Descubra el significado detrás de DT, incluida su definición y componentes clave. Mejore su comprensión con nuestra guía detallada.
¿Qué es DT?
Definición de DT
Entonces, quizás te preguntes, ¿qué es exactamente la Transformación de Datos (DT)? Piense en ello como un chef culinario que transforma ingredientes crudos en un plato suntuoso. Así como un chef toma elementos simples y los transforma mediante técnicas de cocina precisas para crear algo delicioso y único, la Transformación de Datos es el proceso mediante el cual tomamos datos sin procesar, a menudo confusos y desorganizados, y los transformamos en información valiosa que puede informar la toma de decisiones.
La transformación de datos no se trata solo de mover datos de una ubicación a otra; es un proceso integral que implica limpiar, convertir y enriquecer datos. Básicamente, DT garantiza que sus datos estén en el formato y la calidad correctos para su análisis o consumo por parte de otros sistemas.
Componentes de DT
Limpieza de datos
Imagina que estás clasificando una caja de dulces mezclados: algunos están pegados, otros tienen envoltorios y otros pueden estar rotos. De manera similar, los datos raw a menudo vienen con su propio conjunto de «envoltorios» (como metadatos) que deben eliminarse o corregirse. El proceso de limpieza de datos implica eliminar duplicados, corregir errores y garantizar la integridad de su conjunto de datos.
Conversión de datos
Una vez que hayas limpiado tus dulces, es hora de decidir cuáles deben ir en diferentes tazones para su uso posterior. En este paso, la conversión de datos es como convertir un tipo de caramelo en una forma diferente para satisfacer necesidades específicas. Esto podría implicar cambiar formatos de fecha, alterar escalas numéricas o estandarizar texto.
Enriquecimiento de datos
Ahora que tus dulces están limpios y categorizados, es posible que desees agregar algunos extras para hacerlos aún más deliciosos. En el contexto de la transformación de datos, el enriquecimiento implica agregar información adicional para mejorar el valor de su conjunto de datos. Por ejemplo, enriquecer los registros de los clientes con la actividad de las redes sociales o la ubicación geográfica puede proporcionar información más profunda.
Estos componentes funcionan juntos a la perfección, como un equipo de cocina bien coordinado que garantiza que cada ingrediente esté en su punto justo antes de colocarlo en la olla. ¿El resultado? ¡Un plato de datos bellamente diseñado, listo para el análisis y la acción!
