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Strukturierter Ansatz zur Umwandlung, Bereinigung und Zusammenführung von Daten für Analyse, Integration oder Reporting.
Data Transformation ist ein strukturierter Methodenansatz zur Umwandlung, Bereinigung und Konsolidierung von Daten für unterschiedliche Ziele wie Analyse, Integration oder Reporting. Er beschreibt Regeln, Mappings und Validierungen sowie Sequenzen von Schritten in Pipelines. Typische Einsatzszenarien umfassen ETL/ELT, Streaming-Transformationen und Datenanreicherung. Es betont Nachvollziehbarkeit, Performance- und Qualitätsanforderungen.
Messung der verarbeiteten Einheiten pro Zeiteinheit.
Anteil der Datensätze mit Validierungs- oder Mappingfehlern.
Zeit vom Eingang des Rohdatensatzes bis zur Verfügbarkeit des Ziels.
Batch-Transformation von Bestell- und Kundendaten mit Anreicherung durch Produktstammdaten.
Echtzeit-Transformation von Events zur Berechnung aggregierter Metriken und Alerting.
Dokumenten-Transformation zur Anpassung von XML-Feeds an Ziel-Schemata mittels XSLT.
Anforderungsanalyse und Zieldefinition
Quelleninventur und Schema-Analyse
Definition von Mappings und Validierungsregeln
Implementierung der Transformationslogik in Pipelines
Testen, Monitoring und Performance-Tuning
Rollout, Dokumentation und Betriebshandover