データ変換プロセス: 4 つのタイプとメリット

データ変換は、多くの場合、抽出、変換、ロード (ETL) プロセスの中で最も複雑でコストのかかる部分です。シンプルなデータ変換から非常に複雑なデータ集約技術まで、さまざまです。

企業は、データ分析と調査のために複数のソースからデータを蓄積するためにデータウェアハウスを使用しています。組織の意思決定はデータウェアハウスに保存されたデータに基づいて行われることが多いため、そのすべてのコンポーネントは正確にテストされる必要があります。

データ変換とは

データ変換とは、データセットのデータフォーマットまたはデータモデルを変更するプロセスです。変換は、ETL、つまり抽出、変換、ロードプロセスの重要な要素です。変換は、抽出されたデータを以前の形式から、最終同期先データベースに適した適切な形式にマッピングするために変換するプロセスです。変換自体は、最終同期先データベースの内部または外部で行われる場合があり、列のストレージタイプ、ファイルタイプ、さらにはエンコーディングタイプなど、データへのさまざまな変更を伴う可能性があります。データ変換は、ルールまたはルックアップテーブルを使用するか、データを他のデータまたはコードと組み合わせることで行われます。

データ変換は、エンタープライズデータウェアハウジングとデータ統合をサポートするために使用される Extract、Translate & Load (ETL) プロセスの 3 分の 1 を占めます。

データ変換プロセス: 5 つのステップ

データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストがデータ変換プロセスを実行するために実行できる 5 つの主要なステップがあります。

1. データディスカバリー - データディスカバリーは、元の形式でデータを識別および解釈するプロセスです。通常、データプロファイリングツールを使用して行われるこのステップにより、開発者はデータを変換するために何をする必要があるかを判断できます。
2. データマッピング - データマッピングは、データ専門家がデータフィールドと要素をあるソースから別のソースに一致させることで変換を計画する場合です。
3. 変換ロジックの生成 - このフェーズでは、データ変換ツールを使用するか、開発者がスクリプトを作成することで、データを変換するために必要なロジックが実装されます。
4. 変換ロジックの実行 - これは、集約、フォーマット変換、マージなどの操作を使用してデータが変換を受けるステップです。
5. レビュー - レビューステップでは、開発者がコードを調べて、出力データが正確であり、変換要件を満たしていることを確認します。

データ変換の 4 つのメリット

• データから最大限の価値を引き出す - データ変換ツールにより、企業はアクセシビリティと使いやすさを向上させるためにデータを標準化できます
• データをより効果的に管理する - データ変換はメタデータを洗練して、データセットに何があるかを整理および理解しやすくします
• より高速なクエリを実行する - 変換されたデータは標準化され、ソースの場所に保存されるため、迅速かつ簡単に取得できます
• データ品質の向上 - データを変換するプロセスにより、不整合や欠損値などの品質の問題を削減または排除できます

企業にとってのデータ変換の重要性

企業は、洞察を収集してボトムラインを向上させるために膨大な量のデータを生成します。企業は、異なるデータを一貫性があり使用可能な形式に変換するためにデータ変換を使用します。統一されたデータは、ストレージに簡単に統合され、正確なビジネス洞察のために充実および分析できます。

変換後、以下のデータ駆動型ユースケースが可能になります:

1. 高度な分析 - データチームは、情報を分析および視覚化して深い洞察を得るダッシュボードを構築するために使用できるデータモデルを生成できます。
2. データ品質 - データチームは、変換後のデータの妥当性と品質を確保し、変換プロセス中に発生する問題に対処できます。
3. 機械学習と AI - 変換されたデータは、データチームが予測、予測モデリング、プロセス自動化を支援することで、AI イニシアティブを支援できます。

データ変換の仕組み

データ変換はマッピングから始まります。データマッピングは、2 つのユースケースのデータ要素間の接続を決定し、ソースアプリケーションからのデータをターゲットにロードする前にどのように変換するかを定義します。データマッピングは、実際のデータ変換が行われる前に必要な一連の命令またはメタデータを生成します。

保存されたデータの構造は、データコンシューマー間でも異なる場合があり、変換プロセスの前にセマンティックマッピングが必要になります。変換には 2 つのアプローチがあります: ETL & ELT:

• 従来の ETL マルチステージデータ変換 - 抽出されたデータは、ウェアハウスにデータをロードする前に変換が行われるステージングエリアに移動されます。
• 最新の ELT インウェアハウスデータ変換 - データが抽出されて分析ウェアハウスにロードされ、変換がそこで行われます。これは、Extract、Load、Transform (ELT) と呼ばれることもあります。

インウェアハウス変換は、2 つの要因によって推進され、注目を集めています:

• 最新の分析データベースの高いパフォーマンスとスケーラビリティ
• これらのタイプの変換は、選択されたデータ操作言語である SQL で表現されます

データ変換の 4 つのタイプ

基本的な変換

• 重複排除 - 重複レコードはクエリに対する誤った回答をもたらします。一般的な変換は重複を削除することです。
• フォーマット修正 - 日付/時刻変換、測定単位、文字セットエンコーディングは、多国籍企業にとって一般的です。
• クレンジング - Null 処理、性別の M/F などの標準化は、ディメンションのグループ化とメトリカル値の正しい集計に不可欠です。
• キーエンジニアリング - 時折、さまざまなデータベースに保存されているデータ間の接続は、キーの何らかの機能です。これらの場合、キー要素を正規化するためにキー再構築変換が適用されます。

高度なデータ変換

• 述語/フィルタリング - フィルター条件を満たすデータのみを移動します
• 集計 - ビジネスインテリジェンスの重要な要素。値はビジネスメトリックとして複数のレベルで集約および保存されます
• 導出 - データに適用するビジネスルールで、既存のデータから新しい計算値を導出します。たとえば、税金を差し引いた収益メトリックを作成します
• 分割 - 単一の列を複数の列に分割します
• データ検証 - 単純な「if/then」計算から、複数値の評価まで可能です
• 統合 - キーエンジニアリングに類似: データ要素のアドレス指定方法を標準化します。データ統合は、同じであるべきデータに対して異なるデータキーと値を結合します
• 結合 - 標準的なデータベース結合、および API または非構造化ソースからのより特殊な結合

データ変換の 3 つの課題

データを変換する際に考慮すべきいくつかの課題があります:

1. データ品質 - データ品質の問題は、ディスカバリーおよびマッピングプロセスで発生する可能性があり、データを変換しようとする前に対処する必要があります。
2. 複雑な実装プロセス - データ変換プロセスには多くの時間と開発リソースがかかる場合があります。変換のコストも、データ量、開発リソース、組織が活用することを選択するツールに応じて高くなる可能性があります。
3. データ管理の制約 - 新しいアプリケーションや新興技術から生成される大量のデータを管理することは、データ変換プロセスを効率的に処理、管理、および文書化する際に課題をもたらします。

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