記事

What Is Data Transformation? Process and Techniques

Data transformation plays a central role in enhancing data quality and consistency. See how.

Types of data transformation include:

  • Constructive transformation: Adding new data or creating new fields based on existing data
  • Destructive transformation: Removing unnecessary or redundant data
  • Aesthetic transformation: Standardizing data formats
  • Structural transformation: Reorganizing data structures, such as columns

Data transformation risks include:

Steps required to transform data include:

  1. Understanding your data through data discovery and data profiling
  2. Planning your transformation through data mapping
  3. Preprocessing your data through data cleansing and data normalization

Steps required after transforming data include:

  1. Data loading to a data warehouse or data lake
  2. Data monitoring to ensure data transformation remains effective
最新情報をお受け取りください

メールアドレスをご登録ください。ブログの最新情報をお届けします。



テラデータはソリューションやセミナーに関する最新情報をメールにてご案内する場合があります。 なお、お送りするメールにあるリンクからいつでも配信停止できます。 以上をご理解・ご同意いただける場合には「はい」を選択ください。

テラデータはお客様の個人情報を、Teradata Global Privacy Statementに従って適切に管理します。