データをより適切に管理するための 7 つのデータ変換ツール

データ統合または長期的なビジネス データ ストレージの ETL プロセスで「変換」の役割を果たす、信頼性の高いデータ変換ツールを見つけてください。

企業がデータを収集して分析目的で処理する場合、適法な手続きで多くの手順を実行します。 そのような重要なステップの 1 つは、ビジネス インテリジェンス (BI) またはデータ ウェアハウス ツールの要件に一致するようにデータを変換することです。

変換フェーズがうまくいかないと、貴重な洞察を失ったり、データを失ったり、データを処理する予定のツールとの互換性の問題に直面したりする可能性があります。

したがって、プロジェクトを開始する前に、適切なデータ変換ツールを選択する必要があります。 しかし、非常に多くのタスクと責任を抱えた状態で、どのようにそれを行うのでしょうか?

あなたは市場調査をします！ 心配する必要はありません。 機能、機能、価格モデル、使いやすさなどを調査し、次のデータ変換ツールを自分で試してみる必要があります.

データ変換とは

データ変換は、抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスの 2 番目のステップです。データ サイエンス チームは、構造化データまたは非構造化データを、ビジネス ニーズを満たす一定の形式に変換します。

これには、次のプロセスが含まれます。

• すべてのデータを 1 つの特定の形式に変換するためのデータの標準化
• 不正確さや不整合の除去など、生のデータベースのクリーニング
• 複数のデータ モデルまたはデータ マッピングからのデータ要素の結合
• 既存のデータベースまたはデータ拡張以外のソースから関連データを取得する

専門家は、データ変換プロセス中にいくつかのビジネス ロジックとルールも適用します。 このようなルールと根拠は、データ サイエンティストがビジネスの成長を促進するのに役立つ実用的な洞察を生み出すのに役立ちます。

データ変換ツールに求める機能

＃1。 ノーコードとローコード

データの変換は簡単である必要があり、ほとんどのデータ分析チーム メンバーは独立してこれを実行できる必要があります。 高度なコーディング スキルを必要とするツールを使用してはなりません。 簡単なワークフローを提供するアプリを探してください。

タスクにいくつかのコードが必要な場合は、自動コード補完ボットが入力したキーワードをスキャンし、使用する必要がある構文を表示する必要があります。

＃2。 オプションのスクリプト機能

トラブルシューティングや複雑なケースについては、専門家が問題を解決できるように、コーディング オプションが必要です。

＃3。 データ マッピング

複数のデータ モデルを共通の視覚化にマッピングすることによってのみ、ビジネスの成長に関する全体的な洞察を得ることができます。 したがって、データ変換ツールを購入する前に、データ マッピングが提供されていることを確認してください。

＃4。 オートメーション

データ変換プロジェクトでは、チームは次のタスクを定期的に実行する必要があります。

• 添付ファイル付きのメールを送受信する
• Web リクエストと API 呼び出し
• PowerShell でのコーディング
• サードパーティ アプリの実行
• ファイルの管理

これらは繰り返しの作業です。 これらのタスクを自動化できるアプリを選択して、小規模なデータ分析チームに頼って間接費を削減できるようにする必要があります。

＃5。 ジョブスケジューリング

このアプリは、視覚的なダッシュボードやプロジェクト タイムラインからタスクをスケジュールしたり、タスクのステータスを取得したりするのに役立ちます。

＃6。 データ変換テンプレート

ほとんどの業界で使用されている一般的なデータ変換テンプレートを提供するソフトウェアを探してください。 これにより、テンプレートを使用するだけで、構造化されていないデータや整理されていないデータを瞬時に変換できます。

必要なのは、デジタル マーケティング、ヘルスケア、製造、e コマースなどの業界を選択することだけです。

データ変換の定義や検索する機能などの基本を学習したので、今すぐ試す必要があるいくつかの優れたツールを以下に示します。

イージーモーフ

EasyMorph は、コーディング スキルがなくても、データのスーパーパワーをチームの手にもたらします。 これで、Excel、SQL、VBA、または Python の面倒なスプレッドシートやスクリプトに別れを告げることができます。

ビジュアル データの自動化と変換に使用できる 150 以上の組み込みアクションが付属しています。 したがって、チームはデータ関連のタスクに費やす時間を減らし、IT 部門への依存を減らすことができます。

このプラットフォームを使用すると、複雑なデータ変換を自動化し、どこからでもデータを取得できます。 その UI は単純化されており、完全に視覚的です。 したがって、このソフトウェアを実行するために SQL やプログラミングを知る必要はありません。

このツールの主な機能は次のとおりです。

• ETL プロセスでのデータ変換と取得のスケジューリング
• データの収集、公開、配布
• システム間の統合のための Web API と Webhook
• ビジネス ユーザーへの監視されたデータ配信のためのデータ カタログ
• 負荷の高い計算タスクの実行からデスクトップを解放

EasyMorph を使用すると、企業はシームレスで管理可能なセルフサービスを促進する検索可能なデータ カタログでデータを整理できます。 すべてのチーム メンバーがデータにアクセスでき、離れた場所からデータを取得できます。

さらに、このソフトウェアは Web API、リモート フォルダー、スプレッドシート、テキスト ファイル、およびクラウド アプリケーションからデータを取得できるため、データをファイルまたはデータベースに取り込む必要はありません。

このプラットフォームを使用して、さまざまなシステムのデータとアクションを統合するための社内アプリを作成することもできます。 これらのアプリは、チームの生産性を向上させるだけでなく、メンテナンスの手間を軽減します。

Qlik Compose

分析用の会社データの準備にうんざりしていませんか? プロセスを自動化し、データを高速に転送できるデータ変換ツールである Qlik Compose を紹介するので、もう心配する必要はありません。

このソフトウェアは、データ管理者を面倒な手動コーディングから解放するアジャイル ETL 自動化ツールとしても使用できます。 自動 ETL コード生成とデータ ウェアハウス設計の最適化により、データ変換の時間、エラーの可能性、およびコストを大幅に削減します。

このツールは、ETL プロセスとデータ レイクの作成を 10 倍高速化できます。 さらに、ウェアハウスとデータレイクを高速で設計、生成、読み込み、更新することもできます。

このプラットフォームを使用する企業は、エンドツーエンドのワークフローを自動的に作成し、テンプレートを使用して分析プロジェクトのベスト プラクティスを効果的に実装することもできます。 また、データ管理者は次の操作機能を利用できます。

• データを簡単に取り込み、同期、配布、蓄積
• ゼロ フットプリント アーキテクチャで生産への影響を軽減
• Qlik Replicate の統合により、異種ソースからのデータ抽出を自動化
• データ ウェアハウスの開発にモデル ベースまたはデータベース ベースの方法を選択するオプション
• リアルタイムのデータ抽出、読み込み、および同期のための CDC テクノロジー

とりわけ、Qlik Compose は SSIS ETL などのさまざまな ETL ソリューションと簡単に統合でき、クラウドと SQL の移行のための優れたツールとして機能します。

DBT

信頼性の高いデータをより高速に移動する場合、DBT により、データ チームはソフトウェア エンジニアのように機能できます。 このプラットフォームにより、チームは ML モデリング、レポート、および運用ワークフロー用の信頼できるデータセットを生成できます。

このツールの作業プロセスは簡単です。 企業はそれを安全に展開し、Git 対応のバージョン管理を通じてチーム メンバーが共同で作業できるようにすることができます。 企業はすべてのモデルをテストし、自動生成されたドキュメントを関係者と共有することもできます。

最後に、依存関係の管理を処理し、モジュラー データ変換を .sql または .py 形式で記述できるようにします。 このツールの注目すべき機能は次のとおりです。

• 協力者のために、検証済みの前提条件の記録を作成する
• データ ディクショナリと依存関係グラフを自動的に作成する
• 管理されたデータ移動のためにブランチに保護ポリシーを実装する
• SOC-2 準拠、CI/CD 導入、RBAC、ELT によるセキュリティ対策
• バージョン管理、アラート、ロギング、およびテストによるデータ ガバナンス

さらに、DBT は、マクロ、オートコンプリート コマンド、および ref ステートメントを使用してコードを生成できます。 SQL および Python モデリングをサポートすることで、データ サイエンスおよび分析チームが使用できる共有ワークスペースが促進されます。

どーも

ビジネス ユーザーと IT 部門の両方のニーズに対応できる Domo データ変換ツール。 ドラッグ アンド ドロップ UI を備え、複雑な SQL 変換をサポートするこのプラットフォームから、誰もが分析用のデータに平等にアクセスできます。

このツールは、視覚的なデータ統合フローの生成、MySQL または Redshift SQL 式の使用、データ ブレンド操作など、データセット変換のためのさまざまなアプローチを提供します。

さらに、ワークフローを一度作成すれば、データ更新インスタンスごとにビジネス ロジックに自動的に適用されるようにすることができます。 また、Domo は、データ変換が失敗したときにアラートで通知します。 その主な機能のいくつかは次のとおりです。

• SQLコーディングなしでデータセットをクリーンアップ、結合、変換
• データを探索し、フィルターやグループ化などの操作アクションを実行する
• データ セットをドラッグ アンド ドロップしてデータ フローを視覚化する
• 1000 以上のビルド済みクラウド コネクタと多数のオンプレミス コネクタ

企業は、新しい洞察を抽出するツールを使用して、迅速かつ応答性の高い変革を生み出すこともできます。 さらに、複数のプラットフォームの大規模なデータセットを 1 つのデータセットに結合できます。

マティリオン

Matillion は、ETL に準拠したクラウドネイティブのデータ変換ツールです。 したがって、あるウェアハウスから別のウェアハウス、またはあるクラウドから別のクラウドへのデータベースの移動に ETL プロセスを使用できます。

このデータ変換ツールの注目すべき機能は次のとおりです。

• ビジネス シナリオにデータ インサイトとアプリケーションを適用するまでの時間を短縮
• 事実上無限の処理能力を使用していつでもスケールアップ
• より良いデータセキュリティ
• 困難なデータセットに対する複雑なビジネスルール
• 適切なチームが処理されたデータにアクセスできるようにします
• 合理化および自動化されたデータ準備

最良の点は、このプラットフォームが中小企業向けの手頃な料金プランと企業向けのプレミアム サービスを提供していることです。

SMB とエンタープライズのどちらのサブスクリプションを取得しても、すべての層でエンタープライズ レベルのサポートを利用できます。 さらに、Matillion クレジットを購入すると、Data Loader、ETL などの任意の Matillion プラットフォームで使用できます。

データミーア

Datameer は、Snowflake のサービスとしてのデータ プラットフォームをクラウド データ ストレージと分析に使用する場合、人気のあるデータ分析ツールです。

Snowflake プラットフォームでは、実用的な洞察を得る前に、コードを実行してデータを変換する必要があります。 給与計算で数人のコーダーを維持する必要があるため、間接費が増加します。

代わりに、Datameter に進み、Snowflake のコーディング部分を忘れることができます。 そのサブスクリプション パッケージは途方もなく手頃な価格であるため、大幅に節約できます。

コードなしのアプローチとは別に、このツールを使用すると、SELECT ステートメントを使用して、ネイティブ SQL コマンド ベースのモデルでデータ変換を実行できます。 また、必要に応じて、モジュール式のデータ変換ワークスペースで SQL とノーコードを組み合わせることで、非プログラマーとプログラマーの両方が同じプロジェクトに取り組むことができます。

さらに、Datameer はリアルタイム処理ワークフローに従います。 たとえば、ライブ モードの Snowflake クラウド プラットフォーム内でのデータの検出、データのクリーニング、データの展開、データのカタログ化、データの洞察の整理など、データのライフ サイクル全体をカバーします。

さらに、金融、ヘルスケア、電気通信、小売および e コマース、エネルギー、公益事業、ホスピタリティ、および旅行向けの専用データ変換ソリューションを提供します。

いり

IRI は、Perl スクリプト、SQL データベース管理、ETL ツール、およびカスタム プログラムを使用する必要がある従来のデータ変換プロセスに自動的に代わるものです。 従来のプロセスは複雑で、コストがかかり、エラーが発生しやすいものです。 代わりに、IRI のデータ変換ツールを使用すると、作業が楽になります。

データ変換プロジェクトで必要なすべてを提供します。これらは次のとおりです。

• データ集計
• 大規模なデータ セットからの相互計算
• カスタマイズされたデータ変換ルール
• データ形式とキー
• データ検索
• 複数のデータ モデルを照合または結合する
• ピボットのフォーマットを適用するか、ピボットを削除します
• データのクレンジングまたはスクラブ
• 再フォーマットおよび再マップ
• データのマージとソート
• データのフィルタリング

データ サイエンスでは、数百万のデータ行と数千のデータ列について話しているため、主な問題は処理速度です。 大規模なデータセットを入力すると、ETL 操作と SQL 操作の両方が遅くなる傾向があります。

IRI は、SortCL と呼ばれる独自のプログラムを使用してこれを解決します。 CoSort パッケージや Voracity プラットフォームなどの IRI のアプリでは、そのまま使用できます。 一言で言えば、このツールは、巨大なファクト テーブル、ロールアップ集計、およびドリルダウンを、卓越した速度、精度、および効率で処理できます。

最後の言葉

データ リソースを処理するには、適切な手法とツールを使用する必要があります。 ビジネス資本を正しい方向に投資し、短期的または長期的なビジネス目標を完全に満たすのに役立ちます。 この概念に従わない場合、データ サイエンス プロジェクトへの投資は無意味になります。

したがって、上記のデータ変換ツールのいずれかを使用して、データ リソースとチームを有効に活用してください。 試すときは、アプリの専門的なビジネス スコープを考慮してください。 そうしないと、ビジネス インテリジェンス (BI) アプリに読み込める、簡単に消化できるデータを取得できない可能性があります。

このリストから適切なデータ変換ツールを見つけることは、データ サイエンティストのチームにとって問題ではありません。

また、データ レイクとデータ ウェアハウスの比較にも関心があるかもしれません。