O que é transformação de dados?
A transformação de dados é o processo de converter dados de uma forma para outra. A conversão pode envolver a mudança da estrutura, formato ou valores dos dados. A transformação de dados é tipicamente realizada com a ajuda de software de preparação de dados.
Além disso, migração de dados, integração de dados, armazenamento de dados e manipulação de dados também envolvem transformação de dados. A transformação de dados é também a etapa intermediária do processo ETL (extrair, transformar, carregar), que é realizado por software de armazenamento de dados.
Tipicamente, engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de dados usam linguagens específicas de domínio como SQL ou linguagens de script como Python para transformar dados. As organizações também podem optar por usar ferramentas ETL, que podem automatizar o processo de transformação de dados.
Com as empresas usando software de análise de big data para entender o big data, o processo de transformação de dados é ainda mais crucial. Isso ocorre porque há um número continuamente crescente de dispositivos, sites e aplicativos gerando quantidades significativas de dados, o que significa que haverá problemas de compatibilidade de dados.
A transformação de dados capacita as organizações a utilizar dados, independentemente de sua origem, convertendo-os em um formato que pode ser facilmente armazenado e analisado para obter insights valiosos.
Tipos de transformação de dados
Existem diferentes tipos de transformação de dados listados abaixo:
- Estrutural: Mover, renomear e combinar colunas em um banco de dados.
- Construtiva: Adicionar, copiar e replicar dados.
- Destrutiva: Excluir registros e campos.
- Estética: Sistematizar saudações.
Benefícios da transformação de dados
A transformação de dados melhora a interoperabilidade entre diferentes aplicativos e garante maior escalabilidade e desempenho para bancos de dados analíticos e quadros de dados. A seguir estão alguns dos benefícios comuns da transformação de dados:
- Melhoria na qualidade dos dados, pois valores ausentes e inconsistências são eliminados
- Maior uso dos dados, pois são padronizados
- Melhoria na gestão de dados, pois a transformação de dados pode refinar os metadados
- Melhoria na compatibilidade entre sistemas e aplicativos
- Melhoria na velocidade das consultas, pois os dados são facilmente recuperáveis
Elementos básicos da transformação de dados
O principal objetivo da transformação de dados é transformar dados em um formato utilizável. Como mencionado anteriormente, a transformação é parte do processo ETL, que é um processo de transformação de dados que extrai e transforma dados de múltiplas fontes e os carrega em um armazém de dados ou outro sistema de destino.
Tipicamente, os dados passam pelo processo de limpeza de dados antes da transformação para lidar com valores ausentes ou inconsistências. A limpeza de dados pode ser realizada usando software de qualidade de dados. Após o processo de limpeza, os dados são submetidos ao processo de transformação.
A seguir estão algumas das etapas principais envolvidas no processo de transformação de dados. Mais etapas podem ser adicionadas ou etapas existentes podem ser removidas com base na complexidade da transformação.
- Descoberta de dados: Nesta primeira etapa da transformação de dados, os dados são perfilados com a ajuda de ferramentas de perfilamento de dados ou scripts de perfilamento manual. Isso ajuda a entender melhor as características e a estrutura dos dados, o que ajuda a decidir como eles devem ser transformados.
- Mapeamento de dados: Esta etapa envolve definir como cada campo é mapeado, unido, agregado, modificado ou filtrado para gerar o resultado final. É tipicamente realizada com a ajuda de software de mapeamento de dados. O mapeamento de dados é geralmente a etapa mais demorada e cara no processo de transformação de dados.
- Extração de dados: Nesta etapa, os dados são extraídos de sua fonte original. Como mencionado acima, as fontes podem variar significativamente e podem incluir também fontes estruturadas.
- Geração de código: Esta etapa envolve a geração de código executável em linguagens como Python, R ou SQL. Este código executável transformará os dados com base nas regras de mapeamento de dados definidas.
- Execução de código: Nesta etapa, o código gerado é executado nos dados para convertê-los no formato desejado.
- Revisão de dados: Nesta etapa final da transformação de dados, os dados de saída são revisados para verificar se atendem aos requisitos de transformação. Esta etapa é geralmente realizada pelo usuário final dos dados ou pelo usuário de negócios. Anomalias ou erros encontrados nesta etapa são comunicados ao analista de dados ou desenvolvedor.
Melhores práticas de transformação de dados
A seguir estão algumas das melhores práticas a serem lembradas ao realizar a transformação de dados:
- Desenhe o formato de destino
- Perfilar os dados para entender em que estado os dados brutos estão disponíveis — isso ajudará os usuários a entender a quantidade de trabalho necessária para deixá-los prontos para a transformação
- Limpar os dados antes de transformá-los para aumentar a qualidade dos dados transformados finais
- Use ferramentas ETL
- Use SQL pré-construído para acelerar a análise
- Envolva continuamente os usuários finais para entender até que ponto os usuários-alvo aceitam e utilizam os dados transformados
- Audite o processo de transformação de dados para identificar rapidamente a fonte do problema se ocorrer alguma complicação
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.
