7个数据转换工具，帮助您更好地管理数据

发现可靠的数据转换工具，可以在数据集成或长期业务数据存储的ETL过程中执行“转换”角色。

当企业收集数据并对其进行分析处理时，他们会执行许多步骤。其中一个关键步骤是将数据转换为与链接_0或数据仓库工具的要求匹配的形式。

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

因此，在开始项目之前，选择正确的链接_1工具是必要的。但是在您的盘子上有这么多任务和责任，怎么做呢？

您可以进行市场调研！不用担心，因为我们已经为您做了这样的调研。我们已经探索了功能、特性、定价模型、易用性等，并提供了以下您必须自行尝试的数据转换工具。

什么是数据转换？

数据转换是提取、转换和加载()过程的第二步，您的数据科学团队将结构化或非结构化数据转换为符合您业务需求的常量形式。

它涉及以下过程：

标准化数据，将所有数据转换为一种特定格式
清理原始数据库，如删除不准确和不一致的数据
将来自多个数据模型或数据映射的数据元素组合在一起
从现有数据库以外的源获取相关数据或进行数据增强

在数据转换过程中，专家还应用了多个业务逻辑和规则。这些规则和原理有助于数据科学家产生可行的见解，从而帮助促进业务增长。

数据转换工具的功能

#1. 无代码和低代码

转换数据应该很简单，大多数数据分析团队成员应该能够独立完成。您不应选择需要高级链接_3技能的工具。寻找提供简单工作流的应用程序。

当任务需要一些代码时，自动代码补全机器人应扫描您输入的关键字，并显示应使用的语法。

#2. 可选的脚本功能

对于故障排除和复杂情况，应提供编码选项，以便专家可以解决问题。

#3. 数据映射

只有将多个数据模型映射到共同的可视化中，才能获得全面的业务增长见解。因此，在购买数据转换工具之前，请确保它提供数据映射功能。

#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：

收发带附件的电子邮件
网络请求和API调用
在链接_4上进行编码
运行第三方应用程序
管理文件

这些是重复性任务。您应选择可以自动化这些任务的应用程序，以便您可以依靠一个小型数据分析团队并减少开销。

#5. 作业调度

该应用程序应帮助您安排任务，获取任务状态等，并从可视化面板或项目时间线中获得更多信息。

#6. 数据转换模板

寻找提供一些常用数据转换模板的软件，大多数行业都在使用这些模板。这将帮助您通过仅使用模板来快速转换非结构化和非组织化的数据。

您只需要选择一个行业，如数字营销、医疗保健、制造业、链接_5等。

现在，您已经学会了基本的数据转换定义和要寻找的功能，下面是一些您现在需要尝试的出色工具：

EasyMorph

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

它提供了150多个内置操作，可用于自动化和转换可视化数据。因此，团队可以花费更少的时间在与数据相关的任务上，并且不必过多依赖IT部门。

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。它的用户界面简单易用且完全可视化。因此，您不需要了解 SQL 或编程来运行这个软件。

这个工具的突出特点包括：

在ETL过程中安排数据转换和检索
收集、发布和分发数据
用于跨系统集成的Web API和Webhooks
用于向业务用户提供受控数据交付的数据目录
减轻您的桌面执行繁重计算任务的负荷

通过EasyMorph，公司可以将他们的数据组织到可搜索的数据目录中，从而实现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从任何远程位置检索它。

此外，无需将数据带入文件或数据库，因为此软件可以从Web API、远程文件夹、电子表格、文本文件和云应用中提取数据。

使用此平台，您还可以创建用于集成各种系统的内部应用程序。这些应用程序不仅提高团队的工作效率，还减少了维护的麻烦。

Qlik Compose

您是否厌倦了为分析准备您的公司数据？不用担心，我们向您介绍 Qlik Compose，这是一个可以自动化处理过程并以极快的速度传输数据的数据转换工具。

您还可以将此软件用作敏捷ETL自动化工具，从而使数据管理员摆脱繁琐的手工编码。通过自动生成ETL代码和数据仓库设计优化，它显着减少了数据转换的时间、错误机会和成本。

该工具可以将ETL过程和数据湖创建的速度提高10倍。此外，它还可以以极高的速度设计、生成、加载和更新数据仓库和数据湖。

使用此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。它还为数据管理员提供以下操作功能：

轻松导入、同步、分发和累积数据
使用零足迹架构减少生产影响
通过Qlik Replicate集成自动化从异构源提取数据
可以选择基于模型或基于数据的方法进行数据仓库开发
用于实时数据提取、加载和同步的CDC技术

最重要的是，Qlik Compose可以轻松集成不同的ETL解决方案，如SSIS ETL，并且作为云和SQL迁移的有效工具。

DBT

当涉及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。该平台使团队能够为建模、报告和运营工作流程生成可信的数据集。

这个工具的工作流程很简单。企业可以安全地部署它，并通过启用Git版本控制，让团队成员协作工作。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格式编写模块化的数据转换。此工具的显著特点包括：

为协作者生成验证假设的历史记录
自动生成数据字典和依赖图
对受管控数据的分支实施保护策略
符合SOC-2合规性的安全措施，CI/CD部署，RBAC和ELT
通过版本控制，警报，日志记录和测试实施数据治理

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，促进了和分析团队的共享工作空间。

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获得平等的数据分析可访问性，该平台具有拖放式用户界面，并支持复杂的SQL转换。

该工具为数据集转换提供了各种方法，例如生成可视化数据集成流程，使用或Redshift SQL表达式以及数据混合操作。

此外，您可以创建一个工作流程，并确保它在每次数据更新实例中自动应用于业务逻辑。此外，Domo在数据转换失败时会通过警报通知您。它的一些主要功能包括：

无需SQL编码即可清洁，合并和转换数据集
探索数据并执行过滤和分组等操作
通过拖放数据集来可视化数据流程
1000多个预构建的云连接器和众多本地连接器

企业还可以借助这些工具生成快速且响应灵敏的转换，以提取新的见解。此外，您可以将多个平台的大型数据集合并为一个数据集。

Matillion

是一款具有ETL合规性的云原生数据转换工具。因此，它可以使用ETL过程将数据库从一个数据仓库移动到另一个数据仓库，或者从一个云移动到另一个云。

此数据转换工具的一些显着特点包括：

减少获得数据洞察和应用于业务场景的时间
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
针对具有挑战性的数据集的复杂业务规则
使处理后的数据可被正确的团队访问
简化和自动化数据准备

最好的是，该平台为中小型企业提供了经济实惠的定价计划，并为企业提供了高级服务。

无论您订阅中小企业还是企业版，都可以获得所有层次的企业级支持。此外，一旦您购买了Matillion Credits，您可以在任何Matillion平台上使用它们，如Data Loader、ETL等。

Datameer

是一款流行的数据分析工具，如果您使用Snowflake数据服务平台进行云数据存储和分析。

Snowflake平台需要您在获取可操作见解之前运行代码来转换数据。这会增加开销，因为您需要在工资表上留下一些编码人员。

相反，您可以转向Datameter，并在Snowflake中忘记编码部分。它的订阅套餐价格非常实惠，因此您可以节省很多费用。

除了无代码方法，该工具还可以使用SELECT语句在基于本机SQL命令的模型中执行数据转换。而且，当需要时，非程序员和程序员可以通过将SQL与无代码结合在其模块化数据转换工作区中共同开展工作。

此外，Datameer遵循实时处理工作流程。例如，在Snowflake云平台中以实时模式涵盖整个数据生命周期旅程，如发现数据，数据清理，数据部署，数据编目，组织数据洞察等。

此外，它为金融，医疗保健，电信，零售和电子商务，能源，公用事业，酒店和旅游等领域提供专门的数据转换解决方案。

IRI

IRI是传统数据转换过程的自动替代品，其中您需要使用Perl脚本，SQL数据库管理，ETL工具和自定义程序。传统流程复杂，成本高且容易出错。相反，IRI的数据转换工具使您的生活更加轻松。

它提供了在数据转换项目中所需的一切，包括：

数据聚合
从大数据集进行交叉计算
定制的数据转换规则
数据格式和键
数据查找
匹配或连接多个数据模型
应用数据透视格式或删除透视
清洁或洗净数据
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。随着输入的数据集越大，ETL和SQL操作的速度会变慢。

IRI通过使用一种称为SortCL的专有程序来解决这个问题。它在IRI的应用程序（如CoSort包和Voracity平台）中自带。简而言之，该工具可以以出色的速度，精确性和效率处理大型事实表、汇总聚合和钻取操作。

最后的话

您必须使用正确的技术和工具来处理数据资源。这将帮助您将业务资本投资于正确的方向，并实现您的短期或长期业务目标。如果您不遵循这个概念，则对数据科学项目的投资将是无意义的。

因此，使用以上任何一种数据转换工具来充分利用您的数据资源和团队。在尝试时，请考虑应用程序的特殊业务范围。否则，您可能无法获得可以加载到商业智能（BI）应用程序中的易于消化的数据。

我们已经详细列出了功能和功能，因此从此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不应该是一个问题。

您还可能对data lake vs. data warehouse感兴趣。