3.6 运行分析型数据转换

我们使用短语“分析型数据转换”来表示对分析型数据进行的数据转换。这也适用于事务型和分析型数据源之间的数据集成层，例如在Amazon S3数据湖和Amazon Redshift数据仓库之间配置的AWS Glue。由于分析型数据在几个关键方面与事务型数据不同，因此在转换这些数据时需要注意相应的差异。

3.6.1 确保ETL期间的数据质量

在许多情况下，你可能会听到“ETL”这个短语被用作分析型数据转换的同义词。ETL即“提取-转换-加载”。它描述了一个三步的过程，该过程对于拥有复杂数据的组织来说正变得越来越普遍：

1.在提取步骤中，原始数据从一些上游数据源中导出，并将其移动到暂存区。此类来源可能包括MySQL和NoSQL服务器、CRM系统或数据湖中的原始文件。

2.接下来，在ETL最重要的转换步骤中，暂存区中的数据按照数据工程师的要求规范进行组合和处理。在某些情况下，转换步骤可能很简单，可能实际上只是在复制源数据。在其他情况下，转换可能非常烦琐。

3.最后，在加载步骤中，我们将转换后的数据移出暂存区并移至其目的地，该目的地通常是数据仓库中的一个特定表。

3.6.2 确保转换期间的数据质量

如前所述，ETL或ELT中的“转换”步骤可能是最深入细致的，并且在不同的应用程序中都有所不同。ETL是指先将数据加载到暂存服务器，然后再加载到目标系统的过程，而ELT要求将数据直接加载到目标系统中。虽然ETL为数据工程师提供了在数据投入生产前对其进行验证的机会，而ELT则加快了处理速度，但如果没有恰当地进行测试和监控，就会降低数据质量。

转换源数据有几个原因：

· 你可能只是对字段进行重命名，以匹配目标位置的模式需求。

· 你可能想要通过筛选、聚合、汇总、去重等方式对源数据进行清洗和整合。

· 你可能需要同时进行类型转换和单位转换，例如，将不同的货币字段标准化为美元和浮点类型。

· 为了满足行业规定或政府法规，你可以在此步骤对敏感数据字段进行加密。

· 最重要的是，你可以在此步骤进行数据治理审计或数据质量检查。 Nf2ippbzgU/jWnAWOaMuH58l0wwxnxAYO0/cvDVyijwfJliCsPIoCB6PBTDzf3dc