Odkryj niezawodne narzędzia do transformacji danych, które pełnią rolę „transformacji” w dowolnym procesie ETL integracji danych lub długoterminowego przechowywania danych biznesowych.
Kiedy firmy gromadzą dane i przetwarzają je do celów analitycznych, wykonują wiele etapów w należytym procesie. Jednym z takich kluczowych kroków jest przekształcenie danych tak, aby spełniały wymagania narzędzi Business Intelligence (BI) lub hurtowni danych.
Jeśli faza transformacji pójdzie nie tak, możesz stracić cenne informacje, dane lub napotkać problemy ze zgodnością z narzędziem, w którym planujesz przetwarzać dane.
Dlatego wybór odpowiedniego narzędzia do transformacji danych jest konieczny przed rozpoczęciem projektu. Ale jak to zrobić, mając tak wiele zadań i obowiązków na swoim talerzu?
Prowadzisz badania rynku! Nie martw się, ponieważ już to dla Ciebie zrobiliśmy. Zbadaliśmy funkcjonalności, funkcje, modele cenowe, użyteczność itp. i opracowaliśmy następujące narzędzia do transformacji danych, które musisz wypróbować samodzielnie.
Spis treści:
Co to jest transformacja danych?
Transformacja danych to drugi etap procesu wyodrębniania, przekształcania i ładowania (ETL), w którym zespół analityki danych przekształca dane strukturalne lub niestrukturalne w stałą formę, która spełnia Twoje potrzeby biznesowe.
Obejmuje następujące procesy:
- Standaryzacja danych w celu konwersji wszystkich danych do jednego określonego formatu
- Czyszczenie surowej bazy danych, takie jak usuwanie nieścisłości i niespójności
- Łączenie elementów danych z wielu modeli danych lub mapowanie danych
- Pozyskiwanie odpowiednich danych ze źródeł innych niż istniejące bazy danych lub rozszerzanie danych
Eksperci stosują również kilka logiki biznesowej i reguł podczas procesu transformacji danych. Takie zasady i uzasadnienia pomagają analitykom danych w tworzeniu praktycznych spostrzeżeń, które pomogą pobudzić rozwój firmy.
Funkcje, których należy szukać w narzędziach do transformacji danych
#1. Brak kodu i niski kod
Przekształcanie danych powinno być łatwe, a większość członków zespołu analityki danych powinna być w stanie zrobić to niezależnie. Nie możesz wybierać narzędzia, które wymaga zaawansowanych umiejętności kodowania. Poszukaj aplikacji, które oferują łatwy przepływ pracy.
Gdy zadanie wymaga kilku kodów, automatyczny bot uzupełniający kod powinien przeskanować wpisywane słowa kluczowe i pokazać składnię, której należy użyć.
#2. Opcjonalne funkcje skryptów
W przypadku rozwiązywania problemów i złożonych przypadków powinna istnieć opcja kodowania, aby eksperci mogli rozwiązywać problemy.
#3. Mapowanie danych
Przykład mapowania danych z Tableau
Dzięki mapowaniu wielu modeli danych we wspólnej wizualizacji można uzyskać całościowy wgląd w rozwój firmy. Dlatego przed zakupem narzędzia do transformacji danych upewnij się, że oferuje ono mapowanie danych.
#4. Automatyzacja
W projekcie transformacji danych Twój zespół musi regularnie wykonywać następujące zadania:
- Odbieraj i wysyłaj e-maile z załącznikami
- Żądania internetowe i wywołania API
- Kodowanie w PowerShell
- Uruchamianie aplikacji innych firm
- Zarządzanie plikami
To są powtarzalne zadania. Wybierz aplikację, która może zautomatyzować te zadania, aby móc polegać na małym zespole analityki danych i zmniejszyć koszty ogólne.
#5. Planowanie pracy
Aplikacja powinna pomóc w planowaniu zadań, uzyskiwaniu statusów zadań i nie tylko z wizualnego pulpitu nawigacyjnego lub osi czasu projektu.
#6. Szablony transformacji danych
Poszukaj oprogramowania, które oferuje popularne szablony transformacji danych, z których korzysta większość branż. Pomoże Ci to błyskawicznie przekształcić nieustrukturyzowane i niezorganizowane dane za pomocą szablonu.
Wszystko, co musisz zrobić, to wybrać branżę, taką jak marketing cyfrowy, opieka zdrowotna, produkcja, handel elektroniczny i nie tylko.
Teraz, gdy znasz już podstawy, takie jak definicja transformacji danych i funkcje, których należy szukać, poniżej znajdziesz kilka wyjątkowych narzędzi, które musisz wypróbować teraz:
EasyMorph
EasyMorph dostarcza supermoce danych w ręce Twojego zespołu, nawet bez umiejętności kodowania. Teraz możesz pożegnać się z niewygodnymi arkuszami kalkulacyjnymi i skryptami Excel, SQL, VBA lub Python.
Zawiera ponad 150 wbudowanych akcji, których możesz użyć do automatyzacji i transformacji danych wizualnych. Dzięki temu zespoły mogą spędzać mniej czasu na zadaniach związanych z danymi i muszą w mniejszym stopniu polegać na swoim dziale IT.
Platforma ta umożliwia automatyzację złożonych transformacji danych i pobieranie danych z dowolnego miejsca. Jego interfejs użytkownika jest uproszczony i całkowicie wizualny. Dlatego nie musisz znać języka SQL ani programowania, aby uruchomić to oprogramowanie.
Wyróżnione funkcje tego narzędzia obejmują:
- Planowanie transformacji i pobierania danych w procesie ETL
- Gromadzenie, publikowanie i rozpowszechnianie danych
- Internetowe interfejsy API i webhook do integracji między systemami
- Katalog danych do nadzorowanego dostarczania danych użytkownikom biznesowym
- Oszczędzanie pulpitu przed wykonywaniem ciężkich zadań obliczeniowych
Dzięki EasyMorph firmy mogą organizować swoje dane w przeszukiwalnym katalogu danych, który ułatwia bezproblemową i zarządzaną samoobsługę. Wszyscy członkowie zespołu mają dostęp do danych i mogą je pobierać z dowolnej lokalizacji zdalnej.
Co więcej, nie ma potrzeby przenoszenia danych do pliku lub bazy danych, ponieważ to oprogramowanie może pobierać dane z internetowych interfejsów API, zdalnych folderów, arkuszy kalkulacyjnych, plików tekstowych i aplikacji w chmurze.
Za pomocą tej platformy można również tworzyć wewnętrzne aplikacje do integracji danych i działań różnych systemów. Te aplikacje nie tylko zwiększają produktywność zespołu, ale także zmniejszają kłopoty z konserwacją.
Komponowanie Qlik
Masz dość przygotowywania danych firmy do analizy? Nie martw się więcej, ponieważ przedstawiamy Ci Qlik Compose, narzędzie do transformacji danych, które może zautomatyzować proces i przesyłać dane z dużą szybkością.
Możesz również używać tego oprogramowania jako zwinnego narzędzia do automatyzacji ETL, które uwalnia administratorów danych od żmudnego ręcznego kodowania. Znacznie skraca czas, ryzyko błędu i koszty transformacji danych dzięki automatycznemu generowaniu kodu ETL i optymalizacji projektu hurtowni danych.
To narzędzie może 10-krotnie zwiększyć szybkość procesu ETL i tworzenia jeziora danych. Co więcej, może również projektować, generować, ładować i aktualizować magazyny i jeziora danych z dużą prędkością.
Firmy korzystające z tej platformy mogą również automatycznie tworzyć kompleksowe przepływy pracy i skutecznie wdrażać najlepsze praktyki w projektach analitycznych za pomocą szablonów. Zapewnia również administratorom danych następujące funkcje operacyjne:
- Łatwe pozyskiwanie, synchronizowanie, dystrybucja i gromadzenie danych
- Zmniejsz wpływ na produkcję dzięki architekturze o zerowej powierzchni
- Zautomatyzuj ekstrakcję danych z heterogenicznych źródeł dzięki integracji Qlik Replicate
- Możliwość wyboru metody tworzenia hurtowni danych opartej na modelu lub na danych
- Technologia CDC do ekstrakcji, ładowania i synchronizacji danych w czasie rzeczywistym
Przede wszystkim Qlik Compose bezproblemowo integruje się z różnymi rozwiązaniami ETL, takimi jak SSIS ETL, i działa jako sprawne narzędzie do migracji do chmury i SQL.
DBT
Jeśli chodzi o szybsze przesyłanie wiarygodnych danych, DBT umożliwia zespołom danych działanie jak inżynierowie oprogramowania. Platforma ta umożliwia zespołom generowanie zaufanych zestawów danych do modelowania, raportowania i przepływów pracy w ML.
Proces pracy tego narzędzia jest prosty. Firmy mogą go bezpiecznie wdrożyć i umożliwić członkom zespołu pracę nad nim we współpracy za pośrednictwem kontroli wersji z obsługą Git. Firmy mogą również testować każdy model i udostępniać automatycznie wygenerowaną dokumentację interesariuszom.
Wreszcie zajmuje się zarządzaniem zależnościami i pozwala pisać modułowe przekształcenia danych w formacie .sql lub .py. Godne uwagi cechy tego narzędzia to:
- Wygeneruj ścieżkę papierową zweryfikowanych założeń dla współpracowników
- Automatycznie twórz słowniki danych i wykresy zależności
- Wdrażaj polityki ochrony w oddziałach dla regulowanego przenoszenia danych
- Środki bezpieczeństwa zgodne z SOC-2, wdrażanie CI/CD, RBAC i ELT
- Zarządzanie danymi z kontrolą wersji, alertami, logowaniem i testowaniem
Poza tym DBT może generować kody za pomocą makr, poleceń autouzupełniania i instrukcji ref. Obsługa modelowania SQL i Python ułatwia udostępnienie przestrzeni roboczej, z której może korzystać zespół ds. nauki i analityki danych.
Domo
Narzędzie do transformacji danych Domo, które może zaspokoić potrzeby zarówno użytkowników biznesowych, jak i działów IT. Każdy może mieć równy dostęp do danych do analizy z tej platformy, która ma interfejs użytkownika typu „przeciągnij i upuść” i obsługuje złożone transformacje SQL.
To narzędzie oferuje różne podejścia do transformacji zestawu danych, takie jak generowanie wizualnych przepływów integracji danych, przy użyciu wyrażeń MySQL lub Redshift SQL oraz operacji mieszania danych.
Co więcej, możesz utworzyć przepływ pracy raz i upewnić się, że automatycznie stosuje się on do logiki biznesowej podczas każdego wystąpienia aktualizacji danych. Ponadto Domo powiadamia o niepowodzeniu transformacji danych za pomocą alertów. Niektóre z jego najważniejszych funkcji to:
- Czyszczenie, łączenie i przekształcanie zbiorów danych bez kodowania SQL
- Eksploruj dane i wykonuj czynności manipulacyjne, takie jak filtrowanie i grupowanie
- Wizualizuj przepływ danych, przeciągając i upuszczając zestawy danych
- Ponad 1000 wstępnie wbudowanych łączników chmurowych i liczne łączniki lokalne
Firmy mogą również generować szybkie i elastyczne przekształcenia za pomocą narzędzi do wydobywania nowych spostrzeżeń. Co więcej, możesz łączyć duże zestawy danych z wielu platform w jeden zestaw danych.
Matillion
Matillion to natywne dla chmury narzędzie do transformacji danych, które jest zgodne z ETL. Dzięki temu może wykorzystywać proces ETL do przenoszenia bazy danych z jednej hurtowni do drugiej lub z jednej chmury do drugiej.
Niektóre godne uwagi cechy tego narzędzia do transformacji danych to:
- Skróć czas potrzebny na wgląd w dane i zastosowanie w scenariuszach biznesowych
- Skaluj w dowolnym momencie, korzystając z praktycznie nieskończonych możliwości przetwarzania
- Lepsze bezpieczeństwo danych
- Złożone reguły biznesowe dla trudnych zbiorów danych
- Sprawia, że przetwarzane dane są dostępne dla odpowiedniego zespołu
- Usprawnione i zautomatyzowane przygotowanie danych
Najlepszą rzeczą jest to, że platforma oferuje przystępne plany cenowe dla małych i średnich firm oraz usługi premium dla przedsiębiorstw.
Niezależnie od tego, czy otrzymujesz subskrypcję dla małych i średnich firm, czy dla przedsiębiorstw, otrzymujesz wsparcie klasy korporacyjnej dla wszystkich warstw. Co więcej, po zakupie kredytów Matillion możesz z nich korzystać na dowolnej platformie Matillion, takiej jak Data Loader, ETL itp.
Datamer
Datameer to popularne narzędzie do analizy danych, jeśli korzystasz z platformy danych jako usługi Snowflake do przechowywania i analizy danych w chmurze.
Platforma Snowflake wymaga uruchomienia kodów w celu przekształcenia danych, zanim uzyskasz przydatne informacje. Zwiększa to koszty ogólne, ponieważ musisz utrzymać kilku programistów na liście płac.
Zamiast tego możesz przejść do Datameter i zapomnieć o kodowaniu w Snowflake. Jego pakiety subskrypcyjne są śmiesznie przystępne, dzięki czemu dużo oszczędzasz.
Oprócz podejścia bez kodu narzędzie umożliwia wykonywanie transformacji danych w natywnych modelach opartych na poleceniach SQL przy użyciu instrukcji SELECT. W razie potrzeby zarówno osoby niebędące programistami, jak i programiści mogą pracować nad tym samym projektem, łącząc SQL z brakiem kodu w swoim modułowym obszarze roboczym transformacji danych.
Ponadto Datameer śledzi przepływ pracy w czasie rzeczywistym. Obejmuje na przykład cały cykl życia danych, taki jak odkrywanie danych, czyszczenie danych, wdrażanie danych, katalogowanie danych, organizowanie wglądu w dane itp. w ramach platformy chmurowej Snowflake w trybie na żywo.
Ponadto oferuje dedykowane rozwiązania do transformacji danych dla finansów, opieki zdrowotnej, telekomunikacji, handlu detalicznego i handlu elektronicznego, energii, usług użyteczności publicznej, hotelarstwa i podróży.
IRI
IRI to automatyczna alternatywa dla konwencjonalnego procesu transformacji danych, w którym trzeba używać skryptów Perla, zarządzania bazami danych SQL, narzędzi ETL i programów niestandardowych. Konwencjonalny proces jest złożony, kosztowny i podatny na błędy. Zamiast tego narzędzie IRI do transformacji danych ułatwia życie.
Oferuje wszystko, czego potrzebujesz w projekcie transformacji danych, a są to:
- Agregacja danych
- Obliczanie krzyżowe z dużych zbiorów danych
- Dostosowane reguły transformacji danych
- Formaty danych i klucze
- Wyszukiwanie danych
- Dopasuj lub dołącz do wielu modeli danych
- Zastosuj formatowanie osi lub usuń osie
- Oczyść lub szoruj dane
- Ponowne formatowanie i ponowne mapowanie
- Scalanie i sortowanie danych
- Filtrowanie danych
W data science głównym problemem jest szybkość przetwarzania, ponieważ mówimy o milionach wierszy danych i tysiącach kolumn danych. Zarówno operacje ETL, jak i SQL mają tendencję do zwalniania podczas wprowadzania większych zestawów danych.
IRI rozwiązuje ten problem, używając zastrzeżonego programu znanego jako SortCL. Wychodzi z pudełka w aplikacjach IRI, takich jak pakiet CoSort i platforma Vorcity. Krótko mówiąc, narzędzie może przetwarzać ogromne tabele faktów, zwijać agregaty i wiercić z wyjątkową szybkością, dokładnością i wydajnością.
Ostatnie słowa
Musisz używać odpowiednich technik i narzędzi do przetwarzania swoich zasobów danych. Pomoże Ci zainwestować kapitał biznesowy we właściwym kierunku i w pełni zrealizować krótko- lub długoterminowe cele biznesowe. Jeśli nie zastosujesz się do tej koncepcji, inwestycje w projekt analizy danych będą bezcelowe.
Dlatego użyj dowolnego z powyższych narzędzi do transformacji danych, aby dobrze wykorzystać zasoby danych i zespoły. Podczas wypróbowywania weź pod uwagę specjalistyczne zakresy biznesowe aplikacji. W przeciwnym razie możesz nie uzyskać łatwo przyswajalnych danych, które można załadować w aplikacjach analizy biznesowej (BI).
Szczegółowo opisaliśmy cechy i funkcje, więc znalezienie odpowiedniego narzędzia do transformacji danych z tej listy nie powinno stanowić problemu dla Ciebie ani Twojego zespołu analityków danych.
Możesz być również zainteresowany jeziorem danych a hurtownią danych.