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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Die 8 besten Data-Wrangling-Tools im Jahr 2024

Javeria Rahim

Associate Manager SEO

7. Februar 2024

Um 328.7 Millionen Terabyte Daten entsteht jeden Tag. Eine Fülle von Daten kann zwar Innovationen vorantreiben und die Entscheidungsfindung für Unternehmen verbessern, bedeutet aber auch zusätzliche Arbeit bei der Durchsicht dieser Daten, bevor sie in Erkenntnisse umgewandelt werden. Glücklicherweise verfügen Unternehmen jetzt über Datenverarbeitungstools, mit denen sie diese Datenflut eindämmen können.

Data-Wrangling-Tools sind leistungsstarke Lösungen, die den Prozess der Datenaufbereitung vereinfachen und automatisieren sollen. Sie ermöglichen es Datenexperten, Rohdaten effizient zu bereinigen, umzuwandeln und zu organisieren, wodurch unzählige Stunden manueller Arbeit eingespart werden und gleichzeitig die Datenqualität und -konsistenz sichergestellt wird.

In diesem Blog werden wir die Vorteile von Data-Wrangling-Tools und die Top-Konkurrenten auf dem Markt untersuchen.

Daten-Wrangling verstehen

Das Daten-Wrangling Der Prozess umfasst mehrere wichtige Schritte, die Rohdaten in ein verwendbares Format umwandeln. Hier sind die wichtigsten Phasen im Datenverarbeitungsprozess:

  1. Sammeln von Daten aus allen Quellen
  2. Untersuchen von Daten auf Qualitätsprobleme und Inkonsistenzen.
  3. Reinigungsdaten um fehlende Werte zu füllen, Duplikate zu entfernen und Fehler zu korrigieren.
  4. Transformieren von Daten, um sie in bestimmte Formate zu passen
  5. Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen

Data Wrangling ist das Rückgrat der Datenwissenschaft und -analyse, da es Fehler, Inkonsistenzen und fehlende Werte in Rohdaten behebt. Es reduziert außerdem Vorurteile und verbessert die Analysegenauigkeit, sodass verborgene Muster und Beziehungen entdeckt werden können.

Schauen wir uns an, wie die führenden Tools auf dem Markt mit der Datenverarbeitung umgehen.

8 Data-Wrangling-Tools zur Auswahl im Jahr 2024

Astera

Astera ist ein codefreies, benutzerfreundliches Datenintegrationstool, das für Benutzer mit allen technischen Fähigkeiten entwickelt wurde. Astera bietet eine durchgängige Datenverwaltung von der Extraktion über die Datenintegration, das Data Warehousing bis hin zur API-Verwaltung. Das Tool kann Ihnen unzählige Stunden manueller Arbeit ersparen. Außerdem müssen Sie für die Verwendung dieses Tools keine Experten einstellen. Hier sind einige bemerkenswerte Merkmale von Astera, wodurch es sich hervorragend für die Datenverarbeitung eignet:

Hauptmerkmale von Astera

  • Benutzerfreundliches Bedienfeld: Astera richtet sich gleichermaßen an geschäftliche und technische Anwender. Die einfache Drag-and-Drop-Oberfläche ermöglicht es Geschäftsanwendern, Daten selbst vorzubereiten, ohne sich umfassend auf die IT oder Programmierung verlassen zu müssen.
  • KI-basierte Datenextraktion: Mit dem Tool können Sie innerhalb von Minuten problemlos Daten aus unstrukturierten Datenquellen extrahieren. Die KI-Algorithmen können das Feld, das Sie extrahieren möchten, problemlos erkennen, sodass keine Vorlagen für verschiedene Arten von Dokumentformaten erstellt werden müssen.
  • Vielzahl von Steckverbindern: Das Tool unterstützt eine große Bibliothek lokaler und cloudbasierter Lösungen Quellen und Ziele einschließlich Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes. Über vorgefertigte API-Konnektoren können Sie auch problemlos eine Verbindung zu jeder anderen Quelle oder jedem anderen Ziel herstellen.
  • Datentransformation: Astera bietet verschiedene integrierte Transformationen und Funktionen die es Ihnen ermöglichen, Ihre Daten nach Ihren Wünschen zu bearbeiten. Alles, was Sie tun müssen, ist, die erforderlichen Transformationen einfach per Drag-and-Drop Ihrer Datenpipeline zuzuordnen. Astera erleichtert das Arbeiten auch mit komplexen Transformationen wie Normalisierung/Denormalisierung, Entscheidungsbaum usw.
  • Datenqualitätsfunktionen: Das Tool unterstützt robuste integrierte Funktionen Datenqualität mit denen Sie Daten einfach bereinigen, profilieren und validieren können. Sie können auch Datenqualitätsregeln festlegen, um fehlerhafte Datensätze zu kennzeichnen, die Sie später überprüfen können.
  • Automation: Richten Sie Ihre Arbeitsabläufe einmal ein und nutzen Sie sie AsteraDie Jobplanungsfunktionen von ermöglichen die Automatisierung des gesamten Prozesses.
  • Parallelverarbeitungs-Engine: Astera basiert auf einer industrietauglichen Parallelverarbeitungs-Engine, die große Datenmengen nahtlos verarbeitet.

Tableau Desktop

Tableau Desktop ist in erster Linie ein Datenvisualisierungs- und Analysetool, mit dem Sie interaktive Visualisierungen und Dashboards erstellen können. Tableau Desktop zeichnet sich zwar durch die Datenvisualisierung aus, bietet aber auch mehrere Funktionen für die Datenverarbeitung.

Hauptfunktionen von Tableau Desktop

  • Datenverbindung: Tableau Desktop unterstützt die Konnektivität zu einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Onlinediensten. Sie können eine Verbindung zu Ihren Datenquellen herstellen und die Daten in die Tableau-Schnittstelle importieren, um mit Ihren Daten zu arbeiten.
  • Datentransformation: Es bietet eine Reihe von Transformationsoptionen zum Konvertieren Ihrer Daten. Sie können Daten vom Breit- ins Langformat oder umgekehrt drehen, Zeilen und Spalten vertauschen und Felder teilen oder kombinieren. Diese Transformationen helfen dabei, die Daten so vorzubereiten, dass sie dem gewünschten Format für die Analyse und Visualisierung entsprechen.
  • Automatisierung und Skripte: Mit der JavaScript-API (Application Programming Interface) von Tableau und den Automatisierungs- und Skriptfunktionen von Tableau Prep Builder können Sie wiederkehrende Datenvorbereitungsaufgaben automatisieren und Tableau mit anderen Tools oder Systemen integrieren.
  • Datenreinigung: Das Tool ist mit verschiedenen Bereinigungsfunktionen ausgestattet, z. B. der Behandlung fehlender Werte, der Entfernung von Duplikaten und der Korrektur inkonsistenter oder fehlerhafter Daten. Mit den Datenqualitätsfunktionen und -techniken von Tableau können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten für die Analyse korrekt und zuverlässig sind.

Python-Pandas

Python Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek zur Datenmanipulation und -analyse. Es bietet Datenstrukturen und Funktionen, die speziell darauf ausgelegt sind, die Arbeit mit strukturierten Daten, wie z. B. Tabellendaten, effizienter und intuitiver zu gestalten. Pandas basiert auf der NumPy-Bibliothek, die Unterstützung für mathematische und numerische Operationen in Python bietet.

Eine der Hauptdatenstrukturen in Pandas ist der DataFrame, eine zweidimensionale tabellenartige Datenstruktur mit beschrifteten Achsen (Zeilen und Spalten). Mit DataFrames können Sie Daten auf eine Weise speichern und bearbeiten, die der Arbeit mit Tabellenkalkulationen oder SQL-Tabellen ähnelt. Es bietet verschiedene Funktionen zum Indizieren, Slicen, Filtern, Gruppieren und Aggregieren von Daten.

So können Sie Pandas als Datenverarbeitungstool verwenden:

Datenmanipulation: Pandas bietet leistungsstarke Tools zum Bereinigen und Transformieren von Daten. Sie können Vorgänge wie das Zusammenführen und Verbinden von Datensätzen, das Filtern von Zeilen anhand von Bedingungen, das Hinzufügen oder Entfernen von Spalten und die Behandlung fehlender Daten ausführen.

Hauptmerkmale von Python Pandas

  • Datenanalyse: Es bietet eine breite Palette statistischer und analytischer Funktionen zur Untersuchung und Zusammenfassung von Daten. Sie können deskriptive Statistiken durchführen, mathematische Operationen anwenden, Gruppierungen und Aggregationen durchführen und verschiedene Visualisierungen erstellen.
  • Eingabe-/Ausgabeunterstützung: Pandas unterstützt das Lesen und Schreiben von Daten in verschiedenen Formaten, darunter CSV, Excel, SQL-Datenbanken, JSON und mehr.
  • Zeitreihenanalyse: Es umfasst Tools für Resampling, Zeitverschiebung, rollierende Fenster und den Umgang mit zeitbasierten Datenformaten.
  • Integration mit anderen Bibliotheken: Das Tool lässt sich gut in andere Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse im Python-Ökosystem integrieren. OpenRefine

ÖffnenVerfeinern

OpenRefine, früher bekannt als Google Refine, ist ein Open-Source-Tool zur Datenverarbeitung. OpenRefine ist ein benutzerfreundliches Tool mit einer breiten Palette an Funktionen, die Benutzern dabei helfen, mit chaotischen und inkonsistenten Daten zu arbeiten, um sie strukturierter und nützlicher zu gestalten. OpenRefine ist für die Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert und ermöglicht Benutzern die einfache Ausführung komplexer Aufgaben.

Eine der Hauptfunktionen von OpenRefine ist die Datenbereinigung. Es ermöglicht Benutzern, Daten zu untersuchen und zu bereinigen, indem Inkonsistenzen, Fehler und fehlende Werte identifiziert und behoben werden.

Hauptmerkmale von Openrefine

  • Das Tool bietet verschiedene Methoden zum Transformieren von Daten, z. B. das Teilen von Zellen, das Zusammenführen von Spalten und das Korrigieren von Werten mithilfe regulärer Ausdrücke.
  • OpenRefine unterstützt außerdem Clustering- und Facettierungsfunktionen, um ähnliche Werte innerhalb des Datensatzes zu erkennen und abzugleichen.
  • Es bietet eine Datensatzverknüpfungsfunktion, die Benutzern hilft, Daten aus mehreren Quellen abzugleichen und zusammenzuführen.

Apache Funken

Apache Spark ist ein verteiltes Open-Source-Computersystem, das ein schnelles und universelles Framework für die Verarbeitung großer Datenmengen bietet und eine Vielzahl von Datenanalyseaufgaben unterstützt

Hauptmerkmale von Apache Spark

  • Verteiltes Rechnen: Apache Spark ist für verteiltes Computing konzipiert, was bedeutet, dass es große Datensätze über einen Cluster von Maschinen hinweg verarbeiten und analysieren kann und so eine parallele Verarbeitung und hohe Skalierbarkeit ermöglicht.
  • Daten laden: Apache Spark unterstützt verschiedene Datenquellen, einschließlich Dateisystemdatenbanken (z. B. Hadoop Distributed File System (HDFS), S3 und lokale Dateisysteme).
  • Datentransformation: Es bietet eine breite Palette von Transformationsvorgängen wie Filtern, Zuordnen, Aggregieren, Zusammenführen und Sortieren.
  • Datenaufteilung und Stichprobenerhebung: Außerdem können Benutzer Datensätze in Teilmengen aufteilen oder Zufallsstichproben zur Datenerkundung und -analyse durchführen. Diese Funktionalität ist nützlich für Aufgaben wie Datenvalidierung, Modelltraining und Tests.

Datenname

Datameer ist eine Datenaufbereitungs- und Analyseplattform, die den Prozess der Untersuchung, Transformation und Analyse großer Datenmengen vereinfacht und beschleunigt.

Hauptmerkmale von Datameer

  • Datenintegration: Das Tool bietet integrierte Konnektoren für verschiedene Datenquellen, darunter Datenbanken, HDFS, Cloud-Speicherplattformen und mehr. Es ermöglicht Benutzern den einfachen Import und die Integration von Daten aus mehreren Quellen in einen zentralen Arbeitsbereich zur Analyse.
  • Datentransformation: Datameer verfügt über eine vertraute, tabellenkalkulationsähnliche Oberfläche, die es Benutzern erleichtert, in Daten zu navigieren, sie zu erkunden und zu bearbeiten. Benutzer können über die intuitive Benutzeroberfläche direkt mit Daten interagieren, Formeln anwenden und Ad-hoc-Analysen durchführen.

Alteryx

Alteryx ist in erster Linie eine Datenanalyse- und Data-Science-Plattform, die es Ihnen ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Das Tool bietet umfassende Funktionen zur Datenaufbereitung, -mischung und -analyse, was es auch zu einem guten Datenverarbeitungstool macht.

Hauptmerkmale von Alteryx

  • Datenaufbereitung: Alteryx bietet eine breite Palette von Tools zur Datenbereinigung, -transformation und -anreicherung. Sie können Daten formatieren, fehlende Werte verarbeiten, Datensätze zusammenführen und verbinden sowie Berechnungen oder Aggregationen durchführen.
  • Datenverschmelzung: Sie können Daten aus mehreren Quellen und Systemen kombinieren, unabhängig von Format oder Speicherort. Alteryx unterstützt verschiedene Datenquellen, darunter Datenbanken und Cloud-Dienste.
  • Datenkonnektoren: Es bietet Konnektoren für eine Vielzahl von Datenquellen, wie Datenbanken, Cloud-Plattformen, Dateiformate und Anwendungen.
  • Datenprofilierung und Qualitätskontrolle: Alteryx bietet außerdem Datenprofilierungsfunktionen zur Bewertung der Qualität, Struktur und des Inhalts von Datensätzen. Sie können Datenprobleme identifizieren, die Datenintegrität validieren und die Datenqualität während des gesamten Analyseprozesses sicherstellen.
  • Versionskontrolle: Alteryx bietet Versionskontrollfunktionen, mit denen Benutzer an Arbeitsabläufen vorgenommene Änderungen verfolgen, an verschiedenen Versionen zusammenarbeiten und bei Bedarf auf frühere Versionen zurückgreifen können.

Trifacta Wrangler

Trifacta ist ein kommerzielles Data-Wrangling-Tool, das eine visuelle Schnittstelle für die Datenaufbereitung und -bereinigung bietet

Hauptmerkmale des Trifacta Wrangler

  • Visuelle Datenexploration: Mit Trifacta können Sie ihre Daten interaktiv erkunden und verstehen. Sie können eine Vorschau der Daten anzeigen, Verteilungen visualisieren sowie Muster und Ausreißer identifizieren, um Einblicke in den Datensatz zu gewinnen.
  • Datenbereinigung und -transformation: Es verfügt über integrierte Funktionen und Transformationen zum Bereinigen und Vorverarbeiten von Daten. Sie können mit fehlenden Werten umgehen, Duplikate entfernen, Formate standardisieren und Fehler korrigieren. Das Tool unterstützt auch Transformationen wie das Teilen von Spalten, das Zusammenführen von Daten und das Ableiten neuer Variablen mithilfe von Ausdrücken und Formeln.
  • Datenprofilierung und Qualitätsbewertung: Sie finden außerdem Datenprofilierungsfunktionen, die den Datensatz analysieren und statistische Zusammenfassungen, Datenqualitätsbewertungen und Informationen zur Datenherkunft bereitstellen.
  • Datenintegration und Konnektivität: Trifacta unterstützt die Integration mit verschiedenen Datenquellen und -formaten, einschließlich Datenbanken, Dateien (wie CSV, Excel, JSON), Cloud-Speicherplattformen usw.

Warum in ein Data-Wrangling-Tool investieren?

Rohdaten sind oft mit fehlenden Werten, Ausreißern und Inkonsistenzen behaftet. Die schiere Menge und Geschwindigkeit der Rohdaten machen es oft schwierig, sie mit der Geschwindigkeit zu bereinigen und zu manipulieren, die in der heutigen datengesteuerten Welt erforderlich ist. Data-Wrangling-Tools erleichtern den Prozess durch Automatisierung:

Hier sind einige der Vorteile der Verwendung von Data-Wrangling-Tools:

  1. Effizienz: Datenverarbeitungstools verfügen über intuitive Schnittstellen, Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Funktionen, die die Datenbereinigung, -transformation und -integration vereinfachen und beschleunigen.
  2. Verbesserte Datenqualität und -konsistenz: Die in Data-Wrangling-Tools integrierten Funktionen und Algorithmen verbessern die Datenqualität und gewährleisten Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz über alle Datensätze hinweg. Sie ermöglichen Ihnen die einfache Behebung fehlender Werte, Ausreißer, Inkonsistenzen und Formatierungsprobleme.
  3. Datenintegration und Kompatibilität: Die Tools unterstützen verschiedene Dateiformate, Datenbanken, APIs und Datenkonnektoren, die die Datenintegration aus verschiedenen Quellen vereinfachen.
  4. Verbesserte Datenexploration und -visualisierung: Viele Data-Wrangling-Tools bieten Visualisierungsfunktionen, mit denen Sie Daten während des Wrangling-Prozesses untersuchen und visualisieren können. Diese Funktion hilft Ihnen, Datenverteilungen zu verstehen, Muster zu erkennen und Ausreißer oder Anomalien zu erkennen.
  5. Skalierbarkeit : Das Beste an Data-Wrangling-Tools ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und eine nahtlose Skalierbarkeit zu ermöglichen. Diese Tools nutzen optimierte Algorithmen und parallele Verarbeitungstechniken und ermöglichen so eine schnellere Datenverarbeitung und -analyse.
  6. Wiederholbarkeit und Dokumentation: Sie können ganz einfach automatisierte Arbeitsabläufe oder Skripte erstellen, um die während des Datenvorbereitungsprozesses durchgeführten Schritte zu erfassen und diese dann für Konsistenz und Reproduzierbarkeit in der Analyse zu wiederholen.

Wie wählt man das richtige Data-Wrangling-Tool aus?

Letztendlich hängt die Auswahl des Data-Wrangling-Tools, das Sie für Ihr Unternehmen auswählen, von dessen Anforderungen, Ihrem Budget und der Art der Datenquellen ab, mit denen Sie arbeiten. Hier sind einige häufige Faktoren, die Sie beachten sollten:

  1. Datenanforderungen: Berücksichtigen Sie die Arten und Mengen der Daten, mit denen Sie arbeiten werden. Einige Tools eignen sich möglicherweise hervorragend für den Umgang mit strukturierten Daten, während andere möglicherweise besser für unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten geeignet sind. Bewerten Sie, ob das Tool die für Ihren Anwendungsfall spezifischen Datenformate, -größen und -komplexitäten verarbeiten kann.
  2. Einfache Bedienung: Suchen Sie nach einem Tool mit einer intuitiven und benutzerfreundlichen Oberfläche. Das Daten-Wrangling umfasst oft komplexe Vorgänge. Daher kann ein Tool, das einen visuellen und interaktiven Ansatz für das Daten-Wrangling bietet, wie z. B. eine Drag-and-Drop-Oberfläche oder ein grafischer Workflow-Designer, den Prozess effizienter und für Ihre Teams zugänglicher machen.
  3. Funktionalität: Bewerten Sie die Datenverarbeitungsfunktionen des Tools und die Vielzahl der angebotenen Funktionen. Sie sollten auch den Umfang der Datentransformations- und Bereinigungsfunktionen berücksichtigen, die es bietet, wie z Datenzusammenführung, Aufteilung, Filterung und Aggregation. Suchen Sie nach Funktionen, die sich wiederholende Aufgaben automatisieren und Ihre Arbeitsabläufe bei der Datenvorbereitung optimieren können.
  4. Datenkonnektivität: Bewerten Sie die Fähigkeit des Tools, eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen und Systemen herzustellen. Stellen Sie sicher, dass es die für Ihr Unternehmen relevanten Datenformate und Protokolle unterstützt, z. B. Datenbanken, Cloud-Plattformen, APIs oder Dateiformate. Das Tool soll eine nahtlose Datenintegration und -extraktion aus verschiedenen Quellen ermöglichen.
  5. Skalierbarkeit und Leistung: Bedenken Sie die Fähigkeit des Tools, große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Bewerten Sie seine Leistungsfähigkeiten, einschließlich Verarbeitungsgeschwindigkeit und Speicherverwaltung, um sicherzustellen, dass große Datenmengen innerhalb akzeptabler Zeitrahmen verarbeitet werden können.

Nächster Schritt – Transformieren Sie Ihre Daten mit Astera Centerprise

Astera Centerprise

Die ständig steigenden Datenmengen erfordern heute den Einsatz codefreier Data-Wrangling-Tools, die die Datenaufbereitung und -bereinigung erleichtern. Diese Tools sind der Schlüssel zu zeitnahen Erkenntnissen. Wenn Sie Ihrem Unternehmen also einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchten, ist es nur sinnvoll, in ein zukunftssicheres Data-Wrangling-Tool zu investieren, das alle Ihre Teammitglieder problemlos nutzen können. Stellen Sie jedoch sicher, dass Ihre Geschäftsanforderungen im Mittelpunkt stehen, wenn Sie sich für das Tool entscheiden.

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