O que é transformação de dados?

A transformação de dados é um processo essencial no gerenciamento e na análise de dados, garantindo que os dados brutos sejam convertidos em um formato utilizável e acionável.

O principal objetivo da transformação de dados é convertê-los em um formato adequado para uso posterior. Esse processo é necessário para integrar dados de várias fontes, permitindo uma análise melhor e aprimorando a qualidade dos dados.

A transformação de dados pode ocorrer em diferentes pontos do pipeline de processamento de dados:

• No processo de extração, transformação e carregamento (ETL), a transformação ocorre durante a etapa intermediária de "transformação".
• Com a extração, carregamento e transformação (ELT), frequentemente usada em data warehouses em nuvem, a transformação ocorre após o carregamento dos dados brutos.

Principais conclusões: A transformação de dados é essencial para integrar dados de várias fontes, melhorar a qualidade dos dados e permitir uma análise eficaz para uma melhor tomada de decisões. Ela envolve um processo estruturado de descoberta, mapeamento, codificação, execução e revisão para converter dados brutos em um formato utilizável. A implementação das técnicas de transformação corretas, a superação de desafios como custos e lacunas de habilidades e o aproveitamento de dados transformados de alta qualidade podem impulsionar a inovação, descobrir oportunidades e otimizar os processos de negócios.

Como a transformação de dados é usada?

A transformação de dados é um processo de várias etapas necessário para converter dados brutos em um formato adequado para uso e análise posteriores. Como os dados geralmente vêm de fontes e sistemas diferentes em formatos e estruturas diferentes, é fundamental seguir uma sequência definida de etapas para que a transformação seja bem-sucedida:

• Descoberta - Identificação de fontes e formatos de dados que exigem transformação.
• Mapeamento - Determinar a estrutura de dados atual, as transformações necessárias e os campos de mapeamento.
• Geração de código - Criação de código para realizar transformações usando ferramentas especializadas.
• Execução - Conversão real dos dados no formato de destino usando o código gerado. Vários tipos de transformação podem ser aplicados: filtragem, enriquecimento, divisão, união, etc.
• Revisão - Avaliação dos resultados da transformação quanto à conformidade com o formato de destino.

Seguir esses estágios principais garante que a transformação de dados seja realizada de forma sistemática e eficiente, permitindo a integração de dados de várias fontes, melhorando a qualidade e a compatibilidade dos dados para análise e utilização subsequentes.

Como você pode otimizar sua transformação de dados

A transformação de dados é um processo essencial no gerenciamento e na análise de dados, garantindo que os dados brutos sejam convertidos em um formato utilizável e acionável. Com o uso da Latenode, uma plataforma de integração com pouco código, as organizações podem automatizar e otimizar seus fluxos de trabalho de dados transformados, tornando o processo mais eficiente e gerenciável.

Como o Latenode aprimora a transformação de dados

Latenode simplifica o processo de transformação de dados, permitindo que os usuários criem fluxos de trabalho (chamados de cenários) que automatizam a extração, a transformação e o carregamento (ETL) de dados. Essa plataforma oferece vários nós para lidar com diferentes estágios da transformação de dados.

• Descoberta e mapeamento: Identificar fontes e formatos de dados que exigem transformação. Em Latenode, você pode usar o nó de acionamento do Webhook para iniciar o fluxo de trabalho quando novos dados chegarem.
• Geração e execução de código: Crie código para realizar transformações usando o nó JavaScript em Latenode. Esse nó permite que você escreva JavaScript personalizado para manipular dados.
• Tipos de transformação: o site Latenode oferece vários nós de ação para que você aplique diferentes tipos de transformação de dados, como filtragem, enriquecimento, divisão e união. Por exemplo, você pode usar o nó HTTP Request para enviar dados transformados a outro serviço ou API.
• Revisão e validação: Avalie os resultados da transformação quanto à conformidade com o formato de destino. O site Latenode permite que você configure condições e rotas para validar os dados antes de continuar o processamento.

Como exemplo, automatizaremos o processo de extração de dados brutos de uma fonte, convertendo-os em um formato utilizável e carregando-os no sistema de destino usando Latenode.

• Nó de webhook: Recebe dados brutos de entrada por meio de uma solicitação HTTP.
• Nó JavaScript: Transforma os dados combinando o nome e o sobrenome e criando uma mensagem para o e-mail.
• Nó de solicitação HTTP: Envia os dados transformados para o sistema de destino, como um serviço de e-mail.
• Nó de resposta do webhook: Retorna uma resposta indicando o sucesso da execução do cenário.

Ao aproveitar o Latenode, as organizações podem superar os desafios associados à transformação de dados, garantindo dados de alta qualidade, compatíveis e prontos para uso para análise e tomada de decisões.

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Técnicas de transformação de dados

Para transformar os dados de forma eficaz e resolver vários problemas de qualidade e compatibilidade de dados, as organizações empregam uma série de técnicas. Essas técnicas são projetadas para limpar, reestruturar e manipular dados para atender aos requisitos dos sistemas ou aplicativos de destino. A escolha da técnica depende da natureza dos dados, dos objetivos da transformação e dos desafios específicos que precisam ser abordados. Algumas das técnicas de dados transformados mais comumente usadas incluem:

• Revisão - Garantir que os dados sejam compatíveis com o uso pretendido, incluindo normalização, limpeza, conversão de formato, deduplicação e validação.
• Manipulação - Criação de novos valores a partir de valores existentes, conversão de dados não estruturados em dados estruturados.
• Separação - Quebra de campos em componentes separados para análise granular.
• Combinação/integração - mescla de registros entre tabelas e fontes.
• Suavização - Remoção de ruídos e valores discrepantes para identificar tendências.
• Agregação - Consolidação de dados de várias fontes.
• Discretização - conversão de valores contínuos em intervalos.
• Generalização - Transformação de atributos de baixo nível em atributos de alto nível.
• Construção de atributos - Criação de novos atributos a partir de atributos existentes.

Ao aproveitar essas técnicas, individualmente ou em conjunto, as organizações podem enfrentar uma ampla gama de desafios de transformação de dados, garantindo que os dados sejam limpos, formatados e estruturados de forma a oferecer suporte a análises, tomadas de decisão e operações comerciais eficazes.

Razões para a transformação de dados

As organizações geram e coletam quantidades substanciais de dados de várias fontes em vários formatos. Para aproveitar efetivamente esses dados para análise, tomada de decisões e obtenção de insights, é fundamental transformar os dados em uma estrutura unificada. Há vários motivos importantes pelos quais as organizações precisam transformar seus dados:

• Garantir a compatibilidade de conjuntos de dados diferentes para combinação e análise.
• Facilitar a migração de dados, transformando o formato do sistema de origem para o de destino.
• Consolidar dados estruturados e não estruturados.
• Melhore a qualidade dos dados por meio de enriquecimento e limpeza.
• Obtenha dados consistentes e acessíveis para insights e previsões analíticas.

A transformação de dados permite que as organizações combinem conjuntos de dados díspares de várias fontes em uma estrutura coerente que possa ser analisada com eficácia. Ao padronizar o formato dos dados e limpá-los/enriquecê-los, as empresas podem obter insights e previsões analíticas valiosas para impulsionar a tomada de decisões estratégicas.

Benefícios da transformação de dados

Transformar os dados de seus formatos brutos e díspares em uma estrutura padronizada e de qualidade garantida é essencial para que as organizações realmente desbloqueiem o valor de seus ativos de dados. Ao implementar processos eficazes de transformação de dados, as empresas podem colher inúmeros benefícios que aprimoram a utilização, a consistência, a qualidade e os recursos analíticos dos dados. Algumas das principais vantagens das transformações de dados incluem:

• Aumento da utilização de dados por meio de formatos padronizados e melhor acessibilidade.
• Garantir a consistência dos dados em diferentes fontes.
• Melhoria da qualidade dos dados necessária para a análise de negócios.
• Compatibilidade de dados entre vários aplicativos e sistemas.
• Acesso mais rápido aos dados em formato padronizado.
• Análises, previsões e insights mais precisos com base em dados de qualidade.

Com conjuntos de dados integrados e de alta qualidade obtidos por meio da transformação, as organizações podem extrair o máximo de valor de seus dados. Isso permite que você tome decisões baseadas em dados, otimize processos, descubra novas oportunidades de negócios e impulsione a inovação.

Desafios da transformação de dados

Embora as transformações de dados ofereçam inúmeros benefícios para as organizações, elas não estão isentas de desafios. A implementação de uma transformação eficaz dos processos de dados pode ser complexa e exigir muitos recursos, o que requer planejamento e execução cuidadosos. Alguns dos principais desafios associados à transformação de dados incluem:

• Alto custo de implementação de ferramentas e plataformas de transformação.
• Processo com uso intensivo de recursos, especialmente com data warehouses locais.
• Necessidade de profissionais de dados altamente qualificados.
• Riscos de erros e inconsistências devido a transformações inadequadas.

As organizações devem estar preparadas para investir nas ferramentas, na infraestrutura e no pessoal certos para garantir o sucesso das iniciativas de transformação de dados. Medidas adequadas de governança e controle de qualidade também são cruciais para reduzir os riscos e manter a integridade dos dados durante todo o processo de transformação. Se você enfrentar esses desafios de forma proativa, poderá ajudar as organizações a superar os obstáculos e aproveitar plenamente os benefícios dos dados transformados e de alta qualidade.

Conclusão

A transformação de dados é um componente integral do gerenciamento de dados que permite que as organizações convertam dados brutos de fontes diferentes em um formato utilizável e acionável. Esse processo é essencial para integrar dados, melhorar a qualidade dos dados e facilitar a análise eficaz. Ao automatizar os fluxos de trabalho de transformação de dados com ferramentas como Latenode, as empresas podem simplificar e otimizar esse processo, garantindo dados compatíveis e de alta qualidade, prontos para análise e tomada de decisões. Latenode A plataforma low-code do simplifica a criação de fluxos de trabalho de ETL, permitindo que os usuários lidem com vários estágios das técnicas de transformação de dados de forma eficiente. Apesar dos desafios, como a necessidade de profissionais qualificados, o investimento em ferramentas e governança adequadas pode ajudar as organizações a aproveitar plenamente os benefícios dos dados transformados, impulsionando a inovação e descobrindo novas oportunidades.