Utforska pålitliga instrument för dataomvandling som spelar en central roll i alla ETL-processer för dataintegration, eller för långsiktig lagring av affärsdata.
När företag samlar in och bearbetar data för analys, genomgår de flera steg i en väl definierad process. Ett viktigt moment är att transformera datan så att den uppfyller kraven för Business Intelligence (BI) eller data warehouse-system.
Om transformationsfasen inte utförs korrekt riskerar man att gå miste om värdefulla insikter, förlora data, eller stöta på kompatibilitetsproblem med det verktyg som datan ska analyseras i.
Därför är det avgörande att välja rätt verktyg för dataomvandling innan ett projekt påbörjas. Men hur gör man det med alla uppgifter och ansvarsområden som finns?
Genom att undersöka marknaden! Men oroa dig inte, vi har redan gjort det åt dig. Vi har granskat funktioner, möjligheter, prismodeller, användbarhet, och mycket mer för att presentera följande verktyg för dataomvandling som du bör testa själv.
Vad innebär dataomvandling?
Dataomvandling är det andra steget i ETL-processen (Extract, Transform, Load), där ditt datavetenskapliga team omvandlar strukturerad eller ostrukturerad data till ett enhetligt format som passar företagets specifika behov.
Detta innefattar följande processer:
- Att standardisera data för att omvandla all information till ett specifikt format
- Att rensa rådata, vilket innebär att avlägsna felaktigheter och inkonsistenser
- Att kombinera dataelement från olika datamodeller eller datamappningar
- Att hämta relevant data från andra källor än befintliga databaser, eller dataförbättring
Experter tillämpar även olika affärslogiker och regler under dataomvandlingsprocessen. Sådana regler hjälper datavetare att skapa värdefulla insikter som kan bidra till företagets tillväxt.
Funktioner att leta efter i verktyg för dataomvandling
#1. No-Code och Low-Code
Det ska vara enkelt att omvandla data, och de flesta i dataanalysteamet ska kunna göra det självständigt. Välj inte ett verktyg som kräver avancerad kodningskunskap. Sök efter applikationer som erbjuder ett intuitivt arbetsflöde.
När uppgiften kräver lite kodning, bör en automatisk kodkompletteringsbot skanna de nyckelord du skriver och visa syntaxen du ska använda.
#2. Valfria skriptfunktioner
För felsökning och mer komplexa scenarier bör det finnas ett kodningsalternativ så att experter kan lösa problem.
#3. Datamappning
Exempel på datamappning från Tableau.
För att få en helhetsbild av affärstillväxten behöver man kartlägga olika datamodeller till en gemensam visualisering. Kontrollera därför att verktyget för dataomvandling erbjuder datamappning innan du köper det.
#4. Automatisering
I ett projekt för dataomvandling måste teamet regelbundet utföra följande uppgifter:
- Motta och skicka e-postmeddelanden med bilagor
- Göra webbförfrågningar och API-anrop
- Koda i PowerShell
- Köra applikationer från tredje part
- Hantera filer
Dessa är repetitiva uppgifter. Du bör välja en applikation som kan automatisera dem, så att du kan förlita dig på ett mindre dataanalysteam och minska kostnaderna.
#5. Jobbschemaläggning
Applikationen ska hjälpa dig att schemalägga uppgifter, följa upp deras status och få mer information från en visuell instrumentpanel eller projekttidslinje.
#6. Mallar för dataomvandling
Leta efter programvara som erbjuder populära mallar för dataomvandling som används i de flesta branscher. Detta gör det snabbt och enkelt att omvandla ostrukturerad data genom att använda en färdig mall.
Allt du behöver göra är att välja en bransch som digital marknadsföring, hälsovård, tillverkning, e-handel med mera.
Nu när du har lärt dig grunderna om dataomvandling och vilka funktioner du ska leta efter, följer här några enastående verktyg som du bör prova:
EasyMorph
EasyMorph ger datakraft till ditt team, även utan kodningskunskaper. Nu kan du glömma krångliga kalkylblad och skript i Excel, SQL, VBA eller Python.
Det finns över 150 inbyggda funktioner som kan användas för automatisering och visuell dataomvandling. Team kan därför lägga mindre tid på datahantering och behöver inte förlita sig lika mycket på IT-avdelningen.
Plattformen låter dig automatisera komplexa dataomvandlingar och hämta data från valfri källa. Användargränssnittet är enkelt och helt visuellt. Du behöver inte SQL- eller programmeringskunskaper för att använda programvaran.
Utmärkande funktioner i detta verktyg inkluderar:
- Schemaläggning av dataomvandling och hämtning i ETL-processen
- Insamling, publicering och distribution av data
- Webb-API:er och webhooks för integration mellan system
- Datakatalog för övervakad dataleverans till företagsanvändare
- Möjlighet att avlasta skrivbordet från tunga beräkningsuppgifter
Med EasyMorph kan företag organisera sin data i en sökbar datakatalog, vilket underlättar sömlös och kontrollerad självbetjäning. Alla teammedlemmar har tillgång till data och kan hämta den var som helst.
Dessutom behöver du inte ladda data i en fil eller databas, eftersom programvaran kan hämta data från webb-API:er, fjärrmappar, kalkylblad, textfiler och molnapplikationer.
Med den här plattformen kan du också skapa interna applikationer för att integrera data och funktioner från olika system. Dessa appar ökar inte bara teamets produktivitet, utan minskar också underhållsbehovet.
Qlik Compose
Trött på att förbereda dina företagsdata för analys? Då är Qlik Compose verktyget för dig. Det automatiserar processen och överför data med hög hastighet.
Programvaran fungerar även som ett smidigt ETL-automatiseringsverktyg som befriar dataadministratörer från tråkig manuell kodning. Det minskar tiden, risken för fel och kostnaderna för dataomvandling genom att automatiskt generera ETL-kod och optimera data warehouse-designen.
Verktyget kan öka hastigheten på ETL-processen och skapa datasjöar med upp till 10 gånger. Det kan också utforma, generera, ladda och uppdatera lager och datasjöar med hög hastighet.
Företag som använder plattformen kan också skapa ett komplett arbetsflöde automatiskt, och effektivt implementera bästa praxis för analysprojekt med hjälp av mallar. Det ger även dataadministratörer följande funktioner:
- Enkelt att mata in, synkronisera, distribuera och samla data
- Minska produktionens påverkan med en arkitektur utan fotavtryck
- Automatisera datautvinning från heterogena källor med Qlik Replicate-integration
- Möjlighet att välja modellbaserad eller databasbaserad metod för utveckling av data warehouse
- CDC-teknik för datautvinning, laddning och synkronisering i realtid
Qlik Compose integreras smidigt med olika ETL-lösningar som SSIS ETL och fungerar som ett kompetent verktyg för moln- och SQL-migrering.
DBT
När det handlar om att flytta pålitlig data snabbare, gör DBT det möjligt för datateam att agera som mjukvaruingenjörer. Plattformen gör det möjligt för team att generera betrodda datauppsättningar för ML-modellering, rapportering och operationella arbetsflöden.
Verktygets arbetsprocess är enkel. Företag kan distribuera det säkert och låta teammedlemmarna samarbeta genom Git-aktiverad versionskontroll. Företag kan också testa varje modell och dela den automatiskt genererade dokumentationen med intressenterna.
DBT tar hand om beroendehantering och låter dig skriva modulära dataomvandlingar i .sql- eller .py-format. Viktiga funktioner i verktyget är:
- Skapa ett pappersspår av validerade antaganden för medarbetare
- Skapa automatiskt dataordböcker och beroendediagram
- Implementera skyddspolicyer på grenar för styrd dataöverföring
- Säkerhetsåtgärder med SOC-2-kompatibilitet, CI/CD-distribution, RBAC och ELT
- Datastyrning med versionskontroll, varningar, loggning och testning
DBT kan generera kod med hjälp av makron, kommandon för automatisk komplettering och ref-satser. Stöd för SQL- och Python-modellering underlättar en delad arbetsyta för datavetenskaps- och analysteamet.
Domo
Domo är ett dataomvandlingsverktyg som möter behoven hos både företagsanvändare och IT-avdelningar. Alla har lika tillgång till data för analys via en plattform som har ett dra-och-släpp-gränssnitt och stöder komplexa SQL-omvandlingar.
Verktyget erbjuder olika metoder för att omvandla datauppsättningar, som att generera visuella dataintegrationsflöden, använda MySQL- eller Redshift SQL-uttryck och datahanteringsfunktioner.
Du kan skapa ett arbetsflöde en gång och se till att det tillämpas automatiskt på affärslogiken vid varje datauppdatering. Domo meddelar dig även med varningar om dataomvandlingen misslyckas. Några av de viktigaste funktionerna är:
- Rensa, slå ihop och transformera datauppsättningar utan SQL-kodning
- Utforska data och utför manipulationer som filter och gruppering
- Visualisera dataflödet genom att dra och släppa datauppsättningar
- Över 1000 förbyggda molnanslutningar samt många lokala anslutningar
Företag kan också generera snabba och responsiva omvandlingar med verktygen för att extrahera nya insikter. Dessutom kan du kombinera stora datamängder från olika plattformar till en enda datauppsättning.
Matillion
Matillion är ett molnbaserat dataomvandlingsverktyg som följer ETL-standarden. Det kan därför använda ETL-processen för att flytta data från ett lager till ett annat, eller från ett moln till ett annat.
Några viktiga funktioner i verktyget är:
- Minska tiden för att få insikter och tillämpa dem på affärsscenarier
- Skala upp när som helst genom att använda näst intill oändliga bearbetningsmöjligheter
- Förbättrad datasäkerhet
- Komplexa affärsregler för utmanande datamängder
- Gör bearbetad data tillgänglig för rätt team
- Effektiviserad och automatiserad dataförberedelse
En fördel är att plattformen erbjuder prisvärda planer för små och medelstora företag, samt premiumtjänster för företag.
Oavsett om du väljer ett abonnemang för ett litet eller medelstort företag, eller för en större organisation, får du stöd i företagsklass på alla nivåer. När du väl har köpt Matillion Credits kan du dessutom använda dem på valfri Matillion-plattform, som Data Loader, ETL, med mera.
Datameer
Datameer är ett populärt dataanalysverktyg om du använder Snowflake data-as-a-service-plattformen för molndatalagring och analys.
Snowflake-plattformen kräver att du kör kod för att omvandla data innan du kan få fram värdefulla insikter. Det ökar kostnaderna eftersom du behöver anställa kodare.
Istället kan du använda Datameer och glömma kodningsdelen i Snowflake. Deras abonnemang är prisvärda, vilket sparar dig en hel del.
Förutom ett no-code-alternativ låter verktyget dig utföra dataomvandlingar i inbyggda SQL-kommandomodeller med hjälp av SELECT-satsen. Vid behov kan både icke-programmerare och programmerare samarbeta i samma projekt genom att kombinera SQL med no-code i en modulär datatransformering.
Datameer följer ett arbetsflöde för realtidsbearbetning. Det täcker hela datalivscykeln, som dataupptäckt, datarensning, datadistribution, datakatalogisering, organisering av insikter och mer, inom Snowflakes molnplattform i realtid.
Det erbjuder även anpassade dataomvandlingslösningar för finans, hälsovård, telekommunikation, detaljhandel och e-handel, energi, allmännytta, hotell och resor.
IRI
IRI är ett automatiskt alternativ till den konventionella dataomvandlingsprocessen där du använder Perl-skript, SQL-databashantering, ETL-verktyg och anpassade program. Den konventionella processen är komplicerad, kostsam och riskfylld. IRIs verktyg för dataomvandling gör däremot ditt liv enklare.
Det erbjuder allt du behöver i ett dataomvandlingsprojekt, som:
- Dataaggregering
- Korsberäkning från stora datamängder
- Anpassade regler för dataomvandling
- Dataformat och nycklar
- Datasökning
- Matcha eller slå ihop flera datamodeller
- Använd pivotformatering eller ta bort pivoter
- Rensa eller skrubba data
- Omformatera och kartlägga om
- Sammanslagning och sortering av data
- Datafiltrering
Inom datavetenskap är bearbetningshastigheten ett huvudproblem eftersom man pratar om miljontals datarader och tusentals datakolumner. Både ETL- och SQL-operationer saktar ner när man matar in större datamängder.
IRI löser det här genom att använda ett eget program som kallas SortCL. Det ingår som standard i IRIs applikationer, som CoSort-paketet och Voracity-plattformen. Verktyget kan bearbeta enorma faktatabeller, upprullade aggregeringar och detaljerade data med hög hastighet, noggrannhet och effektivitet.
Slutord
Du måste använda rätt teknik och verktyg för att hantera dina dataresurser. Det hjälper dig att investera affärskapitalet på rätt sätt, och att uppfylla kortsiktiga eller långsiktiga affärsmål. Om du inte följer det konceptet blir investeringar i ditt datavetenskapliga projekt meningslösa.
Använd därför något av de nämnda verktygen för dataomvandling för att utnyttja dina dataresurser och team på bästa sätt. När du testar, tänk på en applikations specialiserade verksamhetsområde. Annars kanske du inte får lättsmält data som du kan ladda i Business Intelligence-applikationer (BI).
Vi har beskrivit funktionerna och möjligheterna noggrant, så att hitta rätt verktyg för dataomvandling från listan borde inte vara ett problem för dig eller ditt datavetenskapliga team.
Du kan också vara intresserad av data lake vs. data warehouse.