—、什么是数据转换？
数据转换就是把数据从一种格式或结构变换成另一种格式或结构。它借助一系列转换操作，让数据变得更整洁、规范，方便理解和使用。数据转换是 ETL（即数据抽取、转换、加载）流程里十分关键的一步，能保障数据在不同系统间顺畅流通，满足各类业务需求。它有助于提升数据质量，确保数据的准确性和一致性，降低分析时的误差，还能增强数据的可用性，使不同来源的数据能更好地和业务系统对接，进而优化企业决策效率，为企业提供高质量的数据支撑，让分析和预测更加精准可靠。
二、常见的数据转换方式
ETL是一种常用的数据处理方式，用于从源系统中提取数据，进行转换，并加载到目标系统中。里面包含的常见的数据转换方式有以下七种。
1.数据清洗：对原始数据进行去重、删除异常值、填充缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
2.数据转换：将原始数据进行格式转换、重组、映射等操作，使其适应目标系统的数据结构和要求。
3.数据集成：将来自不同源系统的数据进行整合和合并，以便在目标系统中进行统一管理和分析。
4.数据规约：对大量细粒度的数据进行汇总和聚合，生成更高层次的数据摘要，以便进行汇总分析和报表生成。
5.数据转载：将经过清洗、转换和集成处理后的数据加载到目标系统中，通常包括数据库、数据仓库或数据湖等存储系统。
6.数据质量验证：对转换后的数据进行检查和验证，确保数据的准确性、一致性和完整性，包括数据验证规则的定义和执行。
7.数据增强：通过引入外部数据源或数据服务，为原始数据添加更多的信息和属性，以提升数据的价值和可用性。
以上是常见的数据转换方式，根据实际需求和业务场景，还可以结合其他数据处理技术和工具进行定制化的数据转换操作。
三、案例演示
下面我们将使用ETLCloud做一个案例的演示，场景如下：
将MySQL数据库中的书籍表信息，经过清洗转换后，写入到Mongon数据库，再对某商品进行一个数据过滤，最后写入到Excel表格当中。
1.创建MySQL数据源
填写MySQL数据源配置，保存提交：
2.配置离线流程
添加组件并连接流程线，库表输入读取MySQL的数据表信息，使用数据清洗转换对读取的数据进行清洗转换，通过Mongo输出同步到MongoDB中，再将特定数据使用数据质量过滤器过滤出来利用Excel输出生成Excel文件。
库表输入从MySQL读取数据：
数据清洗转换对MySQL书籍表数据当中为发售时间大于2023-12-17的数据进行清洗转换：
Mongo输出将清洗后的数据输出到Mongo当中：
数据过滤器输出到Mongo后，再对数据流进行过滤，只保留目前还在售罄的书籍信息：
Excel输出将过滤后的数据写入到Excel表当中：
运行流程：
运行结果：
库表输入源表MySQL数据预览
Mongo输出目标表Mongo数据预览：
Excel输出Excel表格数据预览：
四、总结
数据转换是企业数字化转型中的关键步骤，ETL数据集成工具，具备强大的数据转换和数据调度能力，拥有可视化的操作界面无需复杂的编程就能轻松配置数据处理流程，支持多种数据语言和数据源，能够满足企业众多的数据集成和处理需求。通过ETLCloud让数据转换变得简单高效，企业不仅能够提升数据质量，还能优化运营效率，为决策提供有力支持，让数据真正成为企业的核心竞争力。
