7 種數據轉換工具可更好地管理您的數據

發現在任何數據集成或長期業務數據存儲的 ETL 過程中發揮“轉換”作用的可靠數據轉換工具。

當企業收集數據並出於分析目的對其進行處理時，他們會在正當程序中執行許多步驟。 其中一個關鍵步驟是轉換數據，使其符合商業智能 (BI) 或數據倉庫工具的要求。

如果轉換階​​段出錯，您可能會丟失有價值的見解、丟失數據或面臨與您計劃處理數據的工具的兼容性問題。

因此，在開始項目之前選擇正確的數據轉換工具是必要的。 但是，面對如此多的任務和責任，您是如何做到這一點的呢？

你做市場調查！ 不用擔心，因為我們已經為您做到了。 我們探索了功能、特性、定價模型、可用性等，並提出了以下數據轉換工具，您必須自己嘗試。

什麼是數據轉換？

數據轉換是提取、轉換和加載 (ETL) 過程的第二步，您的數據科學團隊在此過程中以滿足您業務需求的恆定形式轉換結構化或非結構化數據。

它涉及以下過程：

• 標準化數據以將所有數據轉換為一種特定格式
• 清理原始數據庫，例如刪除不准確和不一致的地方
• 組合來自多個數據模型或數據映射的數據元素
• 從現有數據庫或數據擴充以外的來源獲取相關數據

專家還在數據轉換過程中應用了一些業務邏輯和規則。 此類規則和原理可幫助數據科學家產生可操作的見解，從而有助於促進業務增長。

在數據轉換工具中尋找的功能

#1。 無代碼和低代碼

轉換數據應該很容易，大多數數據分析團隊成員應該能夠獨立完成。 您不能選擇需要高級編碼技能的工具。 尋找提供簡單工作流程的應用程序。

當任務需要一些代碼時，自動代碼完成機器人應該掃描您鍵入的關鍵字並顯示您應該使用的語法。

#2。 可選腳本功能

對於故障排除和復雜案例，應該有一個編碼選項，以便專家可以解決問題。

#3。 數據映射

您只能通過將多個數據模型映射到一個通用的可視化中來獲得業務增長的整體見解。 因此，在購買數據轉換工具之前，請確保它提供數據映射。

#4。 自動化

在數據轉換項目中，您的團隊需要定期執行以下任務：

• 接收和發送帶有附件的電子郵件
• Web 請求和 API 調用
• 在 PowerShell 上編碼
• 運行第三方應用
• 管理文件

這些都是重複性的任務。 您應該選擇一個可以自動執行這些任務的應用程序，這樣您就可以依靠一個小型數據分析團隊並減少管理費用。

#5。 作業調度

該應用程序應該可以幫助您從可視化儀表板或項目時間表中安排任務、獲取任務狀態等。

#6。 數據轉換模板

尋找能夠提供大多數行業使用的流行數據轉換模板的軟件。 這將幫助您僅使用模板即可快速轉換非結構化和無組織的數據。

您需要做的就是選擇數字營銷、醫療保健、製造、電子商務等行業。

現在您已經了解了數據轉換定義和要尋找的功能等基礎知識，請在下面找到一些您現在需要嘗試的出色工具：

易變形

即使沒有任何編碼技能，EasyMorph 也能將數據超能力交到您的團隊手中。 現在，您可以告別繁瑣的電子表格和 Excel、SQL、VBA 或 Python 腳本。

它帶有 150 多個內置操作，可用於可視化數據的自動化和轉換。 因此，團隊可以在與數據相關的任務上花費更少的時間，並且可以減少對 IT 部門的依賴。

該平台允許您自動化複雜的數據轉換並從任何地方檢索數據。 它的用戶界面非常簡單且完全可視化。 因此，您無需了解 SQL 或編程即可運行此軟件。

該工具的突出特點包括：

• 在 ETL 過程中調度數據轉換和檢索
• 收集、發布和分發數據
• 用於跨系統集成的 Web API 和 webhook
• 用於向業務用戶交付受監督數據的數據目錄
• 讓您的桌面免於執行繁重的計算任務

借助 EasyMorph，公司可以在可搜索的數據目錄中組織他們的數據，從而促進無縫和可管理的自助服務。 所有團隊成員都可以訪問數據，並且可以從任何遠程位置檢索數據。

此外，無需將數據放入文件或數據庫中，因為該軟件可以從 Web API、遠程文件夾、電子表格、文本文件和雲應用程序中提取數據。

使用該平台，您還可以創建用於集成各種系統的數據和操作的內部應用程序。 這些應用程序不僅可以提高團隊生產力，還可以減少維護的麻煩。

Qlik 撰寫

您是否厭倦了為分析準備公司數據？ 當我們向您介紹 Qlik Compose 時，請不要再擔心，這是一種數據轉換工具，可以自動化處理並以極快的速度傳輸數據。

您還可以將此軟件用作敏捷的 ETL 自動化工具，將數據管理員從繁瑣的手動編碼中解放出來。 它通過自動 ETL 代碼生成和數據倉庫設計優化，顯著減少了數據轉換的時間、出錯機會和成本。

該工具可以將 ETL 流程和數據湖創建速度提高 10 倍。 此外，它還可以高速設計、生成、加載和更新倉庫和數據湖。

使用該平台的公司還可以自動創建端到端工作流，並使用模板有效地實施分析項目的最佳實踐。 它還賦予數據管理員以下操作功能：

• 輕鬆攝取、同步、分發和累積數據
• 使用零佔地面積架構減少生產影響
• 使用 Qlik Replicate 集成從異構源中自動提取數據
• 可選擇基於模型或基於數據的數據倉庫開發方法
• 用於實時數據提取、加載和同步的 CDC 技術

最重要的是，Qlik Compose 可以毫不費力地與不同的 ETL 解決方案（如 SSIS ETL）集成，並用作雲和 SQL 遷移的熟練工具。

DBT

在以更快的速度移動可靠數據時，DBT 使數據團隊能夠像軟件工程師一樣工作。 該平台允許團隊為 ML 建模、報告和操作工作流生成可信數據集。

這個工具的工作過程很簡單。 企業可以安全地部署它，並讓團隊成員通過支持 Git 的版本控制進行協作。 公司還可以測試每個模型並與利益相關者共享自動生成的文檔。

最後，它負責依賴管理，並允許您以 .sql 或 .py 格式編寫模塊化數據轉換。 該工具的顯著特點是：

• 為合作者生成經過驗證的假設的書面記錄
• 自動創建數據字典和依賴圖
• 在分支上實施受管數據移動的保護策略
• 符合 SOC-2、CI/CD 部署、RBAC 和 ELT 的安全措施
• 具有版本控制、警報、日誌記錄和測試的數據治理

此外，DBT 可以使用宏、自動完成命令和 ref 語句生成代碼。 支持 SQL 和 Python 建模有助於數據科學和分析團隊可以使用共享工作空間。

多摩

Domo 數據轉換工具，可以滿足業務用戶和 IT 部門的需求。 每個人都可以從該平台平等地訪問數據以進行分析，該平台具有拖放式 UI 並支持複雜的 SQL 轉換。

該工具為您提供了各種數據集轉換方法，例如生成可視化數據集成流、使用 MySQL 或 Redshift SQL 表達式以及數據混合操作。

更重要的是，您可以創建一次工作流，並確保它在每個數據更新實例期間自動應用於業務邏輯。 此外，當數據轉換失敗時，Domo 會通過警報通知您。 它的一些主要功能是：

• 無需 SQL 編碼即可清理、連接和轉換數據集
• 探索數據並執行過濾和分組等操作操作
• 通過拖放數據集可視化數據流
• 1000 多個預構建的雲連接器和眾多本地連接器

企業還可以使用工俱生成快速響應的轉換，以提取新的見解。 此外，您可以將多個平台的大型數據集組合成一個數據集。

馬蒂利翁

Matillion 是具有 ETL 合規性的雲原生數據轉換工具。 因此，它可以使用 ETL 流程將數據庫從一個倉庫移動到另一個倉庫或從一個雲移動到另一個。

該數據轉換工具的一些顯著特點是：

• 縮短數據洞察和應用到業務場景的時間
• 通過使用幾乎無限的處理能力隨時擴展
• 更好的數據安全性
• 用於具有挑戰性的數據集的複雜業務規則
• 使正確的團隊可以訪問處理過的數據
• 簡化和自動化的數據準備

最好的是該平台為中小企業提供負擔得起的定價計劃，並為企業提供優質服務。

無論您訂閱的是 SMB 還是企業，您都可以獲得所有層級的企業級支持。 此外，一旦您購買了 Matillion Credits，您就可以在任何 Matillion 平台上使用它們，例如 Data Loader、ETL 等。

數據機

如果您使用 Snowflake 數據即服務平台進行雲數據存儲和分析，Datameer 是一種流行的數據分析工具。

Snowflake 平台需要您運行代碼來轉換數據，然後才能獲得可操作的見解。 它增加了間接成本，因為您需要在工資單中保留一些編碼員。

相反，您可以繼續使用 Datameter 並忘記 Snowflake 中的編碼部分。 它的訂閱套餐非常實惠，因此您可以節省很多。

除了無代碼方法之外，該工具還允許您使用 SELECT 語句在基於原生 SQL 命令的模型中執行數據轉換。 而且，在需要時，非程序員和程序員都可以通過在其模塊化數據轉換工作區中將 SQL 與無代碼相結合來處理同一個項目。

此外，Datameer 遵循實時處理工作流程。 例如，它涵蓋了整個數據生命週期旅程，如在實時模式下的雪花雲平台內發現數據、數據清洗、數據部署、數據編目、組織數據洞察等。

此外，它還為金融、醫療保健、電信、零售和電子商務、能源、公用事業、酒店和旅遊提供專用的數據轉換解決方案。

紅外線

IRI 是傳統數據轉換過程的自動替代方案，您需要使用 Perl 腳本、SQL 數據庫管理、ETL 工具和自定義程序。 傳統工藝複雜、成本高且容易出錯。 相反，IRI 的數據轉換工具讓您的生活更輕鬆。

它提供了您在數據轉換項目中所需的一切，它們是：

• 數據聚合
• 從大數據集交叉計算
• 自定義數據轉換規則
• 數據格式和密鑰
• 數據查找
• 匹配或連接多個數據模型
• 應用樞軸格式或刪除樞軸
• 清理或擦洗數據
• 重新格式化和重新映射
• 數據合併和排序
• 數據過濾

在數據科學中，主要問題是處理速度，因為我們談論的是數百萬個數據行和數千個數據列。 當您輸入較大的數據集時，ETL 和 SQL 操作都會變慢。

IRI 通過使用稱為 SortCL 的專有程序解決了這個問題。 它在 IRI 的應用程序中開箱即用，例如 CoSort 包和 Voracity 平台。 簡而言之，該工具可以以出色的速度、準確性和效率處理巨大的事實表、匯總聚合和向下鑽取。

最後的話

您必須使用正確的技術和工具來處理您的數據資源。 它將幫助您將業務資本投資於正確的方向，並充分實現您的短期或長期業務目標。 如果您不遵循這個概念，那麼對您的數據科學項目的投資將毫無意義。

因此，請使用上述任何數據轉換工具來充分利用您的數據資源和團隊。 嘗試時，請考慮應用程序的專業業務範圍。 否則，您可能無法獲得可在商業智能 (BI) 應用程序中加載的易於消化的數據。

我們已經詳細概述了特性和功能，因此從該列表中找到合適的數據轉換工具對您或您的數據科學家團隊來說應該不是問題。

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