Die 5 besten Datentransformationstools für 2024

Möchten Sie das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen und sie in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die zum Erfolg führen? Wenn ja, können Datentransformationstools hilfreich sein.

Datentransformation ist für jedes Unternehmen unerlässlich, das Daten für detaillierte Analysen und Berichte nutzen möchte. Sie konvertieren rohe und fragmentierte Daten in ein nützliches und konsistentes Format und erleichtern so die Analyse, Berichterstellung und Reaktion.

Aber wie wählen Sie das richtige Datentransformationstool für Ihr Unternehmen aus? Es gibt keinen Mangel an leistungsstarken Datentransformationstools auf dem Markt, aber jedes Tool hat seine eigenen Funktionen, Vor- und Nachteile.

Heute stellen wir Ihnen die 5 besten Datentransformationstools vor und helfen Ihnen dabei, dasjenige zu finden, das Ihren Datenanforderungen perfekt entspricht.

Was sind Datentransformationstools?

Mit Datentransformationstools können Sie Rohdaten für die Nutzung vorbereiten, indem Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten, transformieren und verfeinern. Sie ermöglichen eine bessere Nutzung und Integration größerer Datensätze.

Mit Hilfe dieser Tools können Sie alltägliche Betriebsaufgaben eliminieren und Daten entsprechend Ihren Anforderungen formen. Datentransformationstools stellen Ihnen mehrere Funktionen zur Verfügung, die Ihnen bei der Verbesserung helfen Datenqualitätsmanagement angeregt werden.

Lassen Sie uns die führenden Datentransformationstools auf dem Markt erkunden.

Die 5 besten Tools zur Datentransformation

1.   Astera

Astera ist ein No-Code Datenintegrationstool Damit können Sie Daten effizient extrahieren, bearbeiten, konvertieren, bereinigen, validieren und an ein beliebiges Ziel Ihrer Wahl laden. Mit AsteraMit der benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Oberfläche können Sie End-to-End-Datenpipelines ohne Programmieraufwand entwerfen und entwickeln.

Astera ermöglicht es Ihnen auch, unstrukturierte Daten mithilfe von KI innerhalb von Minuten zu extrahieren. Mit dieser Funktion können Sie verborgene Erkenntnisse aus Dokumenten wie Lieferantenrechnungen und Vertragsvereinbarungen gewinnen, was in den meisten Datentools nicht möglich ist.

Außerdem, Astera verfügt über ein Live-Vorschau-zentriertes Datenraster, das Ihnen die von Ihnen vorgenommenen Änderungen anzeigt und Ihnen dabei hilft, die Datentransformationslogik zu validieren und sie zu optimieren, um die gewünschte Ausgabe zu erzielen.

Mit der Asterakönnen Sie die Datenqualität verbessern, indem Sie Duplikate, Nullwerte, Ausreißer und Fehler eliminieren. Sie können Ihre Daten auch vereinheitlichen, indem Sie Formatierungsregeln anwenden, darunter Datumsformate, Währungssymbole und Dezimaltrennzeichen.

Astera unterstützt Datentransformationen mit seiner umfangreichen Sammlung benutzerdefinierter Funktionen und regulärer Ausdrücke und hilft Ihnen bei der Verarbeitung großer und komplexer Datensätze. Wenn Ihr Datensatz Probleme mit der Datenqualität aufweist, können Sie diese sofort erkennen AsteraEchtzeit-Datengesundheitsfunktionen.

Schließlich AsteraMit der dualen Funktion von können Sie wiederverwendbare Skripts automatisch generieren, komplexe und sich wiederholende Aufgaben in automatisierte Arbeitsabläufe integrieren und die Konsistenz und Qualität aller Datensätze aufrechterhalten.

Merkmale

• ETL Integrationsmaschine
• Doppelt tätig
• Interaktives Datenraster
• Integrierte erweiterte Transformationen
• Konnektivität zu einer Vielzahl von Datenquellen und -zielen, einschließlich Datenbanken, Dateien, Webdiensten, Cloud-Anwendungen, EDI-Dokumenten, unstrukturierten Daten und mehr
• Eingebettete Datenqualitätsfunktionen
• Echtzeit-Überwachung des Datenzustands
• Schließt die Lücke zwischen Integration und Analyse
• Einheitliche Plattform
• Anspruchsvoller dimensionaler Datenmodellierer
• Datenzuordnung
• Berichterstattung über Abstammungs- und Wirkungsanalysen
• Workflow-Automatisierung

Wichtige Datentransformationsoperationen

Sortieren, Verknüpfen, Vereinigungen, Filter, Routen, Berechnen, Pivotieren (Normalisieren), Entpivotieren (Denormalisieren), Bereinigen, Imputieren, Baumverknüpfungen, Aggregieren, Teilen, Nachschlagen und Datensatzabgleich, reguläre Ausdrücke, Dateilöschung, Serialisierung und Analyse, benutzerdefiniert Datenqualitätsprüfungen und Datenvalidierung, Baumknotenabfragen, festgelegte Datentypen, benutzerdefinierte Funktionen und verschiedene On-Demand-Transformationen.

Quellen unterstützt

• Datenbanken: Astera unterstützt eine Vielzahl von Datenbanken und Data Warehouses, darunter 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 und Vertica.
• Tabellen: Excel-Arbeitsmappen.
• Unstrukturierte Dateien: PDF-, COBOL- und EDI-Formate (einschließlich X12 und EDIFACT) über Datenfluss.
• Halbstrukturierte Dateien: JSON und XML über Datenfluss
• Flat Files: Dateien mit Trennzeichen und Dateien mit fester Länge.
• REST-APIs: REST-APIs über seinen REST-Webservices-Connector.
• Cloud-Anwendungen: Microsoft Dynamics CRM, Amazon S3, Sharepoint, Salesforce und Microsoft Blob Storage.
• E-Mails: Astera unterstützt E-Mail als Datenquelle.

Beste für

Eine leistungsstarke, benutzerfreundliche und einheitliche Plattform, die Self-Service-Analysen für ein breites Spektrum von Benutzern mit unterschiedlichem technischem Fachwissen ermöglicht. Ideal für verschiedene Branchen, insbesondere für Unternehmen, die Daten aus verschiedenen Quellen operationalisieren und komplexe Probleme lösen möchten.

2. dBT-Tool

Dbt ist eine codebasierte Datentransformationslösung, die es Datenanalysten und Ingenieuren ermöglicht, Daten in ihren cloudbasierten Data Warehouses zu ändern, zu bewerten und zu dokumentieren. Es ermöglicht Datenteams, direkt in der Lagerumgebung zu agieren und zuverlässige Datensätze für Berichte, maschinelle Lernmodellierung und betriebliche Arbeitsabläufe zu generieren.

Es bietet sowohl eine cloudbasierte Plattform (dbt Cloud) als auch ein Open-Source-Befehlszeilentool (dbt Core), das vor Ort gehostet werden kann. Dbt arbeitet nach einem Code-orientierten Modell, bei dem Benutzer SQL und Jinja (ähnlich wie Python) schreiben müssen, um ihre Datentransformationen zu definieren.

Merkmale

• Modulare Datentransformationen
• Versionskontrolle
• Automatisierte Dokumentation
• Integriertes Testen
• Deklarativer Codestil
• Wiederverwendbarkeit des Codes.

Datentransformationsoperationen

Quellen unterstützt

• Datenbanken:
  • Amazon RedShift
  • Schneeflocke
  • Google BigQuery
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • SQL Server
• Cloud-Speicher:
  • Amazon S3
  • Azure Blob-Speicher
  • Google Cloud Storage
• SaaS-Anwendungen:
  • Salesforce
  • Google Analytics
  • Adobe Analytics
• Sonstiges:
  • MongoDB
  • Kafkaeske Zustände
  • Spark

Beste für

Dateningenieure mit SQL-Kenntnissen sind bestrebt, komplette Datenpipelines zu überwachen und maßgeschneiderten Code zu erstellen, um Datentransformationsprozesse zu beschleunigen.

3. Datenmeer

Datameer ist ein Datentransformationstool, das eine cloudbasierte Plattform zur effizienten Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse bietet. Es ist auf die Zusammenarbeit mit Snowflake, einem führenden Daten-Cloud-Anbieter, zugeschnitten und verwaltet alle Aspekte der Datenreise, von der Erkundung und Änderung bis hin zur Implementierung und Dokumentation. Datameer ist innerhalb des Snowflake-Ökosystems in der Cloud tätig und bietet eine skalierbare und anpassungsfähige Umgebung für die Umwandlung von Daten in wertvolle Analysen.

Merkmale

• Unterstützung für alle Datenformate (strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert)
• No-Code oder SQL-Code
• Integrierte Suche und Metadatenanreicherung
• Ein-Klick-Integrationsoptionen

Datentransformationsoperationen

Sortieren, Bereinigen, Standardisieren, Zuordnen, Pivotieren, Unpivotieren, Aggregieren, Teilen, Zusammenführen, Verknüpfen, Anreichern, Berechnungen, reguläre Ausdrücke, räumliche Analyse (geografische Erkenntnisse), Zeitreihenanalyse (zeitliche Muster)

Quellen unterstützt

Snowflake, AVRo, Parquet, CSV, JSON und ORC

Beste für

Datameer eignet sich am besten für Organisationen, die Snowflake für die Datenverarbeitung, -speicherung und -analyse verwenden.

4. Altair

Altair ist ein Datentransformationstool, mit dem Sie Rohdaten in nützliche Erkenntnisse umwandeln können. Es stellt eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen her und unterstützt verschiedene Datenformate.

Altair ist ein Datentransformationstool, das sich mit einer Vielzahl von Datenquellen verbinden und eine Vielzahl von Datenformaten verarbeiten lässt, darunter PDFs, Tabellenkalkulationen und Big-Data-Repositorys. Es bietet intuitive Arbeitsabläufe, Automatisierungsfunktionen und vorgefertigte Datenmodelle und erleichtert so die Generierung sauberer, verwalteter und vertrauenswürdiger Datensätze.

Altair bietet Optionen für die Desktop-, Server- und Cloud-basierte Nutzung und ermöglicht es Teams, Berichte und Datenmodelle zu erstellen, zusammenzuführen, zu verfeinern, zu speichern und darauf zuzugreifen. Es verfügt über eine visuelle Benutzeroberfläche ohne Code, die für Geschäftsanwender geeignet ist und den Prozess der Verbindung mit verschiedenen Datenquellen, der Verfeinerung, Zusammenführung und Umwandlung komplexer Daten in genaue, zuverlässige Datensätze innerhalb eines kontrollierten Rahmens vereinfacht.

Merkmale

• Schnelle, automatisierte Datentransformation
• Visuelle Schnittstelle ohne Code
• Automatisieren Sie Datentransformations-Workflows
• Zusammenarbeit

Datentransformationsoperationen

Sortieren, bereinigen, standardisieren, zuordnen, Pivot- und Depivoting-Aggregate, Teilen, Zusammenführen, Verknüpfen, Anreichern, Berechnungen, Ausdrücke, Nachschlagen

Quellen unterstützt

• Internetdienste: REST-APIs, SOAP-APIs und OData-Feeds.
• Dateien: PDF-, Excel-, CSV-, JSON-, XML-, HTML-, Text- und Bilddateien.
• Cloud-Speicher: Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage und Dropbox.
• Datenbanken: Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB und Cassandra.
• Big-Data-Quellen: Hadoop, Hive, Spark, Impala und Presto.

Beste für

Organisationen, die eine schnelle, automatisierte Möglichkeit benötigen, schwierige Daten in vertrauenswürdige, genaue Datensätze umzuwandeln.

5. Alteryx

Alteryx ist ein Datentransformationstool, das eine Low-Code/No-Code-Plattform für die Umwandlung von Rohdaten in gemeinsam nutzbare Erkenntnisse bietet. Die Lösung verfügt über die Analytic Process Automation (APA)-Plattform, die Automatisierung für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Analysefunktionen bietet. Alteryx ist sowohl als cloudbasierte Lösung als auch vor Ort verfügbar.

Merkmale

• Benutzerfreundliches Drag-and-Drop-System
• Robuste Dokumentation
• Automatisierte Prozesse
• Intuitiv und dynamisch
• Mehrere Systemkonnektivität

Wichtige Datentransformationsoperationen

Datentypen festlegen, fehlende Werte bereinigen, Funktionen auswählen und Daten kodieren.

Quellen unterstützt

Alteryx unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und kann je nach Datenquelle lesen, schreiben oder lesen und schreiben.

Beste für

Alteryx eignet sich am besten für die Automatisierung der Datenvorbereitung, die Ermöglichung von Self-Service-Analysen und die Erstellung von Workflows in der Cloud.

Warum sind Datentransformationstools wichtig?

Unternehmen Daten aus verschiedenen Gründen transformieren, wie Cloud-Migration, Datensatzkonsolidierung, Datendeduplizierung und mehr. Datentransformationen ermöglichen es Benutzern, Daten zu verketten, zu validieren, Suchvorgänge durchzuführen oder an verschiedene Ziele weiterzuleiten. Um Daten bestmöglich zu manipulieren, ist ein Tool mit vielfältigen Transformationsmöglichkeiten hilfreich.

Datentransformationstools helfen Unternehmen außerdem dabei, Kompatibilitätsprobleme zu lösen und die Datenkonsistenz zu verbessern. Um Daten in ein geeignetes Format für verschiedene Zielsysteme zu konvertieren, können verschiedene Funktionen wie Aggregationen, Sortieren und Datenbereinigung angewendet werden. Diese Funktionalitäten machen Daten für die weitere Verarbeitung nutzbar, um Erkenntnisse zu gewinnen, Berichte zu erstellen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Datentransformationen sind auch hilfreich beim Herausfiltern irrelevanter Daten und reduzieren so den Speicherverbrauch und die Ausführungszeit. Beispielsweise kann die Filterumwandlung verwendet werden, um relevante Datensätze durchzulassen, um eine Überlastung des Zielsystems zu verhindern.

Hier werden Daten aus SQL Server und der Excel-Quelle transformiert und einer Excel-Zieldatei zugeordnet. Sie können Transformationen auch verwenden, um Werte aus verschiedenen Datentypen zu extrahieren. Anstatt Ihre Systeme mit mehreren – oft unnötigen – Datensätzen zu überfordern, können Sie verschiedene Datentransformationen verwenden, um irrelevante Daten herauszufiltern.

Mit der Filtertransformation können Sie einen Bericht über alle in einem bestimmten Land (z. B. USA) getätigten Verkäufe erstellen. Auf diese Weise übergibt das System nur die relevanten Datensätze und verhindert so eine unnötige Belastung des Zielsystems. Das Speichern relevanter und vergleichsweise weniger Datensätze im Zielsystem bedeutet weniger Speicherverbrauch während Datenverarbeitung, was die Ausführungszeit verkürzt.

Wichtige Überlegungen bei der Auswahl eines Datentransformationstools

1. Zugriff auf unstrukturierte Daten

Verarbeitung unstrukturierter Daten ist eine der größten Herausforderungen bei der Datenaufbereitung für Unternehmen. Unternehmen haben keinen Zugriff auf wichtige Daten, die in Dokumenten wie Lieferantenrechnungen und Vertragsvereinbarungen enthalten sind. Informationen, die für bessere Geschäftsentscheidungen genutzt werden könnten.

Aus diesem Grund ermöglichen erstklassige Datentransformationslösungen Benutzern die Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Informationen mithilfe der vorlagenbasierten Datenextraktion. Diese wiederverwendbaren Vorlagen, auch Berichtsquellen genannt, extrahieren Daten in einem strukturierten Format.

Extraktionsvorlagen helfen bei der Datengewinnung aus unstrukturierten Dateien wie Rechnungen, Schecks und Kontoauszügen. Indem sie Benutzern Zugriff auf Berichtsquellen gewähren, entschlüsseln Datentransformationstools nützliche Informationen aus unstrukturiertem Text und machen zuvor unzugängliche Daten für die Analyse verfügbar.

2. Live-Datenraster

Ein Live-Datenraster ermöglicht es Ihnen, die Auswirkungen Ihrer Aktionen zu sehen, während Sie die Daten transformieren. Es zeigt Ihre Daten in einer Tabelle mit Zeilen und Spalten an, die Sie nach Ihren Wünschen sortieren, filtern, bearbeiten und formatieren können.

Das Live-Datenraster hilft Ihnen auch dabei, Ihre Datentransformationslogik zu validieren und sicherzustellen, dass sie die erwartete Ausgabe liefert. Dadurch können Sie Ihre Daten erkunden und neue Erkenntnisse gewinnen. Sie können verschiedene Funktionen und Berechnungen auf Ihre Daten anwenden, z. B. Aggregationen, Pivots, Verknüpfungen und Suchvorgänge. Sie können auch Diagramme, Grafiken und Karten verwenden, um Ihre Daten zu visualisieren und Muster und Trends zu erkennen.

Live-Datenraster machen den Datentransformationsprozess schnell und effizient. Sie können die Ausführungszeit und den Ressourcenverbrauch Ihrer Datentransformationsaufgaben verfolgen und diese entsprechend anpassen. Diese Tools verfügen über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die keine Programmierkenntnisse erfordert.

Sie unterstützen auch verschiedene Arten von Datenquellen und -zielen, wie Datenbanken, Dateien, APIs, Cloud-Dienste und SaaS-Anwendungen. Dadurch sind sie vielseitig und an jede Datenumgebung anpassbar. Ein Live-Datenraster ist daher ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datentransformation und -interaktion.

3. Benutzerfreundlich

Datentransformationstools machen die Datentransformation einfach und schnell, indem sie Benutzern eine visuelle Schnittstelle bieten. Unabhängig davon, ob Sie Daten zusammenführen, aggregieren, bereinigen, analysieren, normalisieren oder nachschlagen müssen, ist dies mit wenigen Klicks möglich. Es ist keine Codierung erforderlich.

Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Datensatz mit Tausenden von Zeilen und Spalten. Einige Werte fehlen und Sie müssen sie ausfüllen, bevor Sie die Daten analysieren können. Wenn Sie Python verwenden, müssen Sie viele Bibliotheken (Numpy, Pandas usw.) installieren und erlernen und komplexen Code schreiben. Das erfordert viel Zeit und Mühe. Und Sie können jeweils nur an einem Datensatz arbeiten.

Wenn mehrere Datensätze stündlich aktualisiert werden, ist es außerdem schwierig, mit der Datentransformation Schritt zu halten. Mit Datentransformationstools ist das möglich. Sie können dieselben Transformationen auf mehrere Datensätze gleichzeitig anwenden und die Ergebnisse innerhalb von Minuten erhalten.

Selbst wenn Sie ein technischer Benutzer sind, der gerne Skripts erstellt, können Ihnen Datentransformationstools helfen. Sie bieten hilfreiche Tooltips, die erklären, wie die einzelnen Funktionen funktionieren und welche Auswirkungen sie auf Ihre Daten haben. Sie können Ihre Transformationen auch mit Ihrem eigenen Code anpassen, wenn Sie möchten.

4. Einfache Integration

Datentransformationstools sollten flexibel genug sein, um jede Art von Daten zu verarbeiten, egal wie groß, komplex oder vielfältig sie sind. Sie sollten außerdem in der Lage sein, mit verschiedenen Systemen, Frameworks und Anwendungen zu arbeiten, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

Mit den besten Data-Wrangling-Tools können Sie Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten, z. B. Excel-Dateien, XML, JSON, APIs, Legacy-Systeme und unstrukturierte Dateien wie PDFs. Sie müssen sich keine Gedanken über das Format oder den Typ der Datenquelle machen. Sie können einfach die benötigten Informationen extrahieren und verarbeiten.

Datentransformationstools stellen auch eine Verbindung zu verschiedenen Cloud- und Datenbankplattformen und Frameworks her. Sie können Konnektoren verwenden, um Ihre Datenvorbereitungsworkflows mit beliebten Plattformen wie IBM DB2/iSeries, Amazon Redshift, Google Cloud SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft Azure und SAP HANA zu integrieren.

5. Umfangreiche benutzerdefinierte Funktionen

Benutzerdefinierte Funktionen sind vorgefertigte Codeblöcke, die zur Ausführung bestimmter Aufgaben verwendet werden können. Es gibt beispielsweise Funktionen zum Suchen und Ersetzen von Text, zum Konvertieren von Datentypen und zum Berechnen von Statistiken. Diese Funktionen können viele Schritte der Datentransformation automatisieren und so den Benutzern Zeit und Aufwand sparen.

Reguläre Ausdrücke sind ein leistungsstarkes Werkzeug zum Mustervergleich und zur Textmanipulation. Sie können verwendet werden, um bestimmte Textmuster wie Telefonnummern oder E-Mail-Adressen zu finden. Reguläre Ausdrücke können auch zum Ersetzen von Text, zum Entfernen unerwünschter Zeichen und zum Formatieren von Daten verwendet werden.

Durch die Kombination benutzerdefinierter Funktionen und regulärer Ausdrücke erhalten Datentransformationstools große Leistungsfähigkeit und Flexibilität. Dadurch können Benutzer problemlos komplexe Transformationen durchführen, selbst bei großen und komplexen Datensätzen.

Benutzerdefinierte Funktionen und reguläre Ausdrücke dienen als unschätzbare Werkzeuge, die zahlreiche Datentransformationsschritte automatisieren und so den Zeit- und Arbeitsaufwand der Benutzer erheblich reduzieren – was besonders wichtig ist, wenn große und komplexe Datensätze verarbeitet werden. Ihre inhärente Genauigkeit übertrifft die manueller Methoden, wodurch Fehlerrisiken gemindert und die Datenintegrität sichergestellt werden.

Mit diesen Tools können Benutzer komplexe Transformationen nahtlos durchführen, was beim Umgang mit umfangreichen und vielschichtigen Datensätzen unerlässlich ist. Über die Effizienz hinaus fördern sie die Konsistenz, eine wichtige Komponente für die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit und -zuverlässigkeit bei allen Transformationen.

Darüber hinaus eröffnen diese Funktionen und Ausdrücke Möglichkeiten zum Experimentieren und ermöglichen es Benutzern, Innovationen zu entwickeln und neue Erkenntnisse zu gewinnen, während sie neue Ansätze zur Datentransformation erkunden.

6. Doppelte Bedienbarkeit

Ein dual-operatives Datentransformationstool ermöglicht Benutzern den Wechsel zwischen menschenlesbaren Skripten und Point-and-Click-Schnittstellen. Es kommt Benutzern mit unterschiedlichen technischen Fähigkeiten und Vorlieben entgegen. Benutzer mit Programmierkenntnissen können direkt mit Skripten arbeiten, während Benutzer ohne Programmierkenntnisse die visuelle Oberfläche verwenden können. Auf diese Weise können Benutzer ihre Stärken nutzen und so arbeiten, wie es ihnen am besten passt.

Durch den Wechsel zwischen den Methoden können Sie den für Ihre Aufgabe am besten geeigneten Ansatz verwenden. Beispielsweise können Sie Skripts für komplexe oder sich wiederholende Aufgaben verwenden, die eine differenzierte Steuerung oder Anpassung erfordern. Sie können Point-and-Click-Schnittstellen für einfache oder explorative Aufgaben verwenden, die schnelles Feedback oder Visualisierung erfordern. Benutzer können auch von einer Methode zur anderen wechseln, während sie das Tool erlernen oder sich daran gewöhnen.

Eine visuelle Schnittstelle ermöglicht es Benutzern, mit der Datentransformationslogik zu experimentieren und Prototypen zu erstellen. Benutzer können Point-and-Click-Oberflächen verwenden, um verschiedene Transformationen auszuprobieren und die Ergebnisse schnell zu sehen. Sobald sie das gewünschte Ergebnis erreicht haben, können sie die visuellen Schritte in ein Skript umwandeln, um Skalierbarkeit und Präzision zu gewährleisten. Ebenso sind für Menschen lesbare Skripte einfacher zu prüfen, zu ändern und mit ihnen zusammenzuarbeiten, wodurch es einfacher wird, die zugrunde liegende Logik von Transformationen zu teilen.

7. Datenzustand in Echtzeit

Mithilfe von Datenintegritätsfunktionen in Echtzeit können Sie die Qualität Ihrer Daten während der Transformation überwachen und verbessern. Die Datentransformation kann zu Fehlern oder Inkonsistenzen in Ihren Daten führen, die sich auf deren Qualität und Genauigkeit auswirken können. Datenintegritätsfunktionen helfen Ihnen, Fehler wie fehlende oder Nullwerte, Rechtschreibfehler oder falsche Werte zu erkennen und zu beheben, indem Sie Datenqualitätsprüfungen automatisieren.

Dadurch können Sie Duplikate, Ausreißer oder irrelevante Datensätze leicht identifizieren und entfernen, ohne Ihre Daten bei jeder Änderung manuell überprüfen und bereinigen zu müssen. Diese Funktionen sparen Ihnen Zeit und Mühe und helfen Ihnen, Fehler oder Inkonsistenzen zu beheben, bevor Sie Daten in Ihr Zielsystem laden.

8. Wiederverwendbare Skripte automatisch generieren

Wiederverwendbare Skripts sind eine Folge von Schritten oder Befehlen, die die an einem Datensatz durchgeführten Datentransformationsschritte verfolgen. Sie ermöglichen es Ihnen, Datenmanipulationsaufgaben effizienter, konsistenter, genauer und kollaborativer durchzuführen.

Die meisten Datentransformationstools sind codefrei, einige ermöglichen es Benutzern jedoch, Daten durch das Schreiben von Skripten zu transformieren. Das Vorbereiten von Daten ohne Code ist zwar benutzerfreundlicher, es ist jedoch auch schwierig nachzuverfolgen, welche Transformationen Sie durchgeführt haben.

Aus diesem Grund generieren die besten Data-Wrangling-Tools automatisch Skriptbefehle, wenn Sie Daten per Point-and-Click transformieren. Diese Funktion spart Benutzern viel Zeit und Aufwand, da sie den Überblick über alle Schritte behält und es ihnen ermöglicht, dieselbe Logik und dieselben Schritte für verschiedene Datensätze oder Szenarien wiederzuverwenden.

Darüber hinaus gewährleisten diese Skripte Konsistenz und Qualität, indem sie dieselben Standards und Regeln anwenden, und helfen Benutzern, Fehler oder Diskrepanzen zu vermeiden, die durch manuelle oder Ad-hoc-Datenmanipulation entstehen.

Sie können außerdem sicherstellen, dass Ihre Datentransformation den Best Practices folgt und den Anforderungen Ihres Zielsystems entspricht. Am wichtigsten ist, dass wiederverwendbare Skripte Risiken und Komplexität reduzieren, indem sie den Datentransformationsprozess automatisieren und das Potenzial für menschliche Fehler, Inkonsistenzen oder Versehen minimieren.

9. Automatisierung

Da Datensätze immer größer und komplexer werden, wird eine manuelle Datentransformation immer unpraktischer. Automatisierung ist ein Schlüsselmerkmal eines Datentransformationstools, das es Benutzern ermöglicht, große Datenmengen mühelos und effizient zu verarbeiten.

Durch die Automatisierung werden komplexe und sich wiederholende Aufgaben in automatisierte Arbeitsabläufe optimiert, die mit einem einzigen Befehl ausgeführt werden können. Dies spart Benutzern Zeit und Aufwand und verbessert die Datenqualität und -genauigkeit durch die Minimierung menschlicher Fehler.

Automatisierung ermöglicht auch eine zeitnahe Datentransformation, indem sie Echtzeit- oder geplante Automatisierung ermöglicht, was besonders wichtig für Szenarien ist, in denen zeitkritische Entscheidungen von den transformierten Daten abhängen. Es erweitert das Potenzial und die Leistungsfähigkeit des Datentransformationstools, indem es Benutzern ermöglicht, komplexe Transformationen durchzuführen, die manuell möglicherweise nur schwer oder gar nicht durchzuführen sind. Dadurch können Benutzer das volle Potenzial des Tools bei der Bewältigung komplexer Szenarien nutzen, beispielsweise beim Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten oder chaotischen Daten mithilfe regulärer Ausdrücke.

Feature-für-Feature-Vergleich von Datentransformationstools

Optimieren Sie Ihre Datenpipelines mit Astera

Astera ist leistungsstark, benutzerfreundlich und einheitlich Datenverwaltungsplattform Dies ermöglicht Self-Service-Datentransformationen für ein breites Spektrum von Benutzern mit unterschiedlichem technischem Fachwissen. Mit Asterakönnen Sie mithilfe einer Drag-and-Drop-Schnittstelle End-to-End-Datenpipelines und Workflows entwerfen und entwickeln.

Mit dem Tool können Sie die Qualität Ihrer Daten verbessern, indem Sie Duplikate, Nullwerte, Ausreißer und Fehler eliminieren. Sie können Formatierungsregeln, benutzerdefinierte Funktionen und reguläre Ausdrücke anwenden, um Ihren Daten Einheitlichkeit und Konsistenz zu verleihen. Astera bietet:

• Zugriff auf mehrere Arten von Datenquellen, wie Datenbanken, Dateien, Webdienste, APIs und mehr.
• Extrahieren, manipulieren, konvertieren, bereinigen, validieren und laden Sie Daten effizient an jedes beliebige Ziel.
• Benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche zum Entwerfen von End-to-End-Datenpipelines und Workflows.
• KI-basierte Extraktion zur Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Informationen für verborgene Erkenntnisse.
• Echtzeitvalidierung durch ein Live-Vorschau-zentriertes Datenraster für eine genaue Datentransformationslogik.
• Verbesserung der Datenqualität durch Entfernen von Duplikaten, Nullwerten, Ausreißern und Fehlern.
• Umfangreiche Sammlung benutzerdefinierter Funktionen und regulärer Ausdrücke für komplexe Datentransformationen.
• Echtzeit-Datengesundheitsfunktionen zur sofortigen Erkennung von Datenqualitätsproblemen.
• Leistungsstarke ETL-Integrations-Engine, interaktives Datenraster und erweiterte Transformationen für eine nahtlose Datenverwaltung.
• Führen Sie Datentransformationsjobs je nach Bedarf im Batch- oder Echtzeitmodus aus.

Astera schließt die Lücke zwischen Rohdaten und Analysen, indem es Ihnen hilft, Rohdaten zu extrahieren, komplexe Datentransformationen problemlos durchzuführen und die Ergebnisse an ein beliebiges Ziel Ihrer Wahl zu laden.

Verpassen Sie nicht diese Gelegenheit, herauszufinden, wie es geht Astera kann Ihre Datentransformationsaufgaben einfacher und schneller als je zuvor machen! Melden Sie sich jetzt für eine kostenlose Demo an und machen Sie sich bereit, Ihre Daten wie ein Profi zu transformieren!