Entdecken Sie zuverlässige Datentransformationstools, die die „Transformations“-Rolle in jedem ETL-Prozess der Datenintegration oder langfristigen Geschäftsdatenspeicherung übernehmen.
Wenn Unternehmen Daten sammeln und zu Analysezwecken verarbeiten, führen sie viele Schritte in einem ordnungsgemäßen Verfahren durch. Ein solcher entscheidender Schritt ist die Transformation der Daten, damit sie den Anforderungen der Business Intelligence (BI)- oder Data Warehouse-Tools entsprechen.
Wenn die Transformationsphase schief geht, verlieren Sie möglicherweise wertvolle Erkenntnisse, Daten oder Kompatibilitätsprobleme mit dem Tool, in dem Sie die Daten verarbeiten möchten.
Daher ist es notwendig, das richtige Datentransformationstool auszuwählen, bevor Sie mit dem Projekt beginnen. Aber wie macht man das mit so vielen Aufgaben und Verantwortlichkeiten auf dem Teller?
Sie betreiben Marktforschung! Keine Sorge, das haben wir bereits für Sie erledigt. Wir haben Funktionalitäten, Features, Preismodelle, Benutzerfreundlichkeit usw. untersucht und die folgenden Datentransformationstools entwickelt, die Sie selbst ausprobieren müssen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Datentransformation?
Die Datentransformation ist der zweite Schritt des ETL-Prozesses (Extract, Transform, and Load), bei dem Ihr Data-Science-Team strukturierte oder unstrukturierte Daten in eine konstante Form transformiert, die Ihren Geschäftsanforderungen entspricht.
Dabei handelt es sich um folgende Prozesse:
- Standardisierung von Daten, um alle Daten in ein bestimmtes Format zu konvertieren
- Bereinigen der Rohdatenbank, z. B. Entfernen von Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen
- Kombinieren von Datenelementen aus mehreren Datenmodellen oder Datenmapping
- Beschaffung relevanter Daten aus anderen Quellen als bestehenden Datenbanken oder Datenerweiterung
Experten wenden während des Datentransformationsprozesses auch mehrere Geschäftslogiken und -regeln an. Solche Regeln und Begründungen helfen Datenwissenschaftlern, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die das Unternehmenswachstum ankurbeln.
Funktionen, nach denen Sie in Datentransformationstools suchen sollten
#1. No-Code und Low-Code
Die Transformation Ihrer Daten sollte einfach sein, und die meisten Mitglieder des Data Analytics-Teams sollten in der Lage sein, dies unabhängig zu tun. Sie dürfen sich nicht für ein Tool entscheiden, das fortgeschrittene Programmierkenntnisse erfordert. Suchen Sie nach Apps, die einen einfachen Arbeitsablauf bieten.
Wenn die Aufgabe einige Codes erfordert, sollte ein automatisierter Codevervollständigungs-Bot die von Ihnen eingegebenen Schlüsselwörter scannen und die Syntax anzeigen, die Sie verwenden sollten.
#2. Optionale Skriptfunktionen
Für die Fehlerbehebung und komplexe Fälle sollte es eine Codierungsoption geben, damit Experten Probleme lösen können.
#3. Datenzuordnung
Ein Beispiel für die Datenzuordnung von Tableau
Sie können ganzheitliche Erkenntnisse für das Unternehmenswachstum nur erhalten, indem Sie mehrere Datenmodelle in einer gemeinsamen Visualisierung abbilden. Stellen Sie daher vor dem Kauf eines Datentransformationstools sicher, dass es Datenzuordnung bietet.
#4. Automatisierung
In einem Datentransformationsprojekt muss Ihr Team regelmäßig die folgenden Aufgaben ausführen:
- Empfangen und senden Sie E-Mails mit Anhängen
- Webanfragen und API-Aufrufe
- Codierung auf PowerShell
- Ausführen von Apps von Drittanbietern
- Verwalten von Dateien
Dies sind wiederkehrende Aufgaben. Sie sollten eine App wählen, die diese Aufgaben automatisieren kann, damit Sie sich auf ein kleines Datenanalyseteam verlassen und Gemeinkosten reduzieren können.
#5. Arbeit planen
Die App sollte Ihnen dabei helfen, Aufgaben zu planen, Aufgabenstatus abzurufen und mehr über ein visuelles Dashboard oder eine Projektzeitachse.
#6. Datentransformationsvorlagen
Suchen Sie nach Software, die einige beliebte Datentransformationsvorlagen bietet, die von den meisten Branchen verwendet werden. Dies hilft Ihnen, unstrukturierte und unorganisierte Daten im Handumdrehen zu transformieren, indem Sie einfach eine Vorlage verwenden.
Alles, was Sie tun müssen, ist eine Branche wie digitales Marketing, Gesundheitswesen, Fertigung, E-Commerce und mehr auszuwählen.
Nachdem Sie nun die Grundlagen wie die Definition der Datentransformation und die zu suchenden Funktionen gelernt haben, finden Sie unten einige hervorragende Tools, die Sie jetzt ausprobieren müssen:
EasyMorph
EasyMorph bringt die Daten-Superkräfte in die Hände Ihres Teams, auch ohne Programmierkenntnisse. Jetzt können Sie sich von umständlichen Tabellenkalkulationen und Skripten von Excel, SQL, VBA oder Python verabschieden.
Es verfügt über mehr als 150 integrierte Aktionen, die Sie für die Automatisierung und Transformation visueller Daten verwenden können. Daher können Teams weniger Zeit mit datenbezogenen Aufgaben verbringen und müssen sich weniger auf ihre IT-Abteilung verlassen.
Mit dieser Plattform können Sie komplexe Datentransformationen automatisieren und Daten von überall abrufen. Die Benutzeroberfläche ist einfach und vollständig visuell. Daher müssen Sie keine SQL- oder Programmierkenntnisse haben, um diese Software auszuführen.
Zu den hervorgehobenen Funktionen dieses Tools gehören:
- Planung der Datentransformation und des Abrufs im ETL-Prozess
- Sammeln, Veröffentlichen und Verteilen von Daten
- Web-APIs und Webhooks für die systemübergreifende Integration
- Data Catalog für die überwachte Datenlieferung an Geschäftsanwender
- Ersparen Sie Ihrem Desktop die Ausführung schwerer Rechenaufgaben
Mit EasyMorph können Unternehmen ihre Daten im durchsuchbaren Datenkatalog organisieren, der einen nahtlosen und kontrollierbaren Self-Service ermöglicht. Alle Teammitglieder haben Zugriff auf die Daten und können diese von jedem entfernten Standort aus abrufen.
Darüber hinaus müssen die Daten nicht in eine Datei oder Datenbank gebracht werden, da diese Software Daten aus Web-APIs, Remote-Ordnern, Tabellenkalkulationen, Textdateien und Cloud-Anwendungen abrufen kann.
Mit dieser Plattform können Sie auch interne Apps erstellen, um Daten und Aktionen verschiedener Systeme zu integrieren. Diese Apps verbessern nicht nur die Teamproduktivität, sondern reduzieren auch den Wartungsaufwand.
Qlik Compose
Sind Sie es leid, Ihre Unternehmensdaten für Analytics aufzubereiten? Machen Sie sich keine Sorgen mehr, denn wir stellen Ihnen Qlik Compose vor, ein Datentransformationstool, das den Prozess automatisieren und Daten mit hoher Geschwindigkeit übertragen kann.
Sie können diese Software auch als agiles ETL-Automatisierungstool verwenden, das die Datenadministratoren von mühsamer manueller Programmierung befreit. Durch die automatische Generierung von ETL-Code und die Optimierung des Data-Warehouse-Designs werden Zeit, Fehlerwahrscheinlichkeit und Kosten der Datentransformation erheblich reduziert.
Dieses Tool kann die Geschwindigkeit des ETL-Prozesses und der Data Lake-Erstellung um das Zehnfache erhöhen. Darüber hinaus kann es Warehouses und Data Lakes mit hoher Geschwindigkeit entwerfen, generieren, laden und aktualisieren.
Unternehmen, die diese Plattform nutzen, können auch automatisch End-to-End-Workflows erstellen und die Best Practices für Analyseprojekte mithilfe von Vorlagen effektiv implementieren. Es stattet die Datenadministratoren auch mit den folgenden Betriebsfunktionen aus:
- Einfaches Erfassen, Synchronisieren, Verteilen und Sammeln von Daten
- Reduzieren Sie die Auswirkungen auf die Produktion mit einer Zero-Footprint-Architektur
- Automatisieren Sie die Datenextraktion aus heterogenen Quellen mit der Qlik Replicate-Integration
- Option zur Auswahl einer modellbasierten oder datenbasierten Methode für die Data-Warehouse-Entwicklung
- CDC-Technologie zum Extrahieren, Laden und Synchronisieren von Daten in Echtzeit
Vor allem lässt sich Qlik Compose mühelos in verschiedene ETL-Lösungen wie SSIS ETL integrieren und fungiert als kompetentes Tool für die Cloud- und SQL-Migration.
DBT
Wenn es darum geht, zuverlässige Daten schneller zu verschieben, versetzt DBT Datenteams in die Lage, wie Softwareingenieure zu arbeiten. Diese Plattform ermöglicht es den Teams, vertrauenswürdige Datensätze für ML-Modellierung, Berichterstellung und operative Workflows zu generieren.
Der Arbeitsprozess dieses Tools ist einfach. Unternehmen können es sicher bereitstellen und die Teammitglieder durch die Git-fähige Versionskontrolle gemeinsam daran arbeiten lassen. Unternehmen können zudem jedes Modell testen und die automatisch generierte Dokumentation mit den Stakeholdern teilen.
Schließlich kümmert es sich um das Abhängigkeitsmanagement und lässt Sie modulare Datentransformationen im .sql- oder .py-Format schreiben. Bemerkenswerte Funktionen dieses Tools sind:
- Generieren Sie einen Papierpfad validierter Annahmen für Mitarbeiter
- Erstellen Sie automatisch Datenwörterbücher und Abhängigkeitsdiagramme
- Implementieren Sie Schutzrichtlinien für Branches für geregelte Datenverschiebungen
- Sicherheitsmaßnahmen mit SOC-2-Konformität, CI/CD-Bereitstellung, RBAC und ELT
- Data Governance mit Versionskontrolle, Warnungen, Protokollierung und Tests
Außerdem kann DBT mithilfe von Makros, Autovervollständigungsbefehlen und Ref-Anweisungen Codes generieren. Die Unterstützung der SQL- und Python-Modellierung erleichtert einen gemeinsam genutzten Arbeitsbereich, den das Data-Science- und Analytics-Team nutzen kann.
Domo
Domo-Datentransformationstool, das die Anforderungen von Geschäftsanwendern und IT-Abteilungen gleichermaßen erfüllen kann. Von dieser Plattform aus, die über eine Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche verfügt und komplexe SQL-Transformationen unterstützt, kann jeder gleichermaßen auf die Daten für Analysen zugreifen.
Dieses Tool bietet Ihnen verschiedene Ansätze für die Datensatztransformation, z. B. das Generieren visueller Datenintegrationsflüsse, die Verwendung von MySQL- oder Redshift-SQL-Ausdrücken und Datenverschmelzungsoperationen.
Darüber hinaus können Sie einen Workflow einmal erstellen und sicherstellen, dass er bei jeder Datenaktualisierung automatisch auf die Geschäftslogik angewendet wird. Außerdem benachrichtigt Domo Sie mit Warnungen, wenn Datenumwandlungen fehlschlagen. Einige seiner Top-Features sind:
- Bereinigen, verbinden und transformieren Sie Datensätze ohne SQL-Codierung
- Untersuchen Sie Daten und führen Sie manipulative Aktionen wie Filtern und Gruppieren durch
- Visualisieren Sie den Datenfluss durch Ziehen und Ablegen von Datensätzen
- Über 1000 vorgefertigte Cloud-Konnektoren und zahlreiche lokale Konnektoren
Unternehmen können mit den Tools auch schnelle und reaktionsschnelle Transformationen generieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Darüber hinaus können Sie große Datensätze mehrerer Plattformen zu einem Datensatz kombinieren.
Matillion
Matillion ist ein Cloud-natives Datentransformationstool mit ETL-Konformität. Daher kann es den ETL-Prozess für die Datenbankverschiebung von einem Warehouse zu einem anderen oder von einer Cloud zu einer anderen verwenden.
Einige bemerkenswerte Funktionen dieses Datentransformationstools sind:
- Reduzieren Sie die Zeit für Dateneinblicke und die Anwendung auf Geschäftsszenarien
- Skalieren Sie jederzeit durch die Nutzung praktisch unendlicher Verarbeitungsmöglichkeiten
- Bessere Datensicherheit
- Komplexe Geschäftsregeln für anspruchsvolle Datensätze
- Macht verarbeitete Daten für das richtige Team zugänglich
- Optimierte und automatisierte Datenaufbereitung
Das Beste ist, dass die Plattform erschwingliche Preispläne für KMUs und Premium-Dienste für Unternehmen bietet.
Unabhängig davon, ob Sie ein Abonnement für KMU oder Unternehmen abschließen, erhalten Sie Support auf Unternehmensniveau für alle Ebenen. Darüber hinaus können Sie nach dem Kauf von Matillion-Credits diese auf jeder Matillion-Plattform wie Data Loader, ETL usw. verwenden.
Datenmeer
Datameer ist ein beliebtes Datenanalysetool, wenn Sie die Data-as-a-Service-Plattform von Snowflake für Cloud-Datenspeicherung und -analyse verwenden.
Die Snowflake-Plattform erfordert, dass Sie Codes ausführen, um Daten zu transformieren, bevor Sie umsetzbare Erkenntnisse erhalten können. Es erhöht die Gemeinkosten, da Sie einige Programmierer auf der Gehaltsliste halten müssen.
Stattdessen können Sie zu Datameter wechseln und den Codierungsteil in Snowflake vergessen. Die Abonnementpakete sind lächerlich erschwinglich, und daher sparen Sie viel.
Abgesehen von einem No-Code-Ansatz können Sie mit dem Tool Datentransformationen in auf nativen SQL-Befehlen basierenden Modellen mithilfe der SELECT-Anweisung ausführen. Und bei Bedarf können sowohl Nicht-Programmierer als auch Programmierer an demselben Projekt arbeiten, indem sie SQL mit No-Code in seinem modularen Arbeitsbereich für die Datentransformation kombinieren.
Darüber hinaus folgt Datameer einem Echtzeit-Verarbeitungsworkflow. Beispielsweise deckt es den gesamten Datenlebenszyklus ab, wie das Auffinden von Daten, die Datenbereinigung, die Datenbereitstellung, die Datenkatalogisierung, die Organisation von Datenerkenntnissen usw. innerhalb der Snowflake-Cloud-Plattform im Live-Modus.
Darüber hinaus bietet es dedizierte Datentransformationslösungen für Finanzen, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Einzelhandel und E-Commerce, Energie, Versorgung, Gastgewerbe und Reisen.
IRI
IRI ist die automatische Alternative zum herkömmlichen Datentransformationsprozess, bei dem Sie Perl-Skripte, SQL-Datenbankverwaltung, ETL-Tools und benutzerdefinierte Programme verwenden müssen. Das herkömmliche Verfahren ist komplex, kostenintensiv und fehleranfällig. Stattdessen erleichtert Ihnen das Datentransformationstool von IRI das Leben.
Es bietet alles, was Sie in einem Datentransformationsprojekt benötigen, und zwar:
- Datenaggregation
- Querrechnen aus großen Datensätzen
- Angepasste Datentransformationsregeln
- Datenformate und Schlüssel
- Datensuche
- Mehrere Datenmodelle abgleichen oder verbinden
- Drehpunktformatierung anwenden oder Drehpunkte entfernen
- Daten bereinigen oder bereinigen
- Neu formatieren und neu zuordnen
- Zusammenführen und Sortieren von Daten
- Datenfilterung
In der Datenwissenschaft ist das Hauptproblem die Verarbeitungsgeschwindigkeit, da wir über Millionen von Datenzeilen und Tausende von Datenspalten sprechen. Sowohl die ETL- als auch die SQL-Operationen neigen dazu, sich zu verlangsamen, wenn Sie größere Datasets eingeben.
IRI löst dies durch die Verwendung eines proprietären Programms namens SortCL. Es ist in IRI-Apps wie dem CoSort-Paket und der Voracity-Plattform sofort einsatzbereit. Kurz gesagt, das Tool kann riesige Faktentabellen verarbeiten, Aggregate aufrollen und Drilldowns mit herausragender Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz durchführen.
Letzte Worte
Sie müssen die richtigen Techniken und Tools verwenden, um Ihre Datenressourcen zu verarbeiten. Es wird Ihnen helfen, Ihr Geschäftskapital in die richtige Richtung zu investieren und Ihre kurz- oder langfristigen Geschäftsziele zu erreichen. Wenn Sie diesem Konzept nicht folgen, sind Investitionen in Ihr Data-Science-Projekt sinnlos.
Verwenden Sie daher eines der oben genannten Datentransformationstools, um Ihre Datenressourcen und Teams sinnvoll zu nutzen. Berücksichtigen Sie beim Ausprobieren die speziellen geschäftlichen Bereiche einer App. Andernfalls erhalten Sie möglicherweise keine leicht verdaulichen Daten, die Sie in Business Intelligence (BI)-Apps laden können.
Wir haben die Features und Funktionalitäten ausführlich beschrieben, sodass es für Sie oder Ihr Team von Data Scientists kein Problem sein sollte, das richtige Datentransformationstool aus dieser Liste zu finden.
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