Gemeenschappelijke transformatieoperaties:

* Gegevensopschoning: Het afhandelen van ontbrekende waarden (imputatie of verwijdering), het corrigeren van inconsistenties (bijvoorbeeld het standaardiseren van datumnotaties, het corrigeren van typefouten) en het verwijderen van duplicaten.

* Gegevensconversie: Het wijzigen van gegevenstypen (bijvoorbeeld het converteren van tekst naar getallen), maateenheden (bijvoorbeeld ponden naar kilogrammen) of notaties (bijvoorbeeld het wijzigen van datumnotaties).

* Gegevensaggregatie: Het samenvatten van gegevens uit meerdere records in één record (bijvoorbeeld het berekenen van sommen, gemiddelden, tellingen).

* Gegevensstandaardisatie: Zorgen voor consistentie tussen verschillende gegevensbronnen. Dit omvat zaken als het standaardiseren van naamgevingsconventies, codes en afkortingen.

* Gegevensverrijking: Context of details toevoegen aan bestaande gegevens uit externe bronnen. Hierbij kan het bijvoorbeeld gaan om het toevoegen van geografische informatie aan klantadressen of het toevoegen van productbeschrijvingen aan verkoopgegevens.

* Gegevensvalidatie: Het controleren van de datakwaliteit en ervoor zorgen dat deze aan bepaalde criteria voldoet. Vaak gaat het hierbij om het creëren van regels en beperkingen om ongeldige gegevens te identificeren en te markeren.

* Gegevensduplicatie: Identificeren en verwijderen van dubbele records uit de gegevens.

* Gegevensafstemming: Vergelijken en oplossen van discrepanties tussen gegevens uit meerdere bronnen.

* Gegevensnormalisatie: Het structureren van de gegevens om redundantie te verminderen en de gegevensintegriteit te verbeteren.

* Gegevensafleiding: Nieuwe gegevensvelden maken op basis van bestaande gegevensvelden met behulp van berekeningen of formules (bijvoorbeeld het berekenen van de totale omzet op basis van hoeveelheid en prijs).

* Gegevensmaskering: Gevoelige informatie beschermen door deze te vervangen door vervangende waarden (voor veiligheid en privacy).

Waarom transformaties belangrijk zijn:

* Gegevenskwaliteit: Transformaties verbeteren de nauwkeurigheid, volledigheid en consistentie van de gegevens, waardoor deze betrouwbaarder worden voor analyse.

* Gegevensconsistentie: Ze zorgen ervoor dat gegevens uit verschillende bronnen in een uniform en gestandaardiseerd formaat worden gepresenteerd.

* Bruikbaarheid van gegevens: Transformaties maken de gegevens eenvoudiger te gebruiken voor business intelligence- en rapportagedoeleinden.

* Gegevensbeveiliging: Technieken zoals datamaskering verbeteren de gegevensbeveiliging en beschermen gevoelige informatie.

Transformaties worden doorgaans geïmplementeerd met behulp van ETL-tools, scripttalen (zoals Python of SQL) of gespecialiseerde datatransformatie-engines. De complexiteit van het transformatieproces is afhankelijk van de aard en kwaliteit van de brondata en de eisen van het datawarehouse.