¿Qué es la transformación de datos?
La transformación de datos es el proceso de convertir datos de una forma a otra. La conversión podría implicar cambiar la estructura, el formato o los valores de los datos. La transformación de datos se realiza típicamente con la ayuda de software de preparación de datos.
Además, la migración de datos, la integración de datos, el almacenamiento de datos y la manipulación de datos también implican la transformación de datos. La transformación de datos es también el paso intermedio del proceso ETL (extracción, transformación, carga), que se realiza mediante software de almacenamiento de datos.
Normalmente, los ingenieros de datos, los científicos de datos y los analistas de datos utilizan lenguajes específicos de dominio como SQL o lenguajes de scripting como Python para transformar datos. Las organizaciones también pueden optar por usar herramientas ETL, que pueden automatizar el proceso de transformación de datos.
Con las empresas utilizando software de análisis de big data para interpretar grandes volúmenes de datos, el proceso de transformación de datos es aún más crucial. Esto se debe a que hay un número cada vez mayor de dispositivos, sitios web y aplicaciones que generan cantidades significativas de datos, lo que significa que habrá problemas de compatibilidad de datos.
La transformación de datos permite a las organizaciones utilizar los datos, independientemente de su origen, convirtiéndolos en un formato que pueda ser fácilmente almacenado y analizado para obtener información valiosa.
Tipos de transformación de datos
Existen diferentes tipos de transformación de datos como se enumeran a continuación:
- Estructural: Mover, renombrar y combinar columnas en una base de datos.
- Constructiva: Agregar, copiar y replicar datos.
- Destructiva: Eliminar registros y campos.
- Estética: Sistematizar saludos.
Beneficios de la transformación de datos
La transformación de datos mejora la interoperabilidad entre diferentes aplicaciones y asegura una mayor escalabilidad y rendimiento para bases de datos analíticas y marcos de datos. Los siguientes son algunos de los beneficios comunes de la transformación de datos:
- Mejora de la calidad de los datos al eliminar valores faltantes e inconsistencias
- Mayor uso de los datos al estar estandarizados
- Mejora de la gestión de datos ya que la transformación de datos puede refinar los metadatos
- Mejor compatibilidad entre sistemas y aplicaciones
- Mejora de la velocidad de las consultas ya que los datos son fácilmente recuperables
Elementos básicos de la transformación de datos
El propósito principal de la transformación de datos es transformar los datos en un formato utilizable. Como se mencionó anteriormente, la transformación es parte del proceso ETL, que es un proceso de transformación de datos que extrae y transforma datos de múltiples fuentes y los carga en un almacén de datos u otro sistema de destino.
Normalmente, los datos pasan por el proceso de limpieza de datos antes de la transformación para tener en cuenta los valores faltantes o las inconsistencias. La limpieza de datos se puede realizar utilizando software de calidad de datos. Después del proceso de limpieza, los datos se someten al proceso de transformación.
Los siguientes son algunos de los pasos clave involucrados en el proceso de transformación de datos. Se pueden agregar más pasos o eliminar pasos existentes según la complejidad de la transformación.
- Descubrimiento de datos: En este primer paso de la transformación de datos, los datos se perfilan con la ayuda de herramientas de perfilado de datos o scripts de perfilado manual. Esto ayuda a comprender mejor las características y la estructura de los datos, lo que ayuda a decidir cómo deben transformarse.
- Mapeo de datos: Este paso implica definir cómo se mapea, une, agrega, modifica o filtra cada campo para generar el resultado final. Se realiza típicamente con la ayuda de software de mapeo de datos. El mapeo de datos suele ser el paso más largo y costoso en el proceso de transformación de datos.
- Extracción de datos: En este paso, los datos se extraen de su fuente original. Como se mencionó anteriormente, las fuentes pueden variar significativamente e incluso pueden incluir fuentes estructuradas.
- Generación de código: Este paso implica generar código ejecutable en lenguajes como Python, R o SQL. Este código ejecutable transformará los datos según las reglas de mapeo de datos definidas.
- Ejecución de código: En este paso, el código generado se ejecuta sobre los datos para convertirlos en el formato deseado.
- Revisión de datos: En este paso final de la transformación de datos, se revisan los datos de salida para verificar si cumplen con los requisitos de transformación. Este paso suele ser realizado por el usuario final de los datos o el usuario de negocio. Las anomalías o errores encontrados en este paso se comunican al analista de datos o desarrollador.
Mejores prácticas para la transformación de datos
Las siguientes son algunas de las mejores prácticas a tener en cuenta al realizar la transformación de datos:
- Diseñar el formato de destino
- Perfilar los datos para entender en qué estado se encuentran los datos en bruto; esto ayudará a los usuarios a comprender la cantidad de trabajo necesario para prepararlos para la transformación
- Limpiar los datos antes de transformarlos para aumentar la calidad de los datos transformados finales
- Usar herramientas ETL
- Usar SQL preconstruido para acelerar el análisis
- Involucrar continuamente a los usuarios finales para entender hasta qué punto los usuarios objetivo aceptan y utilizan los datos transformados
- Auditar el proceso de transformación de datos para identificar rápidamente la fuente del problema si ocurre alguna complicación
Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.
