Откройте для себя надежные инструменты преобразования данных, которые выполняют роль «преобразования» в любом процессе ETL интеграции данных или долгосрочного хранения бизнес-данных.
Когда компании собирают данные и обрабатывают их в аналитических целях, они выполняют множество шагов в надлежащем порядке. Одним из таких важных шагов является преобразование данных, чтобы они соответствовали требованиям инструментов бизнес-аналитики (BI) или хранилища данных.
Если этап преобразования пойдет не так, вы можете потерять ценную информацию, потерять данные или столкнуться с проблемами совместимости с инструментом, в котором вы планируете обрабатывать данные.
Следовательно, перед началом проекта необходимо выбрать правильный инструмент преобразования данных. Но как это сделать с таким количеством задач и обязанностей на вашей тарелке?
Вы проводите маркетинговые исследования! Не беспокойтесь, так как мы уже сделали это за вас. Мы изучили функциональные возможности, функции, модели ценообразования, удобство использования и т. д. и предложили следующие инструменты преобразования данных, которые вы должны попробовать сами.
Оглавление
Что такое преобразование данных?
Преобразование данных — это второй этап процесса извлечения, преобразования и загрузки (ETL), когда ваша группа специалистов по обработке и анализу данных преобразует структурированные или неструктурированные данные в постоянную форму, соответствующую потребностям вашего бизнеса.
Он включает в себя следующие процессы:
- Стандартизация данных для преобразования всех данных в один определенный формат
- Очистка необработанной базы данных, например удаление неточностей и несоответствий
- Объединение элементов данных из нескольких моделей данных или сопоставление данных
- Получение релевантных данных из источников, отличных от существующих баз данных, или дополнение данных
Эксперты также применяют некоторые бизнес-логики и правила в процессе преобразования данных. Такие правила и обоснования помогают специалистам по обработке и анализу данных получать полезную информацию, которая способствует росту бизнеса.
Функции, которые следует искать в инструментах преобразования данных
№1. Без кода и с низким кодом
Преобразование ваших данных должно быть простым, и большинство членов команды по анализу данных должны быть в состоянии сделать это самостоятельно. Вы не должны выбирать инструмент, который требует продвинутых навыков кодирования. Ищите приложения, которые предлагают простой рабочий процесс.
Когда для задачи требуется несколько кодов, бот автоматического завершения кода должен сканировать вводимые вами ключевые слова и показывать синтаксис, который вы должны использовать.
№ 2. Дополнительные функции сценариев
Для устранения неполадок и сложных случаев должен быть вариант кодирования, чтобы специалисты могли решать проблемы.
№3. Отображение данных
Пример отображения данных из Tableau
Вы можете получить целостную информацию для роста бизнеса, только сопоставив несколько моделей данных с общей визуализацией. Следовательно, прежде чем покупать инструмент преобразования данных, убедитесь, что он предлагает отображение данных.
№ 4. Автоматизация
В проекте преобразования данных ваша команда должна регулярно выполнять следующие задачи:
- Получение и отправка электронных писем с вложениями
- Веб-запросы и вызовы API
- Программирование в PowerShell
- Запуск сторонних приложений
- Управление файлами
Это повторяющиеся задания. Вы должны выбрать приложение, которое может автоматизировать эти задачи, чтобы вы могли положиться на небольшую группу аналитиков данных и сократить накладные расходы.
№ 5. Планирование работы
Приложение должно помочь вам планировать задачи, получать статусы задач и многое другое с визуальной панели или временной шкалы проекта.
№ 6. Шаблоны преобразования данных
Ищите программное обеспечение, которое предлагает некоторые популярные шаблоны преобразования данных, которые используются в большинстве отраслей. Это поможет вам мгновенно преобразовать неструктурированные и неорганизованные данные, просто используя шаблон.
Все, что вам нужно сделать, это выбрать отрасль, такую как цифровой маркетинг, здравоохранение, производство, электронная коммерция и многое другое.
Теперь, когда вы изучили основы, такие как определение преобразования данных и функции, которые нужно искать, найдите ниже некоторые выдающиеся инструменты, которые вам нужно опробовать прямо сейчас:
EasyMorph
EasyMorph предоставляет суперспособности данных в руки вашей команды, даже без каких-либо навыков программирования. Теперь вы можете попрощаться с громоздкими электронными таблицами и скриптами Excel, SQL, VBA или Python.
Он поставляется с более чем 150 встроенными действиями, которые вы можете использовать для автоматизации и преобразования визуальных данных. Следовательно, команды могут тратить меньше времени на задачи, связанные с данными, и им приходится меньше полагаться на свой ИТ-отдел.
Эта платформа позволяет автоматизировать сложные преобразования данных и извлекать данные из любого места. Его пользовательский интерфейс упрощен и полностью нагляден. Следовательно, вам не нужно знать SQL или программировать, чтобы запустить это программное обеспечение.
Выделенные функции этого инструмента включают в себя:
- Планирование преобразования и извлечения данных в процессе ETL
- Сбор, публикация и распространение данных
- Веб-API и веб-перехватчики для межсистемной интеграции
- Каталог данных для контролируемой доставки данных бизнес-пользователям
- Избавьте свой рабочий стол от выполнения тяжелых вычислительных задач
С помощью EasyMorph компании могут упорядочивать свои данные в каталоге данных с возможностью поиска, что обеспечивает беспрепятственное и управляемое самообслуживание. Все члены команды имеют доступ к данным и могут получить их из любого удаленного места.
Более того, нет необходимости переносить данные в файл или базу данных, поскольку это программное обеспечение может извлекать данные из веб-API, удаленных папок, электронных таблиц, текстовых файлов и облачных приложений.
Используя эту платформу, вы также можете создавать внутренние приложения для интеграции данных и действий различных систем. Эти приложения не только повышают производительность команды, но и облегчают обслуживание.
Qlik Compose
Вы устали от подготовки данных вашей компании для аналитики? Не беспокойтесь больше, поскольку мы представляем вам Qlik Compose, инструмент преобразования данных, который может автоматизировать процесс и передавать данные с большой скоростью.
Вы также можете использовать это программное обеспечение в качестве гибкого инструмента автоматизации ETL, который освобождает администраторов данных от утомительного ручного кодирования. Это значительно сокращает время, вероятность ошибки и стоимость преобразования данных за счет автоматического создания кода ETL и оптимизации структуры хранилища данных.
Этот инструмент может увеличить скорость процесса ETL и создания озера данных в 10 раз. Более того, он также может проектировать, генерировать, загружать и обновлять хранилища и озера данных с высокой скоростью.
Компании, использующие эту платформу, также могут автоматически создавать сквозной рабочий процесс и эффективно внедрять лучшие практики для аналитических проектов с использованием шаблонов. Он также предоставляет администраторам данных следующие операционные функции:
- Простой прием, синхронизация, распространение и накопление данных
- Уменьшите воздействие на производство благодаря архитектуре с нулевым следом
- Автоматизируйте извлечение данных из разнородных источников с помощью интеграции Qlik Replicate
- Возможность выбора метода на основе модели или на основе данных для разработки хранилища данных
- Технология CDC для извлечения, загрузки и синхронизации данных в реальном времени
Прежде всего, Qlik Compose легко интегрируется с различными решениями ETL, такими как SSIS ETL, и функционирует как эффективный инструмент для миграции в облако и SQL.
ДБТ
Когда дело доходит до перемещения надежных данных с более высокой скоростью, DBT позволяет группам данных работать как инженеры-программисты. Эта платформа позволяет командам создавать надежные наборы данных для моделирования машинного обучения, составления отчетов и рабочих процессов.
Рабочий процесс этого инструмента прост. Предприятия могут безопасно развернуть его и позволить членам команды работать над ним совместно с помощью контроля версий с поддержкой Git. Компании также могут тестировать каждую модель и делиться автоматически созданной документацией с заинтересованными сторонами.
Наконец, он заботится об управлении зависимостями и позволяет создавать модульные преобразования данных в формате .sql или .py. Примечательными особенностями этого инструмента являются:
- Создание бумажного следа проверенных предположений для сотрудников
- Автоматически создавать словари данных и графики зависимостей
- Внедрение политик защиты в филиалах для управляемого перемещения данных
- Меры безопасности с соответствием SOC-2, развертыванием CI/CD, RBAC и ELT
- Управление данными с контролем версий, оповещениями, ведением журналов и тестированием
Кроме того, DBT может генерировать коды с помощью макросов, команд автозаполнения и операторов ref. Поддержка моделирования SQL и Python упрощает общее рабочее пространство, которое может использовать группа по обработке данных и аналитике.
Домо
Инструмент преобразования данных Domo, который может удовлетворить потребности как бизнес-пользователей, так и ИТ-отделов. Все могут иметь равный доступ к данным для аналитики с этой платформы, которая имеет пользовательский интерфейс с перетаскиванием и поддерживает сложные преобразования SQL.
Этот инструмент предлагает различные подходы к преобразованию наборов данных, например создание потоков интеграции визуальных данных, использование выражений MySQL или Redshift SQL и операции смешивания данных.
Более того, вы можете один раз создать рабочий процесс и убедиться, что он автоматически применяется к бизнес-логике при каждом обновлении данных. Кроме того, Domo уведомляет вас об ошибках преобразования данных. Некоторые из его главных особенностей:
- Очистка, объединение и преобразование наборов данных без кодирования SQL
- Исследуйте данные и выполняйте манипулятивные действия, такие как фильтрация и группировка
- Визуализируйте поток данных, перетаскивая наборы данных
- Более 1000 готовых облачных соединителей и множество локальных соединителей
Компании также могут проводить быстрые и гибкие преобразования с помощью инструментов для извлечения новых идей. Более того, вы можете объединять большие наборы данных с нескольких платформ в один набор данных.
Матиллион
Matillion — это облачный инструмент для преобразования данных, совместимый с ETL. Следовательно, он может использовать процесс ETL для перемещения базы данных из одного хранилища в другое или из одного облака в другое.
Некоторые примечательные особенности этого инструмента преобразования данных:
- Сокращение времени на анализ данных и применение в бизнес-сценариях
- Масштабируйте в любое время, используя практически неограниченные возможности обработки
- Лучшая безопасность данных
- Сложные бизнес-правила для сложных наборов данных
- Делает обработанные данные доступными для правильной команды
- Оптимизированная и автоматизированная подготовка данных
Лучше всего то, что платформа предлагает доступные тарифные планы для малого и среднего бизнеса и услуги премиум-класса для предприятий.
Независимо от того, получаете ли вы подписку для малого и среднего бизнеса или предприятий, вы получаете поддержку корпоративного уровня для всех уровней. Кроме того, как только вы купите кредиты Matillion, вы сможете использовать их на любой платформе Matillion, такой как Data Loader, ETL и т. д.
Датамир
Datameer — популярный инструмент для анализа данных, если вы используете платформу данных как услугу Snowflake для облачного хранения данных и аналитики.
Платформе Snowflake нужно, чтобы вы запускали коды для преобразования данных, прежде чем вы сможете получить полезную информацию. Это увеличивает накладные расходы, так как вам нужно держать несколько программистов в платежной ведомости.
Вместо этого вы можете перейти к Datameter и забыть о кодировании в Snowflake. Его пакеты подписки смехотворно доступны, и, следовательно, вы много экономите.
Помимо подхода без кода, инструмент позволяет выполнять преобразование данных в собственных моделях на основе команд SQL с помощью оператора SELECT. И, при необходимости, как программисты, так и непрограммисты могут работать над одним и тем же проектом, комбинируя SQL с отсутствием кода в его модульной рабочей области преобразования данных.
Кроме того, Datameer следует рабочему процессу обработки в реальном времени. Например, он охватывает весь жизненный цикл данных, включая обнаружение данных, очистку данных, развертывание данных, каталогизацию данных, организацию анализа данных и т. д., в рамках облачной платформы Snowflake в режиме реального времени.
Кроме того, он предлагает специализированные решения по преобразованию данных для финансов, здравоохранения, телекоммуникаций, розничной торговли и электронной коммерции, энергетики, коммунальных услуг, гостиничного бизнеса и путешествий.
ИРИ
IRI — это автоматическая альтернатива обычному процессу преобразования данных, в котором вам необходимо использовать сценарии Perl, управление базой данных SQL, инструменты ETL и специальные программы. Традиционный процесс сложен, затратен и подвержен ошибкам. Вместо этого инструмент преобразования данных IRI упрощает вашу жизнь.
Он предлагает все, что вам нужно в проекте преобразования данных, а именно:
- Агрегация данных
- Кросс-вычисления из больших наборов данных
- Индивидуальные правила преобразования данных
- Форматы данных и ключи
- Поиск данных
- Сопоставление или объединение нескольких моделей данных
- Применение сводного форматирования или удаление сводных значений
- Очистить или очистить данные
- Переформатировать и переназначить
- Объединение и сортировка данных
- Фильтрация данных
В науке о данных основной проблемой является скорость обработки, поскольку речь идет о миллионах строк данных и тысячах столбцов данных. Как операции ETL, так и операции SQL замедляются при вводе больших наборов данных.
IRI решает эту проблему с помощью проприетарной программы, известной как SortCL. Он поставляется из коробки в приложениях IRI, таких как пакет CoSort и платформа Voracity. В двух словах, этот инструмент может обрабатывать огромные таблицы фактов, сводные сводные данные и выполнять детализацию с выдающейся скоростью, точностью и эффективностью.
Заключительные слова
Вы должны использовать правильные методы и инструменты для обработки ваших ресурсов данных. Это поможет вам инвестировать свой бизнес-капитал в правильном направлении и полностью реализовать свои краткосрочные или долгосрочные бизнес-цели. Если вы не будете следовать этой концепции, инвестиции в ваш проект по науке о данных будут бессмысленными.
Следовательно, используйте любой из вышеперечисленных инструментов преобразования данных, чтобы эффективно использовать свои ресурсы данных и команды. При опробовании учитывайте особенности бизнеса приложения. В противном случае вы можете не получить легко усваиваемые данные, которые можно загрузить в приложения бизнес-аналитики (BI).
Мы подробно описали функции и функции, поэтому поиск подходящего инструмента преобразования данных из этого списка не должен быть проблемой для вас или вашей команды специалистов по данным.
Вас также может заинтересовать сравнение озера данных и хранилища данных.