DatenTransformation

DatenTransformation bezeichnet den Prozess der Umwandlung von Daten von einer Repräsentation, Struktur oder Qualität in eine andere, um sie für Speicherung, Integration, Analyse oder Weiterverarbeitung nutzbar zu machen. Sie ist ein zentraler Bestandteil von Datenintegrations- und Datenverarbeitungsprozessen und kommt in verschiedenen Kontexten vor, zum Beispiel beim Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Systemen, beim Umwandeln von Formaten oder beim Anpassen von Datentypen und Einheiten. Typischerweise wird sie im Rahmen von ETL- oder ELT-Pipelines eingesetzt.

Zu den grundlegenden Arten gehören schemabasierte Transformationen, Datentypkonversionen, Normalisierung und Denormalisierung, Aggregationen, Filterung, Pivot- und Flatten-Operationen sowie Datenbereinigung und Standardisierung. Daneben zählt auch die Anreicherung von Daten durch externe Quellen, sowie Maskierung oder Verschlüsselung als Transformation, insbesondere im Zusammenhang mit Datenschutz und Sicherheit.

Technisch erfolgt die Transformation oft über Transformationsregeln oder Funktionen, die in SQL, Programmiersprachen wie Python oder Java oder in grafischen Transformations- oder Orchestrierungswerkzeugen implementiert sind. Transformationslogik kann auf verschiedenen Ebenen stattfinden, etwa auf Fluss- oder Spaltenebene, und berücksichtigt Datentypen, Formatstandards und Referentielle Integrität. Typische Eingabeformate sind CSV, JSON, XML oder Avro/Parquet, wobei das Zielformat je nach Anwendung variiert.

Wichtige Aspekte der Praxis umfassen Datenqualität, Governance, Herkunftsnachweise (Data Lineage) und Skalierbarkeit der Transformation bei großen Datenmengen. Eine robuste DatenTransformation ermöglicht konsistente, verifizierbare Ergebnisse über Systeme hinweg und bildet oft die Grundlage für Analyse, Reporting und maschinelles Lernen.