Em um data warehouse, a transformação é o processo de conversão de dados brutos extraídos de várias fontes em um formato consistente e utilizável, adequado para análise e relatório. É uma etapa crucial no processo ETL (extrato, transformação, carga), sentado entre extração e carregamento. As transformações podem envolver uma ampla gama de operações, incluindo:

Operações de transformação comuns:

* Limpeza de dados: Manusear valores ausentes (imputação ou remoção), corrigindo inconsistências (por exemplo, padronizando os formatos de data, corrigindo erros de digitação) e removendo duplicatas.
* Conversão de dados: Alteração dos tipos de dados (por exemplo, conversão de texto em números), unidades de medida (por exemplo, libras em quilogramas) ou formatos (por exemplo, alterando os formatos de data).
* Agregação de dados: Resumindo os dados de vários registros em um único registro (por exemplo, calcular somas, médias, contagens).
* padronização de dados: Garantindo consistência em diferentes fontes de dados. Isso inclui coisas como padronizar convenções de nomeação, códigos e abreviações.
* Enriquecimento de dados: Adicionando contexto ou detalhes aos dados existentes de fontes externas. Isso pode envolver a adição de informações geográficas aos endereços do cliente ou a adição de descrições de produtos aos dados de vendas.
* Validação de dados: Verificar a qualidade dos dados e garantir que atenda a certos critérios. Isso geralmente envolve a criação de regras e restrições para identificar e sinalizar dados inválidos.
* Desduplicação de dados: Identificando e removendo registros duplicados dos dados.
* Reconciliação de dados: Comparando e resolvendo discrepâncias entre dados de várias fontes.
* Normalização de dados: Estruturar os dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados.
* Derivação de dados: Criando novos campos de dados a partir dos existentes usando cálculos ou fórmulas (por exemplo, calculando a receita total da quantidade e preço).
* Mascarar dados: Protegendo informações confidenciais, substituindo -as por valores substitutos (para segurança e privacidade).


Por que as transformações são importantes:

* Qualidade de dados: As transformações melhoram a precisão, integridade e consistência dos dados, tornando -o mais confiável para análise.
* Consistência de dados: Eles garantem que os dados de fontes díspares sejam apresentadas em um formato unificado e padronizado.
* Usabilidade de dados: As transformações facilitam o uso dos dados para fins de inteligência de negócios e relatórios.
* Segurança de dados: Técnicas como mascaramento de dados aprimoram a segurança dos dados e protegem informações confidenciais.


As transformações são normalmente implementadas usando ferramentas ETL, linguagens de script (como Python ou SQL) ou mecanismos de transformação de dados especializados. A complexidade do processo de transformação depende da natureza e da qualidade dos dados de origem e dos requisitos do data warehouse.