Odkryj skuteczne rozwiązania do modyfikacji danych, które odgrywają kluczową rolę w procesach ETL (ekstrakcja, transformacja, ładowanie) oraz w długoterminowym przechowywaniu danych przedsiębiorstwa.
W momencie, gdy firmy gromadzą dane i poddają je obróbce na potrzeby analiz, realizują szereg etapów w ramach ustalonego procesu. Jednym z fundamentalnych kroków jest właśnie transformacja danych, która ma na celu dostosowanie ich do wymogów narzędzi Business Intelligence (BI) lub hurtowni danych.
Nieprawidłowo przeprowadzona faza transformacji może skutkować utratą istotnych informacji, uszkodzeniem danych lub problemami z kompatybilnością z aplikacją, w której planujemy je przetwarzać.
Z tego względu, wybór adekwatnego narzędzia do transformacji danych jest kluczowy przed rozpoczęciem realizacji projektu. Jak jednak dokonać tego wyboru, gdy na barkach spoczywa tak wiele zadań i obowiązków?
Konieczne jest przeprowadzenie dogłębnej analizy rynku! Nie martw się, ponieważ my już to zrobiliśmy za Ciebie. Przeanalizowaliśmy funkcjonalności, możliwości, modele cenowe, użyteczność i inne aspekty, a w efekcie wyselekcjonowaliśmy narzędzia do transformacji danych, które naszym zdaniem warto przetestować.
Czym jest transformacja danych?
Transformacja danych stanowi drugi etap w procesie ETL, gdzie zespół analityczny przekształca dane, zarówno te strukturalne, jak i nieustrukturyzowane, do jednolitej postaci, która spełnia konkretne potrzeby biznesowe.
Proces ten obejmuje następujące operacje:
- Ujednolicenie danych, które polega na konwersji wszystkich danych do jednego, określonego formatu.
- Oczyszczanie surowych danych, na przykład poprzez usuwanie nieścisłości i niespójności.
- Łączenie elementów danych pochodzących z różnych modeli danych lub mapowanie danych.
- Pozyskiwanie niezbędnych danych z innych źródeł, niż istniejące bazy danych lub wzbogacanie posiadanych danych.
Eksperci w tej dziedzinie wykorzystują również logikę biznesową i zasady w trakcie transformacji danych. Te reguły wspierają analityków danych w generowaniu praktycznych wniosków, które przyczyniają się do rozwoju przedsiębiorstwa.
Jakie funkcje powinny posiadać narzędzia do transformacji danych?
#1. Brak kodu i niskie wymagania dotyczące kodowania
Proces transformacji danych powinien być prosty i umożliwiać niezależną pracę większości członków zespołu analitycznego. Nie należy wybierać narzędzia, które wymaga zaawansowanych umiejętności programowania. Zalecane są aplikacje oferujące intuicyjny przepływ pracy.
W sytuacjach, gdzie pewna ilość kodu jest niezbędna, funkcje automatycznego uzupełniania kodu powinny analizować wprowadzane słowa kluczowe i podpowiadać prawidłową składnię.
#2. Opcjonalne funkcje skryptowania
W przypadku zaawansowanych problemów, konieczna powinna być możliwość ręcznego kodowania, aby eksperci mogli rozwiązać ewentualne trudności.
#3. Mapowanie danych
Mapowanie różnych modeli danych w ramach jednej wizualizacji zapewnia holistyczny obraz postępów firmy. Zatem, przed dokonaniem zakupu narzędzia do transformacji danych, upewnij się, że oferuje ono funkcję mapowania danych.
#4. Automatyzacja
W ramach projektu transformacji danych, Twój zespół będzie musiał regularnie wykonywać powtarzalne zadania, takie jak:
- Odbieranie i wysyłanie maili z załącznikami.
- Żądania internetowe oraz wywołania API.
- Kodowanie w PowerShell.
- Uruchamianie aplikacji zewnętrznych.
- Zarządzanie plikami.
Z uwagi na ich powtarzalność, wybierz aplikację, która potrafi te zadania zautomatyzować. Pozwoli to odciążyć zespół analityczny i zmniejszyć ogólne koszty.
#5. Harmonogram zadań
Aplikacja powinna umożliwiać planowanie zadań, śledzenie ich statusu i inne działania związane z zarządzaniem projektami, z poziomu przejrzystego panelu lub osi czasu projektu.
#6. Szablony transformacji danych
Poszukuj oprogramowania, które udostępnia gotowe szablony transformacji danych, powszechnie używane w branży. Dzięki temu szybko przekształcisz dane nieustrukturyzowane i nieuporządkowane, korzystając z gotowego szablonu.
Wystarczy, że wybierzesz branżę, taką jak marketing cyfrowy, ochrona zdrowia, produkcja, e-commerce i inne.
Znając już podstawy, takie jak definicja transformacji danych oraz funkcje, które są w tym procesie ważne, przejdźmy do przeglądu wyjątkowych narzędzi, które warto wypróbować:
EasyMorph
EasyMorph dostarcza narzędzi, które dają moc transformacji danych w ręce Twojego zespołu, nawet bez konieczności kodowania. Teraz możesz pożegnać się z niewygodnymi arkuszami kalkulacyjnymi i skryptami Excel, SQL, VBA czy Python.
Oferuje ponad 150 wbudowanych akcji, które możesz wykorzystać do automatyzacji i wizualnej transformacji danych. Dzięki temu zespoły mogą poświęcać mniej czasu na zadania związane z danymi i nie muszą tak mocno polegać na dziale IT.
Platforma umożliwia automatyzację złożonych operacji transformacji danych oraz pobieranie danych z dowolnego miejsca. Jej interfejs użytkownika jest intuicyjny i oparty w pełni na elementach wizualnych, co sprawia, że nie musisz znać języka SQL ani programowania, aby korzystać z tego oprogramowania.
Wśród najważniejszych funkcji tego narzędzia znajdują się:
- Planowanie transformacji i pobierania danych w procesie ETL.
- Gromadzenie, publikowanie i dystrybucja danych.
- Webowe interfejsy API i webhooki do integracji między systemami.
- Katalog danych do kontrolowanego dostarczania danych użytkownikom biznesowym.
- Odciążanie komputerów osobistych od zadań obliczeniowych.
Dzięki EasyMorph firmy mogą organizować swoje dane w przeszukiwalnym katalogu danych, co ułatwia sprawną i samodzielną pracę. Wszyscy członkowie zespołu mają dostęp do danych i mogą je pobierać z dowolnej, zdalnej lokalizacji.
Co więcej, nie ma potrzeby przenoszenia danych do pliku lub bazy danych, ponieważ oprogramowanie to potrafi pozyskiwać dane z internetowych API, zdalnych folderów, arkuszy kalkulacyjnych, plików tekstowych i aplikacji w chmurze.
Za pomocą tej platformy można również tworzyć wewnętrzne aplikacje do integracji danych oraz do koordynowania działań różnych systemów. Te aplikacje nie tylko zwiększają produktywność zespołu, ale także ograniczają problemy związane z utrzymaniem systemów.
Qlik Compose
Masz dosyć przygotowywania danych do analizy? Nie przejmuj się, ponieważ przedstawiamy Qlik Compose, narzędzie do transformacji danych, które zautomatyzuje ten proces i zagwarantuje szybki przepływ danych.
Oprogramowanie to może być wykorzystane jako zwinne narzędzie do automatyzacji ETL, które uwalnia administratorów danych od żmudnego, ręcznego kodowania. Znacząco redukuje czas, ryzyko błędów oraz koszty transformacji danych, dzięki automatycznemu generowaniu kodu ETL oraz optymalizacji projektu hurtowni danych.
Narzędzie to potrafi dziesięciokrotnie przyspieszyć proces ETL oraz tworzenia jeziora danych. Co więcej, projektuje, generuje, ładuje i aktualizuje magazyny danych oraz jeziora danych z dużą prędkością.
Firmy korzystające z tej platformy mają również możliwość automatycznego tworzenia kompleksowych przepływów pracy i efektywnego wdrażania najlepszych praktyk w projektach analitycznych za pomocą gotowych szablonów. Oprogramowanie to udostępnia również administratorom danych następujące funkcje operacyjne:
- Łatwe pozyskiwanie, synchronizowanie, dystrybucja i gromadzenie danych.
- Zmniejszenie wpływu na produkcję dzięki architekturze o zerowej powierzchni.
- Automatyzację ekstrakcji danych z różnych źródeł dzięki integracji Qlik Replicate.
- Możliwość wyboru metody tworzenia hurtowni danych na podstawie modelu lub na podstawie danych.
- Technologię CDC do ekstrakcji, ładowania i synchronizacji danych w czasie rzeczywistym.
Co więcej, Qlik Compose bezproblemowo integruje się z różnymi rozwiązaniami ETL, takimi jak SSIS ETL, i sprawdza się jako sprawne narzędzie do migracji do chmury oraz migracji do SQL.
DBT
Gdy zależy nam na szybkim przepływie wiarygodnych danych, DBT umożliwia zespołom danych działanie w sposób typowy dla inżynierów oprogramowania. Platforma ta umożliwia generowanie zestawów danych o wysokiej jakości do modelowania, raportowania oraz przepływów pracy ML.
Proces pracy tego narzędzia jest prosty. Firmy mogą bezpiecznie go wdrożyć i umożliwić członkom zespołu pracę w trybie współpracy dzięki kontroli wersji z obsługą Git. Firmy mają także możliwość testowania każdego modelu i automatycznego udostępniania dokumentacji interesariuszom.
Narzędzie to dba również o zarządzanie zależnościami i pozwala pisać modułowe przekształcenia danych w formatach .sql lub .py. Wśród najważniejszych funkcji tego narzędzia warto wymienić:
- Generowanie ścieżki audytowej zweryfikowanych założeń, udostępnianej współpracownikom.
- Automatyczne tworzenie słowników danych oraz wykresów zależności.
- Wdrażanie polityk ochrony w oddziałach w celu regulowania przenoszenia danych.
- Mechanizmy bezpieczeństwa zgodne ze standardem SOC-2, wdrażanie CI/CD, RBAC i ELT.
- Zarządzanie danymi z kontrolą wersji, alertami, logowaniem i testowaniem.
Ponadto, DBT może generować kod przy użyciu makr, podpowiedzi autouzupełniania i instrukcji ref. Obsługa modelowania SQL i Python ułatwia udostępnienie przestrzeni roboczej, z której może korzystać zespół ds. nauki o danych i analityki.
Domo
Domo to narzędzie do transformacji danych, które może zaspokoić potrzeby zarówno użytkowników biznesowych, jak i działów IT. Każdy ma równy dostęp do danych w celu ich analizy, dzięki interfejsowi typu „przeciągnij i upuść” oraz obsłudze zaawansowanych operacji SQL.
To narzędzie udostępnia różne metody transformacji zestawu danych, np. tworzenie wizualnych przepływów integracji danych, używanie wyrażeń MySQL lub Redshift SQL, a także operacje mieszania danych.
Co więcej, możesz utworzyć przepływ pracy raz i mieć pewność, że automatycznie zostanie on zastosowany do logiki biznesowej przy każdej aktualizacji danych. Dodatkowo Domo informuje o nieudanej transformacji danych za pomocą alertów. Oto niektóre z jego najważniejszych funkcji:
- Oczyszczanie, łączenie i przekształcanie danych bez kodowania SQL.
- Eksploracja danych i wykonywanie operacji manipulacyjnych, takich jak filtrowanie i grupowanie.
- Wizualizacja przepływu danych poprzez przeciąganie i upuszczanie zestawów danych.
- Ponad 1000 wbudowanych łączników chmurowych oraz liczne łączniki lokalne.
Firmy mogą generować szybkie i elastyczne przekształcenia za pomocą narzędzi do wydobywania nowych spostrzeżeń. Dodatkowo, platforma umożliwia łączenie rozległych zbiorów danych z wielu platform w jeden, spójny zbiór danych.
Matillion
Matillion to narzędzie do transformacji danych działające w chmurze i zgodne z ETL. Wykorzystuje proces ETL do przenoszenia bazy danych z jednej hurtowni do drugiej lub między różnymi chmurami.
Do ważnych cech tego narzędzia do transformacji danych można zaliczyć:
- Skrócenie czasu potrzebnego na wyciągnięcie wniosków z danych i zastosowanie ich w scenariuszach biznesowych.
- Skalowalność w dowolnym momencie, wykorzystując praktycznie nieograniczone możliwości przetwarzania.
- Wyższy poziom bezpieczeństwa danych.
- Obsługę złożonych reguł biznesowych dla zaawansowanych zbiorów danych.
- Udostępnianie przetworzonych danych odpowiednim zespołom.
- Usprawnienie i zautomatyzowanie przygotowania danych.
Dużą zaletą jest fakt, że platforma ta oferuje przystępne cenowo plany dla małych i średnich firm, oraz usługi premium dla przedsiębiorstw.
Niezależnie od wybranego planu, każda subskrypcja zapewnia wsparcie na poziomie korporacyjnym. Co więcej, po zakupie kredytów Matillion, możesz je wykorzystać w dowolnej platformie Matillion, takiej jak Data Loader, ETL, itp.
Datameer
Datameer jest popularnym narzędziem do analizy danych, szczególnie jeśli korzystasz z platformy Snowflake jako usługi przechowywania i analizy danych w chmurze.
Platforma Snowflake wymaga uruchamiania kodu w celu transformacji danych, zanim będzie można z nich uzyskać przydatne informacje. Zwiększa to koszty operacyjne, ponieważ niezbędne jest utrzymanie zespołu programistów.
Alternatywnie, można wykorzystać Datameer i zapomnieć o kodowaniu w Snowflake. Jego plany subskrypcji są bardzo przystępne cenowo, co pozwala na znaczne oszczędności.
Oprócz podejścia bez kodu, narzędzie to umożliwia przeprowadzanie transformacji danych za pomocą natywnych modeli opartych na poleceniach SQL, wykorzystujących instrukcje SELECT. W razie potrzeby, osoby bez wiedzy programistycznej oraz programiści mogą pracować nad tym samym projektem, łącząc SQL z interfejsem bez kodu w swoim modułowym obszarze roboczym transformacji danych.
Datameer monitoruje przepływ pracy w czasie rzeczywistym. Obejmuje on pełny cykl życia danych, taki jak odkrywanie danych, czyszczenie danych, wdrażanie danych, katalogowanie, organizowanie wglądu w dane itp., a wszystko to w ramach platformy chmurowej Snowflake.
Ponadto, Datameer udostępnia dedykowane rozwiązania do transformacji danych dla branży finansowej, opieki zdrowotnej, telekomunikacji, handlu detalicznego, e-commerce, energetyki, usług użyteczności publicznej, hotelarstwa i turystyki.
IRI
IRI to automatyczna alternatywa dla tradycyjnego procesu transformacji danych, który wymaga używania skryptów Perla, zarządzania bazami danych SQL, narzędzi ETL i programów dostosowanych do indywidualnych potrzeb. Tradycyjny proces jest złożony, drogi i podatny na błędy. Zamiast tego, narzędzie IRI do transformacji danych upraszcza cały proces.
Oferuje ono wszystko, czego potrzebujesz w projekcie transformacji danych, w tym:
- Agregację danych.
- Obliczenia krzyżowe w oparciu o duże zbiory danych.
- Dostosowane zasady transformacji danych.
- Obsługę formatów danych i kluczy.
- Wyszukiwanie danych.
- Dopasowywanie i dołączanie do wielu modeli danych.
- Zastosowanie formatowania osi lub usuwanie osi.
- Oczyszczanie i szorowanie danych.
- Ponowne formatowanie i mapowanie.
- Scalanie i sortowanie danych.
- Filtrowanie danych.
W data science głównym problemem jest szybkość przetwarzania, zwłaszcza gdy pracujemy z milionami wierszy i tysiącami kolumn danych. Operacje ETL i SQL mają tendencję do zwalniania w przypadku dużych zestawów danych.
IRI rozwiązuje ten problem, wykorzystując autorski program znany jako SortCL. Jest on dostępny w aplikacjach IRI, takich jak pakiet CoSort i platforma Vorcity. Podsumowując, narzędzie to potrafi przetwarzać rozległe tabele faktów, zwijać agregaty i wykonywać operacje z wyjątkową szybkością, dokładnością i wydajnością.
Słowa podsumowania
Konieczne jest wykorzystanie właściwych technik i narzędzi do przetwarzania Twoich zasobów danych. Pomoże Ci to w odpowiedniej alokacji kapitału biznesowego i pozwoli w pełni zrealizować cele firmy w perspektywie krótko- i długoterminowej. Zaniedbanie tego aspektu sprawi, że inwestycja w projekty analizy danych okaże się bezcelowa.
Wybierz jedno z przedstawionych narzędzi do transformacji danych, aby dobrze wykorzystać posiadane zasoby danych i potencjał zespołu. W trakcie testowania, zwróć uwagę na specjalistyczne obszary zastosowania. W przeciwnym razie, możesz napotkać trudności w uzyskaniu łatwo przyswajalnych danych, które można załadować w aplikacjach analizy biznesowej (BI).
Szczegółowo opisaliśmy funkcje i możliwości poszczególnych narzędzi, więc znalezienie odpowiedniego rozwiązania do transformacji danych dla Ciebie i Twojego zespołu analitycznego nie powinno stanowić problemu.
Możesz być również zainteresowany tematem jezior danych i hurtowni danych.
newsblog.pl