ETL 常见的数据转换方式

—、什么是数据转换？

数据转换就是把数据从一种格式或结构变换成另一种格式或结构。它借助一系列转换操作，让数据变得更整洁、规范，方便理解和使用。数据转换是 ETL（即数据抽取、转换、加载）流程里十分关键的一步，能保障数据在不同系统间顺畅流通，满足各类业务需求。它有助于提升数据质量，确保数据的准确性和一致性，降低分析时的误差，还能增强数据的可用性，使不同来源的数据能更好地和业务系统对接，进而优化企业决策效率，为企业提供高质量的数据支撑，让分析和预测更加精准可靠。

二、常见的数据转换方式

ETL 是一种常用的数据处理方式，用于从源系统中提取数据，进行转换，并加载到目标系统中。里面包含的常见的数据转换方式有以下七种。

1.数据清洗：对原始数据进行去重、删除异常值、填充缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。

2.数据转换：将原始数据进行格式转换、重组、映射等操作，使其适应目标系统的数据结构和要求。

3.数据集成：将来自不同源系统的数据进行整合和合并，以便在目标系统中进行统一管理和分析。

4.数据规约：对大量细粒度的数据进行汇总和聚合，生成更高层次的数据摘要，以便进行汇总分析和报表生成。

5.数据转载：将经过清洗、转换和集成处理后的数据加载到目标系统中，通常包括数据库、数据仓库或数据湖等存储系统。

6.数据质量验证：对转换后的数据进行检查和验证，确保数据的准确性、一致性和完整性，包括数据验证规则的定义和执行。

7.数据增强：通过引入外部数据源或数据服务，为原始数据添加更多的信息和属性，以提升数据的价值和可用性。

以上是常见的数据转换方式，根据实际需求和业务场景，还可以结合其他数据处理技术和工具进行定制化的数据转换操作。

三、案例演示

下面我们将使用 ETLCloud 做一个案例的演示，场景如下：

将 MySQL 数据库中的书籍表信息，经过清洗转换后，写入到 Mongon 数据库，再对某商品进行一个数据过滤，最后写入到 Excel 表格当中。

1.创建 MySQL 数据源

填写 MySQL 数据源配置，保存提交：

2.配置离线流程

添加组件并连接流程线，库表输入读取 MySQL 的数据表信息，使用数据清洗转换对读取的数据进行清洗转换，通过 Mongo 输出同步到 MongoDB 中，再将特定数据使用数据质量过滤器过滤出来利用 Excel 输出生成 Excel 文件。

库表输入从 MySQL 读取数据：

数据清洗转换对 MySQL 书籍表数据当中为发售时间大于 2023-12-17 的数据进行清洗转换：

Mongo 输出将清洗后的数据输出到 Mongo 当中：

数据过滤器输出到 Mongo 后，再对数据流进行过滤，只保留目前还在售罄的书籍信息：

Excel 输出将过滤后的数据写入到 Excel 表当中：

运行流程：

运行结果：

库表输入源表 MySQL 数据预览

Mongo 输出目标表 Mongo 数据预览：

Excel 输出 Excel 表格数据预览：

四、总结

数据转换是企业数字化转型中的关键步骤，ETL 数据集成工具，具备强大的数据转换和数据调度能力，拥有可视化的操作界面无需复杂的编程就能轻松配置数据处理流程，支持多种数据语言和数据源，能够满足企业众多的数据集成和处理需求。通过ETLCloud让数据转换变得简单高效，企业不仅能够提升数据质量，还能优化运营效率，为决策提供有力支持，让数据真正成为企业的核心竞争力。