数据转换是ETL流程中不可或缺的一环，它将抽取自不同数据源的数据进行清洗、整合和规范化处理，最终转化为可用于分析和挖掘的高质量数据。

在数据转换阶段，需要根据业务需求和数据特点，制定相应的转换规则。

  • 理解业务侧重点：明确业务目标和关键指标，确定需要关注的数据维度和指标体系。
  • 分析信息需求：深入了解数据使用者对信息的具体需求，例如数据粒度、时间范围、统计口径等。
  • 评估现有数据源：评估现有数据源的数据质量、数据结构以及数据完整性，为数据转换提供依据。

通过数据转换，可以有效消除数据冗余和不一致性，提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘奠定坚实基础。