数据转换涉及将数据从一种格式转换为另一种格式，以便进一步处理、分析或集成。数据转换过程是数据管理和数据集成不可或缺的组成部分。同样，公司可以通过数据转换简化数据管理和集成流程，从而改善数据驱动的决策。
然而，随着越来越多的公司采 台湾 WhatsApp 数据 用基于云的数据存储（IDC 报告称，目前 67% 的企业基础设施基于云），数据转换过程也必须随之而来。因此，许多公司正在寻找公共 Web 数据集成流程和数据转换工具，以帮助提高整个公司的数据质量、可读性和组织。
在本文中，我将探讨数据转换过程，它如何促进更广泛的数据集成过程，以及新的数据转换技术。
数据转换的好处
从一般角度来看，数据转换可帮助企业获取原始数据（结构化或非结构化）并将其转换为进一步处理，包括分析、集成和可视化。公司结构 网和邮购卖家能够享受公平竞争 中的所有团队都受益于数据转换，因为低质量的非管理数据会对业务运营的各个方面产生负面影响。数据转换的一些其他好处包括：
- 改进数据组织和管理
- 提高计算机和最终用户的可访问性
- 提高数据质量并减少错误
- 更高的应用程序兼容性和更快的数据处理速度
数据集成
在研究各种数据转换方法之前，重要的是先回顾一下数据集成过程。数据集成将多种类型的源数据处理为集成数据，在此过程中，数据经过清理、转换、分析、加载等。由此我们可以看出，数据转换只是数据集成的一个子集。
数据集成总体上涉及提取、转换、清理和加载。随着时间的推移，数据科学家将这些步骤组合并重新排列，从而创建了四个数据集 澳大利亚电话号码 成过程：批处理、ETL、ELT 和实时集成。
批量集成
另一种常见的方法是批量数据集成，即对存储的数据进行进一步的转换和加载，这种方法主要用于内部数据库、大量数据以及对时间不敏感的数据。