Descubra ferramentas confiáveis de transformação de dados que desempenham a função de “transformar” em qualquer processo ETL de integração de dados ou armazenamento de dados de negócios de longo prazo.
Quando as empresas coletam dados e os processam para fins de análise, elas realizam muitas etapas no devido processo. Uma dessas etapas cruciais é transformar os dados para que correspondam aos requisitos das ferramentas de inteligência de negócios (BI) ou data warehouse.
Se a fase de transformação der errado, você pode perder informações valiosas, perder dados ou enfrentar problemas de compatibilidade com a ferramenta em que planeja processar os dados.
Portanto, é necessário escolher a ferramenta de transformação de dados certa antes de iniciar o projeto. Mas como fazer isso com tantas tarefas e responsabilidades no seu prato?
Você faz pesquisa de mercado! Não se preocupe, pois já fizemos isso para você. Exploramos funcionalidades, recursos, modelos de preços, usabilidade, etc., e criamos as seguintes ferramentas de transformação de dados que você deve experimentar.
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O que é transformação de dados?
A transformação de dados é a segunda etapa do processo de extração, transformação e carregamento (ETL), em que sua equipe de ciência de dados transforma dados estruturados ou não estruturados em um formato constante que atende às suas necessidades de negócios.
Envolve os seguintes processos:
- Padronização de dados para converter todos os dados em um formato específico
- Limpeza do banco de dados bruto, como remoção de imprecisões e inconsistências
- Combinando elementos de dados de vários modelos de dados ou mapeamento de dados
- Obtendo dados relevantes de fontes que não sejam bancos de dados existentes ou aumento de dados
Os especialistas também aplicam várias lógicas e regras de negócios durante o processo de transformação de dados. Essas regras e justificativas ajudam os cientistas de dados a produzir insights acionáveis que ajudarão a impulsionar o crescimento dos negócios.
Recursos a serem procurados nas ferramentas de transformação de dados
#1. Sem código e código baixo
Transformar seus dados deve ser fácil, e a maioria dos membros da equipe de análise de dados deve ser capaz de fazer isso de forma independente. Você não deve optar por uma ferramenta que exija habilidades avançadas de codificação. Procure aplicativos que ofereçam um fluxo de trabalho fácil.
Quando a tarefa requer alguns códigos, um bot automatizado de preenchimento de código deve verificar as palavras-chave que você digita e mostrar as sintaxes que você deve usar.
#2. Recursos de script opcionais
Para solução de problemas e casos complexos, deve haver uma opção de codificação para que os especialistas possam resolver os problemas.
#3. Mapeamento de dados
Um exemplo de mapeamento de dados do Tableau
Você só pode obter insights holísticos para o crescimento dos negócios mapeando vários modelos de dados em uma visualização comum. Portanto, antes de comprar uma ferramenta de transformação de dados, verifique se ela oferece mapeamento de dados.
#4. Automação
Em um projeto de transformação de dados, sua equipe precisa realizar as seguintes tarefas regularmente:
- Receba e envie e-mails com anexos
- Solicitações da Web e chamadas de API
- Codificando no PowerShell
- Executando aplicativos de terceiros
- Gerenciando arquivos
São tarefas repetitivas. Você deve escolher um aplicativo que possa automatizar essas tarefas para poder contar com uma pequena equipe de análise de dados e reduzir as despesas gerais.
#5. Agendamento de Trabalho
O aplicativo deve ajudá-lo a agendar tarefas, obter status de tarefas e muito mais a partir de um painel visual ou linha do tempo do projeto.
#6. Modelos de transformação de dados
Procure um software que ofereça alguns modelos populares de transformação de dados que a maioria dos setores usa. Isso ajudará você a transformar dados não estruturados e desorganizados rapidamente usando apenas um modelo.
Tudo o que você precisa fazer é escolher um setor como marketing digital, assistência médica, manufatura, comércio eletrônico e muito mais.
Agora que você aprendeu o básico, como definição de transformação de dados e os recursos a serem procurados, encontre abaixo algumas ferramentas excelentes que você precisa experimentar agora:
EasyMorph
O EasyMorph traz os superpoderes de dados para as mãos de sua equipe, mesmo sem nenhuma habilidade de codificação. Agora, você pode dizer adeus a planilhas e scripts complicados de Excel, SQL, VBA ou Python.
Ele vem com mais de 150 ações integradas que você pode usar para automação e transformação de dados visuais. Assim, as equipes podem gastar menos tempo em tarefas relacionadas a dados e depender menos de seu departamento de TI.
Essa plataforma permite automatizar transformações complexas de dados e recuperar dados de qualquer lugar. Sua interface do usuário é simplista e completamente visual. Portanto, você não precisa saber SQL ou programação para executar este software.
Os recursos destacados desta ferramenta incluem:
- Agendamento de transformação e recuperação de dados no processo de ETL
- Coleta, publicação e distribuição de dados
- APIs da Web e webhooks para integração entre sistemas
- Catálogo de dados para entrega supervisionada de dados para usuários corporativos
- Poupar sua área de trabalho de executar tarefas de computação pesadas
Com o EasyMorph, as empresas podem organizar seus dados no Catálogo de Dados pesquisável que facilita o autoatendimento contínuo e governável. Todos os membros da equipe têm acesso aos dados e podem recuperá-los de qualquer local remoto.
Além disso, não há necessidade de trazer os dados em um arquivo ou banco de dados, pois este software pode extrair dados de APIs da Web, pastas remotas, planilhas, arquivos de texto e aplicativos em nuvem.
Usando esta plataforma, você também pode criar aplicativos internos para integração de dados e ações de vários sistemas. Esses aplicativos não apenas melhoram a produtividade da equipe, mas também reduzem o incômodo da manutenção.
Qlik Compose
Você está cansado de preparar os dados da sua empresa para análises? Não se preocupe mais, pois apresentamos o Qlik Compose, uma ferramenta de transformação de dados que pode automatizar o processo e transferir dados em grande velocidade.
Você também pode usar este software como uma ferramenta de automação ETL ágil que libera os administradores de dados da tediosa codificação manual. Ele reduz significativamente o tempo, a chance de erro e o custo da transformação de dados pela geração automática de código ETL e otimização do design do data warehouse.
Essa ferramenta pode aumentar a velocidade do processo ETL e da criação de data lake em 10 vezes. Além disso, também pode projetar, gerar, carregar e atualizar armazéns e data lakes em alta velocidade.
As empresas que usam essa plataforma também podem criar fluxos de trabalho de ponta a ponta de forma automática e implementar com eficácia as melhores práticas para projetos de análise usando modelos. Ele também capacita os administradores de dados com os seguintes recursos operacionais:
- Ingira, sincronize, distribua e acumule dados facilmente
- Reduza o impacto na produção com a arquitetura de espaço zero
- Automatize a extração de dados de fontes heterogêneas com a integração do Qlik Replicate
- Opção para escolher um método baseado em modelo ou baseado em dados para desenvolvimento de data warehouse
- Tecnologia CDC para extração, carregamento e sincronização de dados em tempo real
Acima de tudo, o Qlik Compose se integra sem esforço a diferentes soluções ETL, como SSIS ETL, e funciona como uma ferramenta proficiente para migração para nuvem e SQL.
DBT
Quando se trata de mover dados confiáveis em uma velocidade mais rápida, o DBT permite que as equipes de dados funcionem como engenheiros de software. Essa plataforma permite que as equipes gerem conjuntos de dados confiáveis para modelagem de ML, relatórios e fluxos de trabalho operacionais.
O processo de trabalho desta ferramenta é simples. As empresas podem implantá-lo com segurança e permitir que os membros da equipe trabalhem nele em colaboração por meio do controle de versão habilitado para Git. As empresas também podem testar todos os modelos e compartilhar a documentação gerada automaticamente com as partes interessadas.
Por fim, ele cuida do gerenciamento de dependências e permite que você escreva transformações de dados modulares no formato .sql ou .py. As características notáveis desta ferramenta são:
- Gere uma trilha em papel de suposições validadas para os colaboradores
- Crie automaticamente dicionários de dados e gráficos de dependência
- Implemente políticas de proteção em filiais para movimentação de dados governados
- Medidas de segurança com conformidade com SOC-2, implantação de CI/CD, RBAC e ELT
- Governança de dados com controle de versão, alertas, registro e teste
Além disso, DBT pode gerar códigos usando Macros, comandos de autocompletar e declarações ref. O suporte à modelagem SQL e Python facilita um espaço de trabalho compartilhado que a equipe de análise e ciência de dados pode usar.
Domo
Ferramenta de transformação de dados Domo que pode atender às necessidades de usuários de negócios e departamentos de TI. Todos podem ter igual acessibilidade aos dados para análise desta plataforma que possui uma interface do usuário de arrastar e soltar e suporta transformações SQL complexas.
Essa ferramenta oferece várias abordagens para a transformação do conjunto de dados, como gerar fluxos de integração de dados visuais, usar expressões SQL MySQL ou Redshift e operações de combinação de dados.
Além disso, você pode criar um fluxo de trabalho uma vez e garantir que ele se aplique automaticamente à lógica de negócios durante cada instância de atualização de dados. Além disso, o Domo notifica você com alertas quando as transformações de dados falham. Algumas de suas principais características são:
- Limpe, junte e transforme conjuntos de dados sem codificação SQL
- Explore dados e execute ações de manipulação, como filtrar e agrupar
- Visualize o fluxo de dados arrastando e soltando conjuntos de dados
- Mais de 1.000 conectores de nuvem pré-criados e vários conectores locais
As empresas também podem gerar transformações rápidas e responsivas com as ferramentas para extrair novos insights. Além disso, você pode combinar grandes conjuntos de dados de várias plataformas em um único conjunto de dados.
Malhão
Matillion é uma ferramenta de transformação de dados nativa da nuvem com conformidade com ETL. Portanto, ele pode usar o processo ETL para movimentação de banco de dados de um warehouse para outro ou de uma nuvem para outra.
Algumas características notáveis desta ferramenta de transformação de dados são:
- Reduza o tempo para insights de dados e aplicativos para cenários de negócios
- Aumente a escala a qualquer momento usando recursos de processamento praticamente infinitos
- Melhor segurança de dados
- Regras de negócios complexas para conjuntos de dados desafiadores
- Torna os dados processados acessíveis pela equipe certa
- Preparação de dados simplificada e automatizada
O melhor é que a plataforma oferece planos de preços acessíveis para PMEs e serviços premium para empresas.
Quer você obtenha uma assinatura para SMBs ou empresas, você obtém suporte de nível empresarial para todas as camadas. Além disso, depois de comprar Créditos Matillion, você pode usá-los em qualquer plataforma Matillion, como Data Loader, ETL, etc.
Datameer
O Datameer é uma ferramenta de análise de dados popular se você usar a plataforma de dados como serviço do Snowflake para armazenamento e análise de dados em nuvem.
A plataforma Snowflake precisa que você execute códigos para transformar dados antes de obter insights acionáveis. Isso aumenta os custos indiretos, pois você precisa manter alguns codificadores na folha de pagamento.
Em vez disso, você pode passar para o Datameter e esquecer a parte de codificação no Snowflake. Seus pacotes de assinatura são ridiculamente acessíveis e, portanto, você economiza muito.
Além de uma abordagem sem código, a ferramenta permite que você execute a transformação de dados em modelos baseados em comandos SQL nativos usando a instrução SELECT. E, quando necessário, não programadores e programadores podem trabalhar no mesmo projeto combinando SQL com não-código em seu espaço de trabalho modular de transformação de dados.
Além disso, o Datameer segue um fluxo de trabalho de processamento em tempo real. Por exemplo, abrange toda a jornada do ciclo de vida dos dados, como descoberta de dados, limpeza de dados, implantação de dados, catalogação de dados, organização de insights de dados etc., dentro da plataforma de nuvem Snowflake no modo ao vivo.
Além disso, oferece soluções dedicadas de transformação de dados para finanças, saúde, telecomunicações, varejo e comércio eletrônico, energia, serviços públicos, hotelaria e viagens.
IRI
IRI é a alternativa automática ao processo convencional de transformação de dados, onde você precisa usar scripts Perl, gerenciamento de banco de dados SQL, ferramentas ETL e programas personalizados. O processo convencional é complexo, caro e sujeito a erros. Em vez disso, a ferramenta de transformação de dados da IRI facilita sua vida.
Ele oferece tudo o que você precisa em um projeto de transformação de dados, e são eles:
- Agregação de dados
- Cálculo cruzado de grandes conjuntos de dados
- Regras de transformação de dados personalizadas
- Formatos de dados e chaves
- Pesquisa de dados
- Corresponder ou juntar vários modelos de dados
- Aplicar formatação de pivô ou remover pivôs
- Limpar ou esfregar dados
- Re-formatar e remapear
- Mesclagem e classificação de dados
- Filtragem de dados
Na ciência de dados, o principal problema é a velocidade de processamento porque estamos falando de milhões de linhas de dados e milhares de colunas de dados. As operações ETL e SQL tendem a ficar mais lentas à medida que você insere conjuntos de dados maiores.
O IRI resolve isso usando um programa proprietário conhecido como SortCL. Ele sai da caixa nos aplicativos da IRI, como o pacote CoSort e a plataforma Voracity. Em poucas palavras, a ferramenta pode processar grandes tabelas de fatos, agregados de roll-up e drill-down com velocidade, precisão e eficiência excepcionais.
Palavras finais
Você deve usar as técnicas e ferramentas certas para processar seus recursos de dados. Ele irá ajudá-lo a investir seu capital de negócios na direção certa e preencher totalmente suas metas de negócios de curto ou longo prazo. Se você não seguir esse conceito, os investimentos em seu projeto de ciência de dados serão inúteis.
Portanto, use qualquer uma das ferramentas de transformação de dados acima para colocar seus recursos e equipes de dados em bom uso. Ao experimentar, considere os escopos de negócios especializados de um aplicativo. Caso contrário, você pode não obter dados facilmente digeríveis que podem ser carregados em aplicativos de business intelligence (BI).
Descrevemos os recursos e funcionalidades de forma elaborada, portanto, encontrar a ferramenta de transformação de dados certa nesta lista não deve ser um problema para você ou sua equipe de cientistas de dados.
Você também pode estar interessado em data lake versus data warehouse.