Scopri strumenti di trasformazione dei dati affidabili che svolgono il ruolo di “trasformazione” in qualsiasi processo ETL di integrazione dei dati o archiviazione dei dati aziendali a lungo termine.
Quando le aziende raccolgono dati e li elaborano a fini di analisi, eseguono molti passaggi nel giusto processo. Uno di questi passaggi cruciali è trasformare i dati in modo che corrispondano ai requisiti degli strumenti di business intelligence (BI) o data warehouse.
Se la fase di trasformazione va storta, potresti perdere informazioni preziose, perdere dati o affrontare problemi di compatibilità con lo strumento in cui prevedi di elaborare i dati.
Pertanto, prima di iniziare il progetto è necessario scegliere lo strumento di trasformazione dei dati giusto. Ma come si fa con così tanti compiti e responsabilità sul piatto?
Fai ricerche di mercato! Non preoccuparti, poiché l’abbiamo già fatto per te. Abbiamo esplorato funzionalità, caratteristiche, modelli di prezzo, usabilità e così via e abbiamo escogitato i seguenti strumenti di trasformazione dei dati che devi provare tu stesso.
Sommario:
Che cos’è la trasformazione dei dati?
La trasformazione dei dati è il secondo passaggio del processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), in cui il team di data science trasforma i dati strutturati o non strutturati in una forma costante che soddisfi le esigenze aziendali.
Prevede i seguenti processi:
- Standardizzazione dei dati per convertire tutti i dati in un formato specifico
- Pulizia del database non elaborato, come la rimozione di imprecisioni e incoerenze
- Combinazione di elementi di dati da più modelli di dati o mappatura dei dati
- Ottenere dati rilevanti da fonti diverse dai database esistenti o aumentare i dati
Gli esperti applicano anche diverse regole e logiche di business durante il processo di trasformazione dei dati. Tali regole e motivazioni aiutano i data scientist a produrre informazioni fruibili che contribuiranno a stimolare la crescita aziendale.
Funzionalità da cercare negli strumenti di trasformazione dei dati
# 1. No-Code e Low-Code
Trasformare i tuoi dati dovrebbe essere facile e la maggior parte dei membri del team di analisi dei dati dovrebbe essere in grado di farlo in modo indipendente. Non devi scegliere uno strumento che richiede abilità di codifica avanzate. Cerca app che offrano un flusso di lavoro semplice.
Quando l’attività richiede alcuni codici, un bot di completamento del codice automatico dovrebbe eseguire la scansione delle parole chiave digitate e mostrare le sintassi da utilizzare.
#2. Funzionalità di scripting opzionali
Per la risoluzione dei problemi e i casi complessi, dovrebbe esserci un’opzione di codifica in modo che gli esperti possano risolvere i problemi.
#3. Mappatura dei dati
Un esempio di mappatura dei dati di Tableau
Puoi ottenere approfondimenti olistici per la crescita aziendale solo mappando più modelli di dati in una visualizzazione comune. Quindi, prima di acquistare uno strumento di trasformazione dei dati, assicurati che offra la mappatura dei dati.
#4. Automazione
In un progetto di trasformazione dei dati, il tuo team deve svolgere regolarmente le seguenti attività:
- Ricevi e invia email con allegati
- Richieste Web e chiamate API
- Codifica su PowerShell
- Esecuzione di app di terze parti
- Gestione dei file
Questi sono compiti ripetitivi. Dovresti scegliere un’app in grado di automatizzare queste attività in modo da poter fare affidamento su un piccolo team di analisi dei dati e ridurre le spese generali.
#5. Programmazione del lavoro
L’app dovrebbe aiutarti a pianificare le attività, ottenere lo stato delle attività e altro da un dashboard visivo o da una sequenza temporale del progetto.
#6. Modelli di trasformazione dei dati
Cerca un software che offra alcuni modelli di trasformazione dei dati popolari utilizzati dalla maggior parte dei settori. Questo ti aiuterà a trasformare i dati non strutturati e non organizzati in un lampo semplicemente usando un modello.
Tutto quello che devi fare è scegliere un settore come il marketing digitale, l’assistenza sanitaria, la produzione, l’e-commerce e altro ancora.
Ora che hai appreso le nozioni di base come la definizione della trasformazione dei dati e le funzionalità da cercare, trova di seguito alcuni strumenti eccezionali che devi provare ora:
EasyMorph
EasyMorph porta i super poteri dei dati nelle mani del tuo team, anche senza alcuna abilità di programmazione. Ora puoi dire addio a ingombranti fogli di calcolo e script di Excel, SQL, VBA o Python.
Viene fornito con oltre 150 azioni integrate che puoi utilizzare per l’automazione e la trasformazione dei dati visivi. Di conseguenza, i team possono dedicare meno tempo alle attività relative ai dati e devono fare meno affidamento sul proprio reparto IT.
Questa piattaforma consente di automatizzare complesse trasformazioni di dati e recuperare i dati da qualsiasi luogo. La sua interfaccia utente è semplicistica e completamente visiva. Quindi non è necessario conoscere SQL o programmazione per eseguire questo software.
Le caratteristiche evidenziate di questo strumento includono:
- Pianificazione della trasformazione e del recupero dei dati nel processo ETL
- Raccolta, pubblicazione e distribuzione di dati
- API Web e webhook per l’integrazione tra sistemi
- Catalogo dati per la consegna dei dati supervisionata agli utenti aziendali
- Risparmiare sul desktop dall’esecuzione di pesanti attività di calcolo
Con EasyMorph, le aziende possono organizzare i propri dati nel Catalogo dati ricercabile che facilita il self-service senza soluzione di continuità e governabile. Tutti i membri del team hanno accesso ai dati e possono recuperarli da qualsiasi postazione remota.
Inoltre, non è necessario importare i dati in un file o in un database poiché questo software può estrarre dati da API Web, cartelle remote, fogli di calcolo, file di testo e applicazioni cloud.
Utilizzando questa piattaforma, puoi anche creare app interne per l’integrazione di dati e azioni di vari sistemi. Queste app non solo migliorano la produttività del team, ma riducono anche il fastidio della manutenzione.
Qlik Componi
Sei stanco di preparare i dati della tua azienda per l’analisi? Non preoccuparti più perché ti presentiamo Qlik Compose, uno strumento di trasformazione dei dati in grado di automatizzare il processo e trasferire i dati a grande velocità.
Puoi anche utilizzare questo software come un agile strumento di automazione ETL che libera gli amministratori dei dati dalla noiosa codifica manuale. Riduce significativamente il tempo, la possibilità di errore e il costo della trasformazione dei dati grazie alla generazione automatica del codice ETL e all’ottimizzazione della progettazione del data warehouse.
Questo strumento può aumentare di 10 volte la velocità del processo ETL e della creazione di data lake. Inoltre, può anche progettare, generare, caricare e aggiornare warehouse e data lake ad alta velocità.
Le aziende che utilizzano questa piattaforma possono anche creare flussi di lavoro end-to-end automaticamente e implementare in modo efficace le migliori pratiche per i progetti di analisi utilizzando i modelli. Fornisce inoltre agli amministratori dei dati le seguenti funzionalità operative:
- Acquisisci, sincronizza, distribuisci e accumula facilmente i dati
- Riduci l’impatto sulla produzione con un’architettura a impatto zero
- Automatizza l’estrazione dei dati da fonti eterogenee con l’integrazione di Qlik Replicate
- Possibilità di scegliere un metodo basato su modello o basato sui dati per lo sviluppo del data warehouse
- Tecnologia CDC per l’estrazione, il caricamento e la sincronizzazione dei dati in tempo reale
Soprattutto, Qlik Compose si integra facilmente con diverse soluzioni ETL come SSIS ETL e funge da strumento avanzato per la migrazione cloud e SQL.
DBT
Quando si tratta di spostare dati affidabili a una velocità maggiore, DBT consente ai data team di funzionare come ingegneri del software. Questa piattaforma consente ai team di generare set di dati affidabili per la modellazione ML, la creazione di report e i flussi di lavoro operativi.
Il processo di lavoro di questo strumento è semplice. Le aziende possono distribuirlo in sicurezza e lasciare che i membri del team ci lavorino in collaborazione attraverso il controllo della versione abilitato per Git. Le aziende possono anche testare ogni modello e condividere la documentazione generata automaticamente con le parti interessate.
Infine, si occupa della gestione delle dipendenze e consente di scrivere trasformazioni di dati modulari in formato .sql o .py. Le caratteristiche degne di nota di questo strumento sono:
- Genera una traccia cartacea di ipotesi convalidate per i collaboratori
- Crea automaticamente dizionari di dati e grafici delle dipendenze
- Implementa politiche di protezione sulle filiali per lo spostamento dei dati governato
- Misure di sicurezza con conformità SOC-2, distribuzione CI/CD, RBAC ed ELT
- Governance dei dati con controllo della versione, avvisi, registrazione e test
Inoltre, DBT può generare codici utilizzando Macro, comandi di completamento automatico e istruzioni di riferimento. Il supporto della modellazione SQL e Python facilita uno spazio di lavoro condiviso che il team di data science e analytics può utilizzare.
Domo
Strumento di trasformazione dei dati Domo in grado di soddisfare le esigenze degli utenti aziendali e dei reparti IT. Tutti possono avere uguale accessibilità ai dati per l’analisi da questa piattaforma che dispone di un’interfaccia utente drag-and-drop e supporta trasformazioni SQL complesse.
Questo strumento offre vari approcci per la trasformazione dei set di dati, come la generazione di flussi di integrazione dei dati visivi, l’utilizzo di espressioni SQL MySQL o Redshift e le operazioni di fusione dei dati.
Inoltre, puoi creare un flusso di lavoro una volta e assicurarti che si applichi automaticamente alla logica aziendale durante ogni istanza di aggiornamento dei dati. Inoltre, Domo ti avvisa con avvisi quando la trasformazione dei dati fallisce. Alcune delle sue caratteristiche principali sono:
- Pulisci, unisci e trasforma i set di dati senza codifica SQL
- Esplora i dati ed esegui azioni manipolative come filtrare e raggruppare
- Visualizza il flusso di dati trascinando e rilasciando i set di dati
- Oltre 1000 connettori cloud predefiniti e numerosi connettori locali
Le aziende possono anche generare trasformazioni rapide e reattive con gli strumenti per estrarre nuove informazioni. Inoltre, puoi combinare grandi set di dati di più piattaforme in un unico set di dati.
Matillion
Matillion è uno strumento di trasformazione dei dati cloud-native con conformità ETL. Pertanto, può utilizzare il processo ETL per lo spostamento del database da un magazzino all’altro o da un cloud all’altro.
Alcune caratteristiche degne di nota di questo strumento di trasformazione dei dati sono:
- Riduci il tempo per le informazioni dettagliate sui dati e l’applicazione agli scenari aziendali
- Aumenta in qualsiasi momento utilizzando capacità di elaborazione praticamente infinite
- Migliore sicurezza dei dati
- Regole aziendali complesse per set di dati complessi
- Rende i dati elaborati accessibili dal team giusto
- Preparazione dei dati semplificata e automatizzata
La cosa migliore è che la piattaforma offre piani tariffari convenienti per le PMI e servizi premium per le imprese.
Indipendentemente dal fatto che tu ottenga un abbonamento per PMI o aziende, ottieni supporto di livello aziendale per tutti i livelli. Inoltre, una volta acquistati Matillion Credits, puoi utilizzarli su qualsiasi piattaforma Matillion, come Data Loader, ETL, ecc.
Datameer
Datameer è un popolare strumento di analisi dei dati se utilizzi la piattaforma Data-as-a-Service Snowflake per l’archiviazione e l’analisi dei dati nel cloud.
La piattaforma Snowflake richiede che tu esegua codici per trasformare i dati prima di poter ottenere informazioni utili. Aumenta i costi generali poiché è necessario mantenere alcuni programmatori nel libro paga.
Invece, puoi passare a Datameter e dimenticare la parte di codifica in Snowflake. I suoi pacchetti di abbonamento sono ridicolmente convenienti e quindi risparmi molto.
Oltre a un approccio senza codice, lo strumento consente di eseguire la trasformazione dei dati in modelli basati su comandi SQL nativi utilizzando l’istruzione SELECT. E, quando necessario, sia i non programmatori che i programmatori possono lavorare allo stesso progetto combinando SQL senza codice nel suo spazio di lavoro modulare per la trasformazione dei dati.
Inoltre, Datameer segue un flusso di lavoro di elaborazione in tempo reale. Ad esempio, copre l’intero ciclo di vita dei dati, come la scoperta dei dati, la pulizia dei dati, la distribuzione dei dati, la catalogazione dei dati, l’organizzazione delle informazioni dettagliate sui dati e così via, all’interno della piattaforma cloud Snowflake in modalità live.
Inoltre, offre soluzioni dedicate per la trasformazione dei dati per finanza, sanità, telecomunicazioni, vendita al dettaglio ed eCommerce, energia, servizi pubblici, ospitalità e viaggi.
IRI
IRI è l’alternativa automatica al tradizionale processo di trasformazione dei dati, in cui è necessario utilizzare script Perl, gestione di database SQL, strumenti ETL e programmi personalizzati. Il processo convenzionale è complesso, costoso e soggetto a errori. Invece, lo strumento di trasformazione dei dati di IRI ti semplifica la vita.
Offre tutto ciò di cui hai bisogno in un progetto di trasformazione dei dati e questi sono:
- Aggregazione dati
- Calcolo incrociato da insiemi di dati di grandi dimensioni
- Regole di trasformazione dei dati personalizzate
- Formati e chiavi dei dati
- Ricerca dati
- Abbina o unisci più modelli di dati
- Applica la formattazione pivot o rimuovi i pivot
- Pulisci o strofina i dati
- Riformattare e rimappare
- Unione e ordinamento dei dati
- Filtraggio dei dati
Nella scienza dei dati, il problema principale è la velocità di elaborazione perché si parla di milioni di righe di dati e migliaia di colonne di dati. Sia le operazioni ETL che SQL tendono a rallentare quando si immettono set di dati più grandi.
IRI risolve questo problema utilizzando un programma proprietario noto come SortCL. Viene fuori dagli schemi nelle app di IRI come il pacchetto CoSort e la piattaforma Voracity. In poche parole, lo strumento è in grado di elaborare enormi tabelle dei fatti, aggregati di roll-up e drill-down con velocità, precisione ed efficienza eccezionali.
Parole finali
È necessario utilizzare le tecniche e gli strumenti giusti per elaborare le risorse di dati. Ti aiuterà a investire il tuo capitale aziendale nella giusta direzione e a soddisfare pienamente i tuoi obiettivi di business a breve o lungo termine. Se non segui questo concetto, gli investimenti nel tuo progetto di data science saranno inutili.
Pertanto, utilizza uno qualsiasi degli strumenti di trasformazione dei dati di cui sopra per sfruttare al meglio le risorse di dati e i team. Quando provi, considera gli ambiti aziendali speciali di un’app. In caso contrario, potresti non ottenere dati facilmente digeribili che puoi caricare nelle app di business intelligence (BI).
Abbiamo delineato le caratteristiche e le funzionalità in modo elaborato, quindi trovare lo strumento di trasformazione dei dati giusto da questo elenco non dovrebbe essere un problema per te o per il tuo team di data scientist.
Potresti anche essere interessato a data lake e data warehouse.