La transformation des données est une étape du processus de préparation des données qui rend les données brutes plus accessibles à l'analyse. Il existe de nombreux types de transformation des données, notamment le filtrage, le comblement des lacunes, l'amélioration du formatage et la mise en cohérence des types de données. La transformation des données fait partie intégrante des processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) ou d'extraction, de chargement et de transformation (ELT).
Pourquoi la transformation des données est-elle importante ?
Sans transformation des données, très peu de données seraient prêtes à être analysées. Lors de l'extraction de données d'support décision à partir de sources multiples, de nombreuses incohérences entre les ensembles de données nécessiteront une transformation des données afin de les rendre utilisables pour obtenir des informations analytiques.
Types de transformation des données
Les transformations de données peuvent être classées selon les types suivants :
Esthétique
Les transformations esthétiques reformatent les données pour en faciliter la lecture ou pour répondre aux exigences de l'interface de programmation d'applications (API).
Constructif
La transformation constructive permet d'enrichir les données existantes.
Destructeur
Les transformations destructives réduisent les données au niveau du champ d'enregistrement
Structurel
Les transformations structurelles modifient les enregistrements en fusionnant, déplaçant ou renommant des champs.
Étapes de la transformation des données
Les données peuvent être transformées de nombreuses façons. Dans chaque pipeline ETL, ELT ou de préparation des données, plusieurs étapes impliquent généralement une transformation des données. En voici quelques exemples.
Suppression des données
Les données brutes contiennent souvent des données supplémentaires valables pour l'opération qui a créé l'ensemble de données, mais qui ne sont pas nécessaires à l'analyse de l'entreprise. Ces champs ou enregistrements excédentaires peuvent être filtrés. La plupart des outils d'intégration de données proposent une sélection de fonctionnalités permettant de supprimer des données. L'ensemble de données qui en résulte est plus compact, ce qui permet de le transférer plus facilement et à moindre coût sur les réseaux et de le manipuler davantage.
Reformatage des données
Comme les données d'un système d'analyse proviennent souvent de sources multiples, les champs seront probablement représentés de différentes manières. Les champs monétaires peuvent être arrondis à différents nombres de décimales et peuvent généralement contenir des symboles monétaires. Le reformatage peut rendre ces champs uniformes, ce qui simplifie les tâches d'analyse en aval. Les enregistrements peuvent se présenter sous la forme de champs délimités par des virgules, de chaînes JSON ou de structures plus complexes. Une structure uniforme, telle qu'un format d'enregistrement base de données relationnelle, facilitera l'analyse.
Données sur la restructuration
La normalisation ou la dénormalisation permet de combiner ou de diviser les champs pour un accès plus efficace. Les formats de données peuvent être modifiés pour faciliter les comparaisons et être compressés pour une meilleure utilisation de l'espace de stockage.
Masquage
Les données qui contiennent des informations financières sensibles ou des informations personnelles identifiables doivent être masquées pour protéger l'entreprise contre les fuites de données qui nuisent à sa réputation.
Transformations constructives
Le comblement des lacunes, la fusion des données, les champs précalculés et la répartition des valeurs sont des transformations qui rendent les enregistrements plus riches en contexte.
Utilisation des outils de transformation des données
Les entreprises peuvent utiliser des scripts personnalisés pour transformer des données ou des outils conçus à cet effet. L'inconvénient des scripts personnalisés est qu'ils deviennent souvent difficiles à maintenir, en particulier lorsque les développeurs quittent l'entreprise et ne documentent pas leur travail de manière adéquate. Au fur et à mesure que le volume de scripts codés sur mesure augmente, leur développement prend plus de temps car les développeurs sont trop occupés par la maintenance de leurs scripts précédents.
L'utilisation d'outils d'intégration de données courants permet d'obtenir plus rapidement une valeur ajoutée grâce à leurs composants prédéfinis, et de réduire les problèmes de maintenance en faisant appel à des développeurs tiers pour l'entretien. Une solution d'intégration comprend des fonctionnalités telles que des profileurs de données et des outils visuels pour développer et cartographier les données. Des solutions comme DataConnect permettent aux entreprises de gérer de manière centralisée leurs pipelines de données tout en facilitant les architectures de données en bus ou en étoile.
Transformation des données de Streaming et de l'IoT
Les sources de données Streaming et les données IoT peuvent représenter un volume important, de sorte qu'il est préférable de transformer les données à proximité de l'endroit où elles sont créées, souvent à la périphérie d'un réseau. Le traitement en périphérie est généralement effectué dans un serveur passerelle situé à proximité de l'endroit où il est généré. Les serveurs passerelle sont utilisés parce que l'appareil IoT a souvent des ressources de mémoire ou de processeur très limitées.
Avantages de la transformation des données
Voici quelques-uns des avantages de la transformation des données :
- Il est possible d'accélérer le temps de réponse auxrequête support décision en préparant suffisamment les données pour un entrepôt de données.
- La qualité des données est améliorée en optimisant les données pour l'utilisation prévue.
- L'ajout de métadonnées , telles que des noms de tables plus significatifs, des étiquettes de champs et un catalogue de données , facilite la découverte des données et clarifie la situation pour les utilisateurs.
- L'automatisation de la transformation des données peut permettre à une proportion plus importante de données opérationnelles d'être prêtes pour l'analyse.
- Davantage de décisions peuvent être prises sur la base de données, car les analyses sont plus faciles à réaliser à partir de données fiables.
Transformation des données avec la plateforme de données Actian
La plateforme de données Actian offre un lieu unifié pour construire et maintenir tous les projets d'analyse. Elle est conçue pour être facile à utiliser, avec des connecteurs intégrés à des centaines de sources de données. L'intégration de données intégrée planifie les étapes de transformation des données au sein des pipelines de données. Les flux de données sont gérés de manière centralisée pour plus d'évolutivité. La base de données analytique Vector utilise un format de stockage en colonnes et un traitement parallèle pour surpasser les autres solutions.
La flexibilité du déploiement est assurée par la prise en charge de plateformes sur site et de plateformes en nuage multiples.
