的技术
在您了解了选择哪种方法后，接下来需要考虑应用哪些技术。您可以根据原始数据和您想要获得的最终模式，选择以下部分或全部技术：
#1. 整合数据
在此过程中，您可以整合来自不同来源的相同元素的数据，并形成汇总表格。例如，可以从账户、发票、销售、营销、社交媒体、竞争对手、网站和视频分享平台等渠道收集客户数据，形成表格数据库。
#2. 数据排序和过滤
将原始的、未经筛选的数据发送到 BI 应用程序不仅会浪费时间和金钱，还会导致信息过载。因此，您需要从数据集中过滤掉无用的和不相关的数据，只发送包含可分析内容的数据块。
#3. 数据清洗
数据科学家还需要清理原始数据，以消除噪声、损坏的数据、不相关的内容、错误数据和拼写错误等。
#4. 数据集离散化
特别是对于连续数据，您需要使用离散化技术，在数据块之间添加间隔，而不会改变数据的连续流。一旦您为连续数据集提供了分类和有限的结构，就可以更轻松地绘制趋势或计算长期平均值。
#5. 数据泛化
数据泛化是一种将个性化数据集转换为非个人化和通用数据的技术，旨在遵守数据隐私法规。此外，此过程还可以将大型数据集转换为易于分析的格式。
#6. 删除重复项
重复的数据可能会导致您支付更多的数据仓库费用，并且还会扭曲最终的模式或见解。因此，您的团队需要仔细扫描整个数据集，查找重复、副本等，并将其从转换后的数据库中排除。
#7. 创建新属性
在这个阶段，您可以引入新的字段、列标题或属性，以使您的数据更有条理。
#8. 标准化和规范化
现在，您需要根据首选的数据库结构、用途和数据可视化模型，对数据集进行规范化和标准化。标准化可确保组织的每个部门都可以使用相同的数据集。
#9. 数据平滑
数据平滑是指从大型数据集中删除无意义和扭曲的数据。它还可以扫描数据，查找可能使分析团队偏离预期模式的不成比例的修改。
转换数据集的步骤
#1. 数据发现
在此步骤中，您需要了解数据集及其模型，并确定需要进行哪些更改。您可以使用数据分析工具来浏览数据库、文件、电子表格等。
#2. 数据转换映射
在这个阶段，您需要确定很多有关转换过程的事项，包括：
- 哪些元素需要审查、编辑、格式化、清洗和修改
- 进行这些转变的原因
- 如何实现这些更改
#3. 生成和执行代码
您的数据科学家将编写数据转换代码以自动执行该过程。他们可以使用 Python、SQL、VBA、PowerShell 等。如果您使用任何无代码工具，您需要将原始数据上传到该工具，并指定您希望进行的更改。
#4. 查看和加载
现在，您需要查看输出文件，并确认是否已进行了正确的更改。然后，您可以将数据集加载到您的 BI 应用程序。
数据转换的优势
#1. 更好的数据组织
数据转换意味着修改和分类数据，使其能够单独存储并易于查找。因此，转换后的数据能够以更好的方式组织，使人类和应用程序都能轻松使用。
#2. 提高数据质量
此过程还可以消除数据质量问题，并降低不良数据带来的风险。现在，出现误解、不一致和丢失数据的可能性更低。鉴于公司需要准确的信息才能取得成功，数据转换对于做出重大决策至关重要。
#3. 更轻松的数据管理
数据转换还简化了团队的数据管理流程。处理来自众多来源的不断增加的数据的企业需要此过程。
#4. 更广泛的用途
数据转换的最大好处之一是它可以让企业充分利用他们的数据。此过程对数据进行标准化，使其更加有用。因此，企业可以将同一组数据用于更多目的。
此外，更多的应用程序可以使用转换后的数据，因为这些应用程序对数据格式有独特的要求。
#5. 更少的计算挑战
无组织的数据可能导致不正确的索引、空值和重复条目等问题。通过转换，企业可以标准化数据，并减少应用程序在数据处理过程中出现计算错误的机会。
#6. 更快的查询
数据转换意味着对数据进行排序，并以有组织的方式将其存储在数据仓库中。它可以提高查询速度，并优化 BI 工具的使用。
#7. 降低风险
如果您使用不准确、不完整和不一致的数据，决策和分析就会受到阻碍。一旦数据经过转换，它就会变得标准化。因此，高质量的数据可以减少因计划不准确而面临财务和声誉损失的机会。
#8. 精炼的元数据
随着企业需要处理的数据越来越多，数据管理成为了它们面临的挑战。通过数据转换，他们可以跳过元数据中的混乱。现在，您可以获得有助于管理、排序、搜索和使用数据的精细元数据。
DBT
DBT 是一种用于数据转换的工作流程。它还可以帮助您集中和模块化您的数据分析代码。此外，您还可以获得其他用于数据管理的工具，例如版本化数据集、对转换后的数据进行协作、测试数据模型和记录查询。
Qlik
Qlik 最大限度地降低了将大型数据从源传输到目标（如 BI 应用程序、ML 项目和数据仓库）的复杂性、成本和时间。它使用自动化和敏捷的方法来转换数据，而无需繁琐的 ETL 代码手动编码。
多摩
Domo 为 SQL 数据库转换提供拖放界面，使数据合并变得轻松和自动化。此外，该工具使不同团队可以轻松使用数据来分析相同的数据集而不会发生冲突。
易变形
EasyMorph 让您从使用 Excel、VBA、SQL 和 Python 等传统系统进行数据转换的艰苦过程中解脱出来。它为数据科学家、数据分析师和金融分析师提供了一个可视化工具，可以尽可能地转换数据并实现自动化。
最后的话
数据转换是一个关键的过程，它可以从不同业务部门的相同数据集中挖掘出显著的价值。它也是数据处理方法的标准步骤，例如用于本地 BI 应用程序的 ETL 和用于基于云的数据仓库和数据湖的 ELT。
您在数据转换后获得的高质量和标准化数据在制定营销、销售、产品开发、价格调整和新部门等商业计划中起着至关重要的作用。
接下来，您可以进一步研究数据科学/机器学习项目的开放数据集。