Operaciones de transformación comunes:
* Limpieza de datos: Manejo de valores faltantes (imputación o eliminación), corrección de inconsistencias (por ejemplo, formatos de fecha de estandarización, corrección de errores tipográficos) y eliminación de duplicados.
* Conversión de datos: Cambiar los tipos de datos (por ejemplo, convertir texto a números), unidades de medida (por ejemplo, libras a kilogramos) o formatos (por ejemplo, formatos de fecha de cambio).
* Agregación de datos: Resumir los datos de múltiples registros en un solo registro (por ejemplo, calcular sumas, promedios, recuentos).
* Estandarización de datos: Garantizar la consistencia en diferentes fuentes de datos. Esto incluye cosas como estandarizar convenciones de nombres, códigos y abreviaturas.
* Enriquecimiento de datos: Agregar contexto o detalles a los datos existentes de fuentes externas. Esto podría implicar agregar información geográfica a las direcciones del cliente o agregar descripciones de productos a los datos de ventas.
* Validación de datos: Verificar la calidad de los datos y garantizar que cumpla con ciertos criterios. Esto a menudo implica crear reglas y limitaciones para identificar y marcar datos no válidos.
* Duplicación de datos: Identificar y eliminar registros duplicados de los datos.
* Reconciliación de datos: Comparación y resolución de discrepancias entre datos de múltiples fuentes.
* Normalización de datos: Estructurar los datos para reducir la redundancia y mejorar la integridad de los datos.
* Derivación de datos: Creación de nuevos campos de datos a partir de los existentes utilizando cálculos o fórmulas (por ejemplo, calcular los ingresos totales de la cantidad y el precio).
* Enmascaramiento de datos: Proteger la información confidencial reemplazándola con valores sustitutos (para seguridad y privacidad).
Por qué las transformaciones son importantes:
* Calidad de datos: Las transformaciones mejoran la precisión, la integridad y la consistencia de los datos, lo que lo hace más confiable para el análisis.
* Consistencia de datos: Se aseguran de que los datos de fuentes dispares se presenten en un formato unificado y estandarizado.
* Usabilidad de datos: Las transformaciones hacen que los datos sean más fáciles de usar para fines de inteligencia empresarial e informes.
* Seguridad de datos: Las técnicas como el enmascaramiento de datos mejoran la seguridad de los datos y protegen la información confidencial.
Las transformaciones generalmente se implementan utilizando herramientas ETL, lenguajes de secuencias de comandos (como Python o SQL) o motores de transformación de datos especializados. La complejidad del proceso de transformación depende de la naturaleza y la calidad de los datos de origen y los requisitos del almacén de datos.