7 种数据转换工具可更好地管理您的数据

发现在任何数据集成或长期业务数据存储的 ETL 过程中发挥“转换”作用的可靠数据转换工具。

当企业收集数据并出于分析目的对其进行处理时，他们会在正当程序中执行许多步骤。 其中一个关键步骤是转换数据，使其符合商业智能 (BI) 或数据仓库工具的要求。

如果转换阶段出错，您可能会丢失有价值的见解、丢失数据或面临与您计划处理数据的工具的兼容性问题。

因此，在开始项目之前选择正确的数据转换工具是必要的。 但是，面对如此多的任务和责任，您是如何做到这一点的呢？

你做市场调查！ 不用担心，因为我们已经为您做到了。 我们探索了功能、特性、定价模型、可用性等，并提出了以下数据转换工具，您必须自己尝试。

什么是数据转换？

数据转换是提取、转换和加载 (ETL) 过程的第二步，您的数据科学团队在此过程中以满足您业务需求的恒定形式转换结构化或非结构化数据。

它涉及以下过程：

• 标准化数据以将所有数据转换为一种特定格式
• 清理原始数据库，例如删除不准确和不一致的地方
• 组合来自多个数据模型或数据映射的数据元素
• 从现有数据库或数据扩充以外的来源获取相关数据

专家还在数据转换过程中应用了一些业务逻辑和规则。 此类规则和原理可帮助数据科学家产生可操作的见解，从而有助于促进业务增长。

在数据转换工具中寻找的功能

#1。 无代码和低代码

转换数据应该很容易，大多数数据分析团队成员应该能够独立完成。 您不能选择需要高级编码技能的工具。 寻找提供简单工作流程的应用程序。

当任务需要一些代码时，自动代码完成机器人应该扫描您键入的关键字并显示您应该使用的语法。

#2。 可选脚本功能

对于故障排除和复杂案例，应该有一个编码选项，以便专家可以解决问题。

#3。 数据映射

您只能通过将多个数据模型映射到一个通用的可视化中来获得业务增长的整体见解。 因此，在购买数据转换工具之前，请确保它提供数据映射。

#4。 自动化

在数据转换项目中，您的团队需要定期执行以下任务：

• 接收和发送带有附件的电子邮件
• Web 请求和 API 调用
• 在 PowerShell 上编码
• 运行第三方应用
• 管理文件

这些都是重复性的任务。 您应该选择一个可以自动执行这些任务的应用程序，这样您就可以依靠一个小型数据分析团队并减少管理费用。

#5。 作业调度

该应用程序应该可以帮助您从可视化仪表板或项目时间表中安排任务、获取任务状态等。

#6。 数据转换模板

寻找能够提供大多数行业使用的流行数据转换模板的软件。 这将帮助您仅使用模板即可快速转换非结构化和无组织的数据。

您需要做的就是选择数字营销、医疗保健、制造、电子商务等行业。

现在您已经了解了数据转换定义和要寻找的功能等基础知识，请在下面找到一些您现在需要尝试的出色工具：

易变形

即使没有任何编码技能，EasyMorph 也能将数据超能力交到您的团队手中。 现在，您可以告别繁琐的电子表格和 Excel、SQL、VBA 或 Python 脚本。

它带有 150 多个内置操作，可用于可视化数据的自动化和转换。 因此，团队可以在与数据相关的任务上花费更少的时间，并且可以减少对 IT 部门的依赖。

该平台允许您自动化复杂的数据转换并从任何地方检索数据。 它的用户界面非常简单且完全可视化。 因此，您无需了解 SQL 或编程即可运行此软件。

该工具的突出特点包括：

• 在 ETL 过程中调度数据转换和检索
• 收集、发布和分发数据
• 用于跨系统集成的 Web API 和 webhook
• 用于向业务用户交付受监督数据的数据目录
• 让您的桌面免于执行繁重的计算任务

借助 EasyMorph，公司可以在可搜索的数据目录中组织他们的数据，从而促进无缝和可管理的自助服务。 所有团队成员都可以访问数据，并且可以从任何远程位置检索数据。

此外，无需将数据放入文件或数据库中，因为该软件可以从 Web API、远程文件夹、电子表格、文本文件和云应用程序中提取数据。

使用该平台，您还可以创建用于集成各种系统的数据和操作的内部应用程序。 这些应用程序不仅可以提高团队生产力，还可以减少维护的麻烦。

Qlik 撰写

您是否厌倦了为分析准备公司数据？ 当我们向您介绍 Qlik Compose 时，请不要再担心，这是一种数据转换工具，可以自动化处理并以极快的速度传输数据。

您还可以将此软件用作敏捷的 ETL 自动化工具，将数据管理员从繁琐的手动编码中解放出来。 它通过自动 ETL 代码生成和数据仓库设计优化，显着减少了数据转换的时间、出错机会和成本。

该工具可以将 ETL 流程和数据湖创建速度提高 10 倍。 此外，它还可以高速设计、生成、加载和更新仓库和数据湖。

使用该平台的公司还可以自动创建端到端工作流，并使用模板有效地实施分析项目的最佳实践。 它还赋予数据管理员以下操作功能：

• 轻松摄取、同步、分发和累积数据
• 使用零占地面积架构减少生产影响
• 使用 Qlik Replicate 集成从异构源中自动提取数据
• 可选择基于模型或基于数据的数据仓库开发方法
• 用于实时数据提取、加载和同步的 CDC 技术

最重要的是，Qlik Compose 可以毫不费力地与不同的 ETL 解决方案（如 SSIS ETL）集成，并用作云和 SQL 迁移的熟练工具。

DBT

在以更快的速度移动可靠数据时，DBT 使数据团队能够像软件工程师一样工作。 该平台允许团队为 ML 建模、报告和操作工作流生成可信数据集。

这个工具的工作过程很简单。 企业可以安全地部署它，并让团队成员通过支持 Git 的版本控制进行协作。 公司还可以测试每个模型并与利益相关者共享自动生成的文档。

最后，它负责依赖管理，并允许您以 .sql 或 .py 格式编写模块化数据转换。 该工具的显着特点是：

• 为合作者生成经过验证的假设的书面记录
• 自动创建数据字典和依赖图
• 在分支上实施受管数据移动的保护策略
• 符合 SOC-2、CI/CD 部署、RBAC 和 ELT 的安全措施
• 具有版本控制、警报、日志记录和测试的数据治理

此外，DBT 可以使用宏、自动完成命令和 ref 语句生成代码。 支持 SQL 和 Python 建模有助于数据科学和分析团队可以使用共享工作空间。

多摩

Domo 数据转换工具，可以满足业务用户和 IT 部门的需求。 每个人都可以从该平台平等地访问数据以进行分析，该平台具有拖放式 UI 并支持复杂的 SQL 转换。

该工具为您提供了各种数据集转换方法，例如生成可视化数据集成流、使用 MySQL 或 Redshift SQL 表达式以及数据混合操作。

更重要的是，您可以创建一次工作流，并确保它在每个数据更新实例期间自动应用于业务逻辑。 此外，当数据转换失败时，Domo 会通过警报通知您。 它的一些主要功能是：

• 无需 SQL 编码即可清理、连接和转换数据集
• 探索数据并执行过滤和分组等操作操作
• 通过拖放数据集可视化数据流
• 1000 多个预构建的云连接器和众多本地连接器

企业还可以使用工具生成快速响应的转换，以提取新的见解。 此外，您可以将多个平台的大型数据集组合成一个数据集。

马蒂利翁

Matillion 是具有 ETL 合规性的云原生数据转换工具。 因此，它可以使用 ETL 流程将数据库从一个仓库移动到另一个仓库或从一个云移动到另一个。

该数据转换工具的一些显着特点是：

• 缩短数据洞察和应用到业务场景的时间
• 通过使用几乎无限的处理能力随时扩展
• 更好的数据安全性
• 用于具有挑战性的数据集的复杂业务规则
• 使正确的团队可以访问处理过的数据
• 简化和自动化的数据准备

最好的是该平台为中小企业提供负担得起的定价计划，并为企业提供优质服务。

无论您订阅的是 SMB 还是企业，您都可以获得所有层级的企业级支持。 此外，一旦您购买了 Matillion Credits，您就可以在任何 Matillion 平台上使用它们，例如 Data Loader、ETL 等。

数据机

如果您使用 Snowflake 数据即服务平台进行云数据存储和分析，Datameer 是一种流行的数据分析工具。

Snowflake 平台需要您运行代码来转换数据，然后才能获得可操作的见解。 它增加了间接成本，因为您需要在工资单中保留一些编码员。

相反，您可以继续使用 Datameter 并忘记 Snowflake 中的编码部分。 它的订阅套餐非常实惠，因此您可以节省很多。

除了无代码方法之外，该工具还允许您使用 SELECT 语句在基于原生 SQL 命令的模型中执行数据转换。 而且，在需要时，非程序员和程序员都可以通过在其模块化数据转换工作区中将 SQL 与无代码相结合来处理同一个项目。

此外，Datameer 遵循实时处理工作流程。 例如，它涵盖了整个数据生命周期旅程，如在实时模式下的雪花云平台内发现数据、数据清洗、数据部署、数据编目、组织数据洞察等。

此外，它还为金融、医疗保健、电信、零售和电子商务、能源、公用事业、酒店和旅游提供专用的数据转换解决方案。

红外线

IRI 是传统数据转换过程的自动替代方案，您需要使用 Perl 脚本、SQL 数据库管理、ETL 工具和自定义程序。 传统工艺复杂、成本高且容易出错。 相反，IRI 的数据转换工具让您的生活更轻松。

它提供了您在数据转换项目中所需的一切，它们是：

• 数据聚合
• 从大数据集交叉计算
• 自定义数据转换规则
• 数据格式和密钥
• 数据查找
• 匹配或连接多个数据模型
• 应用枢轴格式或删除枢轴
• 清理或擦洗数据
• 重新格式化和重新映射
• 数据合并和排序
• 数据过滤

在数据科学中，主要问题是处理速度，因为我们谈论的是数百万个数据行和数千个数据列。 当您输入较大的数据集时，ETL 和 SQL 操作都会变慢。

IRI 通过使用称为 SortCL 的专有程序解决了这个问题。 它在 IRI 的应用程序中开箱即用，例如 CoSort 包和 Voracity 平台。 简而言之，该工具可以以出色的速度、准确性和效率处理巨大的事实表、汇总聚合和向下钻取。

最后的话

您必须使用正确的技术和工具来处理您的数据资源。 它将帮助您将业务资本投资于正确的方向，并充分实现您的短期或长期业务目标。 如果您不遵循这个概念，那么对您的数据科学项目的投资将毫无意义。

因此，请使用上述任何数据转换工具来充分利用您的数据资源和团队。 尝试时，请考虑应用程序的专业业务范围。 否则，您可能无法获得可在商业智能 (BI) 应用程序中加载的易于消化的数据。

我们已经详细概述了特性和功能，因此从该列表中找到合适的数据转换工具对您或您的数据科学家团队来说应该不是问题。

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