Die 5 besten Datenvorbereitungstools im Jahr 2024

Die Datenanalyse erfordert Präzision und im Kern liegt die entscheidende Rolle von Datenaufbereitungstools. Diese Tools bilden den Grundstein dafür, dass Ihre Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Bevor Sie mit der Datenanalyse beginnen, ist es wichtig, das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe auszuwählen. Dieser Leitfaden stellt Ihnen die fünf wichtigsten Datenaufbereitungstools vor, die derzeit den Markt prägen.

Was sind Datenvorbereitungstools?

Datenvorbereitungstools sind Software oder Plattformen, die das Ganze automatisieren und rationalisieren Datenaufbereitung Verfahren. Diese benutzerfreundlichen Tools sammeln, bereinigen, transformieren und organisieren rohe und unvollständige Daten in ein geeignetes und konsistentes Format für die Weiterverarbeitung Datenverarbeitung, Modellierungs- und Analyseaufgaben. Datenvorbereitungstools helfen Benutzern dabei, große Datenmengen schneller und effizienter zu bereinigen und umzuwandeln als manuelle Prozesse.

Hauptmerkmale eines guten Datenvorbereitungstools

Hier sind einige wesentliche Merkmale einer guten Datenaufbereitungssoftware:

Konnektoren für verschiedene Datenquellen

Ein hochwertiges Datenaufbereitungstool verbindet sich mit gefragten relationalen Daten Datenbanken wie Azure, Oracle, Redshift und SQL Server. Es sollte außerdem über Konnektoren für verschiedene CRM-Systeme, CSV/JSON-Dateien und multistrukturierte Quellen wie Protokolldateien, PDFs, Bilder, Texte usw. verfügen.

Die integrierte Konnektivität für diese Quellen ermöglicht eine einfachere Nutzung Datenextraktion und Integration, da Benutzer komplexe Daten mit nur wenigen Klicks abrufen können.

Datensicherheit

Datensicherheits- und Datenschutzprüfungen schützen sensible Daten vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl oder Manipulation. Trotz strenger Vorschriften führen Datenschutzverletzungen weiterhin jedes Jahr zu erheblichen finanziellen Verlusten für Unternehmen. Entsprechend IBM-ForschungIm Jahr 2022 verloren Unternehmen durch Datenschutzverletzungen durchschnittlich 4.35 Millionen US-Dollar. Das waren 2.6 % mehr als im Vorjahr. Um diese Zahl niedrig zu halten, ist Datensicherheit erforderlich.

Die meisten Datenvorbereitungstools ermöglichen eine Zugriffskontrolle. Wenn Zugriffskontrollen definiert sind, können nur autorisierte Benutzer auf sensible Daten zugreifen. Darüber hinaus kann der Zugriff basierend auf der Rolle des Benutzers oder der erforderlichen Zugriffsebene angepasst werden. Durch die Beschränkung des Zugriffs auf sensible Daten Datenpipelines oder Architekturen können Vorbereitungstools die Genauigkeit erhöhen, indem sie das Fehlerrisiko reduzieren und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sicherstellen.

End-to-End-Prozessautomatisierung

Einer der Hauptgründe, warum Unternehmen auf Datenvorbereitungslösungen zurückgreifen, ist die Automatisierung aller manuellen Datenvorbereitungsaufgaben und -prozesse. Unternehmen verbessern ihre Effizienz und Produktivität durch Automatisierung erheblich Datenintegration, Reinigungs-, Standardisierungs-, Transformations- und Speicheraufgaben. Die Erstellung verlässlicher Daten kann normalerweise Wochen oder Monate dauern; Durch Automatisierung kann dieser Zyklus jedoch auf nur wenige Stunden oder Tage verkürzt werden.

Benutzerfreundliche, codefreie Umgebung

Da Datenvorbereitungstools das Schreiben von komplexem Code überflüssig machen, verringern sie das Fehlerrisiko. Diese Tools ermöglichen es Benutzern, Daten zu manipulieren und zu transformieren, ohne die potenziellen Fallstricke einer manuellen Codierung. Das verbessert sich Datenqualität und spart wertvolle Zeit und Ressourcen, die sonst für die Fehlererkennung und -korrektur aufgewendet würden.

Flexible Kommunikation

Sobald Sie auf Ihre Daten zugegriffen, sie bereinigt und organisiert haben, besteht der nächste entscheidende Schritt darin, sie effektiv in Ihrer Analyseinfrastruktur zu nutzen. Während alle Datentransformationslösungen Da Sie Flatfiles in CSV oder ähnlichen Formaten generieren können, lassen sich die effizientesten Datenvorbereitungsimplementierungen auch problemlos in Ihre anderen Produktivitäts-Business-Intelligence-Tools (BI) integrieren.

Manuelle Export- und Importschritte in einem System können die Komplexität Ihrer Datenpipeline erhöhen. Suchen Sie bei der Bewertung von Datenvorbereitungstools nach Lösungen, die Datenvisualisierungs- und BI-Berichtsanwendungen einfach verbinden, um Ihre Entscheidungsprozesse zu steuern, z. B. PowerBI, Tableau usw.

Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

Unter Flexibilität versteht man die Fähigkeit des Tools, mit verschiedenen Datenquellen, Formaten und Plattformen zu arbeiten, ohne Kompromisse bei Leistung oder Qualität einzugehen. Ein agiles Tool, das problemlos verschiedene Datenarchitekturtypen übernehmen und mit verschiedenen Anbietern integrieren kann, erhöht die Effizienz von Datenworkflows und stellt sicher, dass datengesteuerte Erkenntnisse aus allen relevanten Quellen abgeleitet werden können.

Anpassungsfähigkeit ist eine weitere wichtige Anforderung. Wenn Unternehmen wachsen und sich weiterentwickeln, steigen auch ihre Datenanforderungen. Das bedeutet, dass ein Automatisierungstool für die Datenaufbereitung in der Lage sein sollte, sich an die sich ändernden Anforderungen des Unternehmens zu skalieren und anzupassen. Es sollte in der Lage sein, sich an neue Technologien anzupassen, steigende Datenmengen zu bewältigen und neue Geschäftsziele zu berücksichtigen.

Die 5 besten Datenvorbereitungstools für 2024

1. Astera 

Astera ist eine einheitliche Datenverwaltungsplattform mit fortschrittlicher Datenaufbereitung, -extraktion, -integration, Lagerung, elektronischer Datenaustausch und API-Verwaltungsfunktionen. Mit der benutzerfreundlichen visuellen Oberfläche der Plattform können Sie End-to-End-Datenpipelines ohne Programmieraufwand entwerfen und entwickeln.

AsteraDie dynamische Plattform von umfasst strenge Datenreinigung, Transformations- und Vorbereitungsfunktionen. Mit der Lösung können Sie eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Dateien und APIs, herstellen, um einfach auf Rohdaten zuzugreifen. Mit der auf die Vorschau ausgerichteten Benutzeroberfläche können Sie verschiedene Datenbereinigungsaktivitäten durchführen, z. B. das Entfernen von Duplikaten, die Behandlung fehlender Werte und die Korrektur von Inkonsistenzen.

Astera unterstützt erweiterte Transformationen wie Filtern, Sortieren, Zusammenführen und Aggregieren, um die Datenqualität neu zu strukturieren und zu verbessern. Die Integrität und Qualität der aufbereiteten Daten kann mithilfe benutzerdefinierter Validierungsregeln überprüft werden. Datenprofilierungund Verifizierungsprüfungen, um Zuverlässigkeit und Konsistenz sicherzustellen. Sobald Sie zufrieden sind, können Sie die organisierten Daten ganz einfach in verschiedene Formate exportieren oder sie mit nur wenigen Klicks in nachgelagerte Systeme zur Analyse, Visualisierung oder Nutzung integrieren.

Hauptmerkmale

• Point-and-Click-Navigation/No-Code-Schnittstelle
• Interaktives Datenraster mit agilen Korrekturfunktionen
• Datenzustandsprüfungen in Echtzeit
• Mühelose Integration bereinigter Daten mit externen Systemen
• Workflow-Automatisierung
• Datenqualitätssicherung mit umfassenden Kontrollen und Regeln
• Reiches Datentransformationen
• Konnektoren für eine Vielzahl lokaler und cloudbasierter Quellen
• KI-gestützte Datenextraktion

2. Altair Monarch 

Altair Monarch ist ein Self-Service-Tool, das Desktop- und serverbasierte Datenvorbereitungsfunktionen unterstützt. Das Tool kann Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen und -formaten bereinigen und aufbereiten, darunter Tabellenkalkulationen, PDFs und Big-Data-Repositories. Altair Monarch verfügt über eine No-Code-Schnittstelle zum Bereinigen, Transformieren und Vorbereiten von Daten. Es unterstützt den Zugriff auf Datenquellen, Profilierung und Klassifizierung, Metadatenverwaltung und Datenverknüpfung.

Hauptmerkmale

• Visuelle Schnittstelle ohne Code
• Workflow-Automatisierung
• Vorgefertigte Datentransformationsfunktionen
• Wiederverwendbare benutzerdefinierte Modelle

3. Alteryx 

Das Alteryx-Datenvorbereitungstool bietet eine visuelle Schnittstelle mit Hunderten von No-/Low-Code-Funktionen zur Durchführung verschiedener Datenvorbereitungsaufgaben. Mit dem Tool können Benutzer problemlos eine Verbindung zu verschiedenen Quellen herstellen, darunter Data Warehouse, Cloud-Anwendungen und Tabellenkalkulationen. Alteryx kann eine prädiktive, statistische und räumliche Analyse der abgerufenen Daten durchführen. Mit dem Tool können Benutzer Daten auch visuell durch Datenexploration und Profilerstellung erkunden. Alteryx ist sowohl als cloudbasierte Lösung als auch vor Ort verfügbar.

Hauptmerkmale

• Empfehlungen zur Verbesserung der Datenqualität durch KI
• Datenexploration und Profilerstellung
• Datenkonnektoren für On-Premises und Cloud
• Benutzerfreundliche Oberfläche

4. Talende 

Das Datenvorbereitungsmodul von Talend ist eine Self-Service-Anwendung zur Datenvorbereitung, die Algorithmen des maschinellen Lernens für Standardisierungs-, Bereinigungs- und Abgleichsaktivitäten verwendet. Mit der browserbasierten Benutzeroberfläche des Tools und den durch maschinelles Lernen unterstützten Datenvorbereitungsfunktionen können Benutzer Daten bereinigen und vorbereiten. Talend stellt eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken, CRM-Systemen, FTP-Servern und Dateien her und ermöglicht so die Datenkonsolidierung.

Hauptmerkmale

• Workflow-Automatisierung
• No-Code-Self-Service-Schnittstelle
• Rollenbasierter Zugriff für Datensicherheit und Governance
• Überwachung der Datenqualität in Echtzeit

5. Datenmeer 

Datameer ist eine SaaS-Plattform, die für die Datenaufbereitung innerhalb der Snowflake-Umgebung entwickelt wurde. Das Tool bietet die Möglichkeit, Daten mithilfe von SQL-Code oder über die Drag-and-Drop-Excel-ähnliche Schnittstelle zum Erfassen und Vorbereiten von Daten vorzubereiten. Datameer verwendet einen grafischen Formelgenerator für Datentransformationen, Profilerstellung usw. Die Tools ermöglichen die Integration mit BI-Tools zur weiteren Analyse.

Hauptmerkmale

• No-Code oder SQL-Code
• Schneeflocke zentriert
• Excel-ähnliche Oberfläche
• Laufzeitvalidierung
• Unterstützung für alle Datenformate (strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert)
• Datenprofilierung und -transformationen
• Workflow-Automatisierung

So wählen Sie das richtige Datenvorbereitungstool für Ihre Anforderungen aus

Die Wahl des richtigen Datenaufbereitungstools ist eine wichtige Aufgabe. Es gibt einige Schlüsselfaktoren, die Sie berücksichtigen müssen, um eine Lösung zu finden, die Ihren Datenanforderungen entspricht.

Berücksichtigen Sie die Komplexität Ihrer Daten und den Grad der technischen Fachkompetenz, die in Ihrem Unternehmen verfügbar ist. Einige Tools sind eher für technisch versierte Benutzer geeignet, während andere auf Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit für technisch nicht versierte Benutzer abzielen. Bewerten Sie außerdem die Leistung und Skalierbarkeit des Tools sowie seine Kompatibilität mit Ihrer vorhandenen Infrastruktur.

Bewerten Sie das Volumen und die Vielfalt Ihrer Daten sowie die Häufigkeit von Datenaktualisierungen. Überlegen Sie, ob Sie Echtzeit-Datenintegration, erweiterte Datenprofilierungsfunktionen oder bestimmte Datentransformationsfunktionen benötigen.

Neue Trends in der Datenaufbereitung

Der Aufstieg von Big Data und die zunehmende Komplexität von Datenquellen haben zur Entwicklung intelligenter Datenaufbereitungstools geführt. Diese Tools nutzen KI und maschinelle Lernalgorithmen zur Automatisierung Datenbereinigung und Transformationsaufgaben, wodurch der Datenaufbereitungsprozess effizienter und genauer wird. Darüber hinaus werden Datenvorbereitungstools immer stärker in andere Datenanalysetechnologien wie Datenvisualisierung und prädiktive Analysen integriert, sodass Unternehmen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können.

Auch technologische Fortschritte wie Cloud Computing und verteilte Verarbeitung revolutionieren den Datenaufbereitungsprozess. Durch die Integration von Datenvorbereitungstools in Data Lakes und Warehouses können Unternehmen die Leistungsfähigkeit der verteilten Verarbeitung nutzen und so die Datenvorbereitung schneller und effizienter als je zuvor gestalten.

Optimieren Sie Ihre Datenvorbereitung mit Self-Service-Tools

Die Datenvorbereitung ist ein entscheidender Schritt im Datenanalyseprozess. Mit dem richtigen Datenvorbereitungstool können Sie die Qualität, Konsistenz und Genauigkeit der Daten sicherstellen und so zu zuverlässigeren Erkenntnissen und fundierteren Entscheidungen führen. Indem Sie die wichtigsten Funktionen berücksichtigen und Ihre spezifischen Anforderungen bewerten, können Sie ein Datenaufbereitungstool auswählen, das Ihren Anforderungen entspricht.

Mit fortschreitender Technologie sieht die Zukunft der Datenaufbereitung vielversprechend aus, denn intelligente Tools und eine nahtlose Integration prägen die Art und Weise, wie wir Daten vorbereiten und analysieren.

Astera ist eine leistungsstarke und KI-gestützte Plattform, die dies ermöglicht Self-Service-Datenaufbereitung für Anwender mit unterschiedlichem technischem Fachwissen. Sie können sich wiederholende Aufgaben automatisieren, z Datenbereinigung, Transformation und Anreicherung, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und Zeit gespart wird. Mit erweiterten Datenvorbereitungsfunktionen Astera ist in jedem datengesteuerten Betrieb von unschätzbarem Wert. Es überbrückt die Lücke zwischen Daten und Analyse und beschleunigt die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen im Unternehmen.

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