La Data Transformation es una de las disciplinas más demandadas para los expertos en Big Data y Business Intelligence. Un mar de datos inunda empresas e instituciones diariamente. Sin embargo, procesarlos puede ser un desafío.
¿Qué es la Data Transformation?
La Data Transformation es el proceso de cambiar o convertir datos de un arreglo o formato específico a otro. Uno de los procesos de transformación de datos más comunes es convertir los datos sin procesar en algo más limpio y adecuado. Otros, incluyen la conversión de tipos de datos, el enriquecimiento de los mismos para beneficiar a una empresa y la eliminación de duplicados.
Con la Data Transformation, las empresas pueden aumentar su eficiencia y sus procesos analíticos al tomar mejores decisiones basadas en datos. Para fines de marketing, este proceso permitirá comparar los datos de varias campañas. Y, por consiguiente, obtendrán mejores soluciones para comercializar su producto. Además, no será necesaria una gran inversión económica.
La transformación de datos se puede clasificar en diferentes categorías:
- Estructural: en el que la base de datos se reorganiza moviendo, combinando y renombrando columnas.
- Constructivo: en el que la transformación de datos copia o agrega datos.
- Destructivo: en el que la transformación conduce a que un sistema elimine ciertos archivos o registros.
- Estética: en la que la transformación estandariza los datos para cumplir con parámetros o requisitos específicos.
¿Cómo se lleva a cabo una Data Transformation?
Los ingenieros de datos transforman los datos de varias maneras:
- Scripting: que implica el uso de scripts como Python o SQL. Esto puede tomar mucho tiempo para llevar a cabo, ya que es un proceso manual.
- On-premise ETL (Extract, Transform, Load): eliminan el arduo trabajo de crear secuencias de comandos de la transformación, ya que automatizan todo el proceso. Estas herramientas generalmente se alojan en los servidores de su empresa, por lo que requieren una amplia experiencia y costes de infraestructura considerables.
- Cloud-based ETL o las herramientas que están alojadas en la nube: permiten recopilar datos de cualquier fuente en la nube y cargarlos en el almacén de datos. Estas son las herramientas más fáciles de manejar, especialmente para usuarios no técnicos.
Los 5 pasos de la Data Transformation
Fase #1: descubrimiento e interpretación de datos
Lo primero que debes saber es qué tipo de datos tienes y en qué necesitas transformarlos. Determinar objetivos. Conocer el formato de de los datos y el de destino. Luego, haz un mapa de las acciones. Aquí hay algunas preguntas para guiarte:
- Estructura: ¿Mis datos son tabulares, rasterizados o tridimensionales?
- Atributos: ¿Hay algún dato que falta actualmente? ¿Hay metadatos complementarios?
- Transformación: ¿Se registran los datos de manera consistente? ¿Quiero cambiar las unidades en las que se registran ciertas medidas?
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Fase #2: Mapeo de datos
En este fase se establece un plan que identifica qué elementos de los datos se transformarán. Si, por ejemplo, es por razones de compatibilidad, necesitarás conocer las partes de los datos que se deben cambiar y qué se debe dejar intacto.
Además, debes considerar aquellos datos que pueden perderse durante el proceso de transformación. Para ello, haz un plan para saber qué hacer si ocurren estas pérdidas.
Fase # 3: Generación de Código
Para que se complete el proceso de transformación de datos, debes crear un código que ejecutará el trabajo de transformación. Puedes escribir un script o, para simplificar todo el proceso, utilizar una herramienta de transformación de datos.
Durante esta fase, es conveniente identificar los formatos de archivo de datos de entrada y salida dentro de su flujo de trabajo, así como los requisitos del trabajo de transformación de datos. Estos pueden incluir compatibilidad, enriquecimiento, etc.
Fase #4: Ejecución de código
Es el momento de poner el código en acción. Pon a prueba lo que has creado conectando los datos de entrada al flujo de trabajo. Una vez ejecutado, los datos antiguos deben convertirse a la salida deseada.
Fase #5: Revisar los datos
¡No olvides revisar la calidad y precisión de los datos de salida! Asegúrate de que se haya formateado correctamente. En este sentido, crear una lista de problemas es una buena idea. Si es necesario, realice los cambios pertinentes y vuelva a intentarlo.
En definitiva, la Data Transformation…
Es fundamental para que tu organización convierta los datos de varias ubicaciones y formatos en información. Esto te permitirá tomar mejores decisiones respaldadas por datos. Si eres un analista de datos o un ingeniero de datos que busca impulsar su carrera, esta es una gran especialidad. ¿Cómo? En Next International Business School te ayudamos a dominar el complejo mundo del Big Data y el Business Intelligence. Sin duda, es uno de los perfiles más demandados por las empresas. Nuestros innovadores programas te dotarán de las herramientas y técnicas más innovadoras.
