Transformation des données

La transformation des données est le processus de restructuration des données d'un format à un autre. Il s'agit d'un type de procédure de gestion des données qui consiste à prendre des données d'une forme et à les convertir dans une forme différente. En général, les données d'origine doivent être réorganisées, restructurées ou reformatées d'une manière ou d'une autre afin de correspondre au résultat souhaité. L'objectif de la transformation des données est de rendre les données du système utilisables, compréhensibles et uniformes.

La transformation des données comprend deux activités étroitement liées : l'extraction de données d'une forme et le chargement des données extraites dans une autre forme. Par exemple, l'extraction de données d'une base de données relationnelle, telle que SQL, puis le chargement des données dans une plateforme analytique, telle qu'un cluster Apache Hadoop. Le processus de transformation des données implique l'application de techniques de mappage, de nettoyage et d'enrichissement des données.

La mise en correspondance des données est le processus qui consiste à spécifier une correspondance entre les éléments de deux types de données. L'objectif est de s'assurer que les éléments des données d'origine sont correctement mis en correspondance avec les éléments appropriés du nouveau format de données. Cette étape comprend également la création de nouveaux identifiants uniques, si nécessaire. Le nettoyage consiste à s'assurer que tous les éléments de données répondent à un certain ensemble prédéfini de valeurs ou d'intégrité. Il peut s'agir de normaliser les formats, d'éliminer les données corrompues et d'ajouter les éléments de données manquants. Enfin, l'enrichissement consiste à utiliser des sources de données supplémentaires pour ajouter plus de contexte et de valeur aux données.

La transformation des données est une partie importante de la gestion des données et est souvent utilisée pour rendre les données existantes utilisables, compréhensibles et uniformes. Il s'agit d'un processus complexe qui nécessite souvent la cartographie, le nettoyage et l'enrichissement des données, qui peuvent tous contribuer à ajouter de la valeur aux données nouvellement transformées.