Datatransformasjon

Datatransformasjon er prosessen med å omforme data fra et format, en struktur eller et nivå av detaljer til et annet som er mer egnet for analyse, rapportering eller integrasjon. Transformasjonen kan innebære endringer i verdier, datatyper, enhet eller måten dataene er organisert på, og skjer ofte som del av en datapipeline som henter data fra kilder og forbereder dem til mål som et datavarehus eller en data lake.

Hovedaktiviteter i datatransformasjon inkluderer datarensing og standardisering, kartlegging av kildedata til målstruktur, konvertering av datatyper, normalisering og denormalisering, samt aggregasjon og beregninger. Transformasjon kan også håndtere tidsinformasjon, enhetssamsvar og semantiske konflikter mellom ulike datakilder. Transformasjonslogikk kan være statisk og definert på forhånd, eller dynamisk og kjøre i sanntid eller i batch i et ELT-miljø.

To vanlige arkitekturer er ETL (Extract-Transform-Load) og ELT (Extract-Load-Transform). I ETL utføres transformasjonen før lasting i målsystemet, mens ELT lar transformasjonen skje i målmiljøet, ofte utnyttende lagringsplattformens kapasitet. Begge tilnærminger krever god datakvalitet, validering og metadatahåndtering for sporbarhet og gjenbruk.

Datatransformasjon er sentralt for dataintegrasjon, rapportering og avansert analyse. Utfordringer inkluderer varierende datakvalitet, semantisk samsvar mellom kilder, skjemavariasjon og skala. Effektive prosesser støttes av verktøy for dataintegrasjon, skriptbaserte språk som SQL og Python, samt prinsipper for datastyring og sporbarhet.