O que é transformação de dados?

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

O principal objetivo da transformação de dados é converter dados em um formato adequado para uso posterior. Esse processo é necessário para integrar dados de várias fontes, permitindo melhor análise e melhorando 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 na nuvem, a transformação acontece após o carregamento dos dados brutos.

Key Takeaways: 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 decisão. Ela envolve um processo estruturado de descoberta, mapeamento, codificação, execução e revisão para converter dados brutos em um formato utilizável. Implementar as técnicas de transformação corretas, superar desafios como custos e lacunas de habilidades e alavancar dados transformados de alta qualidade pode impulsionar a inovação, descobrir oportunidades e otimizar processos de negócios.

Como a transformação de dados é usada?

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

• Descoberta - Identificação de fontes e formatos de dados que exigem transformação.
• Mapeamento - Determinação da estrutura de dados atual, transformações necessárias e campos de mapeamento.
• Geração de código - Criação de código para executar transformações usando ferramentas especializadas.
• Execução - Conversão real de dados para o formato de destino usando o código gerado. Vários tipos de transformação podem ser aplicados: filtragem, enriquecimento, divisão, junção, etc.
• Revisão - Avaliação dos resultados da transformação quanto à conformidade com o formato de destino.

Seguir essas etapas 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 crítico em gerenciamento e análise de dados, garantindo que dados brutos sejam convertidos em um formato utilizável e acionável. Ao usar o Latenode, uma plataforma de integração de baixo código, as organizações podem automatizar e simplificar seus fluxos de trabalho de dados transformados, tornando o processo mais eficiente e gerenciável.

Como o Latenode aprimora a transformação de dados

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

• Descoberta e Mapeamento: Identifique fontes de dados e formatos que exigem transformação. No Latenode, você pode usar o nó de gatilho Webhook para iniciar o fluxo de trabalho quando novos dados chegam.
• Geração e Execução de Código: Crie código para executar transformações usando o nó JavaScript no Latenode. Este nó permite que você escreva JavaScript personalizado para manipular dados.
• Tipos de Transformação: O Latenode oferece vários nós de ação para aplicar diferentes tipos de transformação de dados, como filtragem, enriquecimento, divisão e junção. Por exemplo, você pode usar o nó HTTP Request para enviar dados transformados para outro serviço ou API.
• Revisão e validação: Avalie os resultados da transformação para conformidade com o formato de destino. O Latenode permite que você configure condições e rotas para validar dados antes do processamento posterior.

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

• Nó 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 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 dados de forma eficaz e abordar vários problemas de qualidade e compatibilidade de dados, as organizações empregam uma variedade 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, das metas de transformação e dos desafios específicos que precisam ser abordados. Algumas das técnicas de dados transformados mais comumente usadas incluem:

• Revisão - Garantir que os dados suportem o uso pretendido, incluindo normalização, limpeza, conversão de formato, desduplicação e validação.
• Manipulação - Criação de novos valores a partir dos existentes, convertendo dados não estruturados em estruturados.
• Separação - Dividir campos em componentes separados para análise granular.
• Combinar/Integrar - Mesclar registros entre tabelas e fontes.
• Suavização - Remoção de ruído e valores discrepantes para identificar tendências.
• Agregação - Consolidação de dados de múltiplas 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 dos existentes.

Ao aproveitar essas técnicas, individualmente ou em combinação, as organizações podem abordar uma ampla gama de desafios de transformação de dados, garantindo que os dados sejam limpos, formatados e estruturados de uma maneira que ofereça suporte à análise, tomada de decisões 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 alavancar efetivamente esses dados para análise, tomada de decisão e derivação de insights, é crucial transformar os dados em uma estrutura unificada. Existem vários motivos principais pelos quais as organizações precisam transformar seus dados:

• Garanta a compatibilidade de conjuntos de dados distintos para combinação e análise.
• Facilite a migração de dados transformando o formato do sistema de origem no formato do sistema de destino.
• Consolide dados estruturados e não estruturados.
• Melhore a qualidade dos dados por meio de enriquecimento e limpeza.
• Obtenha dados consistentes e acessíveis para insights analíticos e previsões.

Transformar dados permite que as organizações combinem conjuntos de dados díspares de várias fontes em uma estrutura coerente que pode ser efetivamente analisada. Ao padronizar o formato dos dados e limpar/enriquecer os dados, as empresas podem derivar insights analíticos e previsões valiosas para impulsionar a tomada de decisões estratégicas.

Benefícios da transformação de dados

Transformar dados de seus formatos brutos e díspares em uma estrutura padronizada e com garantia de qualidade 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 melhoram a utilização, a consistência, a qualidade e as capacidades analíticas dos dados. Algumas das principais vantagens das transformações de dados incluem:

• Maior utilização de dados por meio de formatos padronizados e melhor acessibilidade.
• Garantir a consistência dos dados em diferentes fontes.
• Melhoria na qualidade dos dados necessária para 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 valor de seus dados. Isso permite a tomada de decisões orientada por dados, otimiza processos, descobre novas oportunidades de negócios e impulsiona a inovação.

Desafios da Transformação de Dados

Embora as transformações de dados ofereçam inúmeros benefícios às organizações, elas não são isentas de desafios. Implementar a transformação eficaz de processos de dados pode ser complexo e exigir muitos recursos, exigindo 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 que exige muitos recursos, especialmente com data warehouses locais.
• Necessidade de profissionais de dados altamente qualificados.
• Riscos de erros e inconsistências devido a transformações impróprias.

As organizações devem estar preparadas para investir nas ferramentas, infraestrutura e pessoal certos para garantir iniciativas de transformação de dados bem-sucedidas. Medidas adequadas de governança e controle de qualidade também são cruciais para mitigar riscos e manter a integridade dos dados durante todo o processo de transformação. Abordar esses desafios proativamente pode ajudar as organizações a superar obstáculos e perceber totalmente os benefícios de 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 distintas em um formato utilizável e acionável. Esse processo é essencial para integrar dados, melhorar a qualidade dos dados e facilitar análises eficazes. Ao automatizar fluxos de trabalho de transformação de dados com ferramentas como o Latenode, as empresas podem simplificar e otimizar esse processo, garantindo dados compatíveis e de alta qualidade prontos para análise e tomada de decisão. A plataforma de baixo código do Latenode simplifica a criação de fluxos de trabalho ETL, permitindo que os usuários lidem com vários estágios de técnicas de transformação de dados de forma eficiente. Apesar dos desafios, como a necessidade de profissionais qualificados, investir em ferramentas e governança adequadas pode ajudar as organizações a perceberem totalmente os benefícios dos dados transformados, impulsionando a inovação e descobrindo novas oportunidades.