7 herramientas de transformación de datos para administrar mejor sus datos

Descubra herramientas confiables de transformación de datos que desempeñan la función de "transformación" en cualquier ETL process de integración de datos o almacenamiento de datos comerciales a largo plazo.

Cuando las empresas recopilan datos y process Para fines analíticos, llevan a cabo muchos pasos a su debido tiempo. process. Uno de esos pasos cruciales es transformar los datos para que coincidan con los requisitos del business intelligence (BI) o herramientas de almacenamiento de datos.

Si la fase de transformación sale mal, es posible que pierda información valiosa, datos o enfrente problemas de compatibilidad con la herramienta que planea usar. process los datos.

Por lo tanto, elegir el derecho transformación de datos La herramienta es necesaria antes de comenzar el proyecto. ¿Pero cómo haces eso con tantas tareas y responsabilidades en tu poder? plate?

¡Haces investigación de mercado! No te preocupes, ya lo hemos hecho por ti. Hemos explorado funcionalidades, características, modelos de precios, usabilidad, etc., y hemos creado las siguientes herramientas de transformación de datos que debes probarself.         

¿Qué es la transformación de datos?

La transformación de datos es el segundo paso del Extract, transformar y cargar (ETL) process, donde su equipo de ciencia de datos transforma datos estructurados o no estructurados de una forma constante que satisfaga sus necesidades comerciales.

Implica lo siguiente processpor ejemplo: 

• Estandarización de datos para convertir todos los datos en un formato específico
• Limpiar la base de datos sin procesar, como la eliminación de inexactitudes e inconsistencias
• Combinación de elementos de datos de múltiples modelos de datos o mapeo de datos
• Obtener datos relevantes de fuentes distintas a las bases de datos existentes o aumento de datos

Los expertos también aplican varias lógicas y reglas comerciales durante la transformación de datos. process. Estas reglas y fundamentos ayudan a los científicos de datos a producir conocimientos prácticos que ayudarán a impulsar los negocios. growth.  

Características a buscar en las herramientas de transformación de datos

#1. No-Code y código bajo

Transformar sus datos debería ser fácil, y la mayoría de los miembros del equipo de análisis de datos deberían poder hacerlo de forma independiente. No debe optar por una herramienta que requiera codificación habilidades. Busque aplicaciones que ofrezcan un flujo de trabajo sencillo.

Cuando la tarea requiere algunos códigos, un automáticoateEl robot de finalización de código d debe escanear las palabras clave que escribe y mostrar las sintaxis que debe utilizar.

#2. Funciones de secuencias de comandos opcionales

Para la resolución de problemas y casos complejos, debería haber una opción de codificación para que los expertos puedan resolve infertilidad

#3. Mapeo de datos

Solo puede obtener información holística para los negocios growth mapeando múltiples modelos de datos en una visualización común. Por lo tanto, antes de comprar una herramienta de transformación de datos, asegúrese de que ofrezca mapeo de datos. 

# 4. Automatización

En un proyecto de transformación de datos, su equipo debe realizar las siguientes tareas con regularidad: 

• Recibir y enviar correos electrónicos con archivos adjuntos
• Solicitudes web y llamadas API
• Codificación en PowerShell
• Correr third-aplicaciones de fiesta
• Administrar archivos

Estas son tareas repetitivas. Debes elegir una aplicación que pueda automatizarate estas tareas para que pueda confiar en un pequeño equipo de análisis de datos y reducir los gastos generales. 

#5. Programación de trabajos

La aplicación debería ayudarlo a programar tareas, obtener estados de tareas y más desde un tablero visual o una línea de tiempo del proyecto. 

#6. Tema de transformación de datosplates

Busque software que ofrezca algún tema popular de transformación de datos.plates el que utilizan la mayoría de las industrias. Esto le ayudará a transformar datos no estructurados y desorganizados en un instante con solo usar una plantilla.plate. 

Todo lo que necesita hacer es elegir una industria como marketing digital, cuidado de la salud, fabricación, eCommerce, y más.

Ahora que ha aprendido los conceptos básicos, como la definición de transformación de datos y las características que debe buscar, encuentre a continuación algunas ideas destacadas.anding herramientas que necesitas probar ahora:  

FácilMorph

FácilMorph pone los superpoderes de datos en manos de su equipo, incluso sin ninguna habilidad de codificación. Ahora puede decir adiós a las engorrosas hojas de cálculo y scripts de Excel, SQL, VBA o Python. 

Viene con más de 150 acciones integradas que puedes utilizar para la automatización y transformación de datos visuales. Por lo tanto, los equipos pueden dedicar menos tiempo a los datos.relatetareas complejas y tienen que depender menos de su departamento de TI.

Esta platEl formulario le permite automatizarate transformaciones de datos complejas y recuperar datos desde cualquier lugar. Su interfaz de usuario es simplista y completamente visual. Por lo tanto no necesitas saber SQL o programación para ejecutar este software.

Las características destacadas de esta herramienta incluyen:

• Programación de transformación y recuperación de datos en ETL process
• Recopilación, publicación y distribución de datos. 
• API web y webhooks para la integración entre sistemas
• Catálogo de datos para la entrega de datos supervisados ​​a usuarios comerciales
• Evitar que su escritorio realice tareas informáticas pesadas

Con EasyMorph, las empresas pueden organizar sus datos en el catálogo de datos con capacidad de búsqueda que facilitaates transparente y gobernable self-servicio. Todos los miembros del equipo tienen acceso a los datos y pueden recuperarlos desde cualquier ubicación remota.

Además, no es necesario llevar los datos a un archivo o base de datos, ya que este software puede extraer datos de API web, carpetas remotas, hojas de cálculo, archivos de texto y aplicaciones en la nube. 

Usando esto platformulario, también puedes crearate internal Aplicaciones para integrar datos y acciones de varios sistemas. Estas aplicaciones no sólo mejoran la productividad del equipo sino que también reducen la molestia del mantenimiento.

Qlik Redactar

¿Está cansado de preparar los datos de su empresa para el análisis? No se preocupe más mientras le presentamos Qlik Redactar, una herramienta de transformación de datos que puede automatizarate la process y transferir datos a gran velocidad. 

También puede usar este software como una herramienta de automatización ETL ágil que libera a los administradores de datos de la tediosa codificación manual. Reduce significativamente el tiempo, la posibilidad de error y el costo de la transformación de datos mediante la generación automática de código ETL y la optimización del diseño del almacén de datos.

Esta herramienta puede aumentar la velocidad del ETL. process y lago de datos creation por 10 veces. Además, también puede diseñar, generarate, cargar y actualizarate almacenes y lagos de datos a alta velocidad. 

Empresas que utilizan este platla forma también puede crearate flujo de trabajo de un extremo a otro automáticoally e implementar eficazmente las mejores prácticas para proyectos de análisis utilizando templates. También empowers los administradores de datos con las siguientes características operativas:

• Ingerir fácilmente, sync, distribuir y acumularate datos
• Reducir la producción impact zero-arquitectura de huella
• automate datos extraacción de heterogeaneofuentes estadounidenses con Qlik Réplicaate integración
• Opción de elegir un método basado en modelos o basado en datos para el desarrollo del almacén de datos
• Tecnología CDC para datos en tiempo real extraacción, carga y synchronización

Sobre todo, Qlik Redactar effortmenos integradoates con diferentes soluciones ETL como SSIS ETL y funciona como un profiHerramienta eficaz para la migración a la nube y SQL.

DBT

Cuando se trata de mover datos confiables a una velocidad más rápida, DBT permite que los equipos de datos funcionen como ingenieros de software. Este platLa forma permite que los equipos generen.ate conjuntos de datos confiables para ML modelado, informes y operaciones workflows.

El trabajo process de esta herramienta es simple. Las empresas pueden implementarlo de forma segura y permitir que los miembros del equipo trabajen en él en colaboración a través del control de versiones habilitado para Git. Las empresas también pueden probar cada modelo y compartir el sistema automático.ally eneroated documentación con las partes interesadas. 

finalally, se encarga de la gestión de dependencias y le permite escribir transformaciones de datos modulares en formato .sql o .py. Las características notables de esta herramienta son:

• eneroate un rastro en papel de válidoated supuestos para colaboradores
• Automáticoally CREate diccionarios de datos y gráficos de dependencia
• Implementar políticas de protección en sucursales para movimiento de datos gobernados
• Medidas de seguridad con cumplimiento de SOC-2, implementación de CI/CD, RBAC y ELT 
• Gobierno de datos con control de versiones, alertas, registro y pruebas

Además, DBT puede generarate códigos que utilizan macros, comandos de autocompletar y referenciasatementos. Compatible con funciones de modelado SQL y PythonateUn espacio de trabajo compartido que el Ciencia de los datos y el equipo de análisis puede usar.

Domo 

Domo herramienta de transformación de datos que puede cater a las necesidades de los usuarios empresariales y de los departamentos de TI por igual. Todos pueden tener igual acceso a los datos para análisis de este platformulario que tiene una interfaz de usuario de arrastrar y soltar y admite transformaciones SQL complejas.

Esta herramienta le ofrece varios enfoques para la transformación de conjuntos de datos, como la generación de flujos de integración de datos visuales, utilizando MySQL o expresiones y datos SQL Redshift blendoperaciones de ing. 

Es más, puedes crearate un flujo de trabajo una vez y asegúrese de que sea automáticoally se aplica a la lógica empresarial durante cada actualización de datosate instancia. Además, Domo le notifica con alertas cuando fallan las transformaciones de datos. Algunas de sus características principales son:

• Limpiar, unir y transformar conjuntos de datos sin codificación SQL
• Explore datos y realice acciones de manipulación como filtrar y agrupar
• Visualice el flujo de datos arrastrando y soltando conjuntos de datos
• Más de 1000 conectores de nube preconstruidos y numerosos conectores locales

Las empresas también pueden generarate transformaciones rápidas y receptivas con las herramientas para extract nuevos conocimientos. Además, puede combinar grandes conjuntos de datos de múltiples platformularios en un conjunto de datos.

matillion

matillion es una herramienta de transformación de datos nativa de la nube que cumple con ETL. Por lo tanto, puede utilizar el ETL. process para el movimiento de bases de datos de un almacén a otro o de una nube a otra.

Algunas características notables de esta herramienta de transformación de datos son: 

• Reduzca el tiempo de análisis de datos y aplicación a escenarios comerciales
• Amplíe en cualquier momento utilizando virtually infinito processcapacidades de ing
• Mejor seguridad de datos
• Reglas comerciales complejas para conjuntos de datos desafiantes
• Hace processdatos educativos accesibles por el equipo adecuado
• Optimizado y automáticoatepreparación de datos   

Lo mejor es el platform ofrece planes de precios asequibles para PYMES y servicios premium para empresasrises.

Ya sea que obtenga una suscripción para PYMES o empresasrises, obtienes enterprise-Soporte de grado para todos los niveles. Además, una vez que compres créditos Matillion, podrás usarlos en cualquier Matillion. platformulario, como cargador de datos, ETL, etc.

datos

datos es una herramienta de análisis de datos popular si utiliza los datos como servicio de Snowflake platformulario para almacenamiento y análisis de datos en la nube.

El copo de nieve platEl formulario necesita que ejecute códigos para transformar los datos antes de poder obtener información útil. Aumenta los costos generales ya que es necesario conservar algunos coders en la nómina. 

En su lugar, puede pasar a Datameter y olvidarse de la parte de codificación en Snowflake. Sus paquetes de suscripción son ridículamente asequibles y, por lo tanto, ahorra mucho.

Aparte de un no-code enfoque, la herramienta le permite ejecutar la transformación de datos en modelos nativos basados ​​en comandos SQL utilizando SELECT statemento. Y, cuando sea necesario, tanto los programadores como los no programadores pueden trabajar en el mismo proyecto combinando SQL con no-code en su espacio de trabajo modular de transformación de datos. 

Además, Datameer sigue un seguimiento en tiempo real. processflujo de trabajo. Por ejemplo, cubre todo el ciclo de vida de los datos, como el descubrimiento de datos, la limpieza de datos, la implementación de datos, la catalogación de datos, la organización de información valiosa sobre los datos, etc., dentro de la nube de Snowflake. platformulario en modo en vivo.

Además, ofrece dedicated soluciones de transformación de datos para finanzas, atención médica, telecomunicaciones, venta minorista y comercio electrónico, energía, servicios públicos, hotelería y viajes.       

IRI

IRI es la alternativa automática a la transformación de datos convencional process, donde necesita utilizar scripts Perl, administración de bases de datos SQL, herramientas ETL y programas personalizados. lo convencional process Es complejo, costoso y propenso a errores. En cambio, la herramienta de transformación de datos de IRI le hace la vida más fácil. 

Ofrece todo lo que necesitas en un proyecto de transformación de datos, y estos son: 

• Agregación de datos
• Cálculo cruzado a partir de grandes conjuntos de datos
• Reglas de transformación de datos personalizadas
• Formatos de datos y claves
• Búsqueda de datos
• Haga coincidir o una varios modelos de datos
• Aplicar formato de pivote o eliminar pivotes
• Limpiar o borrar datos
• Reformatear y reasignar
• Fusión y clasificación de datos
• Filtrado de datos

En la ciencia de datos, el principal problema es la velocidad de processing porque estamos hablando de millones de datos rows y miles de columnas de datos. Tanto las operaciones ETL como SQL tienden a ralentizarse a medida que ingresa conjuntos de datos más grandes. 

IRI resolveEsto se logra mediante el uso de un programa propietario conocido como SortCL. Sale del box en aplicaciones de IRI como el paquete CoSort y Voracity platforma. en un nutshell, la herramienta puede process enorme tabla de hechos, agregado acumulativoates, y profundizar con outstandiVelocidad, precisión y eficiencia.        

Palabras finales

Debes utilizar las técnicas y herramientas adecuadas para process sus recursos de datos. Le ayudará a invertir su capital comercial en la dirección correcta y a alcanzar sus objetivos comerciales a corto o largo plazo. Si no sigue este concepto, las inversiones en su proyecto de ciencia de datos serán inútiles. 

Por lo tanto, utilice cualquiera de las herramientas de transformación de datos anteriores para hacer un buen uso de sus recursos y equipos de datos. Al probarla, considere los ámbitos comerciales especializados de una aplicación. Otrowise, es posible que no obtenga datos fácilmente digeribles que pueda cargar en aplicaciones de inteligencia empresarial (BI).

Hemos delineado las características y funcionalidades elaboradas.atePor lo tanto, encontrar la herramienta de transformación de datos adecuada de esta lista no debería ser un problema para usted ni para su equipo de científicos de datos.

También podría interesarle lago de datos frente a almacén de datos.