Les 7 meilleurs outils d'agrégation de données en 2024

À mesure que la variété et le volume des données augmentent, l’extraction d’informations à partir des données devient de plus en plus formidable. Pour mettre les choses en perspective, un étude bibliométrique révèle qu'un nombre incroyable de 2.5 millions de nouveaux articles sont publiés chaque année. Le traitement de ces informations va au-delà des outils traditionnels de traitement des données.

Les outils automatisés d’agrégation de données offrent un éventail de fonctionnalités permettant de surmonter ces défis. Ils rassemblent, traitent et analysent des données provenant de diverses sources. De la gestion de tâches modestes de traitement de données à la gestion d'ensembles de données volumineux et complexes, ces outils renforcent l'infrastructure de données d'une organisation.

Ce blog passe en revue les 7 meilleurs outils d'agrégation de données, explorant comment chaque solution garantit que chaque octet des données d'une organisation est exploité pour des informations stratégiques.

Que sont les outils d’agrégation de données ?

Les outils d'agrégation de données sont des solutions conçues pour collecter des données provenant de plusieurs sources, les traiter et les présenter sous un format résumé. Ces outils sont essentiels pour consolider divers ensembles de données en un tout cohérent, permettant aux organisations d'analyser et d'en tirer des informations à partir de données combinées. Ils incluent généralement des fonctionnalités permettant d'extraire des données de diverses bases de données, de les transformer pour les adapter aux besoins de l'entreprise et de les charger dans un référentiel central pour un accès et une analyse faciles.

Pourquoi les outils d’agrégation de données sont-ils importants ?

Les outils d'agrégation de données permettent aux entreprises d'exploiter la puissance de leurs données collectives, souvent cloisonnées entre différents systèmes et formats. En regroupant les données, ces outils fournissent une vue unifiée essentielle pour une prise de décision éclairée, une analyse des tendances et une planification stratégique. Ils économisent également du temps et des ressources en automatisant les processus de collecte et de transformation des données, réduisant ainsi le risque d'erreurs et garantissant l'intégrité des données.

Qui utilise les outils d’agrégation de données ?

Les analystes commerciaux, les data scientists, les professionnels de l'informatique et les décideurs de divers secteurs s'appuient sur des outils d'agrégation de données pour collecter et analyser des données. Elles sont particulièrement utiles dans les secteurs de la finance, de la santé, du marketing et de la vente au détail, où les données constituent un atout essentiel pour comprendre les tendances du marché, le comportement des clients et l'efficacité opérationnelle. Essentiellement, toute organisation souhaitant exploiter les données pour obtenir un avantage concurrentiel bénéficiera des outils d’agrégation de données.

Exemple de scénario : outils d'agrégation de données en action

Cet exemple montre comment les outils d'agrégation de données facilitent la consolidation des données financières provenant de plusieurs sources en informations financières exploitables.

Scénario: Une société multinationale possède des succursales dans le monde entier, chacune fonctionnant avec ses systèmes financiers et tenant des grands livres, des registres de dépenses et des rapports de revenus distincts.

Le directeur financier de la société doit préparer un état financier consolidé pour le rapport annuel. Cependant, les données financières sont fragmentées entre différents systèmes, devises et normes réglementaires, ce qui rend difficile la compilation d'un état complet.

Application de l'outil d'agrégation de données :

1. Extraction: L'outil extrait les données financières des grands livres, des relevés de dépenses et des rapports de revenus de chaque succursale.
2. Transformation: Il convertit diverses devises en une seule devise de présentation et aligne les pratiques financières disparates sur les principes comptables standardisés de l'entreprise.
3. Chargement: Les données transformées sont chargées dans un système financier central.
4. Agrégation: L'outil agrégats les données pour résumer le total des dépenses, des revenus et des mesures de performance financière dans toutes les succursales.
5. Une analyse: Grâce aux données agrégées, le directeur financier peut analyser la santé financière, identifier les opportunités de réduction des coûts et évaluer les performances de chaque succursale.

Résultat: Le directeur financier parvient à créer un état financier unifié qui reflète avec précision la situation financière mondiale de l'entreprise, permettant aux parties prenantes de prendre des décisions d'investissement et des plans stratégiques éclairés.

Les 7 meilleurs outils d'agrégation de données pour les entreprises

Astera

Astera est un outil d'agrégation de données qui combine une interface conviviale avec des fonctionnalités techniques robustes. Il s'adresse aux utilisateurs professionnels et techniques sans nécessiter de compétences informatiques approfondies. En son coeur, Astera dispose d'un puissant moteur ETL qui automatise l'intégration des données.

De plus, l'automatisation personnalisable de la plateforme améliore l'efficacité en planifiant les tâches et en fournissant une surveillance en temps réel pour résoudre rapidement les erreurs d'intégration. Ces fonctionnalités rationalisent l'intégration des données, garantissant aux utilisateurs un flux de données ininterrompu.

De même, AsteraL'adaptabilité de brille dans la gestion de diverses sources de données. La plateforme exploite un moteur ETL hautes performances pour un mouvement et une transformation efficaces des données, y compris le mappage, le nettoyage et l'enrichissement.

Principales caractéristiques:

• Gestion des données basée sur l'IA: Rationalise l'extraction, la préparation et le traitement des données grâce à l'IA et aux flux de travail automatisés.
• De qualité entreprise Moteur d'intégration: Offre des outils complets pour intégrer diverses sources de données et des connecteurs natifs pour une cartographie facile.
• Préparation de données interactive et automatisée: Garantit la qualité des données à l’aide de moniteurs de santé des données, de grilles interactives et de contrôles de qualité robustes.
• Transformation avancée des données: Offre une vaste bibliothèque de transformations pour préparer des données prêtes à être analysées.
• Dynamique Orchestration des processus: automatise les tâches d'agrégation de données, permettant une exécution basée sur des planifications basées sur le temps ou des déclencheurs d'événements.

• Conception centrée sur l'utilisateur: Avec son interface sans code par glisser-déposer, Astera démocratise la gestion des données, la rendant accessible aux utilisateurs de tous horizons techniques.
• Une intégration fluide: L'intégration à un large éventail de sources de données, à la fois sur site et dans le cloud, garantit une expérience de gestion des données fluide.
• Gestion complète des données: De l'extraction aux insights, Astera offre une plate-forme unifiée pour toutes les tâches liées aux données, soutenue par une vaste bibliothèque d'opérations sur les données.

Idéal pour: Entreprises à la recherche d'une solution de gestion de données de bout en bout, de l'extraction à l'intégration des données, en passant par l'entreposage des données et même la gestion des API.

Alteryx

Alteryx est une plateforme d'analyse de données offrant une suite d'outils d'agrégation de données. Son environnement d'ingénierie de données ouvertes rationalise les tâches de préparation des données, permettant aux utilisateurs d'agréger des données et de partager des résultats sans expertise en codage. L'interface glisser-déposer et les options de déploiement d'Alteryx permettent la collaboration et le partage entre les membres de l'équipe. d'Altéryx préparation des donnéesLes fonctionnalités de fusion et de nettoyage offrent une solution pour traiter de gros volumes de données.

Principales caractéristiques:

• Collecte de données
• Traitement et présentation des données
• Intégration avec diverses sources
• Interface utilisateur conviviale
• Prise en charge multi-serveurs, sauvegarde et restauration, et maintenabilité.

Avantages:

• Interface conviviale pour la préparation et l’analyse des données
• Large gamme de sources de données et de connecteurs
• Options de reporting et de visualisation flexibles et personnalisables
• Évolutif pour les grands ensembles de données
• Offre une variété de modèles et d'outils prédéfinis pour l'analyse des données

Inconvénients:

• Certains utilisateurs ont signalé que le support client d'Alteryx faisait défaut.
• La documentation et les vidéos d'assistance peuvent être floues et trop techniques.
• L'intégration de cette plateforme pour des cas d'utilisation en marque blanche/embarqués peut s'avérer difficile.

Idéal pour: Analystes de données et entreprises ayant besoin d’un outil d’agrégation de données robuste.

IBM Cloud Pak pour les données

IBM Cloud Pak pour les données est une plateforme intégrée de données et d'IA qui aide à supprimer les silos de données et à améliorer la sécurité et l'accessibilité des données. Il propose un ensemble modulaire de composants logiciels pour la gestion des données.

L'outil possède des fonctionnalités telles que la structure de données et la gestion du cycle de vie de l'IA, la gouvernance, la sécurité, l'intégration, l'observabilité et la gestion des données de référence.

Principales caractéristiques:

• Solution cloud native
• Interface unifiée
• Architecture de structure de données
• Construit sur Red Hat® OpenShift® Container Platform

Avantages:

• Composants logiciels modulaires pour une analyse et une gestion rationalisées des données.
• Intégration transparente avec la plateforme de conteneurs Red Hat OpenShift
• Couche de virtualisation des données pour consolider les sources de données distribuées
• Prend en charge une large gamme de services IBM et tiers couvrant l'ensemble du cycle de vie des données

Inconvénients:

• Certains utilisateurs ont signalé qu'il peut être difficile d'évoluer en raison de la nécessité d'acheter des licences supplémentaires ou de passer à un plan de niveau supérieur.

• Bien qu'IBM Cloud Pak for Data soit présenté comme une plate-forme low-code, un codage considérable est encore nécessaire pour les langages d'expression, les interfaces de programmation d'applications avancées et les webhooks.

• Installation et configuration complexes
• Courbe d'apprentissage abrupte pour certaines fonctionnalités

Idéal pour: Entreprises cherchant à améliorer leur productivité et à simplifier les complexités de la gestion des données.

Stata

Stata est un logiciel statistique qui offre des capacités de gestion de données et d'analyse statistique. Il dispose d'une fonction de commande d'effondrement. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de regrouper les données et de calculer des statistiques récapitulatives telles que la moyenne, la médiane, le mode et l'écart type.

La commande permet également la création de nouvelles variables dérivées de celles existantes. L'interface de Stata et sa documentation complète améliorent encore son accessibilité aux novices en logiciels statistiques.

Principales caractéristiques:

• Large gamme de fonctionnalités statistiques
• Graphiques de qualité publication
• Rapports automatisés
• Intégration Python (PyStata)
• Fonctionnalités fournies par la communauté

Avantages:

• Large gamme de capacités d’analyse statistique et de modélisation
• Interface conviviale pour la manipulation et l’analyse des données
• Prend en charge un large éventail de formats et de sources de données
• Offre une variété de modèles et d'outils prédéfinis pour l'analyse des données

Inconvénients:

• Certains utilisateurs signalent que l'interface de Stata n'est pas intuitive.

• Capacités de visualisation limitées par rapport à d'autres outils d'agrégation de données
• Fonctionnalités de collaboration limitées
• Courbe d'apprentissage abrupte pour certaines fonctionnalités avancées

Idéal pour: Chercheurs et analystes de données dans divers secteurs.

Rechercheur Google

Rechercheur Google est une plateforme de business intelligence basée sur le cloud conçue pour aider les entreprises à collecter, analyser et visualiser des données provenant de diverses sources. Sa couche de modélisation des données aide les utilisateurs à intégrer les données provenant de bases de données, de CRM et de systèmes disparates dans une vue unique. Les champs calculés et les fonctionnalités de reconnaissance globale de Looker optimisent les performances des requêtes et facilitent l'extraction d'informations à partir de grands ensembles de données.

Principales caractéristiques:

• Sensibilisation globale
• Intégrée exploration de données
• Interface graphique avec outils de profilage visuel et d'analyse.

Avantages:

• Interface conviviale pour l’exploration et l’analyse des données
• Intégration transparente avec Google Cloud Platform
• Offre une large gamme d’options de visualisation de données
• Prend en charge un large éventail de sources de données et de connecteurs

Inconvénients:

• Les grands tableaux de bord ont un temps de chargement lent.

• Pas de CLI SQL.
• Pas assez de tableaux de bord haute résolution.
• Nécessite une meilleure gestion des utilisateurs. IAM, SSO, etc., sont destinés au cas d'utilisation intégré.

• Évolutivité limitée pour les grands ensembles de données
• Courbe d'apprentissage raide pour les débutants

Idéal pour: Entreprises analysant de vastes volumes de données et recherchant l’efficacité des requêtes.

Zoho Analytics

Zoho Analytics offre une plate-forme d'analyse et d'agrégation de données. La plateforme est complète avec des tableaux de bord et des rapports qui aident à la prise de décision.

Les formules agrégées de Zoho permettent de générer des informations à partir de statistiques récapitulatives, tandis que ses capacités de fusion de données garantissent une vue unique à partir de plusieurs sources. Zoho Analytics prend en charge divers formats d'importation de données et fournit des tableaux croisés dynamiques pour résumer les données sur plusieurs dimensions. Ses API facilitent l'intégration et la personnalisation des données, permettant des rapports rationalisés.

Principales caractéristiques:

• Préparation des données avec ZOHO DataPrep
• Création visuelle rapide
• Filtre et filtre utilisateur
• Tableau de bord simple par glisser-déposer

Avantages:

• API étendues pour une intégration transparente des données et une intégration dynamique des rapports.
• Interface conviviale pour la préparation et l’analyse des données
• Large gamme de sources de données et de connecteurs
• Options de reporting et de visualisation flexibles et personnalisables
• Prend en charge l'intégration et l'analyse des données en temps réel
• Offre une variété de modèles et d'outils prédéfinis pour l'analyse des données

Inconvénients:

• Options de personnalisation limitées pour les utilisateurs plus avancés, telles que la création de formules personnalisées ou la personnalisation de l'apparence des rapports et des tableaux de bord.
• Ne prend actuellement pas en charge la connexion à toutes les sources de données, telles que les bases de données NoSQL ou les sources de données non structurées.
• Difficile à mettre à l’échelle en raison de la nécessité d’acheter des licences supplémentaires ou de passer à un plan de niveau supérieur.

• Intégration limitée des sources de données par rapport à d'autres outils d'agrégation de données
• Options de personnalisation limitées pour les tableaux de bord et les rapports

Idéal pour: Entreprises à la recherche d’un outil d’analyse de données flexible et intuitif.

Intégrer.io

Intégrer.io est une plate-forme d'intégration de données basée sur le cloud qui rationalise, connecte et agrège des données provenant de diverses sources.

La plateforme dispose de plusieurs connecteurs prédéfinis pour les services cloud et les applications sur site. Il est également complété par une interface sans code qui aide les utilisateurs à créer des connecteurs personnalisés.

Principales caractéristiques:

• Transformations de données faciles en pipeline
• Création simple d'un workflow pour définir les dépendances entre les tâches
• Intégrations Salesforce à Salesforce
• Prend en charge la connectivité à plus de 200 magasins de données liés au commerce électronique
• Outils de transformation de données

Avantages:

• Interface conviviale pour l’intégration et la transformation des données
• Prend en charge un large éventail de sources de données et de connecteurs
• Offre une variété de modèles et d'outils prédéfinis pour l'intégration de données
• Hautement personnalisable et extensible

Inconvénients:

• L'interface glisser-déposer devient extrêmement difficile à utiliser pour les pipelines complexes.
• Le déploiement de pipelines peut être assez déroutant.
• Les journaux d'erreurs ne sont pas toujours détaillés.
• Transformer du JSON ou d'autres données imbriquées n'est pas facile.

Idéal pour: Scénarios impliquant l'intégration de Salesforce, la préparation des données de fichiers, l'ingestion d'API REST et la réplication de base de données.

Comment choisir un outil d'agrégation de données

Choisir le bon outil d’intégration de données est crucial pour une gestion et une analyse efficaces des données. Un outil d'agrégation de données doit répondre aux besoins d'une organisation et être suffisamment flexible pour s'adapter aux changements futurs. Il doit être capable de gérer le volume et la variété croissants de données et de fournir les fonctionnalités dont les utilisateurs ont besoin pour transformer et analyser efficacement les données.

Identifier les sources de données

• Répertoriez toutes les sources de données potentielles telles que les bases de données, le stockage cloud et les API tierces.
• Vérifier la compatibilité avec l'outil d'agrégation de données pour chaque source.
• Testez les connexions pour garantir une récupération fiable des données.

Évaluer la connectivité

• Évaluez la capacité de l’outil à se connecter aux sources de données répertoriées.
• Recherchez des connecteurs ou des API prédéfinis qui facilitent une intégration facile.
• Assurer la prise en charge de l’accès aux données en temps réel si nécessaire pour les opérations.

Évaluer l'évolutivité

• Comprendre l'architecture de l'outil et la façon dont il gère de grands ensembles de données.
• Effectuez des tests de résistance pour voir comment l'outil fonctionne sous de lourdes charges de données.
• Consultez la feuille de route du fournisseur pour de futures améliorations d’évolutivité.

Pensez à la vitesse et à l’efficacité

• Comparez les temps de traitement pour les tâches typiques d’agrégation de données.
• Comparez les performances avec d’autres outils.
• Recherchez des fonctionnalités qui optimisent les performances, comme le traitement en mémoire.

Vérifiez les fonctionnalités de transformation des données :

• Identifier les types de transformations de données requis, comme le filtrage, le tri ou la fusion.
• Testez les capacités de transformation de l'outil avec des échantillons de données.
• Assurez-vous que l’outil peut gérer des transformations complexes sans impact significatif sur les performances.

Assurer la gouvernance des données

• Vérifiez le respect des réglementations pertinentes en matière de protection des données.
• Évaluez les fonctionnalités de gestion de la qualité des données de l’outil.
• Vérifiez que l'outil fournit des pistes d'audit et un contrôle de version.

Recherchez la personnalisation et la flexibilité

• Déterminez si l’outil permet une personnalisation pour répondre à des besoins spécifiques.
• Testez la flexibilité de l'outil en simulant les changements dans les processus de données.
• Assurez-vous que l’outil peut s’adapter aux futurs changements dans la stratégie de données.

Interface conviviale

• Évaluez l'UI/UX de l'outil grâce à un essai pratique.
• Recueillez les commentaires des utilisateurs potentiels au sein de l’organisation.
• Vérifiez la disponibilité des ressources de formation ou des certifications.

Aide et documentation

• Recherchez le niveau d’assistance offert, y compris la disponibilité et les délais de réponse.
• Examinez la documentation pour en vérifier l'exhaustivité et la clarté.
• Recherchez une communauté d’utilisateurs active ou des forums pour une assistance supplémentaire.

 Fonctionnalités essentielles pour choisir un outil d'agrégation de données

Tous les outils d’agrégation de données ne sont pas égaux. Voici une description détaillée des fonctionnalités et capacités essentielles que tout outil d'agrégation de données robuste devrait offrir :

Options de regroupement flexibles

La possibilité d'agréger les données en les regroupant en fonction de colonnes spécifiées est fondamentale. Recherchez des outils d'agrégation de données qui permettent des options de regroupement flexibles, notamment des colonnes uniques ou multiples, des plages de dates ou des critères personnalisés. Cette flexibilité garantit que vous pouvez adapter le processus d'agrégation à vos besoins en matière de données.

Méthodes de synthèse complètes

Un outil d'agrégation de données fiable doit prendre en charge diverses méthodes de synthèse pour obtenir des informations significatives. Ces méthodes peuvent inclure :

• que vous avez: Déterminez le nombre total d’occurrences ou d’enregistrements au sein de chaque groupe.
• Somme: Calculez la somme totale des valeurs numériques au sein de chaque groupe.
• Moyen: Calculez la valeur moyenne ou moyenne des données numériques au sein de chaque groupe.
• Minimum et Maximum: Identifiez les valeurs les plus petites et les plus grandes au sein de chaque groupe.
• Variance et écart type: Mesurez la dispersion ou l'étalement des données autour de la moyenne.

Assurez-vous que l'outil d'agrégation de données offre ces méthodes de synthèse standard et la flexibilité nécessaire pour créer des agrégations personnalisées selon vos besoins.

Nettoyage et transformation des données

Recherchez des fonctionnalités intégrées pour nettoyer et transformer les données brutes avant l'agrégation. Cela inclut la gestion des valeurs manquantes, la suppression des doublons, la normalisation des formats et la conversion des types de données. Un nettoyage robuste des données garantit l’exactitude et la fiabilité des résultats agrégés.

Évolutivité et performances

Évaluez les capacités d’évolutivité et de performances de l’outil d’agrégation de données, en particulier lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données. Il doit gérer efficacement des volumes croissants de données sans compromettre la vitesse ou la précision. Tenez compte de facteurs tels que le traitement parallèle, les algorithmes optimisés et la prise en charge des infrastructures informatiques distribuées.

Compatibilité des sources de données

Assurez la compatibilité avec diverses sources de données, notamment les bases de données, les plateformes de stockage cloud, les API et les formats de fichiers. L'outil d'agrégation de données doit s'intégrer de manière transparente à votre infrastructure de données existante et prendre en charge l'ingestion de données en temps réel ou par lots.

Personnalisation et extensibilité

Recherchez des outils d'agrégation de données offrant des options de personnalisation et des fonctionnalités d'extensibilité pour vous adapter à l'évolution des besoins de l'entreprise. Cela peut inclure des fonctions personnalisées, des capacités de script et une intégration avec des bibliothèques ou des cadres externes pour des analyses et une visualisation avancées.

Sécurité et conformité

Donnez la priorité aux exigences de sécurité et de conformité des données lors de la sélection d’un outil d’agrégation de données. Recherchez des fonctionnalités telles que le contrôle d'accès basé sur les rôles, le cryptage, les pistes d'audit et les certifications de conformité (par exemple, RGPD, HIPAA) pour garantir la protection et la confidentialité des données sensibles.

Interface conviviale et accessibilité

Une interface conviviale avec des capacités de navigation et de visualisation intuitives améliore l’adoption et la productivité des utilisateurs. En outre, envisagez des fonctionnalités d'accessibilité telles que le déploiement basé sur le cloud, la compatibilité multiplateforme et la prise en charge mobile pour un accès transparent aux données agrégées depuis n'importe où et à tout moment.

Passez à l'étape suivante avec Astera

Les outils d'agrégation de données offrent diverses fonctionnalités adaptées pour répondre aux besoins évolutifs des entreprises de toutes tailles. Qu'il s'agisse de simplifier des paysages de données complexes ou de fournir aux décideurs des informations exploitables, ces outils sont indispensables pour exploiter le véritable potentiel des données.

AsteraLa combinaison de convivialité, de puissantes capacités d'IA, de connectivité étendue, d'accent mis sur la qualité des données et d'options de personnalisation en fait un choix exceptionnel pour les organisations cherchant à rationaliser l'agrégation de données.

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