أدوات عملية تحويل البيانات

اقرأ في هذا المقال


تستخرج أدوات تحويل البيانات البيانات من مصادر وتنسيقات مختلفة وتعالج تلك البيانات وتنقحها لتحميلها في مستودعات البيانات أو غيرها من الأدوات في مكدس تكنولوجيا البيانات.

ما هي أدوات تقنية تحويل البيانات

الهدف الأساسي من هذه الأدوات هو مساعدة فرق البيانات في الحفاظ على قواعد البيانات الخاصة بهم وتحديثها ببيانات مفيدة وذات صلة ضرورية للتحليلات وذكاء الأعمال، ويتضمن تحويل البيانات إجراءات مثل: تصفية البيانات وتلخيصها وتنسيقها ويمكن القيام بذلك يدويًا أو آليًا باستعمال أدوات تجارية مفتوحة المصدر أو التعامل معها بمزيج من الاثنين.

يُعد تحويل البيانات الخطوة الثانية في عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)، حيث يقوم فريق علوم البيانات لديك بتحويل البيانات المهيكلة أو غير المهيكلة في شكل ثابت يلبي احتياجات عملك، ويتضمن العمليات التالية توحيد البيانات لتحويل جميع البيانات إلى تنسيق واحد محدد، وتنظيف قاعدة البيانات الأولية مثل إزالة عدم الدقة والتناقضات والجمع بين عناصر البيانات من نماذج بيانات متعددة أو تعيين البيانات.

عندما تجمع الشركات البيانات وتعالجها لأغراض التحليل، فإنها تنفذ العديد من الخطوات في الإجراءات القانونية الواجبة وتتمثل إحدى هذه الخطوات الحاسمة في تحويل البيانات بحيث تتوافق مع متطلبات ذكاء الأعمال (BI) أو أدوات مستودع البيانات، وإذا سارت مرحلة التحويل بشكل خاطئ، فقد تفقد رؤى قيمة أو تفقد البيانات أو تواجه مشكلات التوافق مع الأداة.

كما يتم الحصول على البيانات ذات الصلة من مصادر أخرى غير قواعد البيانات الموجودة أو زيادة البيانات ويطبق الخبراء أيضًا العديد من منطق وقواعد العمل أثناء عملية تحويل البيانات، كما تساعد هذه القواعد والأسباب المنطقية علماء البيانات على إنتاج رؤى قابلة للتنفيذ من شأنها أن تساعد في تحسين نمو الأعمال، وتتوفر مجموعة متنوعة من الحلول التي تبسط عملية التحول لجعلها أكثر قابلية للإدارة وقابلة للتطوير، ومن أدوات تحليل البيانات:

  • (AWS Glue).
  • (Azure Data Transformation).
  • تكامل البيانات السحابية لـ (Cloud ETL) و(ELT) بواسطة (Informatica).
  • (dbt).
  • (Denodo Platform).
  • (Domo).
  • (FME).
  • (Hevo Data).
  • (Matillion).
  • (Nexla).

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: