Estructurar

Calidad de datos

El primer tipo de proceso de transformación es la determinación y calificación de diversos datos como de alta calidad, completa y aceptable. En este caso, el sistema debe asegurarse de que los diversos puntos de datos estén completos, se adhieran al esquema que se espera y no contengan datos que no sean legibles o estén dañados e incoherentes. Otro tipo de verificación de la calidad de los datos utiliza patrones de datos pasados ​​asociados con un conjunto de datos para determinar si ha habido cambios inesperados en los datos que se acaban de recibir en comparación con las llegadas pasadas. Si se notan cambios de este tipo, la calidad de los datos se puede marcar como sospechosa.

Calidad empresarial

El segundo tipo de proceso de transformación garantiza que los datos se consideren adecuados de acuerdo con los requisitos de calidad empresarial del análisis de los datos que se pretende realizar. Aquí, los datos se inspeccionan y analizan para ver si están completos desde una perspectiva de relevancia empresarial y, si se descubre que faltan elementos clave que son necesarios para impulsar los flujos de trabajo de la empresa, los datos se marcan como sospechosos.

Lógica de negocios

El tercer tipo de proceso de transformación garantiza que los datos se procesen para tomar la forma requerida por el propósito comercial del análisis de datos. Aquí, los datos pueden ser agregados, agrupados, filtrados, muestreados, procesados ​​a través de algoritmos para producir un conjunto de datos transformados que están preparados para respaldar el caso de uso comercial previsto.

Debido a que los mismos datos se pueden usar para múltiples casos de uso comercial, las transformaciones suelen tener una relación de uno a muchos, y un conjunto de datos se transforma varias veces a través de múltiples lógicas comerciales para producir múltiples conjuntos de datos transformados.

Carga

Cuando los datos se escriben en la base de datos o el almacén de datos de destino, BI Studio DataWarehouse.