主要是由于信息量的不断增加，原始数据框架不合理，不能满足各方面的要求。数据库和数据结构的更换需要数据本身的转换。那么数据转换是啥意思？为什么要做数据转换呢？下面拿着这两个问题跟着飞渡科技一起来了解一下吧！

　　一、什么是数据转换

　　数据转换是将数据从一种方式转换为另一种形式的过程。转换可能会改变数据的结构、格式或值。数据转换通常是在数据准备软件的帮助下进行的。此外，数据迁移、数据集成、数据仓库和数据排序都将涉及数据转换。数据转换也是如此ETL(提取、转换、载入)过程的中间步骤由数据仓库软件执行。

　　一般来说，数据工程师、数据科学家和数据分析师使用特定领域的语言（如语言）SQL）或脚本语言(如Python）转换数据。组织还可以选择使用ETL工具，它可以自动化数据转换过程。

　　随着公司使用大数据分析软件来理解大数据，数据转换过程变得更加关键。这是因为越来越多的设备、网站和应用程序会产生大量的数据，这意味着数据兼容性问题。数据转换使组织能够使用数据，并将其转换为易于存储和分析的格式，以获得有价值的意见。

　　二、为什么要做数据转换

　　由于各种原因，您可能需要转换数据。一般来说，公司希望将数据转换为与其他数据兼容的数据，并将其移动到另一个系统，将其与其他数据连接或聚合数据中的信息。

　　例如，考虑以下计划：您的公司购买了一个小企业，您需要合并人力资源部的信息。购买的企业使用不同于总部的数据库，因此您需要执行一些工作，以确保这些记录的匹配。每个新员工都获得了员工id,因此，这可以作为密钥。但是，您需要更改日期格式，您需要删除任何重复行，并且必须确保“员工”id字段没有空值来解释所有员工。在将数据加载到最终目标之前，所有这些关键函数都在临时区域执行。

　　转换数据的其他常见原因包括：

　　您正在将数据移动到新的数据存储区；例如，您需要更改数据类型才能迁移到云数据仓库。

　　您希望将非结构化数据或流数据与结构化数据相结合，以便一起分析数据。

　　您希望将信息添加到数据中，以丰富数据，如执行搜索、添加位置数据或添加时间戳。

　　您希望实施聚合，比如比较不同地区的销售数据或不同地区的总销售额。

　　以上就是飞渡科技整理的数据转换的介绍了。数据转换增强了不同应用程序之间的互操作性，并确保分析数据库和数据帧具有更高的可扩展性和性能。