Oplev pålidelige datatransformationsværktøjer, der udfører “transformerings”-rollen i enhver ETL-proces med dataintegration eller langsigtet virksomhedsdatalagring.
Når virksomheder indsamler data og behandler dem til analyseformål, udfører de mange trin i rettidig proces. Et sådant afgørende skridt er at transformere dataene, så de matcher kravene til business intelligence (BI) eller data warehouse-værktøjer.
Hvis transformationsfasen går galt, kan du miste værdifuld indsigt, miste data eller stå over for kompatibilitetsproblemer med det værktøj, hvor du planlægger at behandle dataene.
Derfor er det nødvendigt at vælge det rigtige datatransformationsværktøj, før du begynder projektet. Men hvordan gør man det med så mange opgaver og ansvar på tallerkenen?
Du laver markedsundersøgelser! Bare rolig, da vi allerede har gjort det for dig. Vi har udforsket funktionaliteter, funktioner, prismodeller, brugervenlighed osv., og er kommet frem til følgende datatransformationsværktøjer, du selv skal prøve.
Indholdsfortegnelse
Hvad er datatransformation?
Datatransformation er andet trin i ETL-processen (Extract, Transform and Load), hvor dit datavidenskabsteam transformerer strukturerede eller ustrukturerede data i en konstant form, der opfylder dine forretningsbehov.
Det involverer følgende processer:
- Standardisering af data for at konvertere alle data til et bestemt format
- Rensning af den rå database, som fjernelse af unøjagtigheder og uoverensstemmelser
- Kombination af elementer af data fra flere datamodeller eller datamapping
- Hentning af relevante data fra andre kilder end eksisterende databaser eller dataforøgelse
Eksperter anvender også flere forretningslogikker og regler under datatransformationsprocessen. Sådanne regler og begrundelser hjælper dataforskere med at producere handlingsorienteret indsigt, der vil hjælpe med at booste virksomhedens vækst.
Funktioner at se efter i datatransformationsværktøjer
#1. No-Code og Low-Code
Det skal være nemt at transformere dine data, og de fleste medlemmer af dataanalyseteamet burde være i stand til at gøre dette uafhængigt. Du må ikke gå efter et værktøj, der kræver avancerede kodningsevner. Se efter apps, der tilbyder en nem arbejdsgang.
Når opgaven kræver et par koder, skal en automatiseret kodefuldførelsesbot scanne de søgeord, du skriver, og vise de syntakser, du skal bruge.
#2. Valgfri scriptfunktioner
Til fejlfinding og komplekse sager bør der være en kodningsmulighed, så eksperter kan løse problemer.
#3. Datakortlægning
Et eksempel på datakortlægning fra Tableau
Du kan kun få holistisk indsigt for virksomhedsvækst ved at kortlægge flere modeller af data til en fælles visualisering. Før du køber et datatransformationsværktøj, skal du derfor sikre dig, at det tilbyder datakortlægning.
#4. Automatisering
I et datatransformationsprojekt skal dit team udføre følgende opgaver regelmæssigt:
- Modtag og send e-mails med vedhæftede filer
- Webanmodninger og API-kald
- Kodning på PowerShell
- Kører tredjeparts apps
- Håndtering af filer
Det er gentagne opgaver. Du bør vælge en app, der kan automatisere disse opgaver, så du kan stole på et lille dataanalyseteam og reducere overheadudgifter.
#5. Jobplanlægning
Appen skal hjælpe dig med at planlægge opgaver, få opgavestatusser og mere fra et visuelt dashboard eller projekttidslinje.
#6. Datatransformationsskabeloner
Se efter software, der tilbyder nogle populære datatransformationsskabeloner, som de fleste industrier bruger. Dette vil hjælpe dig med at transformere ustrukturerede og uorganiserede data lynhurtigt ved blot at bruge en skabelon.
Alt du skal gøre er at vælge en branche som digital markedsføring, sundhedspleje, fremstilling, e-handel og mere.
Nu hvor du har lært det grundlæggende som datatransformationsdefinition og de funktioner, du skal kigge efter, kan du nedenfor finde nogle fremragende værktøjer, du skal prøve nu:
EasyMorph
EasyMorph bringer datasuperkræfterne i hænderne på dit team, selv uden nogen kodningsevner. Nu kan du sige farvel til besværlige regneark og scripts i Excel, SQL, VBA eller Python.
Den kommer med 150+ indbyggede handlinger, som du kan bruge til automatisering og transformation af visuelle data. Derfor kan teams bruge mindre tid på datarelaterede opgaver og skal stole mindre på deres it-afdeling.
Denne platform giver dig mulighed for at automatisere komplekse datatransformationer og hente data fra hvor som helst. Dens brugergrænseflade er forenklet og fuldstændig visuel. Derfor behøver du ikke kende SQL eller programmering for at køre denne software.
Fremhævede funktioner i dette værktøj omfatter:
- Planlægning af datatransformation og -hentning i ETL-processen
- Indsamling, publicering og distribution af data
- Web API’er og webhooks til integration på tværs af systemer
- Datakatalog til overvåget datalevering til erhvervsbrugere
- Skåner dit skrivebord fra at udføre tunge beregningsopgaver
Med EasyMorph kan virksomheder organisere deres data i det søgbare datakatalog, der letter sømløs og styrbar selvbetjening. Alle teammedlemmer har adgang til dataene og kan hente dem fra enhver fjernplacering.
Desuden er der ingen grund til at bringe dataene i en fil eller database, da denne software kan trække data fra web-API’er, fjernmapper, regneark, tekstfiler og cloud-applikationer.
Ved at bruge denne platform kan du også oprette interne apps til at integrere data og handlinger fra forskellige systemer. Disse apps forbedrer ikke kun teamets produktivitet, men reducerer også besværet med vedligeholdelse.
Qlik Compose
Er du træt af at forberede dine virksomhedsdata til analyser? Fortvivl ikke mere, når vi introducerer dig til Qlik Compose, et datatransformationsværktøj, der kan automatisere processen og overføre data med høj hastighed.
Du kan også bruge denne software som et agilt ETL-automatiseringsværktøj, der frigør dataadministratorerne fra kedelig manuel kodning. Det reducerer tiden, risikoen for fejl og omkostningerne ved datatransformation markant ved automatisk ETL-kodegenerering og optimering af datavarehusdesign.
Dette værktøj kan øge hastigheden af ETL-processen og oprettelse af datasøer med 10 gange. Desuden kan den også designe, generere, indlæse og opdatere varehuse og datasøer med høj hastighed.
Virksomheder, der bruger denne platform, kan også oprette end-to-end workflow automatisk og effektivt implementere bedste praksis for analyseprojekter ved hjælp af skabeloner. Det giver også dataadministratorerne følgende operationelle funktioner:
- Nemt at indtage, synkronisere, distribuere og akkumulere data
- Reducer produktionspåvirkningen med nul-fodaftryksarkitektur
- Automatiser dataudtræk fra heterogene kilder med Qlik Replicate integration
- Mulighed for at vælge en modelbaseret eller databaseret metode til datavarehusudvikling
- CDC-teknologi til dataudtræk, indlæsning og synkronisering i realtid
Frem for alt integrerer Qlik Compose ubesværet med forskellige ETL-løsninger som SSIS ETL og fungerer som et dygtigt værktøj til cloud- og SQL-migrering.
DBT
Når det kommer til at flytte pålidelige data med en hurtigere hastighed, gør DBT det muligt for datateams at fungere som softwareingeniører. Denne platform lader teamene generere pålidelige datasæt til ML-modellering, rapportering og operationelle arbejdsgange.
Arbejdsprocessen for dette værktøj er enkel. Virksomheder kan implementere det sikkert og lade teammedlemmerne arbejde på det i samarbejde gennem Git-aktiveret versionskontrol. Virksomheder kan også teste hver model og dele den automatisk genererede dokumentation med interessenterne.
Endelig tager den sig af afhængighedsstyring og lader dig skrive modulære datatransformationer i .sql- eller .py-format. Bemærkelsesværdige funktioner ved dette værktøj er:
- Generer et papirspor af validerede antagelser for samarbejdspartnere
- Opret automatisk dataordbøger og afhængighedsgrafer
- Implementer beskyttelsespolitikker på filialer til styret dataflytning
- Sikkerhedsforanstaltninger med SOC-2-overholdelse, CI/CD-implementering, RBAC og ELT
- Datastyring med versionskontrol, advarsler, logning og test
Desuden kan DBT generere koder ved hjælp af makroer, auto-complete-kommandoer og ref-sætninger. Understøttelse af SQL- og Python-modellering letter et delt arbejdsområde, som datavidenskabs- og analyseteamet kan bruge.
Domo
Domo-datatransformationsværktøj, der kan imødekomme behovene hos både forretningsbrugere og IT-afdelinger. Alle kan have lige adgang til dataene til analyse fra denne platform, som har en træk-og-slip brugergrænseflade og understøtter komplekse SQL-transformationer.
Dette værktøj tilbyder dig forskellige tilgange til datasættransformation, såsom generering af visuelle dataintegrationsflows, brug af MySQL eller Redshift SQL-udtryk og datablandingsoperationer.
Derudover kan du oprette en arbejdsgang én gang og sørge for, at den automatisk gælder for forretningslogik under hver dataopdatering. Domo giver dig også besked, når datatransformationer mislykkes. Nogle af dens topfunktioner er:
- Rens, sammenføj og transformer datasæt uden SQL-kodning
- Udforsk data og udfør manipulerende handlinger såsom filter og gruppe
- Visualiser dataflow ved at trække og slippe datasæt
- 1000+ præbyggede cloud-stik og adskillige stik på stedet
Virksomheder kan også generere hurtige og responsive transformationer med værktøjerne til at udvinde ny indsigt. Desuden kan du kombinere store datasæt af flere platforme til ét datasæt.
Matillion
Matillion er et cloud-native datatransformationsværktøj med ETL-overholdelse. Derfor kan den bruge ETL-processen til databaseflytning fra et lager til et andet eller fra en sky til en anden.
Nogle bemærkelsesværdige funktioner i dette datatransformationsværktøj er:
- Reducer tiden til dataindsigt og anvendelse til forretningsscenarier
- Opskaler når som helst ved at bruge praktisk talt uendelige behandlingsmuligheder
- Bedre datasikkerhed
- Komplekse forretningsregler for udfordrende datasæt
- Gør behandlede data tilgængelige for det rigtige team
- Strømlinet og automatiseret dataforberedelse
Det bedste er, at platformen tilbyder overkommelige prisplaner for SMB’er og premium-tjenester til virksomheder.
Uanset om du får et abonnement for SMB’er eller virksomheder, får du support i virksomhedsklasse til alle niveauer. Når du har købt Matillion Credits, kan du desuden bruge dem på enhver Matillion-platform, såsom Data Loader, ETL osv.
Datameer
Datameer er et populært dataanalyseværktøj, hvis du bruger Snowflake data-as-a-service platformen til datalagring og -analyse i skyen.
Snowflake-platformen har brug for, at du kører koder for at transformere data, før du kan få brugbar indsigt. Det øger de faste omkostninger, da du skal have et par kodere på lønningslisten.
I stedet kan du gå videre til Datameter og glemme kodningsdelen i Snowflake. Dens abonnementspakker er latterligt overkommelige, og derfor sparer du meget.
Bortset fra en tilgang uden kode, lader værktøjet dig udføre datatransformation i indbyggede SQL-kommandobaserede modeller ved hjælp af SELECT-sætningen. Og når det er nødvendigt, kan både ikke-programmører og programmører arbejde på det samme projekt ved at kombinere SQL med no-code i dets modulære datatransformationsarbejdsområde.
Datameer følger desuden en arbejdsgang i realtid. For eksempel dækker det hele datalivscyklusrejsen, såsom opdagelse af data, datarensning, dataimplementering, datakatalogisering, organisering af dataindsigt osv. inden for Snowflake-skyplatformen i live-tilstand.
Desuden tilbyder det dedikerede datatransformationsløsninger til finans, sundhedspleje, telekommunikation, detailhandel og e-handel, energi, forsyning, gæstfrihed og rejser.
IRI
IRI er det automatiske alternativ til den konventionelle datatransformationsproces, hvor du skal bruge Perl-scripts, SQL-databasestyring, ETL-værktøjer og brugerdefinerede programmer. Den konventionelle proces er kompleks, kostbar og udsat for fejl. I stedet gør IRIs datatransformationsværktøj dit liv lettere.
Det tilbyder alt, hvad du har brug for i et datatransformationsprojekt, og disse er:
- Dataaggregering
- Krydsberegning fra store datasæt
- Tilpassede regler for datatransformation
- Dataformater og nøgler
- Dataopslag
- Match eller tilslut flere datamodeller
- Anvend pivotformatering eller fjern pivoter
- Rens eller skrub data
- Re-format og re-map
- Datasammenlægning og sortering
- Datafiltrering
Inden for datavidenskab er hovedproblemet behandlingshastigheden, fordi vi taler om millioner af datarækker og tusindvis af datakolonner. Både ETL- og SQL-operationerne har en tendens til at blive langsommere, når du indtaster større datasæt.
IRI løser dette ved at bruge et proprietært program kendt som SortCL. Det kommer ud af kassen i IRIs apps som CoSort-pakken og Voracity-platformen. I en nøddeskal kan værktøjet behandle enorme faktatabel, roll-up aggregater og drill-down med enestående hastighed, nøjagtighed og effektivitet.
Afsluttende ord
Du skal bruge de rigtige teknikker og værktøjer til at behandle dine dataressourcer. Det vil hjælpe dig med at investere din forretningskapital i den rigtige retning og fuldt ud opfylde dine kortsigtede eller langsigtede forretningsmål. Hvis du ikke følger dette koncept, vil investeringer i dit datavidenskabelige projekt være meningsløse.
Brug derfor et af ovenstående datatransformationsværktøjer til at bruge dine dataressourcer og teams til god brug. Når du prøver, skal du overveje en apps særlige forretningsomfang. Ellers får du muligvis ikke let fordøjelige data, som du kan indlæse i business intelligence (BI) apps.
Vi har skitseret funktionerne og funktionaliteterne udførligt, så det burde ikke være et problem for dig eller dit team af dataforskere at finde det rigtige datatransformationsværktøj fra denne liste.
Du kan også være interesseret i data lake vs. data warehouse.