Unterschied zwischen Datenbereinigung und Datentransformation
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Das Hauptunterschied zwischen Datenbereinigung und Datentransformation ist das Bei der Datenbereinigung werden unerwünschte Daten aus einer Datenmenge oder Datenbank entfernt, während bei der Datenumwandlung Daten von einem Format in ein anderes Format konvertiert werden.
Eine Unternehmensorganisation speichert Daten in verschiedenen Datenquellen. Es ist wichtig, Entscheidungen durch Analyse der Daten zu treffen. Das Analysieren von Daten aus mehreren Datenquellen ist schwierig. Daher verwenden Unternehmensorganisationen Data Warehouses. Es ist ein zentraler Ort, an dem konsolidierte Daten aus mehreren Datenbanken gespeichert werden. Data Warehouses helfen dabei, Berichte zu erstellen, Daten zu analysieren, Daten zu visualisieren und wertvolle Geschäftsentscheidungen zu treffen. Mit anderen Worten, Data Warehousing unterstützt den gesamten Business Intelligence-Prozess. Datenbereinigung und Datentransformation sind zwei Techniken, die im Data Warehousing verwendet werden. Datenbereinigung bezieht sich auf das Entfernen bedeutungsloser Daten aus dem Datensatz, um die Datenkonsistenz zu verbessern, während sich bei der Datenumwandlung Daten von einer Struktur in eine andere umwandeln, um sie für die Verarbeitung zu vereinfachen.
Wichtige Bereiche
1. Was ist Datenbereinigung?
- Definition, Funktionalität
2. Was ist Datenumwandlung?
- Definition, Funktionalität
3. Was ist der Unterschied zwischen Datenbereinigung und Datentransformation?
- Vergleich der wichtigsten Unterschiede
Schlüsselbegriffe
Datebase, Datenbereinigung, Datentransformation, Data Warehouse
Was ist Datenbereinigung?
Eine Unternehmensorganisation verwendet verschiedene Quellen zum Speichern von Daten. Sie können unterschiedliche Datenbanken wie Oracle, MySQL usw. haben. Es ist schwierig, Daten in verschiedenen Datenquellen zu analysieren. Data Warehousing bietet eine Lösung für dieses Problem. Es hilft beim Sammeln, Speichern und Verwalten von Daten aus verschiedenen Datenquellen an einem zentralen Ort, dem sogenannten Data Warehouse. Das Data Warehouse bezieht Daten von Transaktionssystemen und verschiedenen relationalen Datenbanken. Schließlich werden diese Daten verarbeitet und analysiert, um aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse zu erhalten.
Abbildung 1: Datensatz
Die Daten sollten vor dem Laden in das Lager gesäubert und umgewandelt werden. Die extrahierten Daten aus mehreren Quellen können aus bedeutungslosen Daten bestehen. Dummy-Werte, widersprüchliche Daten, fehlende Daten werden als bedeutungslose Daten betrachtet. Diese nicht benötigten Daten müssen aus dem Datensatz entfernt werden. Insgesamt bietet die Datenbereinigung nicht nur einen sauberen Datensatz. Es sorgt auch für Datenkonsistenz bei verschiedenen Datensätzen, die aus verschiedenen Datenquellen zusammengeführt wurden.
Was ist Datenumwandlung?
Nach der Bereinigung werden die Daten in ein geeignetes Format umgewandelt. Die Datentransformation hilft bei der einfachen Verarbeitung der Daten. Die Datentransformation kann je nach den erforderlichen Änderungen an den Daten einfach oder komplex sein. Daten standardisieren, Zeichensatzkonvertierung, Codierungsbehandlung, Aufteilen oder Zusammenführen von Feldern, Konvertierung von Maßeinheiten in ein Standardformat, Aggregation, Konsolidierung, Löschen doppelter Daten sind einige der Aufgaben, die bei der Datentransformation anfallen.
Nach Abschluss der Datentransformation werden die Daten zur Verarbeitung in das Data Warehouse geladen. Schließlich können die Geschäftsführung und die Datenanalysten auf der Grundlage der verarbeiteten Daten Entscheidungen treffen. Neben Data Warehousing werden Datenbereinigung und Datentransformation auch für statistische und mathematische Operationen verwendet.
Unterschied zwischen Datenbereinigung und Datentransformation
Definition
Bei der Datenbereinigung werden beschädigte oder ungenaue Datensätze aus einem Datensatz, einer Tabelle oder einer Datenbank ermittelt und entfernt, während bei der Datentransformation Daten aus einem Format oder einer Struktur in ein anderes Format oder eine andere Struktur konvertiert werden.
Verwendungszweck
Darüber hinaus hilft die Datenbereinigung dabei, die Datenmenge zu bereinigen und die Datenkonsistenz zu verbessern, während die Datentransformation die Datenverarbeitung vereinfacht.
Fazit
Datenbereinigung und Datentransformation sind zwei beim Data Warehousing verwendete Techniken. Der Unterschied zwischen Datenbereinigung und Datentransformation besteht darin, dass bei der Datenbereinigung unerwünschte Daten aus einer Datenmenge oder Datenbank entfernt werden, während bei der Datenumwandlung Daten von einem Format in ein anderes Format konvertiert werden.
Referenz:
1. „Was ist Data Warehousing? Typen, Definition und Beispiel. ”Lernen Sie Guru99 kennen - kostenlose Schulungs-Tutorials und Videos für IT-Kurse, hier erhältlich.
2. „Datenbereinigung“. LinkedIn SlideShare, 6. März 2013, hier verfügbar.
3. „Datentransformation“. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 11. Juli 2018, hier verfügbar.
4. ETL-Lernprogramm | Extrahieren Sie Transformieren und Laden, Vikram Takkar, 8. September 2015, hier verfügbar.
Bildhöflichkeit:
1. "Datensatz-Umfrage-R-MASS-Paket" - öffentliche Informationen (Public Domain) über Commons Wikimedia
