Oppdag pålitelige datatransformasjonsverktøy som utfører «transformerings»-rollen i enhver ETL-prosess med dataintegrasjon eller langsiktig lagring av forretningsdata.
Når virksomheter samler inn data og behandler dem for analyseformål, utfører de mange trinn i rett prosess. Et slikt avgjørende skritt er å transformere dataene slik at de samsvarer med kravet til business intelligence (BI) eller datavarehusverktøy.
Hvis transformasjonsfasen går galt, kan du miste verdifull innsikt, miste data eller få kompatibilitetsproblemer med verktøyet der du planlegger å behandle dataene.
Derfor er det nødvendig å velge riktig datatransformasjonsverktøy før du starter prosjektet. Men hvordan gjør du det med så mange oppgaver og ansvar på tallerkenen?
Du gjør markedsundersøkelser! Ikke bekymre deg, siden vi allerede har gjort det for deg. Vi har utforsket funksjoner, funksjoner, prismodeller, brukervennlighet osv., og har kommet opp med følgende datatransformasjonsverktøy du må prøve ut selv.
Innholdsfortegnelse
Hva er datatransformasjon?
Datatransformasjon er det andre trinnet i ETL-prosessen (Extract, Transform and Load), der datavitenskapsteamet ditt transformerer strukturerte eller ustrukturerte data i en konstant form som oppfyller forretningsbehovene dine.
Det involverer følgende prosesser:
- Standardisering av data for å konvertere alle data til ett spesifikt format
- Rengjøring av rådatabasen, som fjerning av unøyaktigheter og inkonsekvenser
- Kombinere elementer av data fra flere datamodeller eller datakartlegging
- Hente relevante data fra andre kilder enn eksisterende databaser eller utvidelse av data
Eksperter bruker også flere forretningslogikk og regler under datatransformasjonsprosessen. Slike regler og begrunnelser hjelper dataforskere med å produsere praktisk innsikt som vil bidra til å øke forretningsveksten.
Funksjoner å se etter i datatransformasjonsverktøy
#1. No-Code og Low-Code
Det skal være enkelt å transformere dataene dine, og de fleste medlemmer av dataanalyseteamet skal kunne gjøre dette uavhengig. Du må ikke gå for et verktøy som krever avanserte kodeferdigheter. Se etter apper som tilbyr en enkel arbeidsflyt.
Når oppgaven krever noen få koder, bør en automatisert kodefullføringsrobot skanne søkeordene du skriver og vise syntaksene du bør bruke.
#2. Valgfrie skriptfunksjoner
For feilsøking og komplekse saker bør det være et kodealternativ slik at eksperter kan løse problemer.
#3. Datakartlegging
Et eksempel på datakartlegging fra Tableau
Du kan bare få helhetlig innsikt for forretningsvekst ved å kartlegge flere datamodeller til en felles visualisering. Derfor, før du kjøper et datatransformasjonsverktøy, sørg for at det tilbyr datakartlegging.
#4. Automasjon
I et datatransformasjonsprosjekt må teamet ditt utføre følgende oppgaver regelmessig:
- Motta og sende e-post med vedlegg
- Nettforespørsler og API-anrop
- Koding på PowerShell
- Kjører tredjepartsapper
- Administrere filer
Dette er repeterende oppgaver. Du bør velge en app som kan automatisere disse oppgavene slik at du kan stole på et lite dataanalyseteam og redusere faste utgifter.
#5. Jobbplanlegging
Appen skal hjelpe deg med å planlegge oppgaver, få oppgavestatuser og mer fra et visuelt dashbord eller prosjekttidslinje.
#6. Datatransformasjonsmaler
Se etter programvare som tilbyr noen populære datatransformasjonsmaler som de fleste bransjer bruker. Dette vil hjelpe deg å transformere ustrukturerte og uorganiserte data på et blunk ved å bruke en mal.
Alt du trenger å gjøre er å velge en bransje som digital markedsføring, helsevesen, produksjon, e-handel og mer.
Nå som du har lært det grunnleggende som datatransformasjonsdefinisjon og funksjonene du bør se etter, finner du nedenfor noen fremragende verktøy du må prøve ut nå:
EasyMorph
EasyMorph bringer datasuperkreftene i hendene på teamet ditt, selv uten kodeferdigheter. Nå kan du si farvel til tungvinte regneark og skript i Excel, SQL, VBA eller Python.
Den kommer med 150+ innebygde handlinger som du kan bruke for automatisering og transformasjon av visuelle data. Derfor kan team bruke mindre tid på datarelaterte oppgaver og må stole mindre på IT-avdelingen.
Denne plattformen lar deg automatisere komplekse datatransformasjoner og hente data fra hvor som helst. Brukergrensesnittet er forenklet og helt visuelt. Derfor trenger du ikke å kunne SQL eller programmering for å kjøre denne programvaren.
Uthevede funksjoner i dette verktøyet inkluderer:
- Planlegging av datatransformasjon og -henting i ETL-prosessen
- Innsamling, publisering og distribusjon av data
- Web APIer og webhooks for integrasjon på tvers av system
- Datakatalog for overvåket datalevering til forretningsbrukere
- Sparer skrivebordet fra å utføre tunge beregningsoppgaver
Med EasyMorph kan bedrifter organisere dataene sine i den søkbare datakatalogen som muliggjør sømløs og styrbar selvbetjening. Alle teammedlemmene har tilgang til dataene og kan hente dem fra et hvilket som helst eksternt sted.
Dessuten er det ikke nødvendig å ta med dataene i en fil eller database, da denne programvaren kan hente data fra web-APIer, eksterne mapper, regneark, tekstfiler og skyapplikasjoner.
Ved å bruke denne plattformen kan du også lage interne apper for å integrere data og handlinger fra ulike systemer. Disse appene forbedrer ikke bare teamets produktivitet, men reduserer også bryet med vedlikehold.
Qlik Compose
Er du lei av å forberede bedriftsdataene dine for analyser? Ikke bekymre deg lenger når vi introduserer deg for Qlik Compose, et datatransformasjonsverktøy som kan automatisere prosessen og overføre data med høy hastighet.
Du kan også bruke denne programvaren som et smidig ETL-automatiseringsverktøy som frigjør dataadministratorene fra kjedelig manuell koding. Det reduserer tiden, sjansen for feil og kostnadene for datatransformasjon betydelig ved automatisk ETL-kodegenerering og optimalisering av datavarehusdesign.
Dette verktøyet kan øke hastigheten på ETL-prosessen og opprettelsen av datainnsjøer med 10 ganger. Dessuten kan den også designe, generere, laste og oppdatere varehus og datainnsjøer i høy hastighet.
Bedrifter som bruker denne plattformen kan også lage ende-til-ende arbeidsflyt automatisk og effektivt implementere beste praksis for analyseprosjekter ved hjelp av maler. Det gir også dataadministratorene følgende funksjoner:
- Enkelt innta, synkronisere, distribuere og akkumulere data
- Reduser produksjonspåvirkningen med null-footprint-arkitektur
- Automatiser datautvinning fra heterogene kilder med Qlik Replicate-integrasjon
- Mulighet for å velge modellbasert eller databasert metode for utvikling av datavarehus
- CDC-teknologi for sanntidsdatautvinning, lasting og synkronisering
Fremfor alt integreres Qlik Compose enkelt med forskjellige ETL-løsninger som SSIS ETL og fungerer som et dyktig verktøy for sky- og SQL-migrering.
DBT
Når det gjelder å flytte pålitelige data med høyere hastighet, gjør DBT det mulig for datateam å fungere som programvareingeniører. Denne plattformen lar teamene generere pålitelige datasett for ML-modellering, rapportering og operasjonelle arbeidsflyter.
Arbeidsprosessen til dette verktøyet er enkel. Bedrifter kan distribuere det trygt og la teammedlemmene jobbe med det i samarbeid gjennom Git-aktivert versjonskontroll. Bedrifter kan også teste hver modell og dele den automatisk genererte dokumentasjonen med interessentene.
Til slutt tar den seg av avhengighetsstyring og lar deg skrive modulære datatransformasjoner i .sql- eller .py-format. Viktige funksjoner ved dette verktøyet er:
- Generer et papirspor med validerte forutsetninger for samarbeidspartnere
- Lag automatisk dataordbøker og avhengighetsgrafer
- Implementer beskyttelsespolicyer på filialer for styrt dataflytting
- Sikkerhetstiltak med SOC-2-overholdelse, CI/CD-distribusjon, RBAC og ELT
- Datastyring med versjonskontroll, varsler, logging og testing
Dessuten kan DBT generere koder ved hjelp av makroer, autofullfør-kommandoer og ref-setninger. Støtte for SQL- og Python-modellering muliggjør et delt arbeidsområde som datavitenskaps- og analyseteamet kan bruke.
Domo
Domo datatransformasjonsverktøy som kan imøtekomme behovene til både forretningsbrukere og IT-avdelinger. Alle kan ha lik tilgang til dataene for analyse fra denne plattformen som har et dra-og-slipp-grensesnitt og støtter komplekse SQL-transformeringer.
Dette verktøyet tilbyr deg ulike tilnærminger for datasetttransformasjon, for eksempel å generere visuelle dataintegrasjonsflyter, bruke MySQL- eller Redshift SQL-uttrykk og datablandingsoperasjoner.
Dessuten kan du opprette en arbeidsflyt én gang og sørge for at den automatisk gjelder forretningslogikk under hver dataoppdatering. Dessuten varsler Domo deg med varsler når datatransformasjoner mislykkes. Noen av toppfunksjonene er:
- Rens, slå sammen og transformer datasett uten SQL-koding
- Utforsk data og utfør manipulerende handlinger som filter og gruppe
- Visualiser dataflyt ved å dra og slippe datasett
- 1000+ forhåndsbygde sky-kontakter og mange lokale kontakter
Bedrifter kan også generere raske og responsive transformasjoner med verktøyene for å hente ut ny innsikt. Dessuten kan du kombinere store datasett av flere plattformer til ett datasett.
Matillion
Matillion er et skybasert datatransformasjonsverktøy med ETL-overholdelse. Derfor kan den bruke ETL-prosessen for databaseflytting fra ett lager til et annet eller en sky til en annen.
Noen bemerkelsesverdige funksjoner i dette datatransformasjonsverktøyet er:
- Reduser tiden til datainnsikt og anvendelse på forretningsscenarier
- Skaler opp når som helst ved å bruke praktisk talt uendelige behandlingsmuligheter
- Bedre datasikkerhet
- Komplekse forretningsregler for utfordrende datasett
- Gjør behandlet data tilgjengelig for riktig team
- Strømlinjeformet og automatisert dataforberedelse
Det beste er at plattformen tilbyr rimelige prisplaner for SMB-er og premiumtjenester for bedrifter.
Enten du får et abonnement for små og mellomstore bedrifter eller bedrifter, får du støtte i bedriftsklasse for alle nivåene. Videre, når du kjøper Matillion Credits, kan du bruke dem på hvilken som helst Matillion-plattform, som Data Loader, ETL, etc.
Datameer
Datameer er et populært dataanalyseverktøy hvis du bruker Snowflake data-as-a-service-plattformen for skydatalagring og -analyse.
Snowflake-plattformen krever at du kjører koder for å transformere data før du kan få praktisk innsikt. Det øker overheadkostnadene siden du trenger å beholde noen få kodere i lønnslisten.
I stedet kan du gå videre til Datameter og glemme kodingsdelen i Snowflake. Abonnementspakkene deres er latterlig rimelige, og dermed sparer du mye.
Bortsett fra en tilnærming uten kode, lar verktøyet deg utføre datatransformasjon i native SQL-kommandobaserte modeller ved å bruke SELECT-setningen. Og når det er nødvendig, kan både ikke-programmerere og programmerere jobbe med det samme prosjektet ved å kombinere SQL med no-code i det modulære datatransformasjonsarbeidsområdet.
Videre følger Datameer en sanntidsbehandlingsarbeidsflyt. For eksempel dekker den hele livssyklusreisen for data, som oppdagelse av data, datarensing, datadistribusjon, datakatalogisering, organisering av datainnsikt, etc., innenfor Snowflake-skyplattformen i live-modus.
I tillegg tilbyr den dedikerte datatransformasjonsløsninger for finans, helsevesen, telekommunikasjon, detaljhandel og e-handel, energi, forsyning, gjestfrihet og reiser.
IRI
IRI er det automatiske alternativet til den konvensjonelle datatransformasjonsprosessen, hvor du må bruke Perl-skript, SQL-databaseadministrasjon, ETL-verktøy og tilpassede programmer. Den konvensjonelle prosessen er kompleks, kostbar og utsatt for feil. I stedet gjør IRIs datatransformasjonsverktøy livet ditt enklere.
Den tilbyr alt du trenger i et datatransformasjonsprosjekt, og disse er:
- Dataaggregering
- Kryssberegning fra store datasett
- Tilpassede regler for datatransformasjon
- Dataformater og nøkler
- Dataoppslag
- Match eller slå sammen flere datamodeller
- Bruk pivotformatering eller fjern pivoter
- Rens eller skrubb data
- Re-format og re-map
- Datasammenslåing og sortering
- Datafiltrering
Innen datavitenskap er hovedproblemet prosesseringshastigheten fordi vi snakker om millioner av datarader og tusenvis av datakolonner. Både ETL- og SQL-operasjonene har en tendens til å avta når du legger inn større datasett.
IRI løser dette ved å bruke et proprietært program kjent som SortCL. Den kommer ut av esken i IRIs apper som CoSort-pakken og Voracity-plattformen. I et nøtteskall kan verktøyet behandle enorme faktatabeller, sammenrullede aggregater og drill-down med enestående hastighet, nøyaktighet og effektivitet.
Siste ord
Du må bruke de riktige teknikkene og verktøyene for å behandle dataressursene dine. Det vil hjelpe deg å investere forretningskapitalen din i riktig retning og fullføre dine kortsiktige eller langsiktige forretningsmål. Hvis du ikke følger dette konseptet, vil investeringer i ditt datavitenskapelige prosjekt være meningsløse.
Bruk derfor et av datatransformasjonsverktøyene ovenfor for å bruke dataressursene og teamene dine til god bruk. Når du prøver ut, bør du vurdere en apps spesialitetsforretningsomfang. Ellers kan det hende du ikke får lett fordøyelig data som du kan laste inn i Business Intelligence (BI)-apper.
Vi har skissert funksjonene og funksjonene grundig, så å finne det riktige datatransformasjonsverktøyet fra denne listen bør ikke være et problem for deg eller teamet av dataforskere.
Du kan også være interessert i data lake vs. data warehouse.