在 ETL（提取、转换、加载）流程中，数据转换的目的是准备原始数据，以便存储、分析或与其他系统集成。这一步确保数据与目标系统的结构、质量标准和业务需求相一致。如果没有转换，数据可能仍然不一致、不兼容，或者无法用于下游流程，如报告、机器学习或应用程序开发。转换弥合了源数据的格式和目标的需求之间的差距，从而能够可靠且有意义地使用数据。
数据转换包括清理、格式化和重构数据等任务。例如，原始数据可能包含缺失值、重复项或不正确的格式（例如，日期存储为文本）。清理可能涉及用默认值填充缺失值、删除重复项或将基于文本的日期转换为标准化日期时间格式。重构可能包括将单个列拆分为多个字段（例如，将“全名”拆分为“名字”和“姓氏”），或者将行透视为列以提高可读性。另一个常见的任务是标准化单位——例如，将所有记录中的重量从磅转换为千克，以确保一致性。这些步骤使数据可靠且适合分析。
转换还在集成来自多个来源的数据方面发挥着关键作用。例如，合并来自 CSV 文件和 JSON API 的客户数据可能需要对齐模式、重命名列或合并相关字段。聚合（如按区域汇总销售数据或计算平均交易值）是另一种转换任务，它减少了数据量，同时保留了关键见解。此外，转换可以强制执行业务规则，例如标记无效订单（例如，负数量）或导出新的指标（例如，利润率）。通过在 ETL 期间执行这些操作，开发人员可以避免在下游应用程序中复制逻辑，从而简化维护并减少错误。正确转换的数据可确保系统高效运行，并且利益相关者信任结果。