Data transformation, ook wel data-transformatie genoemd, is het proces waarbij ruwe en onbewerkte data worden omgezet in een gestructureerde en bruikbare vorm. Het is een essentiële stap in het data-analyseproces, omdat gegevens vaak in verschillende formaten en bronnen worden opgeslagen en moeten worden verwerkt om ze te kunnen analyseren.
Data transformation omvat verschillende stappen, zoals het filteren, sorteren, samenvoegen, converteren en herschikken van gegevens. Dit kan worden gedaan met behulp van verschillende tools en technieken, zoals ETL (extract, transform, load) -processen, SQL (structured query language), scripting en programmeertalen zoals Python of R.
Het doel van Data transformation
Het doel van data transformation is om de kwaliteit en relevantie van de gegevens te verbeteren, zodat ze geschikt zijn voor gebruik in analyses en rapporten. Dit omvat het elimineren van fouten en inconsistenties in de gegevens, het samenvoegen van gegevens uit verschillende bronnen en het creëren van gestandaardiseerde en uniforme gegevenssets.
Er zijn verschillende redenen waarom data transformation belangrijk is. Ten eerste kunnen ruwe en onbewerkte gegevens moeilijk te begrijpen zijn en niet geschikt zijn voor analyse. Door de gegevens te transformeren, kunnen ze in een duidelijkere en bruikbare vorm worden gepresenteerd. Ten tweede kunnen gegevens in verschillende formaten en bronnen worden opgeslagen, wat het moeilijk maakt om ze te vergelijken en te combineren. Door de gegevens te transformeren en te standaardiseren, kunnen ze gemakkelijker worden gecombineerd en geanalyseerd.
Wat kun je nog meer met Data transformation?
Data transformation kan ook helpen bij het identificeren van trends, patronen en afwijkingen in de gegevens, waardoor het mogelijk wordt om waardevolle inzichten en informatie te verkrijgen. Door de gegevens te transformeren en te analyseren, kunnen bedrijven betere beslissingen nemen, processen verbeteren en nieuwe kansen ontdekken.
Het is belangrijk om te benadrukken dat data transformation een iteratief proces is. Het is vaak nodig om meerdere keren door de verschillende stappen te gaan om de gewenste resultaten te bereiken. Daarnaast is het belangrijk om de gegevens te blijven controleren en te valideren om ervoor te zorgen dat ze nauwkeurig en betrouwbaar zijn.
Data transformation en Power BI
In Power BI is er een speciale interface genaamd Query Editor, waarmee gebruikers data-transformaties kunnen uitvoeren op hun gegevensbronnen voordat ze deze visualiseren of analyseren. Dit omvat het toepassen van filters, het samenvoegen van tabellen en het creëren van nieuwe kolommen met berekende waarden. Door data-transformaties uit te voeren in Query Editor, kunnen gebruikers de gegevens beter begrijpen en bruikbaarder maken voor hun analyses.