データクレンジングとデータ変換の間の主な違いは、データ変換が1つの形式から別の形式にデータを変換するプロセスである間、データクレンジングは、データセットまたはデータベースから不要なデータを削除するプロセスであるということです。
企業組織は、さまざまなデータソースにデータを保存しています。
データを分析することによって意思決定を行うことが重要です。
複数のデータソースからデータを分析することは困難です。
そのため、企業組織はデータウェアハウスを使用します。
データウェアハウスは、複数のデータベースから統合されたデータを格納する中心的な場所です。
データウェアハウスは、レポートの作成、データの分析、データの可視化、価値あるビジネス上の意思決定を支援する。
言い換えれば、データウェアハウスはビジネスインテリジェンスプロセス全体をサポートするものです。
データウェアハウスでは、データクレンジングとデータ変換の2つの技術が使用されます。
データクレンジングとは、データセットから無意味なデータを削除してデータの一貫性を高めることであり、データ変換とは、データをある構造から別の構造に変換して処理を容易にすることである。
データクレンジングとは
企業では、データを保存するためにさまざまなソースを使用します。
OracleやMySQLなど、さまざまなデータベースを使用することができます。
異なるデータソースのデータを分析することは困難です。
データウェアハウスは、この問題の解決策を提供します。
データウェアハウスは、さまざまなデータソースから、データウェアハウスと呼ばれる一元的な場所にデータを収集、保存、管理するのに役立つ。
データウェアハウスは、トランザクションシステムや様々なリレーショナルデータベースからデータを取得します。
最終的には、このデータを処理・分析し、ビジネス上の重要な洞察を得ることができます。
データは、ウェアハウスにロードする前に、クリーニングと変換を行う必要があります。
複数のソースから抽出されたデータは、意味のないデータで構成されている可能性があります。
ダミー値、矛盾するデータ、データの欠落などは、無意味なデータとみなされる。
これらの不要なデータは、データセットから削除する必要があります。
データクリーニングは、単にきれいなデータセットを提供するだけではありません。
また、様々なデータソースから統合された異なるデータセットに、データの一貫性をもたらす。
データトランスフォーメーションとは
クレンジングの後、データは適切な形式に変換されます。
データ変換は、データを簡単に処理するのに役立ちます。
データ変換は、データの必要な変更に応じて、単純なものと複雑なものがあります。
データの標準化、文字セットの変換、エンコーディングの処理、フィールドの分割またはマージ、標準フォーマットへの測定単位の変換、集計、統合、重複データの削除は、データ変換に関与するタスクの一部です。
データ変換が完了すると、データはデータウェアハウスに読み込まれ、処理される。
最終的に、経営幹部やデータアナリストは、処理されたデータに基づいて意思決定を行うことができます。
データウェアハウス以外にも、データクレンジングやデータ変換は、統計や数学の処理にも使用されます。
データクレンジングとデータトランスフォーメーションの違い
定義
データクレンジングとは、レコードセット、テーブル、データベースから破損したレコードや不正確なレコードを検出し削除するプロセスであり、データ変換とは、あるフォーマットや構造から別のフォーマットや構造にデータを変換するプロセスです。
使用方法
さらに、データクレンジングはデータセットをきれいにし、データの一貫性を向上させるのに役立ち、データ変換はデータ処理を容易にするのに役立つ。
結論
データクレンジングとデータ変換は、データウェアハウスで使用される2つの技術です。
データクレンジングとデータ変換の違いは、データクレンジングがデータセットまたはデータベースから不要なデータを削除するプロセスであるのに対し、データ変換はデータをある形式から別の形式に変換するプロセスであることです。
