Las 5 mejores herramientas de transformación de datos para 2024

¿Quiere desbloquear todo el potencial de sus datos y convertirlos en conocimientos prácticos que impulsen el éxito? Si es así, las herramientas de transformación de datos pueden ayudar.

Transformación de datos es esencial para cualquier empresa que desee aprovechar los datos para realizar análisis e informes detallados. Convierten datos sin procesar y fragmentados en un formato útil y consistente, lo que facilita su análisis, informes y acciones.

Pero, ¿cómo eliges la herramienta de transformación de datos adecuada para tu negocio? No faltan potentes herramientas de transformación de datos en el mercado, pero cada herramienta tiene sus propias características, beneficios e inconvenientes.

Hoy, revisaremos las 5 mejores herramientas de transformación de datos y lo ayudaremos a encontrar la que se adapte perfectamente a sus requisitos de datos.

¿Qué son las herramientas de transformación de datos?

Las herramientas de transformación de datos le permiten preparar datos sin procesar para su consumo procesando, transformando y refinando datos de fuentes dispares. Permiten un mejor consumo e integración de conjuntos de datos más grandes.

Con la ayuda de estas herramientas, puede eliminar tareas operativas mundanas y moldear datos según sus necesidades. Las herramientas de transformación de datos presentan varias funciones a tu disposición que te ayudarán a mejorar gestión de la calidad de los datos .

Exploremos las principales herramientas de transformación de datos del mercado.

Las 5 mejores herramientas de transformación de datos

1.   Astera

Astera es un no-código herramienta de integración de datos que le permite extraer, manipular, convertir, limpiar, validar y cargar datos de manera eficiente en cualquier destino de su elección. Con AsteraCon la interfaz fácil de usar de arrastrar y soltar, puede diseñar y desarrollar canales de datos de un extremo a otro sin necesidad de codificación.

Astera También le permite extraer datos no estructurados en cuestión de minutos utilizando IA. Esta capacidad le permite desbloquear información oculta de documentos como facturas de proveedores y acuerdos contractuales, algo que no está disponible en la mayoría de las herramientas de datos.

Por otro lado, Astera tiene una cuadrícula de datos centrada en una vista previa en vivo que le muestra los cambios a medida que los realiza, lo que le ayuda a validar la lógica de transformación de datos y ajustarla para producir el resultado deseado.

Con Astera, puede mejorar la calidad de los datos eliminando duplicados, valores nulos, valores atípicos y errores. También puede aportar uniformidad a sus datos aplicando reglas de formato, incluidos formatos de fecha, símbolos de moneda y separadores decimales.

Astera admite transformaciones de datos con su amplia colección de funciones personalizadas y expresiones regulares, lo que le ayuda a procesar conjuntos de datos vastos y complejos. Si su conjunto de datos tiene problemas de calidad de datos, puede detectarlos instantáneamente a través de AsteraFunciones de salud de datos en tiempo real.

Y por último, AsteraLa función de doble operación le permite generar automáticamente scripts reutilizables, optimizar tareas complejas y repetitivas en flujos de trabajo automatizados y mantener la coherencia y la calidad en todos los conjuntos de datos.

Principales Caracteristicas

• ETL Motor de integración
• Operativo dual
• Cuadrícula de datos interactiva
• Transformaciones avanzadas integradas
• Conectividad a una amplia gama de fuentes y destinos de datos, incluidas bases de datos, archivos, servicios web, aplicaciones en la nube, documentos EDI, datos no estructurados y más.
• Funciones de calidad de datos integradas
• Monitores de estado de datos en tiempo real
• Cierra la brecha entre la integración y el análisis
• Plataforma unificada
• Modelador de datos dimensionales sofisticado
• Mapeo de datos
• Informes de análisis de impacto y linaje
• Automatización del flujo de trabajo

Operaciones clave de transformación de datos

Ordenar, unir, unir, filtrar, enrutar, calcular, pivotar (normalizar), desnormalizar, limpiar, imputar, uniones de árboles, agregar, dividir, buscar y comparar registros, expresiones regulares, soltar archivos, serialización y análisis, personalizado controles de calidad de datos y validación de datos, consultas de nodos de árbol, tipos de datos establecidos, funciones personalizadas y diversas transformaciones bajo demanda.

Fuentes admitidas

• Bases de datos: Astera admite una variedad de bases de datos y almacenes de datos, incluidos 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 y Vertica.
• Las hojas de cálculo: Libros de Excel.
• Archivos no estructurados: Formatos PDF, COBOL y EDI (incluidos X12 y EDIFACT) a través del flujo de datos.
• Archivos semiestructurados: JSON y XML a través del flujo de datos
• Archivos planos: Archivos delimitados y archivos de longitud fija.
• API REST: API REST a través de su conector de servicios web REST.
• Aplicaciones en la nube: Microsoft Dynamics CRM, Amazon S3, Sharepoint, Salesforce y Microsoft Blob Storage.
• Emails: Astera admite el correo electrónico como fuente de datos.

Por Necesidad

Una plataforma unificada, potente y fácil de usar que permite análisis de autoservicio para una amplia gama de usuarios con distintos niveles de experiencia técnica. Ideal para varias industrias, especialmente para empresas que desean poner en funcionamiento datos de varias fuentes diversas y resolver problemas complejos.

2. Herramienta dBT

Dbt es una solución de transformación de datos basada en código que permite a los analistas e ingenieros de datos modificar, evaluar y documentar datos dentro de sus almacenes de datos basados ​​en la nube. Permite a los equipos de datos operar directamente dentro del entorno del almacén y generar conjuntos de datos confiables para informes, modelado de aprendizaje automático y flujos de trabajo operativos.

Ofrece una plataforma basada en la nube (dbt Cloud) y una herramienta de línea de comandos de código abierto (dbt Core) que se puede alojar localmente. Dbt opera en un modelo orientado a código, que requiere que los usuarios escriban SQL y Jinja (similar a Python) para definir sus transformaciones de datos.

Principales Caracteristicas

• Transformaciones de datos modulares
• Control de versiones
• Documentación automatizada
• Pruebas integradas
• Estilo de código declarativo
• Reutilización del código.

Operaciones de transformación de datos

Fuentes admitidas

• Bases de datos:
  • Desplazamiento al rojo de Amazon
  • Copo de nieve
  • Google BigQuery
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • SQL Server
• Almacenamiento en la nube:
  • Amazon S3
  • Almacenamiento de blobs de Azure
  • Google Cloud Storage
• Aplicaciones SaaS:
  • Salesforce
  • Google Analytics
  • Adobe Analytics
• Otro:
  • MongoDB
  • Kafka
  • Spark

Por Necesidad

Los ingenieros de datos con conocimientos de SQL buscan supervisar procesos de datos completos y crear códigos personalizados para acelerar los procesos de transformación de datos.

3. Medidor de datos

Datameer es una herramienta de transformación de datos que ofrece una plataforma basada en la nube para convertir de manera eficiente datos sin procesar en información útil. Está diseñado para colaborar con Snowflake, un destacado proveedor de datos en la nube, gestionando todos los aspectos del recorrido de los datos, desde la exploración y modificación hasta la implementación y la documentación. Datameer, que funciona dentro del ecosistema Snowflake, opera en la nube y ofrece un entorno escalable y adaptable para traducir datos en análisis valiosos.

Principales Caracteristicas

• Soporte para todos los formatos de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados)
• Sin código o código SQL
• Búsqueda integrada y enriquecimiento de metadatos
• Opciones de integración con un solo clic

Operaciones de transformación de datos

Ordenar, limpiar, estandarizar, mapear, pivotar, desvincular, agregar, dividir, fusionar, unir, enriquecer, cálculos, expresiones regulares, análisis espacial (conocimientos geográficos), análisis de series temporales (patrones temporales)

Fuentes admitidas

Copo de nieve, AVRo, Parquet, CSV, JSON y ORC

Por Necesidad

Datameer es mejor para organizaciones que utilizan Snowflake para procesamiento, almacenamiento y análisis de datos.

4. Altaír

Altair es una herramienta de transformación de datos que le permite convertir datos sin procesar en información útil. Se conecta a varias fuentes de datos y admite varios formatos de datos.

Altair es una herramienta de transformación de datos diseñada para conectarse a una amplia gama de fuentes de datos y manejar una variedad de formatos de datos, incluidos PDF, hojas de cálculo y repositorios de big data. Ofrece flujos de trabajo intuitivos, funciones de automatización y modelos de datos prediseñados, lo que facilita la generación de conjuntos de datos limpios, gobernados y confiables.

Altair tiene opciones para uso de escritorio, servidor y basado en la nube, lo que permite a los equipos crear, fusionar, perfeccionar, almacenar y acceder a informes y modelos de datos. Cuenta con una interfaz visual sin código adecuada para usuarios empresariales, que simplifica el proceso de conexión a diferentes fuentes de datos, refinando, combinando y transformando datos complejos en conjuntos de datos precisos y confiables dentro de un marco controlado.

Principales Caracteristicas

• Transformación de datos rápida y automatizada
• Interfaz visual sin código
• Automatizar los flujos de trabajo de transformación de datos
• Colabore

Operaciones de transformación de datos

Ordenar, limpiar, estandarizar, asignar, agrupar pivotar y desvincular, dividir, fusionar, unir, enriquecer, cálculos, expresiones, búsquedas

Fuentes admitidas

• Servicios web: API REST, API SOAP y feeds OData.
• Archivos: Archivos PDF, Excel, CSV, JSON, XML, HTML, texto e imagen.
• Almacenamientos en la nube: Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage y Dropbox.
• Bases de datos: Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB y Cassandra.
• Grandes fuentes de datos: Hadoop, Hive, Spark, Impala y Presto.

Por Necesidad

Organizaciones que necesitan una forma rápida y automatizada de transformar datos difíciles en conjuntos de datos precisos y confiables.

5. Altérix

Alteryx es una herramienta de transformación de datos que proporciona una plataforma con código bajo o sin código para transformar datos sin procesar en información que se puede compartir. La solución presenta la plataforma Analytic Process Automation (APA) que proporciona automatización para funciones de ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis. Alteryx está disponible como solución basada en la nube y local.

Principales Caracteristicas

• Sistema de arrastrar y soltar fácil de usar
• Documentación robusta
• Procesos automatizados
• Intuitivo y dinámico
• Conectividad de múltiples sistemas

Operaciones clave de transformación de datos

Configurar tipos de datos, limpiar valores faltantes, seleccionar funciones y codificar datos.

Fuentes admitidas

Alteryx admite una variedad de fuentes de datos y puede leer, escribir o leer y escribir, dependiendo de la fuente de datos.

Por Necesidad

Alteryx es mejor para automatizar la preparación de datos, permitir análisis de autoservicio y crear flujos de trabajo en la nube.

¿Por qué son importantes las herramientas de transformación de datos?

Las empresas transformar datos por varias razones, como migración a la nube, consolidación de registros, deduplicación de datos y más. Las transformaciones de datos permiten a los usuarios concatenar, validar, realizar búsquedas o enrutar datos a diferentes destinos. Una herramienta con una amplia gama de opciones de transformación resulta beneficiosa para manipular los datos de la mejor manera posible.

Las herramientas de transformación de datos también ayudan a las empresas a resolver problemas de compatibilidad y mejorar la coherencia de los datos. Se pueden aplicar diferentes funciones, como agregaciones, clasificación y limpieza de datos, para convertir datos a un formato adecuado para varios sistemas de destino. Estas funcionalidades hacen que los datos se puedan utilizar para su posterior procesamiento a fin de extraer información, generar informes y tomar decisiones basadas en datos.

Las transformaciones de datos también son útiles para filtrar datos irrelevantes, lo que reduce el consumo de memoria y el tiempo de ejecución. Por ejemplo, la transformación de filtro se puede utilizar para pasar registros relevantes y evitar sobrecargar el sistema de destino.

Aquí, los datos de SQL Server y Excel se transforman y se asignan a un archivo de destino de Excel. También puede utilizar transformaciones para extraer valores de diferentes tipos de datos. En lugar de sobrecargar sus sistemas con múltiples registros (a menudo innecesarios), puede utilizar diferentes transformaciones de datos para filtrar datos irrelevantes.

Puede utilizar la transformación Filtro para generar un informe de todas las ventas realizadas en un país específico (por ejemplo, EE. UU.). De esta manera, el sistema pasa solo los registros relevantes, evitando tensiones innecesarias en el sistema de destino. Almacenar registros relevantes y comparativamente menos en el sistema de destino significa menos consumo de memoria durante proceso de datos, lo que reducirá el tiempo de ejecución.

Consideraciones clave al elegir una herramienta de transformación de datos

1. Acceso a datos no estructurados

Procesamiento de datos no estructurados es uno de los mayores desafíos de preparación de datos para las empresas. Las empresas carecen de acceso a datos cruciales contenidos en documentos como facturas de proveedores y acuerdos contractuales. Información que podría utilizarse para tomar mejores decisiones comerciales.

Es por eso que las soluciones de transformación de datos de primer nivel permiten a los usuarios convertir datos no estructurados en información estructurada mediante la extracción de datos basada en plantillas. También conocidas como fuentes de informes, estas plantillas reutilizables extraen datos en un formato estructurado,

Las plantillas de extracción ayudan a obtener datos de archivos no estructurados, como facturas, cheques y extractos bancarios. Al brindar a los usuarios acceso a las fuentes de los informes, las herramientas de transformación de datos desbloquean información útil a partir de texto no estructurado, lo que hace que datos que antes eran inaccesibles estén disponibles para su análisis.

2. Cuadrícula de datos en vivo

Una cuadrícula de datos en vivo le permite ver el impacto de sus acciones a medida que transforma los datos. Muestra sus datos en una tabla con filas y columnas que puede ordenar, filtrar, editar y formatear como desee.

La cuadrícula de datos en vivo también lo ayuda a validar su lógica de transformación de datos y garantizar que produzca el resultado esperado. Como resultado, le permite explorar sus datos y encontrar nuevos conocimientos. Puede aplicar varias funciones y cálculos a sus datos, como agregaciones, pivotes, uniones y búsquedas. También puede utilizar cuadros, gráficos y mapas para visualizar sus datos e identificar patrones y tendencias.

Las cuadrículas de datos en vivo hacen que el proceso de transformación de datos sea rápido y eficiente. Puede realizar un seguimiento del tiempo de ejecución y el consumo de recursos de sus tareas de transformación de datos y ajustarlos en consecuencia. Estas herramientas tienen una interfaz fácil de usar que no requiere ninguna habilidad de codificación.

También admiten diferentes tipos de fuentes y destinos de datos, como bases de datos, archivos, API, servicios en la nube y aplicaciones SaaS. Esto los hace versátiles y adaptables a cualquier entorno de datos. Por lo tanto, una cuadrícula de datos en vivo es una poderosa herramienta para la transformación e interacción de datos.

3. Fácil de usar

Las herramientas de transformación de datos hacen que la transformación de datos sea fácil y rápida al ofrecer a los usuarios una interfaz visual. Ya sea que necesite unir, agregar, limpiar, analizar, normalizar o buscar datos, puede hacerlo con unos pocos clics. No se requiere codificación.

Imagine que tiene un conjunto de datos con miles de filas y columnas. Faltan algunos de los valores y debe completarlos antes de poder analizar los datos. Si usa Python, debe instalar y aprender muchas bibliotecas (Numpy, Pandas, etc.) y escribir código complejo. Esto requiere mucho tiempo y esfuerzo. Y sólo puedes trabajar en un conjunto de datos a la vez.

Además, si tiene varios conjuntos de datos actualizados cada hora, será difícil mantenerse al día con la transformación de los datos. Con las herramientas de transformación de datos, puedes hacerlo. Puede aplicar las mismas transformaciones a varios conjuntos de datos a la vez y obtener los resultados en minutos.

Incluso si es un usuario técnico al que le gusta escribir scripts, las herramientas de transformación de datos pueden ayudarle. Proporcionan información sobre herramientas útiles que explican cómo funciona cada función y qué efecto tiene en sus datos. También puedes personalizar tus transformaciones con tu propio código si lo deseas.

4. Facilidad de integración

Las herramientas de transformación de datos deben ser lo suficientemente flexibles para manejar cualquier tipo de datos, sin importar cuán grandes, complejos o diversos sean. También deberían poder trabajar con diferentes sistemas, marcos y aplicaciones para garantizar la coherencia de los datos.

Las mejores herramientas de manipulación de datos le permiten procesar datos de diversas fuentes, como archivos Excel, XML, JSON, API, sistemas heredados y archivos no estructurados como PDF. No tiene que preocuparse por el formato o el tipo de fuente de datos. Puede simplemente extraer y procesar la información que necesita.

Las herramientas de transformación de datos también se conectan a diferentes marcos y plataformas de bases de datos y de nube. Puede utilizar conectores para integrar sus flujos de trabajo de preparación de datos con plataformas populares como IBM DB2/iSeries, Amazon Redshift, Google Cloud SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft Azure y SAP HANA.

5. Amplias funciones personalizadas

Las funciones personalizadas son bloques de código prediseñados que se pueden utilizar para realizar tareas específicas. Por ejemplo, existen funciones para buscar y reemplazar texto, convertir tipos de datos y calcular estadísticas. Estas funciones pueden automatizar muchos de los pasos de la transformación de datos, ahorrando tiempo y esfuerzo a los usuarios.

Las expresiones regulares son una herramienta poderosa para la coincidencia de patrones y la manipulación de texto. Se pueden utilizar para encontrar patrones de texto específicos, como números de teléfono o direcciones de correo electrónico. Las expresiones regulares también se pueden utilizar para reemplazar texto, eliminar caracteres no deseados y formatear datos.

La combinación de funciones personalizadas y expresiones regulares brinda a las herramientas de transformación de datos una gran potencia y flexibilidad. Esto permite a los usuarios realizar fácilmente transformaciones complejas, incluso en conjuntos de datos grandes y complejos.

Las funciones personalizadas y las expresiones regulares sirven como herramientas invaluables que automatizan numerosos pasos de transformación de datos, lo que reduce significativamente la inversión de tiempo y esfuerzo de los usuarios, algo especialmente crucial cuando se manejan conjuntos de datos vastos e complejos. Su precisión inherente supera los métodos manuales, lo que mitiga los riesgos de error y garantiza la integridad de los datos.

Estas herramientas permiten a los usuarios ejecutar transformaciones complejas sin problemas, un imperativo cuando se trata de conjuntos de datos extensos y multifacéticos. Más allá de la eficiencia, fomentan la coherencia, un componente vital para mantener la precisión y confiabilidad de los datos en todas las transformaciones.

Además, estas funciones y expresiones abren vías para la experimentación, lo que permite a los usuarios innovar y descubrir conocimientos novedosos mientras exploran nuevos enfoques para la transformación de datos.

6. Operatividad dual

Una herramienta de transformación de datos de doble operación permite a los usuarios cambiar entre scripts legibles por humanos e interfaces de apuntar y hacer clic. Se adapta a usuarios con diferentes habilidades y preferencias técnicas. Los usuarios que dominan la codificación pueden trabajar con scripts directamente, mientras que los usuarios que no lo hacen pueden utilizar la interfaz visual. De esta manera, los usuarios pueden aprovechar sus puntos fuertes y trabajar de la forma que mejor les convenga.

Cambiar entre métodos le permite utilizar el enfoque más adecuado para su tarea. Por ejemplo, puede utilizar secuencias de comandos para tareas complejas o repetitivas que requieren un control o personalización detallados. Pueden utilizar interfaces de apuntar y hacer clic para tareas simples o exploratorias que requieren visualización o retroalimentación rápida. Los usuarios también pueden pasar de un método a otro a medida que aprenden o se adaptan a la herramienta.

Una interfaz visual permite a los usuarios experimentar y crear prototipos con la lógica de transformación de datos. Los usuarios pueden utilizar interfaces de apuntar y hacer clic para probar diferentes transformaciones y ver los resultados rápidamente. Una vez que logran el resultado deseado, pueden convertir los pasos visuales en un script para lograr escalabilidad y precisión. Del mismo modo, los scripts legibles por humanos son más fáciles de inspeccionar, modificar y colaborar, lo que facilita compartir la lógica subyacente de las transformaciones.

7. Estado de los datos en tiempo real

Las funciones de estado de los datos en tiempo real le permiten monitorear y mejorar la calidad de sus datos a medida que los transforma. La transformación de datos puede introducir errores o inconsistencias en sus datos, lo que puede afectar su calidad y precisión. Las funciones de estado de los datos le ayudan a detectar y corregir errores, como valores faltantes o nulos, errores ortográficos o valores incorrectos, mediante la automatización de las comprobaciones de calidad de los datos.

Como resultado, puede identificar y eliminar fácilmente registros duplicados, atípicos o irrelevantes sin inspeccionar ni limpiar manualmente sus datos cada vez que realiza un cambio. Estas funciones le ahorran tiempo y esfuerzo y le ayudan a corregir errores o inconsistencias antes de cargar datos en su sistema de destino.

8. Generar automáticamente scripts reutilizables

Los scripts reutilizables son una secuencia de pasos o comandos que rastrean los pasos de transformación de datos realizados en un conjunto de datos. Le permiten realizar tareas de manipulación de datos de manera más eficiente, consistente, precisa y colaborativa.

La mayoría de las herramientas de transformación de datos no tienen código, pero algunas permiten a los usuarios transformar datos escribiendo scripts. Si bien preparar datos sin código es más fácil de usar, también es difícil realizar un seguimiento de las transformaciones que ha realizado.

Es por eso que las mejores herramientas de manipulación de datos generan automáticamente comandos de script cuando transforma datos usando apuntar y hacer clic. Esta característica ahorra a los usuarios mucho tiempo y esfuerzo al realizar un seguimiento de todos los pasos, lo que les permite reutilizar la misma lógica y pasos para diferentes conjuntos de datos o escenarios.

Además, estos scripts aseguran coherencia y calidad al aplicar los mismos estándares y reglas, ayudando a los usuarios a evitar errores o discrepancias derivadas de la manipulación de datos manual o ad hoc.

También puede asegurarse de que su transformación de datos siga las mejores prácticas y cumpla con los requisitos de su sistema de destino. Lo más importante es que los scripts reutilizables reducen el riesgo y la complejidad al automatizar el proceso de transformación de datos y minimizar el potencial de errores humanos, inconsistencias o descuidos.

9. Automatización

A medida que los conjuntos de datos crecen en tamaño y complejidad, la transformación manual de datos se vuelve cada vez más impráctica. La automatización es una característica clave de una herramienta de transformación de datos que permite a los usuarios manejar grandes volúmenes de datos sin esfuerzo y de manera eficiente.

La automatización simplifica las tareas complejas y repetitivas en flujos de trabajo automatizados, que se pueden ejecutar con un solo comando. Esto ahorra tiempo y esfuerzo a los usuarios y mejora la calidad y precisión de los datos al minimizar los errores humanos.

La automatización también permite la transformación oportuna de los datos al permitir la automatización programada o en tiempo real, lo cual es especialmente importante para escenarios donde las decisiones urgentes dependen de los datos transformados. Mejora el potencial y la capacidad de la herramienta de transformación de datos al permitir a los usuarios ejecutar transformaciones complejas que podrían ser difíciles o imposibles de lograr manualmente. Esto permite a los usuarios aprovechar todo el potencial de la herramienta para abordar escenarios complejos, como extraer información de datos no estructurados o desordenados mediante expresiones regulares.

Comparación característica por característica de herramientas de transformación de datos

Optimice sus canales de datos con Astera

Astera es un potente, fácil de usar y unificado plataforma de gestión de datos que permite transformaciones de datos de autoservicio para una amplia gama de usuarios con distintos niveles de experiencia técnica. Con Astera, puede diseñar y desarrollar flujos de trabajo y canalizaciones de datos de un extremo a otro mediante una interfaz de arrastrar y soltar.

La herramienta le permite mejorar la calidad de sus datos eliminando duplicados, valores nulos, valores atípicos y errores. Puede aplicar reglas de formato, funciones personalizadas y expresiones regulares para aportar uniformidad y coherencia a sus datos. Astera ofrece:

• Acceso a múltiples tipos de fuentes de datos, como bases de datos, archivos, servicios web, API y más.
• Extraiga, manipule, convierta, limpie, valide y cargue datos de manera eficiente en cualquier destino.
• Interfaz fácil de usar de arrastrar y soltar para diseñar flujos de trabajo y canalizaciones de datos de un extremo a otro.
• Extracción basada en IA para convertir datos no estructurados en información estructurada para obtener información oculta.
• Validación en tiempo real a través de una cuadrícula de datos centrada en la vista previa en vivo para una lógica de transformación de datos precisa.
• Mejora de la calidad de los datos mediante la eliminación de duplicados, valores nulos, valores atípicos y errores.
• Amplia colección de funciones personalizadas y expresiones regulares para transformaciones de datos complejas.
• Funciones de estado de los datos en tiempo real para la detección sobre la marcha de problemas de calidad de los datos.
• Potente motor de integración ETL, cuadrícula de datos interactiva y transformaciones avanzadas para una gestión de datos perfecta.
• Ejecute trabajos de transformación de datos en modo por lotes o en tiempo real, según sus necesidades.

Astera cierra la brecha entre los datos sin procesar y el análisis al ayudarlo a extraer datos sin procesar, realizar transformaciones de datos complejas con facilidad y cargar los resultados en cualquier destino de su elección.

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