7 outils de transformation de données pour mieux gérer vos données

Découvrez des outils de transformation de données fiables qui remplissent le rôle de « transformation » dans n'importe quel ETL process d'intégration de données ou de stockage de données d'entreprise à long terme.

Lorsque les entreprises collectent des données et process à des fins d'analyse, ils effectuent de nombreuses étapes en process. L'une de ces étapes cruciales consiste à transformer les données afin qu'elles correspondent aux exigences du intelligence économique (BI) ou des outils d'entrepôt de données.

Si la phase de transformation se déroule mal, vous risquez de perdre des informations précieuses, des données ou de rencontrer des problèmes de compatibilité avec l'outil que vous envisagez d'utiliser. process les données.

Par conséquent, choisir le bon transformation de données Cet outil est nécessaire avant de commencer le projet. Mais comment faire cela avec autant de tâches et de responsabilités à votre charge ? plate?

Vous faites des études de marché ! Ne vous inquiétez pas, puisque nous l'avons déjà fait pour vous. Nous avons exploré les fonctionnalités, les caractéristiques, les modèles de tarification, la convivialité, etc., et avons proposé les outils de transformation de données suivants que vous devez essayer votreself.         

Qu'est-ce que la transformation de données ?

La transformation des données est la deuxième étape du Extract, Transformation et Chargement (ETL) process, où votre équipe de science des données transforme les données structurées ou non structurées sous une forme constante qui répond aux besoins de votre entreprise.

Cela implique ce qui suit processest la suivante: 

• Standardiser les données pour convertir toutes les données dans un format spécifique
• Nettoyage de la base de données brute, comme la suppression des inexactitudes et des incohérences
• Combinaison d'éléments de données provenant de plusieurs modèles de données ou mappage de données
• Obtenir des données pertinentes à partir de sources autres que les bases de données existantes ou l'augmentation des données

Les experts appliquent également plusieurs logiques et règles métier lors de la transformation des données process. De telles règles et justifications aident les data scientists à produire des informations exploitables qui contribueront à stimuler l'activité. growe.  

Fonctionnalités à rechercher dans les outils de transformation de données

# 1. No-Code et Low-Code

La transformation de vos données devrait être facile, et la plupart des membres de l'équipe d'analyse de données devraient pouvoir le faire de manière indépendante. Vous ne devez pas opter pour un outil qui nécessite des Coding compétences. Recherchez des applications qui offrent un flux de travail simple.

Lorsque la tâche nécessite quelques codes, un automatismeateLe robot de complétion de code doit analyser les mots-clés que vous tapez et afficher les syntaxes que vous devez utiliser.

#2. Fonctionnalités de script facultatives

Pour le dépannage et les cas complexes, il devrait y avoir une option de codage afin que les experts puissent resolve problèmes.

#3. Cartographie des données

Vous ne pouvez obtenir que des informations globales pour les entreprises growen mappant plusieurs modèles de données dans une visualisation commune. Par conséquent, avant d’acheter un outil de transformation de données, assurez-vous qu’il propose un mappage de données. 

#dix. Automatisation

Dans un projet de transformation de données, votre équipe doit effectuer régulièrement les tâches suivantes : 

• Recevoir et envoyer des e-mails avec des pièces jointes
• Requêtes Web et appels d'API
• Codage activé PowerShell
• Fonctionnement third-applications de fête
• Gestion des fichiers

Ce sont des tâches répétitives. Vous devriez choisir une application capable d'automatiserate ces tâches afin que vous puissiez compter sur une petite équipe d'analyse de données et réduire les frais généraux. 

#5. Planification des tâches

L'application devrait vous aider à planifier des tâches, à obtenir des statuts de tâches et plus encore à partir d'un tableau de bord visuel ou d'un calendrier de projet. 

#6. Modèle de transformation des donnéesplates

Recherchez un logiciel proposant des modèles de transformation de données populaires.plates que la plupart des industries utilisent. Cela vous aidera à transformer des données non structurées et non organisées en un éclair en utilisant simplement un thème.plate. 

Tout ce que vous avez à faire est de choisir une industrie comme le marketing numérique, les soins de santé, la fabrication, Création de site ecommerceet plus encore.

Maintenant que vous avez appris les bases comme la définition de la transformation des données et les fonctionnalités à rechercher, découvrez ci-dessous quelques exemples.anding outils que vous devez essayer maintenant :  

FacileMorph

FacileMorph met les superpuissances des données entre les mains de votre équipe, même sans aucune compétence en codage. Désormais, vous pouvez dire adieu aux feuilles de calcul et aux scripts encombrants de Excel, SQL, VBA ou Python. 

Il est livré avec plus de 150 actions intégrées que vous pouvez utiliser pour l'automatisation et la transformation des données visuelles. Ainsi, les équipes peuvent consacrer moins de temps aux données.related tâches et doivent moins compter sur leur service informatique.

Cette platle formulaire vous permet d'automatiserate transformations de données complexes et récupérer des données de n'importe où. Son interface utilisateur est simpliste et complètement visuelle. Vous n'avez donc pas besoin de savoir SQL ou la programmation pour exécuter ce logiciel.

Les principales fonctionnalités de cet outil incluent :

• Planification de la transformation et de la récupération des données dans l'ETL process
• Recueillir, publier et diffuser des données 
• API Web et webhooks pour l'intégration inter-systèmes
• Catalogue de données pour la livraison supervisée de données aux utilisateurs professionnels
• Évitant à votre bureau d'effectuer des tâches de calcul lourdes

Avec EasyMorph, les entreprises peuvent organiser leurs données dans le catalogue de données consultable qui faciliteateest transparent et gouvernable self-service. Tous les membres de l'équipe ont accès aux données et peuvent les récupérer depuis n'importe quel endroit distant.

De plus, il n'est pas nécessaire d'importer les données dans un fichier ou une base de données car ce logiciel peut extraire des données d'API Web, de dossiers distants, de feuilles de calcul, de fichiers texte et d'applications cloud. 

En utilisant ceci platformulaire, vous pouvez également créerate internal applications pour intégrer les données et les actions de divers systèmes. Ces applications améliorent non seulement la productivité des équipes, mais réduisent également les tracas liés à la maintenance.

Qlik Composer

Êtes-vous fatigué de préparer les données de votre entreprise pour l'analyse ? Ne vous inquiétez plus car nous vous présentons Qlik Composer, un outil de transformation de données capable d'automatiserate le process et transférer des données à grande vitesse. 

Vous pouvez également utiliser ce logiciel comme un outil d'automatisation ETL agile qui libère les administrateurs de données du codage manuel fastidieux. Il réduit considérablement le temps, les risques d'erreur et le coût de la transformation des données grâce à la génération automatique de code ETL et à l'optimisation de la conception de l'entrepôt de données.

Cet outil peut augmenter la vitesse de l'ETL process et lac de données creation par 10 fois. De plus, il peut également concevoir, générerate, charger et mettre à jourate entrepôts et lacs de données à grande vitesse. 

Entreprises qui l'utilisent platle formulaire peut également créerate workflow de bout en bout automatiqueally et mettre en œuvre efficacement les meilleures pratiques pour les projets d'analyse en utilisant templates. Ça aussi empoweroffre aux administrateurs de données les fonctionnalités opérationnelles suivantes :

• Ingérer facilement, sync, distribuer et accumulerate données
• Réduire la production impact avec zero-architecture d'empreinte
• Automate données extraction de hétérogèneneonous sources avec Qlik Répliqueate l'intégration
• Possibilité de choisir une méthode basée sur un modèle ou sur des données pour le développement d'un entrepôt de données
• Technologie CDC pour des données en temps réel extraction, chargement et synchronisation

Par dessus tout, Qlik Composer effortmoins intégrerates avec différentes solutions ETL comme SSIS ETL et fonctionne comme un profioutil efficace pour la migration cloud et SQL.

DBT

Lorsqu'il s'agit de déplacer des données fiables à une vitesse plus rapide, DBT permet aux équipes de données de fonctionner comme des ingénieurs logiciels. Ce platLe formulaire permet aux équipes de générerate ensembles de données fiables pour ML modélisation, reporting et exploitation workflows.

Le travail process de cet outil est simple. Les entreprises peuvent le déployer en toute sécurité et laisser les membres de l'équipe y travailler en collaboration grâce au contrôle de version compatible Git. Les entreprises peuvent également tester chaque modèle et partager le système automatiqueally Janvierated documentation avec les parties prenantes. 

finally, il s'occupe de la gestion des dépendances et vous permet d'écrire des transformations de données modulaires au format .sql ou .py. Les caractéristiques notables de cet outil sont :

• Générerate une trace écrite de la validitéated hypothèses pour les collaborateurs
• Automatiqueally CREate dictionnaires de données et graphiques de dépendances
• Mettre en œuvre des politiques de protection sur les succursales pour le déplacement des données régies
• Mesures de sécurité avec conformité SOC-2, déploiement CI/CD, RBAC et ELT 
• Gouvernance des données avec contrôle de version, alertes, journalisation et tests

En outre, la DBT peut générerate codes utilisant des macros, des commandes de saisie semi-automatique et des référencesatements. Prise en charge de la modélisation SQL et Pythonateun espace de travail partagé que le science des données et l'équipe d'analyse peut utiliser.

Domo 

Domo outil de transformation de données qui peut cater aux besoins des utilisateurs professionnels et des services informatiques. Tout le monde peut avoir un accès égal aux données à des fins d'analyse à partir de ce site. platformulaire doté d'une interface utilisateur par glisser-déposer et prenant en charge les transformations SQL complexes.

Cet outil vous propose diverses approches pour la transformation de jeux de données, telles que la génération de flux visuels d'intégration de données, l'utilisation de MySQL ou expressions SQL Redshift et données blendopérations. 

De plus, vous pouvez créerate un flux de travail une fois et assurez-vous qu'il est automatiqueally s'applique à la logique métier lors de chaque mise à jour de donnéesate exemple. De plus, Domo vous avertit par des alertes lorsque la transformation des données échoue. Certaines de ses principales fonctionnalités sont :

• Nettoyer, joindre et transformer des ensembles de données sans codage SQL
• Explorer les données et effectuer des actions de manipulation telles que filtrer et grouper
• Visualisez le flux de données en faisant glisser et en déposant des ensembles de données
• Plus de 1000 connecteurs cloud pré-construits et de nombreux connecteurs sur site

Les entreprises peuvent également générerate transformations rapides et réactives avec les outils nécessaires pour extract de nouvelles idées. De plus, vous pouvez combiner de grands ensembles de données de plusieurs platse forme en un seul ensemble de données.

Million

Million est un outil de transformation de données cloud natif avec conformité ETL. Par conséquent, il peut utiliser l'ETL process pour le déplacement de bases de données d'un entrepôt à un autre ou d'un cloud à un autre.

Certaines fonctionnalités notables de cet outil de transformation de données sont : 

• Réduisez le temps d'accès aux informations sur les données et leur application aux scénarios d'entreprise
• Évoluez à tout moment en utilisant virtually infinis processcapacités de gestion
• Meilleure sécurité des données
• Des règles métier complexes pour des ensembles de données complexes
• Donne processdonnées accessibles par la bonne équipe
• Rationalisé et automatiqueated préparation des données   

La meilleure chose est la platform propose des plans tarifaires abordables pour les PME et des services premium pour les entreprisesrises.

Que vous obteniez un abonnement pour les PME ou les entreprisesrises, tu entresrise-prise en charge de tous les niveaux. De plus, une fois que vous avez acheté des crédits Matillion, vous pouvez les utiliser sur n'importe quel Matillion. platformulaire, comme Data Loader, ETL, etc.

Datameer

Datameer est un outil d'analyse de données populaire si vous utilisez les données en tant que service de Snowflake platformulaire pour le stockage et l'analyse de données dans le cloud.

Le flocon de neige platLe formulaire nécessite que vous exécutiez des codes pour transformer les données avant de pouvoir obtenir des informations exploitables. Cela augmente les frais généraux puisque vous devez en conserver quelques-uns coders dans la masse salariale. 

Au lieu de cela, vous pouvez passer à Datameter et oublier la partie codage dans Snowflake. Ses forfaits d'abonnement sont ridiculement abordables et vous permettent donc d'économiser beaucoup.

Outre un no-code approche, l'outil vous permet d'exécuter une transformation de données dans des modèles natifs basés sur des commandes SQL à l'aide de l'outil SELECT statement. Et, si nécessaire, les non-programmeurs et les programmeurs peuvent travailler sur le même projet en combinant SQL avec no-code dans son espace de travail modulaire de transformation de données. 

De plus, Datameer suit une analyse en temps réel processflux de travail. Par exemple, il couvre l'ensemble du cycle de vie des données, comme la découverte des données, le nettoyage des données, le déploiement des données, le catalogage des données, l'organisation des informations sur les données, etc., dans le cloud Snowflake. platformulaire en mode direct.

De plus, il offre des services dédiésated solutions de transformation des données pour la finance, la santé, les télécommunications, la vente au détail et le commerce électronique, l'énergie, les services publics, l'hôtellerie et les voyages.       

IRI

IRI est l'alternative automatique à la transformation de données conventionnelle process, où vous devez utiliser des scripts Perl, la gestion de bases de données SQL, des outils ETL et des programmes personnalisés. Le conventionnel process est complexe, coûteux et sujet aux erreurs. Au lieu de cela, l'outil de transformation des données d'IRI vous facilite la vie. 

Il offre tout ce dont vous avez besoin dans un projet de transformation de données, à savoir : 

• Agrégation de données
• Calcul croisé à partir de grands ensembles de données
• Règles de transformation de données personnalisées
• Formats de données et clés
• Recherche de données
• Faites correspondre ou joignez plusieurs modèles de données
• Appliquer la mise en forme de pivot ou supprimer des pivots
• Nettoyer ou nettoyer les données
• Re-formater et re-mapper
• Fusion et tri des données
• Filtrage des données

En science des données, le principal problème est la vitesse de processcar nous parlons de millions de données rows et des milliers de colonnes de données. Les opérations ETL et SQL ont tendance à ralentir à mesure que vous saisissez des ensembles de données plus volumineux. 

IRI resolveCeci en utilisant un programme propriétaire connu sous le nom de SortCL. Il sort du box dans les applications d'IRI comme le package CoSort et Voracity platformulaire. Dans un nutshell, l'outil peut process énorme table de faits, agrégat cumulatifates, et explorez avec outstandivitesse, précision et efficacité.        

Mot de la fin

Vous devez utiliser les bonnes techniques et outils pour process vos ressources de données. Cela vous aidera à investir le capital de votre entreprise dans la bonne direction et à atteindre pleinement vos objectifs commerciaux à court ou à long terme. Si vous ne suivez pas ce concept, les investissements dans votre projet de science des données seront inutiles. 

Par conséquent, utilisez l’un des outils de transformation de données ci-dessus pour mettre à profit vos ressources de données et vos équipes. Lorsque vous essayez, tenez compte des domaines d’activité spécialisés d’une application. Autrewise, vous risquez de ne pas obtenir de données facilement digestibles que vous pourrez charger dans des applications de business intelligence (BI).

Nous avons décrit les caractéristiques et fonctionnalités élaboréesateEn fait, trouver le bon outil de transformation de données dans cette liste ne devrait pas être un problème pour vous ou votre équipe de data scientists.

Vous pouvez également être intéressé par lac de données vs entrepôt de données.