数据转换是指从业务系统中抽取出源数据，然后再根据数据仓库模型的需求，进行一系列数据转换的过程。
我们已经知道数据转换是整个ETL过程中复杂程度最高的过程，包括对数据不一致性的转换，业务指标的计算和某些数据的汇总，为决策分析系统提供数据支持。其中对数据不一致性的转换就是依赖于编码表的设计，通过电压等级编码表（见表4-1）将不同业务系统中相同类型的数据进行转换，即将各个省市的电力营销系统的电压等级编码标准化，例如将110kV的编码统一设置成1220kV的编码设置成2380kV的编码设置成3500kV的编码设置成41000kV的编码设置成5，以消除数据仓库系统中数据存在不一致的可能。
表4-1 电压等级编码表
通过建立程序代码编写规范，与模型设计小组共同制定编码规则，不仅可以提高数据模型的可靠性、可读性、可修改性、可维护性和一致性，而且也会提高数据模型的可继承性，促使每个人的成果可以互相共享。同时也应该建立公共的编码表作为数据转换的依据，可以根据编码表制定的业务规则进行数据的转换，保证数据仓库系统内部数据的一致性。例如，性别在客户关系表中用1和0分别代表男和女，而在单位员工表中可能使用m和f区分男和女，所以需要对不同业务表中相同类型的业务含义进行统一和规范。
在转换过程中，对粒度的分析也是工作的重要组成部分，因为存放到数据仓库中的数据对粒度的要求可能不相同，用户需要将低粒度的数据汇总形成决策分析型的数据，同时完成各种数据指标的计算，这都需要经过ETL转换过程。最后一步，将转换后得到的数据加载到数据仓库中，以供企业高层领导决策分析时使用。
ETL转换过程可能包括以下几个方面：
1）对空值的处理：如果在转换过程中捕获到某些字段存在空值，在进行加载时需要将空值替换成某一数据或者直接进行加载，不做任何转换。
2）对数据格式的规范化：根据业务数据源中各个字段的数据类型，进行数据格式的规范和统一。例如，统一将数值类型转化成字符串类型。(www.xing528.com)
3）根据业务需求进行字段的拆分或者合并。
4）对缺失数据的替换：根据业务需求对缺失数据进行替换。
5）根据业务规则对数据进行过滤。
6）根据编码表进行数据唯一性的转换：根据编码表制定的业务规范进行数据的转换，实现数据仓库系统内部数据的一致性。
ETL的转换过程如图4-9所示。
图4-9 ETL的转换过程
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