数据转换：优势、类型和流程

[rumana777]

数据转换涉及将数据从一种格式转换为另一种格式，以便进一步处理、分析或集成。数据转换过程是数据管理和数据集成不可或缺的组成部分。同样，公司可以通过数据转换简化数据管理和集成流程，从而改善数据驱动的决策。

然而，随着越来越多的公司采用基于云的数据存储（IDC 报告称，目前 67% 的企业基础设施基于云），数据转换过程也必须随之而来。因此，许多公司正在寻找公共 Web 数据集成流程和数据转换工具，以帮助提高整个公司的数据质量、可读性和组织。

在本文中，我将探讨数据转换过程，它如何促进 电话号码库 更广泛的数据集成过程，以及新的数据转换技术。

数据转换的好处
从一般角度来看，数据转换可帮助企业获取原始数据（结构化或非结构化）并将其转换为进一步处理，包括分析、集成和可视化。公司结构中的所有团队都受益于数据转换，因为低质量的非管理数据会对业务运营的各个方面产生负面影响。数据转换的一些其他好处包括：

改进数据组织和管理
提高计算机和最终用户的可访问性
提高数据质量并减少错误
更高的应用程序兼容性和更快的数据处理速度
数据集成
在研究各种数据转换方法之前，重要的是先回顾一下数据集成过程。数据集成将多种类型的源数据处理为集成数据，在此过程中，数据经过清理、转换、分析、加载等。由此我们可以看出，数据转换只是数据集成的一个子集。

数据集成总体上涉及提取、转换、清理和加载。随着时间的推移，数据科学家将这些步骤组合并重新排列，从而创建了四个数据集成过程：批处理、ETL、ELT 和实时集成。

批量集成
另一种常见的方法是批量数据集成，即对存储的数据进行进一步的转换和加载，这种方法主要用于内部数据库、大量数据以及对时间不敏感的数据。

ETL 集成
与 ELT 类似，ETL 数据处理涉及通过提取、转换和加载进行数据集成。ETL 集成是最常见的数据集成形式，采用批量集成技术。

ELT 集成
ELT 数据处理涉及通过提取、加载和转换进行数据集成。与实时集成类似，ELT 应用开源工具和云技术，这使得该方法最适合需要以相对较快的速度转换大量数据的组织。

实时集成
实时集成是较新的数据集成方法之一，它在收集和提取数据时处理和转换数据。该方法利用 CDC（变更数据捕获）等技术，有助于处理需要近乎即时使用的数据。

数据集成中使用的这些相同概念也已应用于更大集成过程中的各个步骤，例如数据转换。更具体地说，实时集成中使用的批量数据处理和云技术对于开发成功的数据转换流程和数据转换工具至关重要。现在，让我们仔细看看数据转换过程的类型。