关于雪花数据转换的终极指南—3个简单的步骤
随着新技术的发布，数据建模领域也在不断发展。首先是数据仓库，其次是MPP数据仓库、Hadoop和数据湖。你现在正生活在云数据仓库的时代。
像Snowflake这样的云数据仓库的流行已经改变了我们对数据转换和建模的看法。新的 ELT 流程将原始源数据提取并加载到 Snowflake，随后将其转化为最终形式，供您分析。
在这篇文章中，你将了解到Snowflake数据转换过程以及如何优化数据转换。
目录
什么是Snowflake？
Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，允许企业以可扩展和灵活的方式存储数据。它是存储信息的理想选择，可以通过商业智能系统进行搜索和检索。尽管完全是在云端建立和托管的，但它与云端和内部的商业智能解决方案都能无缝集成。
一个基于订阅的技术可以用来单独购买存储和计算资源。它也有弹性存储，使用热和冷存储策略以节省资金，以及可扩展的计算，避免了其他数据仓库系统的并发限制。
Snowflake 的设计是不寻常的，因为它将计算和存储原生地结合起来。您的用户和数据工作负载实际上可以访问您的数据的单一副本，同时通过这种架构保 持性能。Snowflake 将使您能够在多个地点和云中部署您的数据解决方案，同时保持一致 的用户体验。通过抽象化云基础设施的基本困难，Snowflake 使其成为可能。
雪花的主要功能
以下是Snowflake的主要方面。
- 更好的决策。S nowflake 使你能够减少数据孤岛，并提供对整个组织的重要见解，使你能够做出更好的决策。这是改善合作伙伴关系，优化定价，降低运营成本，提高销售效率，以及其他方面的重要第一步。
- 改善用户体验。通过 Snowflake，您可以更深入地了解用户行为和产品使用情况。数据也可用于提高客户满意度，扩大产品选择，并鼓励数据科学创新。
- 安全的数据湖。 一个安全的数据湖可以作为所有合规和网络安全信息的中央存储库。雪花数据湖允许对事件作出快速反应。通过将大量的日志数据结合在一个单一的区域，并在几秒钟内评估多年的日志数据，你可以得到一个完整的事件图片。在一个单一的数据湖中，半结构化的日志和结构化的企业数据现在可以被合并。Snowflake 让你在没有索引的情况下进入门内，一旦进入门内就可以编辑和改变数据。
- 更好的分析。 Snowflake 允许您通过从夜间批量加载到实时数据流来改善您的分析管道。允许整个企业安全，并发和管理访问您的数据仓库，可以提高您公司的分析质量。这使企业能够优化资源分配，以最大限度地提高收入，同时降低成本和减少人力。
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什么是数据转换？
将数据从一种格式转变为另一种格式，如数据库文件、XML文档或Excel电子表格，这一过程被称为数据转换。
将原始数据源转换为经过清洗、验证、可使用的格式是最常见的转换。数据集成、数据迁移、数据仓库和数据准备都是需要数据转换的数据管理程序。
提取/转换/加载是数据转换过程（ETL）的另一个名称。提取步骤需要从众多的数据生成系统中定位和提取数据，并将数据传输到一个单一的存储库。如果有必要，原始数据会被清理。然后将其转换为目标格式，用于商业智能和分析应用程序，如数据仓库、数据湖或其他存储库。转换数据类型，删除重复的数据，以及改进源数据都是可能的转换。
数据集成、数据管理、数据传输、数据仓库和数据处理等流程都需要 Snowflake 数据转换。
对于任何希望使用其数据来开发可操作的业务洞察力的公司来说，这也是一个必备的工具。随着数据数量的增加，组织必须有一个有效的手段来利用数据，以便有效地将其用于商业用途。利用这些数据的一个方面是数据转换，如果做得正确，可以保证数据易于访问，一致，安全，并最终被预期的业务用户信任。
雪花数据转换过程
像Snowflake这样的云数据仓库的普及，改变了我们对数据转换和建模的看法。新的 ELT 流程将原始源数据提取并加载到 Snowflake，随后将其转化为最终形式，供您分析。
这使企业能够利用 Snowflake 的低成本、可扩展的计算和存储能力，同时也通过分离数据加载和 Snowflake 数据转换过程和工作负载来提高敏捷性，由数据工程师处理前者，数据分析师处理后者。企业可以采用现代的组织方法，如Snowflake虚拟数据仓库，构建各种特定主题的分析数据模型，以优化其独特的需求。
雪花数据转换过程。让数据进入 CDW
雪花数据转换的第一步是将数据输入 CDW（云数据仓库）。在今天的数据世界中，数据来自于广泛的来源。SaaS 应用程序和云服务是增长最快的分析数据来源。这些来源的数据结构和API都非常复杂。
因此，你的团队将采用的第一个数据模型是云数据仓库中的一组表，这些表看起来像你的数据源的对象，分类相似，并且有相同的字段。然而，由于数据的格式仍然类似于 SaaS 应用程序或云服务对象的格式，对于数据分析师来说，它可能难以破译。
有一个极为关键的 Snowflake 数据转换步骤必须完成。任何个人或敏感的数据都应该被匿名或隐藏起来。这对于保护数据隐私和确保监管合规是必要的。
原始数据被加载后，数据工程团队可以开始数据净化过程。数据工程师可以利用这个第一阶段来（a）发现和修复缺失或不准确的值，（b）修改结构不良的字段，以及（c）使用通用的、标准化的清理方法从复杂的、多面的列中提取特定字段。
Snowflake 数据转换过程。规范化数据建模
Snowflake 数据转换的下一步是规范数据建模。一旦数据在 CDW 中并通过了数据转换的第一道关卡，数据工程团队可以将原始数据转化为代表某些主题的经典数据模型。代表消费者、联系人、线索、潜在客户、活动等的数据模型就是这样的例子。
典型数据模型的基本目标是建立共享的、可重复使用的组件，这些组件可以在各种情况下使用。额外的优势也因此而出现。
- 为每个主题和该主题中的字段创建一个单一版本的真相，以及为每个主题的数据提供共享和一致的定义和文档。
- 为了发展对分析社区的信任，数据模型的透明度以及它们是如何建立的是必须的。
- 为了构建典型的数据模型，数据工程团队将从多个业务和分析团队收集需求。通常情况下，这些数据模型将是标准的超集，以便最大限度地重复使用和消费。随着新的需求或数据源的出现，数据模型将继续发展。
典型的数据模型通常会混合（JOIN，UNION等）来自几个对象的数据，以建立一个丰富和完整的字段集来表示主题，因为来自数据源的原始数据通常是规范化的（在某些情况下是轻度规范化的，而其他是强度规范化的）。此外，经典数据模型可能包括一些数据充实，以便计算新字段，在各种用例中标准化使用。
Snowflake 数据转换过程。用例数据建模
雪花数据转换的最后阶段是开发针对分析用例的数据集。这通常是由 Snowflake 中的数据分析师完成当前的数据建模，因为这一切都归结为职责和能力。
- 数据工程师更关注数据本身。它存储在哪里，如何结构化和格式化，以及如何获得它，而不是业务如何使用数据。因此，他们很适合将数据导入 Snowflake，并执行第一轮的数据建模。
- 数据分析师不太熟悉原始数据，但精通业务将如何使用它，以及它将如何被纳入分析中。因此，用例数据建模和转换是他们的最佳工作。
数据分析师可能有广泛的技术能力，但通常更愿意专注于他们最擅长的事情--分析，而不是编码数据转换。这就是低代码或无代码数据转换用户界面的用武之地，因为它消除了分析师编写复杂的SQL代码或类似Python的程序。
用例数据的建模和雪花数据转换往往需要。
- 特定于用例的数据清理，如检测和纠正异常值或删除记录
- 数据整形和减少，如对数据进行分类和结构化，删除不必要的字段，或将数据的范围限制在指定的时间段或维度，都是数据整形和减少的例子。
- 添加与分析有关的新计算字段或上传特定于用例的本地文件，如外部或部门特定的数据，是数据丰富的例子。
在数据模型中，最终的形式将是一个单一的扁平化的数据结构--一个非常大的、宽的表。这与物化一起，减少了每次为分析运行查询时对耗时的JOIN的要求。
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优化 Snowflake 数据转换
当涉及到优化Snowflake数据转换时，有三个因素在起作用。
- 充分发挥虚拟数据仓库的潜力
- 你使用什么方法来运行你的数据转换查询？
- 使用各种数据转换技术
虚拟数据仓库
在 Snowflake 数据转换中，虚拟数据仓库是扩展数据和分析的常用方法。虚拟数据仓库实例也可以协助每个分析项目的工作负载得到优化。根据Snowflake的说法，每个用例都应该有自己的虚拟数据仓库。
用户还应该把**"加载 "和"执行 "** 分成不同的虚拟数据仓库，加载是一个导入外部数据的区域，执行是用户查询和报告的区域，根据Snowflake的说法。由于对数据加载和用户查询的需求不同，建议进行这种分离。
Snowflake 数据转换查询与其他查询有不同的工作负载。此外，您部署 Snowflake 数据转换查询的方式对工作负载有重大影响。作为一般指导原则，将您的 Snowflake 数据转换视图/查询与不同数据库中的原始数据隔离。这使您可以自由地采用几个虚拟数据仓库--一个用于您的 EL，另一个用于您的 T--并允许您根据每个虚拟数据仓库的计算要求进行定制，同时降低费用。
数据转换的执行
Snowflake 数据转换在很大程度上受到您的数据转换查询运行方式的影响。一般来说，选择是将数据转换视图实体化还是**"在查询时 "运行它们。
物化视图是另一种技术，在有大量相同查询的工作负载中提升查询速度。而且，Snowflake 数据转换模型通常是以这个目标创建的--建立一个数据集，可以支持一个共同的、可重复的查询模式。
Snowflake 分享的一个典型推荐做法是采用物化视图，以提高频繁和重复查询的查询性能。存储总是比计算的成本低。物化视图将略微增加你的存储费用，但存储成本非常低，你会在计算成本和查询响应时间方面节省更多。因此，如果你希望你的模型能够实现重复查询模式，请将其物化。
例如，Snowflake 数据转换视图可以被存储在用例数据库中。当（a）视图对用例是唯一的，以及（b）视图有独特的工作量或计算要求时，这个解决方案有效。另一个选择是将所有的 Snowflake 数据转换视图保存在一个单一的数据库中。当你有多个用例共享的 Snowflake 数据转换视图，并且有类似的工作负载特征时，这种解决方案可以有效地发挥作用。
数据转换技术
为了改善您的 Snowflake 数据转换视图/查询，您可以使用各种策略。这些都会对性能产生影响。它们可以归纳为四点。
- 在可能的情况下，保持事情的简单性。如果可能的话，将许多请求合并为一个。通常情况下，保持事情的简单性是最好的。
- JOINs应该是物化的。在云数据仓库中，JOINS是相对昂贵的程序。物化一个数据转换视图，将许多表连接起来。
- 删除任何你不需要的数据。在您的 Snowflake 数据转换模型中使用投影，以摆脱您不需要的字段，这将为您节省查询时间。
- 应使用物化预聚合。如果有经常使用的聚合值和维度，创建物化的聚合视图。
总结
在当前的数据栈中，云数据仓库和ELT程序的使用，使得数据栈内部必须要有现代化的数据建模。一个高度模块化的数据建模和转换方法，以及数据工程和分析团队之间的高度合作过程，都是必要的，每个人都可以最好地利用他们的能力和知识。
然而，作为一个开发人员，从不同的数据源（如数据库、客户关系管理、项目管理工具、流媒体服务和营销平台）中提取复杂的数据到你的数据库，似乎是一个相当大的挑战。如果你是非技术背景，或在数据仓库和分析的游戏中是新手，Hevo Data可以帮助你!
