Vil du frigøre det fulde potentiale af dine data og omdanne dem til handlingsorienteret indsigt, der driver succes? I så fald kan datatransformationsværktøjer hjælpe.

Datatransformation er afgørende for enhver virksomhed, der ønsker at udnytte data til detaljeret analyse og rapportering. De konverterer rå og fragmenterede data til et nyttigt og ensartet format, hvilket gør det nemmere at analysere, rapportere og handle på.

Men hvordan vælger du det rigtige datatransformationsværktøj til din virksomhed? Der er ingen mangel på kraftfulde datatransformationsværktøjer på markedet, men hvert værktøj kommer med sine egne funktioner, fordele og ulemper.

I dag gennemgår vi de 5 bedste datatransformationsværktøjer og hjælper dig med at finde den, der passer perfekt til dine datakrav.

Hvad er værktøjer til datatransformation?

Datatransformationsværktøjer giver dig mulighed for at forberede rådata til forbrug ved at behandle, transformere og forfine data fra forskellige kilder. De muliggør bedre forbrug og integration af større datasæt.

Ved hjælp af disse værktøjer kan du eliminere banale operationelle opgaver og forme data i overensstemmelse med dine behov. Datatransformationsværktøjer præsenterer flere funktioner til din rådighed, som hjælper dig med at forbedre dig datakvalitetsstyring indsats.

Lad os udforske de førende datatransformationsværktøjer på markedet.

De 5 bedste værktøjer til datatransformation

1.   Astera

Astera er en no-code dataintegrationsværktøj der giver dig mulighed for effektivt at udtrække, manipulere, konvertere, rense, validere og indlæse data til enhver destination efter eget valg. Med Asteras brugervenlige træk-og-slip-grænseflade, kan du designe og udvikle end-to-end datapipelines uden kodning.

Astera giver dig også mulighed for at udtrække ustrukturerede data inden for få minutter ved hjælp af AI. Denne funktion giver dig mulighed for at låse op for skjult indsigt fra dokumenter som leverandørfakturaer og kontraktaftaler, noget der ikke er tilgængeligt i de fleste dataværktøjer.

I øvrigt, Astera har et live preview-centreret datagitter, der viser dig ændringerne, mens du foretager dem, og hjælper dig med at validere datatransformationslogikken og finjustere den til at producere det ønskede output.

Med Astera, kan du forbedre datakvaliteten ved at eliminere dubletter, null-værdier, outliers og fejl. Du kan også skabe ensartethed i dine data ved at anvende formateringsregler, herunder datoformater, valutasymboler og decimalseparatorer.

Astera understøtter datatransformationer med sin omfattende samling af brugerdefinerede funktioner og regulære udtryk, der hjælper dig med at behandle store og komplekse datasæt. Hvis dit datasæt har problemer med datakvalitet, kan du med det samme opdage dem igennem Astera's datasundhedsfunktioner i realtid.

Endelig Astera's dobbeltoperative funktion gør det muligt for dig at autogenerere genbrugelige scripts, strømline komplekse og gentagne opgaver til automatiserede arbejdsgange og opretholde konsistens og kvalitet på tværs af datasæt.

Nøglefunktioner

• ETL Integrationsmotor
• Dobbelt operativ
• Interaktivt datanet
• Indbyggede avancerede transformationer
• Forbindelse til en bred vifte af datakilder og mål, herunder databaser, filer, webtjenester, cloud-applikationer, EDI-dokumenter, ustrukturerede data og mere
• Indlejrede datakvalitetsfunktioner
• Datasundhedsmonitorer i realtid
• Bygger bro mellem integration og analyse
• Samlet platform
• Sofistikeret dimensionel datamodeller
• Datakortlægning
• Afstamnings- og effektanalyserapportering
• Workflow automation

Nøgledatatransformationsoperationer

Sorter, joinforbindelser, foreninger, filtre, ruter, beregne, pivot (normalisere), unpivot (denormalisere), rense, imputere, træsammenføjninger, aggregere, splitte, slå op og matche registreringer, regulære udtryk, filudslip, serialisering og parsing, tilpasset datakvalitetstjek og Data validering, træknudeforespørgsler, sæt datatyper, brugerdefinerede funktioner og forskellige on-demand transformationer.

Understøttede kilder

• Databaser: Astera understøtter en række forskellige databaser og datavarehuse, herunder Amazon Aurora MySQL, Amazon Aurora Postgres, Amazon RDS, Amazon Redshift, DB2, Google Cloud SQL, MariaDB, Microsoft Azure, Microsoft Dynamics CRM, MS Access, MySQL, Netezza, Oracle, PostgreSQL, PowerBI, Salesforce (Legacy), Salesforce Rest, SAP Hana, Snowflake, SQL Server, Sybase, Tableau, Teradata og Vertica.
• Regneark: Excel-projektmapper.
• Ustrukturerede filer: PDF-, COBOL- og EDI-formater (inklusive X12 og EDIFACT) via dataflow.
• Semistrukturerede filer: JSON og XML via dataflow
• Flade filer: Afgrænsede filer og filer med fast længde.
• REST API'er: REST API'er gennem sin REST webservice-connector.
• Cloud applikationer: Microsoft Dynamics CRM, Amazon S3, Sharepoint, Salesforce og Microsoft Blob Storage.
• Emails: Astera understøtter e-mail som datakilde.

Bedst til

En kraftfuld, brugervenlig og samlet platform, der muliggør selvbetjeningsanalyse for en bred vifte af brugere med varierende niveauer af teknisk ekspertise. Ideel til flere brancher, især for virksomheder, der ønsker at operationalisere data fra flere forskellige kilder og løse komplekse problemer.

Drej uensartede data
Til kraftfuld indsigt

Transform rådata til nøjagtig indsigt på få minutter.
Opret nemt forbindelse med en bred vifte af kilder.

Få din gratis prøveperiode!

2.   dBT-værktøj

Dbt er en kodebaseret datatransformationsløsning, der giver dataanalytikere og ingeniører mulighed for at ændre, vurdere og dokumentere data i deres cloud-baserede datavarehuse. Det giver datateams mulighed for at operere direkte i lagermiljøet og generere pålidelige datasæt til rapportering, maskinlæringsmodellering og operationelle arbejdsgange.

Det tilbyder både en cloud-baseret platform (dbt Cloud) og et open source kommandolinjeværktøj (dbt Core), der kan hostes på stedet. Dbt opererer på en kode-orienteret model, som kræver, at brugerne skriver SQL og Jinja (svarende til Python) for at definere deres datatransformationer.

Nøglefunktioner

• Modulære datatransformationer
• Version kontrol
• Automatiseret dokumentation
• Integreret test
• Deklarativ kodestil
• Kode genanvendelighed.

Datatransformationsoperationer

Understøttede kilder

• Databaser:
  • Amazon rødforskydning
  • Snowflake
  • Google BigQuery
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • SQL Server
• Sky lagring:
  • Amazon S3
  • Azure Blob Storage
  • Google Cloud Storage
• SaaS-applikationer:
  • Salesforce
  • Google Analytics
  • Adobe Analytics
• Andre:
  • MongoDB
  • Kafka
  • Spark

Bedst til

Dataingeniører, der er dygtige til SQL, søger at overvåge komplette datapipelines og fremstille tilpasset kode for at fremskynde datatransformationsprocesser.

3. Datameer

Datameer er et datatransformationsværktøj, der tilbyder en cloud-baseret platform til effektivt at konvertere rå data til brugbar indsigt. Det er skræddersyet til at samarbejde med Snowflake, en fremtrædende datasky-udbyder, der administrerer alle aspekter af datarejsen, fra udforskning og modifikation til implementering og dokumentation. Datameer fungerer inden for Snowflake-økosystemet og opererer i skyen og leverer et skalerbart og tilpasningsdygtigt miljø til at omsætte data til værdifulde analyser.

Nøglefunktioner

• Understøttelse af alle dataformater (struktureret, semistruktureret og ustruktureret)
• Ingen kode eller SQL-kode
• Indbygget søgning og metadataberigelse
• Et-klik integrationsmuligheder

Datatransformationsoperationer

Sorter, rens, standardiser, kort, pivot, unpivot, aggreger, opdel, flet, sammenføjning, berigelse, beregninger, regulære udtryk, rumlig analyse (geografisk indsigt), tidsserieanalyse (tidslige mønstre)

Understøttede kilder

Snowflake, AVRo, Parket, CSV, JSON og ORC

Bedst til

Datameer er bedst for organisationer, der bruger Snowflake til databehandling, lagring og analyse.

4. Altair

Altair er et datatransformationsværktøj, der giver dig mulighed for at konvertere rå data til nyttig indsigt. Den forbinder til forskellige datakilder og understøtter forskellige dataformater.

Altair er et datatransformationsværktøj designet til at oprette forbindelse til en bred vifte af datakilder og håndtere en række dataformater, herunder PDF'er, regneark og store datalagre. Det tilbyder intuitive arbejdsgange, automatiseringsfunktioner og forudbyggede datamodeller, hvilket gør det nemt at generere rene, styret og pålidelige datasæt.

Altair har muligheder for desktop-, server- og cloud-baseret brug, hvilket gør det muligt for teams at oprette, flette, forfine, gemme og få adgang til rapporter og datamodeller. Den har en visuel grænseflade uden kode, der er velegnet til forretningsbrugere, hvilket forenkler processen med at oprette forbindelse til forskellige datakilder, forfine, blande og transformere komplekse data til nøjagtige, pålidelige datasæt inden for en kontrolleret ramme.

Nøglefunktioner

• Hurtig, automatiseret datatransformation
• Ingen kode, visuel grænseflade
• Automatiser datatransformations arbejdsgange
• Samarbejd

Datatransformationsoperationer

Sorter, rens, standardiser, kortlæg, pivoterende ikke-pivoterende aggregat, opdel, flet, sammenføjninger, beriger, beregninger, udtryk, opslag

Understøttede kilder

• Webtjenester: REST API'er, SOAP API'er og OData feeds.
• Filer: PDF-, Excel-, CSV-, JSON-, XML-, HTML-, tekst- og billedfiler.
• Cloud Storages: Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage og Dropbox.
• Databaser: Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB og Cassandra.
• Big Data Kilder: Hadoop, Hive, Spark, Impala og Presto.

Bedst til

Organisationer, der har brug for en hurtig, automatiseret måde at omdanne vanskelige data til pålidelige, nøjagtige datasæt.

5. Alteryx

Alteryx er et datatransformationsværktøj, der giver en lav-kode/no-code platform til at transformere rå data til delbar indsigt. Løsningen har APA-platformen (Analytic Process Automation), der giver automatisering til datavidenskab, maskinlæring og analysefunktioner. Alteryx er tilgængelig både som en cloud-baseret løsning og on-premise.

Nøglefunktioner

• Brugervenligt træk-og-slip system
• Robust dokumentation
• Automatiserede processer
• Intuitiv og dynamisk
• Flere systemforbindelser

Nøgledatatransformationsoperationer

Indstilling af datatyper, oprydning af manglende værdier, valg af funktioner og kodning af data.

Understøttede kilder

Alteryx understøtter en række datakilder og kan læse, skrive eller læse og skrive, afhængigt af datakilden.

Bedst til

Alteryx er bedst til at automatisere dataforberedelse, aktivere selvbetjeningsanalyse og skabe arbejdsgange i skyen.

Hvorfor er datatransformationsværktøjer vigtige?

Virksomheder transformere data af forskellige årsager, såsom skymigrering, konsolidering af poster, deduplikering af data og mere. Datatransformationer giver brugerne mulighed for at sammenkæde, validere, udføre opslag eller rute data til forskellige destinationer. Et værktøj med en bred vifte af transformationsmuligheder er gavnligt til at manipulere data på den bedst mulige måde.

Datatransformationsværktøjer hjælper også virksomheder med at løse kompatibilitetsproblemer og forbedre datakonsistensen. Forskellige funktioner, såsom aggregering, sortering og datarensning, kan anvendes til at konvertere data til et passende format til forskellige destinationssystemer. Disse funktionaliteter gør data anvendelige til yderligere behandling for at opnå indsigt, generere rapporter og træffe datadrevne beslutninger.

Datatransformationer er også nyttige til at filtrere irrelevante data fra, hvilket reducerer hukommelsesforbrug og eksekveringstid. For eksempel kan filtertransformationen bruges til at sende relevante poster igennem for at forhindre anstrengelse af destinationssystemet.

Her transformeres data fra SQL Server og Excel-kilde og mappes til en Excel-destinationsfil. Du kan også bruge transformationer til at udtrække værdier fra forskellige datatyper. I stedet for at overvælde dine systemer med flere – ofte unødvendige – registreringer, kan du bruge forskellige datatransformationer til at bortfiltrere irrelevante data.

Du kan bruge filtertransformationen til at generere en rapport over alle de salg, der er foretaget i et bestemt land (f.eks. USA). På denne måde sender systemet kun de relevante poster, hvilket forhindrer unødig belastning af destinationssystemet. Lagring af relevante og forholdsvis færre poster i destinationssystemet betyder mindre hukommelsesforbrug under databehandling, hvilket vil reducere eksekveringstiden.

Nøgleovervejelser, når du vælger et datatransformationsværktøj

1.   Adgang til ustrukturerede data

Behandling af ustrukturerede data er en af ​​de største dataforberedelsesudfordringer for virksomheder. Virksomheder mangler adgang til vigtige data, der er begrænset i dokumenter, såsom leverandørfakturaer og kontraktaftaler. Information, der kunne bruges til at træffe bedre forretningsbeslutninger.

Det er grunden til, at top-tier datatransformationsløsninger giver brugerne mulighed for at konvertere ustrukturerede data til struktureret information ved hjælp af skabelonbaseret dataudtræk. Disse genanvendelige skabeloner, også kendt som rapportkilder, udtrækker data i et struktureret format,

Udtræksskabeloner hjælper med at hente data fra ustrukturerede filer såsom fakturaer, checks og kontoudtog. Ved at give brugere adgang til rapportkilder låser datatransformationsværktøjer op for nyttig information fra ustruktureret tekst, hvilket gør tidligere utilgængelige data tilgængelige for analyse.

2. Live Data Grid

Et live datanet giver dig mulighed for at se virkningen af ​​dine handlinger, mens du transformerer dataene. Det viser dine data i en tabel med rækker og kolonner, som du kan sortere, filtrere, redigere og formatere, som du ønsker.

Live-datagitteret hjælper dig også med at validere din datatransformationslogik og sikre, at den producerer det forventede output. Som et resultat heraf giver det dig mulighed for at udforske dine data og finde ny indsigt. Du kan anvende forskellige funktioner og beregninger på dine data, såsom aggregeringer, pivoter, joinforbindelser og opslag. Du kan også bruge diagrammer, grafer og kort til at visualisere dine data og identificere mønstre og tendenser.

Live datanet gør datatransformationsprocessen hurtig og effektiv. Du kan spore eksekveringstiden og ressourceforbruget af dine datatransformationsopgaver og justere dem i overensstemmelse hermed. Disse værktøjer har en brugervenlig grænseflade, der ikke kræver nogen kodningsfærdigheder.

De understøtter også forskellige typer datakilder og destinationer, såsom databaser, filer, API'er, cloud-tjenester og SaaS-applikationer. Dette gør dem alsidige og kan tilpasses til ethvert datamiljø. Et live datanet er derfor et stærkt værktøj til datatransformation og interaktion.

3.   Brugervenlig

Datatransformationsværktøjer gør datatransformation nem og hurtig ved at tilbyde brugerne en visuel grænseflade. Uanset om du skal tilslutte, samle, rense, analysere, normalisere eller slå data op, kan du gøre det med et par klik. Ingen kodning er påkrævet.

Forestil dig, at du har et datasæt med tusindvis af rækker og kolonner. Nogle af værdierne mangler, og du skal udfylde dem, før du kan analysere dataene. Hvis du bruger Python, skal du installere og lære mange biblioteker (Numpy, Pandas osv.) og skrive kompleks kode. Dette tager meget tid og kræfter. Og du kan kun arbejde på ét datasæt ad gangen.

Desuden, hvis du har flere datasæt opdateret hver time, ville det være svært at følge med i datatransformationen. Med datatransformationsværktøjer kan du. Du kan anvende de samme transformationer til flere datasæt på én gang og få resultaterne på få minutter.

Selvom du er en teknisk bruger, der kan lide at skrive scripts, kan datatransformationsværktøjer hjælpe dig. De giver nyttige værktøjstip, der forklarer, hvordan hver funktion fungerer, og hvad den gør ved dine data. Du kan også tilpasse dine transformationer med din egen kode, hvis du vil.

4.   Nem integration

Datatransformationsværktøjer bør være fleksible nok til at håndtere enhver form for data, uanset hvor store, komplekse eller mangfoldige de er. De bør også være i stand til at arbejde med forskellige systemer, rammer og applikationer for at sikre datakonsistens.

De bedste værktøjer til datakrangel giver dig mulighed for at behandle data fra forskellige kilder, såsom Excel-filer, XML, JSON, API'er, ældre systemer og ustrukturerede filer som PDF'er. Du behøver ikke bekymre dig om formatet eller typen af ​​datakilden. Du kan bare udtrække og behandle de oplysninger, du har brug for.

Datatransformationsværktøjer forbinder også til forskellige cloud- og databaseplatforme og -frameworks. Du kan bruge connectors til at integrere dine dataforberedelsesarbejdsgange med populære platforme som IBM DB2/iSeries, Amazon Redshift, Google Cloud SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft Azure og SAP HANA.

5.   Omfattende brugerdefinerede funktioner

Tilpassede funktioner er forudbyggede kodeblokke, der kan bruges til at udføre specifikke opgaver. For eksempel er der funktioner til at finde og erstatte tekst, konvertere datatyper og beregne statistik. Disse funktioner kan automatisere mange af trinene i datatransformation, hvilket sparer brugerne tid og kræfter.

Regulære udtryk er et kraftfuldt værktøj til mønstermatchning og tekstmanipulation. De kan bruges til at finde specifikke tekstmønstre, såsom telefonnumre eller e-mailadresser. Regulære udtryk kan også bruges til at erstatte tekst, fjerne uønskede tegn og formatere data.

Kombinationen af ​​tilpassede funktioner og regulære udtryk giver datatransformationsværktøjer stor kraft og fleksibilitet. Dette giver brugerne mulighed for nemt at udføre komplekse transformationer, selv på store og komplekse datasæt.

Tilpassede funktioner og regulære udtryk tjener som uvurderlige værktøjer, der automatiserer adskillige datatransformationstrin, hvilket reducerer brugernes tid og indsats betydeligt - især afgørende, når de håndterer store og indviklede datasæt. Deres iboende nøjagtighed overgår manuelle metoder, hvilket mindsker fejlrisici og sikrer dataintegritet.

Disse værktøjer giver brugerne mulighed for problemfrit at udføre indviklede transformationer, hvilket er en nødvendighed, når de skal håndtere omfattende og mangefacetterede datasæt. Ud over effektivitet fremmer de konsistens, en vigtig komponent i at opretholde datanøjagtighed og pålidelighed på tværs af transformationer.

Desuden åbner disse funktioner og udtryk muligheder for eksperimentering, hvilket giver brugerne mulighed for at innovere og finde nye indsigter, mens de udforsker nye tilgange til datatransformation.

6.   Dobbelt betjeningsevne

Et dobbeltoperativt datatransformationsværktøj lader brugere skifte mellem menneskelæselige scripts og peg-og-klik-grænseflader. Det rummer brugere med forskellige tekniske færdigheder og præferencer. Brugere, der er dygtige til kodning, kan arbejde med scripts direkte, mens brugere, der ikke er det, kan bruge den visuelle grænseflade. På denne måde kan brugerne udnytte deres styrker og arbejde på en måde, der passer dem bedst.

Skift mellem metoder giver dig mulighed for at bruge den bedst egnede tilgang til din opgave. For eksempel kan du bruge scripts til komplekse eller gentagne opgaver, der kræver finmasket kontrol eller tilpasning. De kan bruge peg-og-klik-grænseflader til enkle eller udforskende opgaver, der kræver hurtig feedback eller visualisering. Brugere kan også skifte fra en metode til en anden, efterhånden som de lærer eller tilpasser sig værktøjet.

En visuel grænseflade gør det muligt for brugere at eksperimentere og prototype med datatransformationslogikken. Brugere kan bruge peg-og-klik-grænseflader til at prøve forskellige transformationer og se resultaterne hurtigt. Når de har opnået det ønskede resultat, kan de konvertere de visuelle trin til et script for skalerbarhed og præcision. På samme måde er menneskelæselige scripts nemmere at inspicere, ændre og samarbejde med, hvilket gør det nemmere at dele den underliggende logik i transformationer.

7.   Datasundhed i realtid

Datasundhedsfunktioner i realtid giver dig mulighed for at overvåge og forbedre kvaliteten af ​​dine data, mens du transformerer dem. Datatransformation kan introducere fejl eller uoverensstemmelser i dine data, hvilket kan påvirke deres kvalitet og nøjagtighed. Datasundhedsfunktioner hjælper dig med at opdage og rette fejl, såsom manglende eller nulværdier, stavefejl eller forkerte værdier, ved at automatisere datakvalitetstjek.

Som et resultat kan du nemt identificere og fjerne dubletter, afvigelser eller irrelevante poster uden manuelt at inspicere og rense dine data, hver gang du foretager en ændring. Disse funktioner sparer dig for tid og kræfter og hjælper med at rette fejl eller uoverensstemmelser, før du indlæser data i dit målsystem.

8.   Autogenerer genbrugelige scripts

Genanvendelige scripts er en sekvens af trin eller kommandoer, der sporer datatransformationstrin udført på et datasæt. De sætter dig i stand til at udføre datamanipulationsopgaver mere effektivt, konsekvent, præcist og i samarbejde.

De fleste datatransformationsværktøjer er kodefrie, men nogle tillader brugere at transformere data ved at skrive scripts. Selvom det er mere brugervenligt at forberede datakodefrit, er det også svært at spore, hvilke transformationer du har udført.

Dette er grunden til, at de bedste værktøjer til data-krangel automatisk genererer script-kommandoer, når du transformerer data ved hjælp af peg-og-klik. Denne funktion sparer brugerne betydelig tid og kræfter ved at holde styr på alle trinene, hvilket gør dem i stand til at genbruge den samme logik og trin til forskellige datasæt eller scenarier.

Desuden sikrer disse scripts konsistens og kvalitet ved at anvende de samme standarder og regler, der hjælper brugere med at undgå fejl eller uoverensstemmelser, der stammer fra manuel eller ad hoc datamanipulation.

Du kan også sikre, at din datatransformation følger bedste praksis og overholder kravene i dit målsystem. Vigtigst er det, at genbrugelige scripts reducerer risiko og kompleksitet ved at automatisere datatransformationsprocessen og minimere potentialet for menneskelige fejl, inkonsekvenser eller forglemmelser.

9.   Automatisering

Efterhånden som datasæt vokser i størrelse og kompleksitet, bliver manuel datatransformation mere og mere upraktisk. Automatisering er en nøglefunktion i et datatransformationsværktøj, der giver brugerne mulighed for at håndtere store mængder data ubesværet og effektivt.

Automatisering strømliner komplekse og gentagne opgaver til automatiserede arbejdsgange, som kan køres med en enkelt kommando. Dette sparer tid og kræfter for brugerne og forbedrer datakvaliteten og nøjagtigheden ved at minimere menneskelige fejl.

Automatisering muliggør også rettidig datatransformation ved at tillade realtids- eller planlagt automatisering, hvilket er særligt vigtigt for scenarier, hvor tidsfølsomme beslutninger afhænger af de transformerede data. Det forbedrer potentialet og mulighederne for datatransformationsværktøjet ved at give brugerne mulighed for at udføre indviklede transformationer, som kan være svære eller umulige at opnå manuelt. Dette giver brugerne mulighed for at udnytte værktøjets fulde potentiale til at tackle komplekse scenarier, såsom at udtrække information fra ustrukturerede eller rodede data ved hjælp af regulære udtryk.

Funktion for funktion Sammenligning af datatransformationsværktøjer

Strømlin dine datapipelines med Astera

Astera er en kraftfuld, brugervenlig og samlet platform til datastyring der muliggør selvbetjeningsdatatransformationer for en bred vifte af brugere med varierende niveauer af teknisk ekspertise. Med Astera, kan du designe og udvikle end-to-end datapipelines og arbejdsgange ved hjælp af en træk-og-slip-grænseflade.

Værktøjet giver dig mulighed for at forbedre din datakvalitet ved at eliminere dubletter, nulværdier, afvigelser og fejl. Du kan anvende formateringsregler, brugerdefinerede funktioner og regulære udtryk for at bringe ensartethed og konsistens til dine data. Astera tilbyder:

• Adgang til flere typer datakilder, såsom databaser, filer, webtjenester, API'er og mere.
• Udtræk, manipuler, konverter, rens, valider og indlæs data effektivt til enhver destination.
• Brugervenlig træk-og-slip-grænseflade til design af end-to-end datapipelines og arbejdsgange.
• AI-baseret udtræk til at konvertere ustrukturerede data til struktureret information for skjult indsigt.
• Realtidsvalidering gennem et live preview-centreret datagitter for nøjagtig datatransformationslogik.
• Forbedring af datakvalitet ved at fjerne dubletter, null-værdier, outliers og fejl.
• Omfattende samling af brugerdefinerede funktioner og regulære udtryk til indviklede datatransformationer.
• Datasundhedsfunktioner i realtid til on-the-fly registrering af datakvalitetsproblemer.
• Kraftig ETL-integrationsmotor, interaktivt datanet og avancerede transformationer til problemfri datastyring.
• Udfør datatransformationsjob i batch- eller realtidstilstand, afhængigt af dine behov.

Astera bygger bro mellem rådata og analyser ved at hjælpe dig med at udtrække rådata, udføre komplekse datatransformationer med lethed og indlæse resultaterne til enhver destination efter eget valg.

Gå ikke glip af denne mulighed for at opdage hvordan Astera kan gøre dine datatransformationsopgaver nemmere og hurtigere end nogensinde før! Tilmeld dig en gratis demo nu og gør dig klar til at transformere dine data som en professionel!