Qu'est-ce que la transformation des données ?
La transformation des données est le processus de conversion des données d'une forme à une autre. La conversion peut consister à changer la structure, le format ou les valeurs des données. La transformation des données est généralement effectuée à l'aide de logiciels de préparation des données.
De plus, la migration des données, l'intégration des données, l'entreposage des données et le nettoyage des données impliquent tous la transformation des données. La transformation des données est également l'étape intermédiaire du processus ETL (extraction, transformation, chargement), qui est réalisé par des logiciels d'entrepôt de données.
En général, les ingénieurs de données, les scientifiques des données et les analystes de données utilisent des langages spécifiques au domaine tels que SQL ou des langages de script tels que Python pour transformer les données. Les organisations peuvent également choisir d'utiliser des outils ETL, qui peuvent automatiser le processus de transformation des données.
Avec les entreprises utilisant des logiciels d'analyse de big data pour donner un sens aux big data, le processus de transformation des données est encore plus crucial. Cela est dû au fait qu'il y a un nombre croissant d'appareils, de sites web et d'applications générant des quantités importantes de données, ce qui signifie qu'il y aura des problèmes de compatibilité des données.
La transformation des données permet aux organisations d'utiliser les données, quelle que soit leur source, en les convertissant dans un format qui peut être facilement stocké et analysé pour obtenir des informations précieuses.
Types de transformation des données
Il existe différents types de transformation des données, comme indiqué ci-dessous :
- Structurelle : Déplacement, renommage et combinaison de colonnes dans une base de données.
- Constructive : Ajout, copie et réplication de données.
- Destructive : Suppression d'enregistrements et de champs.
- Esthétique : Systématisation des salutations.
Avantages de la transformation des données
La transformation des données améliore l'interopérabilité entre différentes applications et assure une plus grande évolutivité et performance pour les bases de données analytiques et les cadres de données. Voici quelques-uns des avantages courants de la transformation des données :
- Amélioration de la qualité des données car les valeurs manquantes et les incohérences sont éliminées
- Utilisation accrue des données car elles sont standardisées
- Amélioration de la gestion des données car la transformation des données peut affiner les métadonnées
- Amélioration de la compatibilité entre les systèmes et les applications
- Amélioration des vitesses de requête car les données sont facilement récupérables
Éléments de base de la transformation des données
Le principal objectif de la transformation des données est de transformer les données en un format utilisable. Comme mentionné précédemment, la transformation fait partie du processus ETL, qui est un processus de transformation des données qui extrait et transforme les données de plusieurs sources et les charge dans un entrepôt de données ou un autre système cible.
En général, les données passent par le processus de nettoyage des données avant la transformation des données pour tenir compte des valeurs manquantes ou des incohérences. Le nettoyage des données peut être effectué à l'aide de logiciels de qualité des données. Après le processus de nettoyage, les données sont soumises au processus de transformation.
Voici quelques-unes des étapes clés impliquées dans le processus de transformation des données. D'autres étapes peuvent être ajoutées ou des étapes existantes peuvent être supprimées en fonction de la complexité de la transformation.
- Découverte des données : Dans cette première étape de la transformation des données, les données sont profilées à l'aide d'outils de profilage des données ou de scripts de profilage manuels. Cela aide à mieux comprendre les caractéristiques et la structure des données, ce qui aide à décider comment elles doivent être transformées.
- Cartographie des données : Cette étape consiste à définir comment chaque champ est mappé, joint, agrégé, modifié ou filtré pour générer le résultat final. Elle est généralement effectuée à l'aide de logiciels de cartographie des données. La cartographie des données est généralement l'étape la plus chronophage et la plus coûteuse du processus de transformation des données.
- Extraction des données : Dans cette étape, les données sont extraites de leur source d'origine. Comme mentionné ci-dessus, les sources peuvent varier considérablement et peuvent également inclure des sources structurées.
- Génération de code : Cette étape consiste à générer du code exécutable dans des langages tels que Python, R ou SQL. Ce code exécutable transformera les données en fonction des règles de cartographie des données définies.
- Exécution du code : Dans cette étape, le code généré est exécuté sur les données pour les convertir dans le format souhaité.
- Revue des données : Dans cette dernière étape de la transformation des données, les données de sortie sont examinées pour vérifier si elles répondent aux exigences de transformation. Cette étape est généralement effectuée par l'utilisateur final des données ou l'utilisateur métier. Les anomalies ou erreurs trouvées à cette étape sont communiquées à l'analyste de données ou au développeur.
Meilleures pratiques de transformation des données
Voici quelques-unes des meilleures pratiques à garder à l'esprit lors de la transformation des données :
- Concevez le format cible
- Profilez les données pour comprendre dans quel état les données brutes sont disponibles — cela aidera les utilisateurs à comprendre la quantité de travail nécessaire pour les préparer à la transformation
- Nettoyez les données avant de les transformer pour augmenter la qualité des données transformées finales
- Utilisez des outils ETL
- Utilisez du SQL préconstruit pour accélérer l'analyse
- Engagez continuellement les utilisateurs finaux pour comprendre dans quelle mesure les utilisateurs cibles acceptent et utilisent les données transformées
- Auditez le processus de transformation des données pour identifier rapidement la source du problème si une complication survient
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.
