Skillnad mellan datarensning och datatransformation

De huvudskillnad mellan datautrening och datatransformation är det Datautrensningen är processen att avlägsna oönskade data från en dataset eller databas medan datatransformationen är processen att konvertera data från ett format till ett annat format.

En företagsorganisation lagrar data i olika datakällor. Det är viktigt att fatta beslut genom att analysera uppgifterna. Det är svårt att analysera data från flera datakällor. Därför använder företagsorganisationer datalager. Det är en central plats som lagrar konsoliderade data från flera databaser. Data warehouses hjälper till att skapa rapporter, analysera data, visualisera data och göra värdefulla affärsbeslut. Med andra ord stödjer datalagring den övergripande affärsintelligensprocessen. Datahantering och datatransformering är två tekniker som används i datalagring. Datainrensning avser att eliminera meningslösa data från datasatsen för att förbättra datakonsistensen, medan datatransformation avser att konvertera data från en struktur till en annan struktur för att göra dem enklare att behandla.

Viktiga områden som omfattas

1. Vad är Data Cleansing
     - Definition, Funktionalitet
2. Vad är Data Transformation
     - Definition, Funktionalitet
3. Vad är skillnaden mellan datarensning och datatransformation
     - Jämförelse av viktiga skillnader

Nyckelbegrepp

Datebase, Data Cleansing, Data Transformation, Data Warehouse

Vad är Data Cleansing

En företagsorganisation använder olika källor för att lagra data. De kan ha olika databaser som Oracle, MySQL, etc. Det är svårt att analysera data i olika datakällor. Datalagring ger en lösning på problemet. Det hjälper till att samla, lagra och hantera data från en mängd datakällor till en central plats som heter ett datalager. Datalagret får data från transaktionssystem och olika relationella databaser. Slutligen bearbetas och analyseras dessa data för att få meningsfull affärsinsikt.

Figur 1: Dataset

Uppgifterna ska rengöras och transformeras innan de laddas in i lageret. Den extraherade data från flera källor kan bestå av meningslösa data. Dummy-värden, motsägelsefulla data, frånvaro av data anses vara meningslösa data. Dessa onödiga data måste tas bort från datasetet. Sammantaget kommer datarengöring inte bara att ge en ren dataset. Det ger också datakonsistens till olika uppsättningar data som har slås samman från olika datakällor.

Vad är Data Transformation

Efter rengöring omvandlas data till ett lämpligt format. Datatransformation hjälper till att enkelt bearbeta data. Datatransformering kan vara enkel eller komplex beroende på de nödvändiga ändringarna på data. Standardisering av data, konvertering av teckenuppsättning, kodningshantering, splittring eller sammanfogning av fält, omvandlingsenheter av mätningar till ett standardformat, aggregering, konsolidering, radering av dubbla data är några av de uppgifter som är inblandade i datatransformation.

Efter slutförandet av datatransformationen laddas data i datalageret för bearbetning. Slutligen kan ledningen och dataanalyserna fatta beslut utifrån de behandlade uppgifterna. Förutom datalagring används data-rening och dataomvandling också för statistisk och matematisk drift.

Skillnad mellan datarensning och datatransformation

Definition

Datahantering är processen att upptäcka och ta bort skadade eller felaktiga poster från en rekorduppsättning, tabell eller databas medan datatransformationen är processen att konvertera data från ett format eller struktur till ett annat format eller struktur.

Användande

Vidare bidrar datahantering till att städa datasetet och förbättra datakonsistensen medan dataomvandling hjälper till att göra databehandling enklare.

Slutsats

Datavätning och datatransformering är två tekniker som används i datalagring. Skillnaden mellan datavätning och datatransformation är att datautreningen är processen att ta bort oönskade data från en dataset eller databas medan datatransformationen är processen att konvertera data från ett format till ett annat format.

Referens:

1. "Vad är datalagring? Typer, definition och exempel. "Möt Guru99 - Gratis träningstutorials och video för IT-kurser, tillgänglig här.
2. "Data Cleansing." LinkedIn SlideShare, 6 Mar. 2013, Tillgänglig här.
3. "Data Transformation." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 11 juli 2018, Tillgänglig här.
4. ETL-handledning | Extrakt Transform and Load, Vikram Takkar, 8 september 2015, Tillgänglig här.

Image Courtesy:

1. "Dataset-undersökning R-MASS-paket" - allmän information (Public Domain) via Commons Wikimedia