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数据转换的类型批量数据转换
批量数据转换，也称为批量数据转换，涉及在一段时间内成组转换数据。传统的批量数据转换需要使用 SQL 和 Python 等脚本语言手动执行，现在看起来有些过时了。

更具体地说，批量转换涉及 ETL 数据集成，其中数据存储在一个位置，然后随着时间的推移以较小的批次进行转换和移动。 值得注意的是批量数据转换对许多数据集成过程（例如 Web 应用程序集成、数据仓 电话号码库 库和数据虚拟化）的重要性。 当应用于其他数据集成过程时，批量数据转换中的概念和逻辑可以改善整个集成过程。

交互式数据转换
随着许多公司转向基于云的系统，IBM 甚至报告称81% 的公司使用多个基于云的系统，上述数据的最终用户也在寻找更多通用的方法来转换数据。交互式数据转换（也称为实时数据转换）使用与实时集成和 ELT 处理中类似的概念。

交互式数据转换是批量转换的扩展。但是，步骤不一定是线性的。交互式数据转换因其易于访问的最终用户可视化界面而受到关注，它采用先前生成和检查的代码来识别数据中的异常值、模式和错误。然后，它将这些信息发送到图形用户界面，以便人类最终用户快速可视化数据中的趋势、模式等。

数据转换语言
除了各种类型的数据转换之外，开发人员还可以利用各种转换语言将形式语言文本转换为更有用且更易读的输出文本。数据转换语言主要有四种类型：宏语言、模型转换语言、低级语言和 XML 转换语言。

数据转换中最常用的代码包括 ATL、AWK、identity Transform、QVT、TXL、XQuery 和 XSLT。最终，在决定使用哪种转换方法和语言之前，数据科学家必须考虑数据的来源、要转换的数据类型以及项目的目标。

数据转换过程
现在我们已经介绍了数据转换如何融入数据集成的大局，我们可以研究数据转换本身的更细粒度的步骤。首先，需要注意的是，虽然可以手动转换数据，但如今，公司依靠数据转换工具来部分或全部转换数据。无论哪种方式，手动和自动数据转换都涉及下面详述的相同步骤。

1. 数据发现与解析
数据转换过程的第一步涉及数据发现和数据解析。数据发现和数据解析是涉及收集数据、整合数据和重新组织数据以获得特定市场洞察和商业智能的过程。在 Coresignal，我们可以为您提供已解析的、可立即使用的数据。