Was ist Datentransformation?
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Eine effektive Datentransformation wandelt rohe, inkonsistente Daten durch grundlegende Operationen wie Bereinigung, Validierung und Anreicherung in vertrauenswürdige, analysebereite Datensätze um. Die Skalierung dieser Workloads über Batch und Streaming hinweg erfordert die Kombination robuster ETL-Muster und Leistungsoptimierungen mit modernen Tools wie Spark Declarative Pipelines und Lakeflow Jobs.
- Datentransformation verwandelt rohe, inkonsistente Daten aus mehreren Quellen in standardisierte, qualitativ hochwertige Datensätze, die bereit für Speicher, Analysen und Entscheidungsfindung sind. - Datentransformation umfasst ein breites Spektrum an Operationen – von Bereinigung, Deduplizierung und Validierung bis hin zu Aggregation, Anreicherung, Joins und Formatänderungen –, um die Nutzbarkeit, Kompatibilität und Vertrauenswürdigkeit der Daten zu verbessern. - Eine effektive Datentransformation kombiniert robuste ETL-Muster, Leistungsoptimierungen und moderne Tools (wie Spark Declarative Pipelines und Lakeflow Jobs), um Batch- und Streaming-Workloads in großem Maßstab auf der Data + AI Platform zu bewältigen.