أفضل 8 أدوات لمجادلة البيانات في عام 2024

حول 328.7 مليون تيرابايت من البيانات يتم إنشاؤه كل يوم. في حين أن وفرة البيانات يمكن أن تغذي الابتكار وتحسن عملية صنع القرار للشركات ، فإنها تعني أيضًا عملًا إضافيًا في غربلتها قبل تحويلها إلى رؤى. لحسن الحظ ، تمتلك الشركات الآن أدوات للجدل في البيانات تحت تصرفها لترويض هذا الطوفان من البيانات.

أدوات الخلاف على البيانات هي حلول قوية مصممة لتبسيط وأتمتة عملية إعداد البيانات. إنها تمكن محترفي البيانات من تنظيف البيانات الأولية وتحويلها وتنظيمها بكفاءة ، مما يوفر ساعات لا حصر لها من العمل اليدوي مع ضمان جودة البيانات واتساقها.

في هذه المدونة ، سوف نستكشف فوائد أدوات مناقشة البيانات وأفضل المتنافسين في السوق.

فهم مشاحنات البيانات

• معالجة البيانات تتضمن العملية العديد من الخطوات الأساسية التي تحول البيانات الأولية إلى تنسيق قابل للاستخدام. فيما يلي المراحل الرئيسية في عملية معالجة البيانات:

1. جمع البيانات من جميع المصادر
2. فحص البيانات بحثًا عن مشكلات الجودة وعدم الاتساق.
3. تنظيف البيانات لملء القيم المفقودة وإزالة التكرارات وتصحيح الأخطاء.
4. تحويل البيانات لملاءمتها إلى تنسيقات معينة
5. تكامل البيانات من مصادر متباينة

تعد مشاحنات البيانات هي العمود الفقري لعلم البيانات وتحليلها لأنها تحل الأخطاء والتناقضات والقيم المفقودة في البيانات الأولية. كما أنه يقلل من التحيزات ويحسن دقة التحليل ، مما يتيح اكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية.

دعونا نلقي نظرة على كيفية تعامل الأدوات الرائدة في السوق مع جدل البيانات.

8 أدوات لمجادلة البيانات للاختيار من بينها في عام 2024

Astera

Astera هي أداة تكامل بيانات خالية من التعليمات البرمجية وسهلة الاستخدام مصممة للمستخدمين مع جميع مستويات القدرات الفنية. Astera يوفر إدارة شاملة للبيانات بدءًا من الاستخراج وحتى تكامل البيانات وتخزين البيانات وحتى إدارة واجهة برمجة التطبيقات. يمكن للأداة أن توفر لك ساعات لا حصر لها من العمل اليدوي. بالإضافة إلى ذلك ، لا تحتاج إلى تعيين خبراء لاستخدام هذه الأداة. فيما يلي بعض الميزات الجديرة بالملاحظة Astera، مما يجعله ممتازًا في مناقشة البيانات:

الميزات الرئيسية ل Astera

• واجهة سهلة الاستخدام: Astera تم تصميمه لرجال الأعمال والمستخدمين التقنيين على حد سواء. تعمل واجهة السحب والإفلات البسيطة الخاصة بها على تمكين مستخدمي الأعمال من إعداد البيانات بأنفسهم ، دون الاعتماد بشكل كبير على تكنولوجيا المعلومات أو الترميز.
• استخراج البيانات المعتمد على الذكاء الاصطناعي: يمكنك استخدام الأداة لاستخراج البيانات بسهولة من مصادر البيانات غير المهيكلة في غضون دقائق. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف المجال الذي تريد استخراجه بسهولة ، مما يلغي الحاجة إلى إنشاء قوالب لأنواع مختلفة من تنسيقات المستندات.
• مجموعة متنوعة من الموصلات: تدعم الأداة مكتبة كبيرة من أماكن العمل وقائمة على السحابة المصادر والوجهات بما في ذلك قواعد البيانات ومخازن البيانات وبحيرات البيانات. يمكنك أيضًا الاتصال بأي مصدر أو وجهة أخرى بسهولة من خلال موصلات API سابقة الإنشاء.
• تحويل البيانات: Astera يقدم مختلف التحولات والوظائف المضمنة تسمح لك بمعالجة بياناتك بالطريقة التي تريدها. كل ما عليك القيام به هو ببساطة سحب وإسقاط التحويلات المطلوبة وتعيينها إلى خط أنابيب البيانات الخاص بك. Astera يجعل من السهل العمل حتى مع التحولات المعقدة مثل التطبيع / عدم التطابق ، وشجرة القرار وما إلى ذلك.
• ميزات جودة البيانات: الأداة تدعم قوية مدمجة جودة البيانات تسمح لك بتنظيف البيانات وتوصيفها والتحقق من صحتها بسهولة. يمكنك أيضًا تحديد قواعد جودة البيانات لوضع علامة على السجلات الخاطئة والتي يمكنك مراجعتها لاحقًا.
• الأتمتة: قم بإعداد تدفقات العمل الخاصة بك مرة واحدة والرافعة المالية Asteraميزات جدولة الوظائف لأتمتة العملية برمتها.
• محرك المعالجة المتوازية: Astera مبني على محرك معالجة متوازية ذو قوة صناعية يتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بسلاسة.

سطح المكتب تابلوه

يعد Tableau Desktop في الأساس أداة تصور وتحليلات للبيانات تسمح لك بإنشاء تصورات ولوحات معلومات تفاعلية. بينما يتفوق Tableau Desktop في تصور البيانات ، فإنه يوفر أيضًا العديد من الميزات للجدل في البيانات.

الملامح الرئيسية لسطح المكتب Tableau

• اتصال البيانات: يدعم Tableau Desktop الاتصال بمجموعة كبيرة من مصادر البيانات ، بما في ذلك قواعد البيانات وجداول البيانات والخدمات عبر الإنترنت. يمكنك الاتصال بمصدر (مصادر) البيانات الخاصة بك واستيراد البيانات إلى واجهة Tableau للعمل مع بياناتك.
• تحويل البيانات: يوفر مجموعة من خيارات التحويل لتحويل بياناتك. يمكنك جعل البيانات محورية من تنسيق عريض إلى تنسيق طويل أو العكس ، وتبديل الصفوف والأعمدة وتقسيم الحقول أو دمجها. تساعد هذه التحولات في إعداد البيانات لتتناسب مع التنسيق المطلوب للتحليل والتصور.
• الأتمتة والبرامج النصية: تتيح لك قدرات برمجة تطبيقات JavaScript API (واجهة برمجة التطبيقات) و Tableau Prep Builder وأتمتة البرمجة النصية أتمتة مهام إعداد البيانات المتكررة ودمج Tableau مع أدوات أو أنظمة أخرى.
• تنظيف البيانات: الأداة مزودة بقدرات تنظيف متنوعة ، مثل معالجة القيم المفقودة ، وإزالة التكرارات ، وتصحيح البيانات غير المتسقة أو الخاطئة. يمكنك استخدام وظائف وتقنيات جودة البيانات في Tableau لضمان دقة وموثوقية بياناتك للتحليل.

بيثون الباندا

Python pandas هي مكتبة مفتوحة المصدر تُستخدم لمعالجة البيانات وتحليلها. يوفر هياكل البيانات والوظائف المصممة خصيصًا لجعل العمل مع البيانات المنظمة ، مثل البيانات المجدولة ، أكثر كفاءة وبديهية. تم إنشاء Pandas أعلى مكتبة NumPy ، والتي توفر الدعم للعمليات الحسابية والرقمية في Python.

يعد DataFrame أحد هياكل البيانات الرئيسية في حيوانات الباندا ، وهو عبارة عن هيكل بيانات ثنائي الأبعاد يشبه الجدول مع محاور معنونة (صفوف وأعمدة). تسمح لك إطارات البيانات بتخزين البيانات ومعالجتها بطريقة تشبه العمل مع جداول البيانات أو جداول SQL. يوفر وظائف مختلفة لفهرسة البيانات وتقطيعها إلى شرائح وتصفية وتجميع وتجميع البيانات.

إليك كيفية استخدام Pandas كأداة لتسوية البيانات:

معالجة البيانات: توفر Pandas أدوات قوية لتنظيف البيانات وتحويلها. يمكنك إجراء عمليات مثل دمج مجموعات البيانات والانضمام إليها، وتصفية الصفوف بناءً على الشروط، وإضافة الأعمدة أو إزالتها، ومعالجة البيانات المفقودة.

الملامح الرئيسية لـ Python Pandas

• تحليل البيانات: يقدم مجموعة واسعة من الوظائف الإحصائية والتحليلية لاستكشاف وتلخيص البيانات. يمكنك إجراء إحصائيات وصفية ، وتطبيق العمليات الحسابية ، وإجراء التجميع والتجميع ، وإنشاء تصورات متنوعة.
• دعم الإدخال / الإخراج: يدعم Pandas قراءة البيانات وكتابتها بتنسيقات مختلفة ، بما في ذلك CSV و Excel وقواعد بيانات SQL و JSON والمزيد.
• تحليل السلاسل الزمنية: يتضمن أدوات لإعادة التشكيل ، وإزاحة الوقت ، وإطارات النوافذ ، والتعامل مع تنسيقات البيانات المستندة إلى الوقت.
• التكامل مع المكتبات الأخرى: تتكامل الأداة جيدًا مع مكتبات الحوسبة العلمية وتحليل البيانات الأخرى في نظام Python البيئي. OpenRefine

OpenRefine

OpenRefine ، المعروف سابقًا باسم Google Refine ، هو أداة مفتوحة المصدر لمجادلة البيانات. OpenRefine هي أداة سهلة الاستخدام مع مجموعة واسعة من الميزات التي تساعد المستخدمين على العمل مع البيانات الفوضوية وغير المتسقة لجعلها أكثر تنظيمًا وفائدة. تم تصميم OpenRefine للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة ويسمح للمستخدمين بأداء معقد بسهولة.

إحدى الوظائف الأساسية لبرنامج OpenRefine هي تنظيف البيانات. يسمح للمستخدمين باستكشاف البيانات وتنظيفها من خلال تحديد التناقضات والأخطاء والقيم المفقودة وإصلاحها.

الميزات الرئيسية لبرنامج Openrefine

• توفر الأداة طرقًا متنوعة لتحويل البيانات ، مثل تقسيم الخلايا ودمج الأعمدة وتصحيح القيم باستخدام التعبيرات العادية.
• يدعم OpenRefine أيضًا ميزات التجميع والوجه لاكتشاف القيم المتشابهة والتوفيق بينها داخل مجموعة البيانات.
• يوفر ميزة ربط السجلات التي تساعد المستخدمين على مطابقة البيانات ودمجها من مصادر متعددة.

أباتشي سبارك

Apache Spark هو نظام حوسبة موزع مفتوح المصدر يوفر إطار عمل سريعًا وعامة الأغراض لمعالجة البيانات على نطاق واسع ويدعم مجموعة واسعة من مهام تحليل البيانات

الميزات الرئيسية لأباتشي سبارك

• الحوسبة الموزعة: تم تصميم Apache Spark للحوسبة الموزعة مما يعني أنه يمكنه معالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتحليلها عبر مجموعة من الأجهزة ، مما يتيح المعالجة المتوازية وقابلية التوسع العالية.
• تحميل البيانات: يدعم Apache Spark العديد من مصادر البيانات ، بما في ذلك أنظمة الملفات (مثل Hadoop Distributed File System (HDFS) و S3 وأنظمة الملفات المحلية).
• تحويل البيانات: يوفر نطاقًا واسعًا من عمليات التحويل ، مثل التصفية ورسم الخرائط والتجميع والانضمام والفرز.
• تقسيم البيانات وأخذ العينات: كما يسمح للمستخدمين بتقسيم مجموعات البيانات إلى مجموعات فرعية أو إجراء أخذ عينات عشوائي لأغراض استكشاف البيانات وتحليلها. هذه الوظيفة مفيدة لمهام مثل التحقق من صحة البيانات وتدريب النموذج والاختبار.

داتامير

Datameer هي منصة لإعداد البيانات والتحليلات مصممة لتبسيط وتسريع عملية استكشاف وتحويل وتحليل كميات كبيرة من البيانات.

الملامح الرئيسية لبرنامج داتامير

• تكامل البيانات: توفر الأداة موصلات مدمجة لمختلف مصادر البيانات ، بما في ذلك قواعد البيانات و HDFS ومنصات التخزين السحابية والمزيد. يسمح للمستخدمين باستيراد البيانات ودمجها بسهولة من مصادر متعددة في مساحة عمل مركزية للتحليل.
• تحويل البيانات: يتميز Datameer بواجهة مألوفة تشبه جداول البيانات تسهل على المستخدمين التنقل واستكشاف ومعالجة البيانات. يمكن للمستخدمين التفاعل مع البيانات مباشرة وتطبيق الصيغ وإجراء تحليل مخصص داخل الواجهة البديهية.

Alteryx

Alteryx هو في الأساس نظام أساسي لتحليل البيانات وعلم البيانات يمكّنك من استخراج رؤى قيمة من بياناتهم. توفر الأداة مجموعة شاملة من الميزات لإعداد البيانات ومزجها وتحليلها ، مما يجعلها أداة جيدة في مناقشة البيانات أيضًا.

الملامح الرئيسية للأتريكس

• تحضير البيانات: يوفر Alteryx مجموعة واسعة من الأدوات لتنقية البيانات وتحويلها وإثرائها. يمكنك تنسيق البيانات ومعالجة القيم المفقودة ودمج مجموعات البيانات وضمها وإجراء العمليات الحسابية أو التجميعات.
• مزج البيانات: يمكنك دمج البيانات من مصادر وأنظمة متعددة ، بغض النظر عن تنسيقها أو موقعها. يدعم Alteryx مصادر البيانات المختلفة ، بما في ذلك قواعد البيانات والخدمات السحابية.
• موصلات البيانات: يوفر موصلات لمجموعة كبيرة من مصادر البيانات ، مثل قواعد البيانات والأنظمة الأساسية السحابية وتنسيقات الملفات والتطبيقات.
• تنميط البيانات ومراقبة الجودة: يوفر Alteryx أيضًا إمكانات تحديد ملفات تعريف البيانات لتقييم جودة مجموعات البيانات وهيكلها ومحتواها. يمكنك تحديد مشكلات البيانات والتحقق من سلامة البيانات وضمان جودة البيانات طوال عملية التحليلات.
• التحكم في الإصدار: يوفر Alteryx وظائف التحكم في الإصدار ، مما يسمح للمستخدمين بتتبع التغييرات التي تم إجراؤها على مهام سير العمل ، والتعاون في إصدارات مختلفة ، والعودة إلى الإصدارات السابقة إذا لزم الأمر.

تريفاكتا رانجلر

Trifacta هي أداة تجارية لمعالجة البيانات توفر واجهة مرئية لإعداد البيانات وتنظيفها

الميزات الرئيسية لتريفاكتا رانجلر

• استكشاف البيانات المرئية: يسمح لك Trifacta باستكشاف وفهم بياناتهم بشكل تفاعلي. يمكنك معاينة البيانات وتصور التوزيعات وتحديد الأنماط والقيم المتطرفة لاكتساب رؤى حول مجموعة البيانات.
• تنظيف البيانات وتحويلها: يأتي مع وظائف وتحويلات مدمجة لتنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا. يمكنك التعامل مع القيم المفقودة وإزالة التكرارات وتوحيد التنسيقات وتصحيح الأخطاء. تدعم الأداة أيضًا عمليات التحويل مثل تقسيم الأعمدة ودمج البيانات واشتقاق متغيرات جديدة باستخدام التعبيرات والصيغ.
• تصنيف البيانات وتقييم الجودة: ستجد أيضًا إمكانات تحديد سمات البيانات التي تحلل مجموعة البيانات وتوفر ملخصات إحصائية وتقييمات جودة البيانات ومعلومات نسب البيانات.
• تكامل البيانات والاتصال: يدعم Trifacta التكامل مع مصادر وتنسيقات البيانات المختلفة ، بما في ذلك قواعد البيانات والملفات (مثل CSV و Excel و JSON) وأنظمة التخزين السحابية وما إلى ذلك.

لماذا الاستثمار في أداة مناقشة البيانات؟

غالبًا ما تكون البيانات الخام مليئة بالقيم المفقودة والقيم المتطرفة والتناقضات. غالبًا ما يجعل الحجم الكبير وسرعة البيانات الخام من الصعب تنظيفها ومعالجتها بالسرعة التي يتطلبها العالم القائم على البيانات اليوم. تسهل أدوات الخلاف على البيانات العملية من خلال الأتمتة:

فيما يلي بعض فوائد استخدام أدوات معالجة البيانات:

1. كفاءة: تأتي أدوات معالجة البيانات مع واجهات سهلة الاستخدام ووظائف السحب والإفلات ووظائف سابقة الإنشاء تعمل على تبسيط وتسريع تنظيف البيانات وتحويلها وتكاملها.
2. تحسين جودة البيانات والاتساق: تعمل الوظائف والخوارزميات المضمنة في أدوات معالجة البيانات على تحسين جودة البيانات وضمان الدقة والاكتمال والاتساق عبر مجموعات البيانات. إنها تمكّنك من إصلاح القيم المفقودة والقيم المتطرفة والتناقضات ومشكلات التنسيق بسهولة.
3. تكامل البيانات والتوافق: تدعم الأدوات العديد من تنسيقات الملفات وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وموصلات البيانات ، مما يبسط تكامل البيانات من مصادر متنوعة.
4. استكشاف البيانات والتصور المحسن: توفر العديد من أدوات معالجة البيانات إمكانيات تصور ، مما يسمح لك باستكشاف البيانات وتصورها أثناء عملية الخلاف. تساعدك هذه الميزة في فهم توزيعات البيانات وتحديد الأنماط واكتشاف القيم المتطرفة أو الحالات الشاذة.
5. قابلية التوسع : أفضل جزء في أدوات مناقشة البيانات هو قدرتها على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، مما يسمح بقابلية التوسع السلس. تستخدم هذه الأدوات خوارزميات محسنة وتقنيات معالجة متوازية ، مما يتيح معالجة البيانات وتحليلها بشكل أسرع.
6. التكرار والتوثيق: يمكنك بسهولة إنشاء مهام سير عمل آلية أو نصوص برمجية لالتقاط الخطوات التي تم إجراؤها أثناء عملية إعداد البيانات ثم تكرارها من أجل الاتساق والتكرار في التحليل.

كيف تختار أداة Wrangling الصحيحة؟

في النهاية ، تعتمد أداة مناقشة البيانات التي تختارها لعملك على متطلباتها وميزانيتك ونوع مصادر البيانات التي تتعامل معها. فيما يلي بعض العوامل الشائعة التي يجب أن تضعها في اعتبارك:

1. متطلبات البيانات: ضع في اعتبارك أنواع وأحجام البيانات التي ستعمل بها. قد تتفوق بعض الأدوات في التعامل مع البيانات المنظمة ، بينما قد يكون البعض الآخر أكثر ملاءمة للبيانات غير المنظمة أو شبه المنظمة. قم بتقييم ما إذا كانت الأداة يمكنها التعامل مع تنسيقات البيانات وأحجامها وتعقيداتها الخاصة بحالة الاستخدام الخاصة بك.
2. سهولة الاستخدام: ابحث عن أداة ذات واجهة بديهية وسهلة الاستخدام. غالبًا ما تتضمن مشاحنات البيانات عمليات معقدة ، لذا فإن الأداة التي تقدم نهجًا مرئيًا وتفاعليًا للجدل في البيانات ، مثل واجهة السحب والإفلات أو مصمم سير العمل الرسومي ، يمكن أن تجعل العملية أكثر كفاءة ويمكن الوصول إليها لفرقك.
3. وظائف: قم بتقييم إمكانيات معالجة بيانات الأداة ومجموعة الميزات التي تقدمها. يجب عليك أيضًا أن تفكر في نطاق وظائف تحويل البيانات وتنقيتها التي تقدمها، مثل دمج البياناتوالتقسيم والتصفية والتجميع. ابحث عن الميزات التي يمكنها أتمتة المهام المتكررة وتبسيط سير عمل إعداد البيانات.
4. اتصال البيانات: قم بتقييم قدرة الأداة على الاتصال بمصادر وأنظمة البيانات المختلفة. تأكد من أنه يدعم تنسيقات البيانات والبروتوكولات ذات الصلة بمؤسستك ، مثل قواعد البيانات أو الأنظمة الأساسية السحابية أو واجهات برمجة التطبيقات أو تنسيقات الملفات. يجب أن تتيح الأداة تكاملًا سلسًا للبيانات واستخراجها من مصادر متنوعة.
5. قابلية التوسع والأداء: ضع في اعتبارك قدرة الأداة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة. قم بتقييم قدرات أدائها ، بما في ذلك سرعة المعالجة وإدارة الذاكرة ، للتأكد من قدرتها على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ضمن الأطر الزمنية المقبولة.

الخطوة التالية - تحويل بياناتك باستخدام Astera Centerprise

تضمن الكمية المتزايدة من البيانات اليوم استخدام أدوات تبادل البيانات الخالية من التعليمات البرمجية التي تجعل إعداد البيانات وتنظيفها أسهل. هذه الأدوات هي المفتاح للحصول على رؤى في الوقت المناسب ، لذلك ، إذا كنت ترغب في تزويد عملك بميزة تنافسية ، فمن المنطقي فقط الاستثمار في أداة مجادلة بيانات إثبات مستقبلية يمكن لجميع أعضاء فريقك استخدامها بسهولة. ومع ذلك ، تأكد من الاحتفاظ بمتطلبات عملك في المقدمة والوسط عند اتخاذ قرار بشأن الأداة.

هل تريد تسريع الجدل حول البيانات؟ تحميل الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا of Astera Centerprise اليوم.