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Table des matières
L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

5 meilleurs outils de transformation de données pour 2024

27 février 2024

Souhaitez-vous libérer tout le potentiel de vos données et les transformer en informations exploitables qui favorisent le succès ? Si tel est le cas, les outils de transformation des données peuvent vous aider.

Transformation de données est essentiel pour toute entreprise qui souhaite exploiter les données pour des analyses et des rapports détaillés. Ils convertissent les données brutes et fragmentées dans un format utile et cohérent, ce qui facilite leur analyse, leur reporting et leur prise en compte.

Mais comment choisir le bon outil de transformation de données pour votre entreprise ? Les outils puissants de transformation de données ne manquent pas sur le marché, mais chaque outil présente ses propres fonctionnalités, avantages et inconvénients.

Aujourd'hui, nous passerons en revue les 5 meilleurs outils de transformation de données et vous aiderons à trouver celui qui correspond parfaitement à vos besoins en matière de données.

Que sont les outils de transformation des données ?

Les outils de transformation de données vous permettent de préparer des données brutes pour la consommation en traitant, transformant et affinant les données provenant de sources disparates. Ils permettent une meilleure consommation et une meilleure intégration d’ensembles de données plus volumineux.

Avec l'aide de ces outils, vous pouvez éliminer les tâches opérationnelles banales et mouler les données en fonction de vos besoins. Les outils de transformation de données présentent plusieurs fonctionnalités à votre disposition qui vous aident à améliorer gestion de la qualité des données efforts.

Explorons les principaux outils de transformation de données sur le marché.

Les 5 meilleurs outils de transformation de données

1.   Astera

Astera est un no-code outil d'intégration de données qui vous permet d'extraire, de manipuler, de convertir, de nettoyer, de valider et de charger efficacement des données vers n'importe quelle destination de votre choix. Avec AsteraGrâce à l'interface conviviale glisser-déposer de, vous pouvez concevoir et développer des pipelines de données de bout en bout sans codage.

Astera vous permet également d'extraire des données non structurées en quelques minutes à l'aide de l'IA. Cette fonctionnalité vous permet d'accéder à des informations cachées à partir de documents tels que les factures des fournisseurs et les accords contractuels, ce qui n'est pas disponible dans la plupart des outils de données.

De plus, Astera dispose d'une grille de données centrée sur l'aperçu en direct qui vous montre les modifications au fur et à mesure que vous les effectuez, vous aidant à valider la logique de transformation des données et à l'affiner pour produire le résultat souhaité.

Avec Astera, vous pouvez améliorer la qualité des données en éliminant les doublons, les valeurs nulles, les valeurs aberrantes et les erreurs. Vous pouvez également uniformiser vos données en appliquant des règles de formatage, notamment les formats de date, les symboles monétaires et les séparateurs décimaux.

Astera prend en charge les transformations de données grâce à sa vaste collection de fonctions personnalisées et d'expressions régulières, vous aidant à traiter des ensembles de données vastes et complexes. Si votre ensemble de données présente des problèmes de qualité des données, vous pouvez les détecter instantanément via AsteraLes fonctionnalités de santé des données en temps réel de .

Enfin, le AsteraLa fonctionnalité à double fonctionnement de vous permet de générer automatiquement des scripts réutilisables, de rationaliser des tâches complexes et répétitives dans des flux de travail automatisés et de maintenir la cohérence et la qualité des ensembles de données.

Fonctionnalités clés

  • ETL Moteur d'intégration
  • Double opérateur
  • Grille de données interactive
  • Transformations avancées intégrées
  • Connectivité à un large éventail de sources et de cibles de données, notamment des bases de données, des fichiers, des services Web, des applications cloud, des documents EDI, des données non structurées, etc.
  • Fonctionnalités de qualité des données intégrées
  • Surveillance de l'état des données en temps réel
  • Comble le fossé entre l’intégration et l’analyse
  • Plateforme unifiée
  • Modélisateur de données dimensionnelles sophistiqué
  • Cartographie des données
  • Rapports d’analyse de traçabilité et d’impact
  • Automatisation du workflow

Opérations clés de transformation des données

Trier, jointures, unions, filtres, itinéraires, calculer, pivoter (normaliser), annuler le pivotement (dénormaliser), nettoyer, imputer, jointures d'arbres, agréger, diviser, rechercher et faire correspondre des enregistrements, expressions régulières, suppression de fichiers, sérialisation et analyse, personnalisé contrôles de la qualité des données et la validation des données, requêtes de nœuds d'arborescence, types de données définis, fonctions personnalisées et diverses transformations à la demande.

Sources prises en charge

  • Bases de données: Astera prend en charge une variété de bases de données et d'entrepôts de données, notamment 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 et Vertica.
  • Tableur: Classeurs Excel.
  • Fichiers non structurés: Formats PDF, COBOL et EDI (dont X12 et EDIFACT) via dataflow.
  • Fichiers semi-structurés : JSON et XML via flux de données
  • Fichiers plats: Fichiers délimités et fichiers de longueur fixe.
  • API REST: API REST via son connecteur de services web REST.
  • Applications cloud: Microsoft Dynamics CRM, Amazon S3, Sharepoint, Salesforce et Microsoft Blob Storage.
  • Emails : Astera prend en charge le courrier électronique comme source de données.

Meilleur pour

Une plateforme puissante, conviviale et unifiée permettant des analyses en libre-service pour un large éventail d'utilisateurs avec différents niveaux d'expertise technique. Idéal pour plusieurs secteurs, en particulier pour les entreprises souhaitant opérationnaliser des données provenant de plusieurs sources diverses et résoudre des problèmes complexes.

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2. Outil dBT

Dbt est une solution de transformation de données basée sur du code qui permet aux analystes de données et aux ingénieurs de modifier, d'évaluer et de documenter les données au sein de leurs entrepôts de données basés sur le cloud. Il permet aux équipes chargées des données d'opérer directement dans l'environnement de l'entrepôt et de générer des ensembles de données fiables pour le reporting, la modélisation de l'apprentissage automatique et les flux de travail opérationnels.

Il propose à la fois une plate-forme basée sur le cloud (dbt Cloud) et un outil de ligne de commande open source (dbt Core) qui peuvent être hébergés sur site. Dbt fonctionne sur un modèle orienté code, qui oblige les utilisateurs à écrire du SQL et du Jinja (similaire à Python) pour définir leurs transformations de données.

Fonctionnalités clés

  • Transformations de données modulaires
  • Contrôle de version
  • Documentation automatisée
  • Tests intégrés
  • Style de code déclaratif
  • Réutilisation du code.

Opérations de transformation de données

Sources prises en charge

  • Bases de données:
    • Redshift d'Amazon
    • Flocon
    • Google BigQuery
    • PostgreSQL
    • MySQL
    • SQL Server
  • Stockage en ligne:
    • Amazon S3
    • Stockage d'objets blob Azure
    • Google Cloud Storage
  • Applications SaaS :
    • Salesforce
    • Google Analytics
    • Adobe Analytics
  • Autres:
    • MongoDB
    • Kafka
    • Spark

Meilleur pour

Les ingénieurs de données maîtrisant SQL cherchent à superviser des pipelines de données complets et à créer du code personnalisé pour accélérer les processus de transformation des données.

3. Datameer

Datameer est un outil de transformation de données offrant une plate-forme basée sur le cloud pour convertir efficacement les données brutes en informations utilisables. Il est conçu pour collaborer avec Snowflake, un important fournisseur de cloud de données, gérant tous les aspects du parcours des données, de l'exploration et de la modification à la mise en œuvre et à la documentation. Fonctionnant au sein de l'écosystème Snowflake, Datameer opère dans le cloud, offrant un environnement évolutif et adaptable pour traduire les données en analyses précieuses.

Fonctionnalités clés

  • Prise en charge de tous les formats de données (structurés, semi-structurés et non structurés)
  • No-code ou code SQL
  • Recherche intégrée et enrichissement des métadonnées
  • Options d'intégration en un clic

Opérations de transformation de données

Trier, nettoyer, standardiser, cartographier, pivoter, dépivoter, agréger, diviser, fusionner, joindre, enrichir, calculs, expressions régulières, analyse spatiale (informations géographiques), analyse de séries temporelles (modèles temporels)

Sources prises en charge

Flocon de neige, AVRo, Parquet, CSV, JSON et ORC

Meilleur pour

Datameer est idéal pour les organisations qui utilisent Snowflake pour le traitement, le stockage et l'analyse des données.

4. Altaïr

Altair est un outil de transformation de données qui vous permet de convertir des données brutes en informations utiles. Il se connecte à diverses sources de données et prend en charge différents formats de données.

Altair est un outil de transformation de données conçu pour se connecter à un large éventail de sources de données et gérer une variété de formats de données, notamment les PDF, les feuilles de calcul et les référentiels Big Data. Il offre des flux de travail intuitifs, des fonctions d'automatisation et des modèles de données prédéfinis, facilitant la génération d'ensembles de données propres, gouvernés et fiables.

Altair propose des options pour une utilisation sur ordinateur, serveur et cloud, permettant aux équipes de créer, fusionner, affiner, stocker et accéder à des rapports et des modèles de données. Il présente une interface visuelle sans code adaptée aux utilisateurs professionnels, simplifiant le processus de connexion à différentes sources de données, affinant, mélangeant et transformant des données complexes en ensembles de données précis et fiables dans un cadre contrôlé.

Fonctionnalités clés

  • Transformation de données rapide et automatisée
  • No-code, interface visuelle
  • Automatisez les workflows de transformation des données
  • Collaborer

Opérations de transformation de données

Trier, nettoyer, standardiser, cartographier, faire pivoter l'agrégat sans pivotement, diviser, fusionner, joindre, enrichir, calculs, expressions, recherches

Sources prises en charge

  • Services Web: API REST, API SOAP et flux OData.
  • Fichiers: Fichiers PDF, Excel, CSV, JSON, XML, HTML, texte et image.
  • Stockages cloud : Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage et Dropbox.
  • Bases de données: Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB et Cassandra.
  • Sources de mégadonnées : Hadoop, Hive, Spark, Impala et Presto.

Meilleur pour

Les organisations qui ont besoin d'un moyen rapide et automatisé pour transformer des données difficiles en ensembles de données fiables et précis.

5. Altéryx

Alteryx est un outil de transformation de données qui fournit une plate-forme low-code/no-code pour transformer les données brutes en informations partageables. La solution comprend la plate-forme Analytic Process Automation (APA) qui assure l'automatisation des fonctions de science des données, d'apprentissage automatique et d'analyse. Alteryx est disponible à la fois sous forme de solution basée sur le cloud et sur site.

Fonctionnalités clés

  • Système convivial de glisser-déposer
  • Documentation robuste
  • Processus automatisés
  • Intuitif et dynamique
  • Connectivité de plusieurs systèmes

Opérations clés de transformation des données

Définition des types de données, nettoyage des valeurs manquantes, sélection des fonctionnalités et codage des données.

Sources prises en charge

Alteryx prend en charge diverses sources de données et peut lire, écrire ou lire et écrire, en fonction de la source de données.

Meilleur pour

Alteryx est idéal pour automatiser la préparation des données, permettre des analyses en libre-service et créer des flux de travail dans le cloud.

Pourquoi les outils de transformation des données sont-ils importants ?

Entreprises transformer des données pour diverses raisons, comme la migration vers le cloud, la consolidation des enregistrements, la déduplication des données, etc. Les transformations de données permettent aux utilisateurs de concaténer, de valider, d'effectuer des recherches ou d'acheminer des données vers différentes destinations. Un outil doté d’un large éventail d’options de transformation est bénéfique pour manipuler les données de la meilleure façon possible.

Les outils de transformation des données aident également les entreprises à résoudre les problèmes de compatibilité et à améliorer la cohérence des données. Différentes fonctions, telles que l'agrégation, le tri et le nettoyage des données, peuvent être appliquées pour convertir les données dans un format adapté à différents systèmes de destination. Ces fonctionnalités rendent les données utilisables pour un traitement ultérieur afin d'en tirer des informations, de générer des rapports et de prendre des décisions basées sur les données.

Les transformations de données sont également utiles pour filtrer les données non pertinentes, réduisant ainsi la consommation de mémoire et le temps d'exécution. Par exemple, la transformation Filtre peut être utilisée pour transmettre les enregistrements pertinents afin d'éviter de surcharger le système de destination.

Ici, les données de SQL Server et de la source Excel sont transformées et mappées sur un fichier de destination Excel. Vous pouvez également utiliser des transformations pour extraire des valeurs de différents types de données. Au lieu de surcharger vos systèmes avec de multiples enregistrements, souvent inutiles, vous pouvez utiliser différentes transformations de données pour filtrer les données non pertinentes.

Vous pouvez utiliser la transformation Filtre pour générer un rapport de toutes les ventes réalisées dans un pays spécifique (par exemple, les États-Unis). De cette façon, le système transmet uniquement les enregistrements pertinents, évitant ainsi une pression inutile sur le système de destination. Le stockage d'enregistrements pertinents et comparativement moins nombreux dans le système de destination signifie moins de consommation de mémoire pendant informatique, ce qui réduira le temps d'exécution.

Considérations clés lors du choix d'un outil de transformation de données

1. Accès aux données non structurées

Traitement des données non structurées est l’un des plus grands défis de préparation de données pour les entreprises. Les entreprises n'ont pas accès à des données cruciales contenues dans des documents tels que les factures des fournisseurs et les accords contractuels. Informations qui pourraient être utilisées pour prendre de meilleures décisions commerciales.

C'est pourquoi les solutions de transformation de données de premier plan permettent aux utilisateurs de convertir des données non structurées en informations structurées à l'aide d'une extraction de données basée sur des modèles. Également appelés sources de rapport, ces modèles réutilisables extraient les données dans un format structuré,

Les modèles d'extraction permettent de rechercher des données à partir de fichiers non structurés tels que des factures, des chèques et des relevés bancaires. En donnant aux utilisateurs l'accès aux sources des rapports, les outils de transformation des données libèrent des informations utiles à partir de textes non structurés, rendant ainsi disponibles pour analyse des données auparavant inaccessibles.

2. Grille de données en direct

Une grille de données en direct vous permet de voir l'impact de vos actions à mesure que vous transformez les données. Il affiche vos données dans un tableau avec des lignes et des colonnes que vous pouvez trier, filtrer, modifier et formater à votre guise.

La grille de données en direct vous aide également à valider votre logique de transformation de données et à garantir qu'elle produit le résultat attendu. En conséquence, il vous permet d'explorer vos données et de trouver de nouvelles informations. Vous pouvez appliquer diverses fonctions et calculs à vos données, tels que des agrégations, des pivots, des jointures et des recherches. Vous pouvez également utiliser des tableaux, des graphiques et des cartes pour visualiser vos données et identifier des modèles et des tendances.

Les grilles de données en direct rendent le processus de transformation des données rapide et efficace. Vous pouvez suivre le temps d'exécution et la consommation de ressources de vos tâches de transformation de données et les ajuster en conséquence. Ces outils ont une interface conviviale qui ne nécessite aucune compétence en codage.

Ils prennent également en charge différents types de sources et de destinations de données, telles que les bases de données, les fichiers, les API, les services cloud et les applications SaaS. Cela les rend polyvalents et adaptables à n’importe quel environnement de données. Une grille de données en direct est donc un outil puissant pour la transformation et l’interaction des données.

3. Convivial

Les outils de transformation de données rendent la transformation des données facile et rapide en offrant aux utilisateurs une interface visuelle. Que vous ayez besoin de joindre, d'agréger, de nettoyer, d'analyser, de normaliser ou de rechercher des données, vous pouvez le faire en quelques clics. Aucun codage n’est requis.

Imaginez que vous disposez d'un ensemble de données contenant des milliers de lignes et de colonnes. Certaines valeurs sont manquantes et vous devez les renseigner avant de pouvoir analyser les données. Si vous utilisez Python, vous devez installer et apprendre de nombreuses bibliothèques (Numpy, Pandas, etc.) et écrire du code complexe. Cela demande beaucoup de temps et d'efforts. Et vous ne pouvez travailler que sur un seul ensemble de données à la fois.

De plus, si plusieurs ensembles de données sont mis à jour toutes les heures, il serait difficile de suivre la transformation des données. Avec les outils de transformation des données, c’est possible. Vous pouvez appliquer les mêmes transformations à plusieurs ensembles de données à la fois et obtenir les résultats en quelques minutes.

Même si vous êtes un utilisateur technique qui aime créer des scripts, les outils de transformation de données peuvent vous aider. Ils fournissent des info-bulles utiles qui expliquent le fonctionnement de chaque fonctionnalité et son impact sur vos données. Vous pouvez également personnaliser vos transformations avec votre propre code si vous le souhaitez.

4. Facilité d'intégration

Les outils de transformation des données doivent être suffisamment flexibles pour gérer tout type de données, quelle que soit leur taille, leur complexité ou leur diversité. Ils doivent également être capables de travailler avec différents systèmes, frameworks et applications pour garantir la cohérence des données.

Les meilleurs outils de gestion des données vous permettent de traiter des données provenant de diverses sources, telles que des fichiers Excel, XML, JSON, des API, des systèmes existants et des fichiers non structurés comme les PDF. Vous n'avez pas à vous soucier du format ou du type de la source de données. Vous pouvez simplement extraire et traiter les informations dont vous avez besoin.

Les outils de transformation des données se connectent également à différentes plates-formes et frameworks cloud et de bases de données. Vous pouvez utiliser des connecteurs pour intégrer vos workflows de préparation de données à des plateformes populaires telles que IBM DB2/iSeries, Amazon Redshift, Google Cloud SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft Azure et SAP HANA.

5. Fonctions personnalisées étendues

Les fonctions personnalisées sont des blocs de code prédéfinis qui peuvent être utilisés pour effectuer des tâches spécifiques. Par exemple, il existe des fonctions permettant de rechercher et de remplacer du texte, de convertir des types de données et de calculer des statistiques. Ces fonctions peuvent automatiser de nombreuses étapes de transformation des données, économisant ainsi du temps et des efforts aux utilisateurs.

Les expressions régulières sont un outil puissant pour la correspondance de modèles et la manipulation de texte. Ils peuvent être utilisés pour rechercher des modèles de texte spécifiques, tels que des numéros de téléphone ou des adresses e-mail. Les expressions régulières peuvent également être utilisées pour remplacer du texte, supprimer les caractères indésirables et formater les données.

La combinaison de fonctions personnalisées et d'expressions régulières confère aux outils de transformation de données une grande puissance et flexibilité. Cela permet aux utilisateurs d'effectuer facilement des transformations complexes, même sur des ensembles de données volumineux et complexes.

Les fonctions personnalisées et les expressions régulières constituent des outils précieux qui automatisent de nombreuses étapes de transformation des données, réduisant ainsi considérablement le temps et les efforts des utilisateurs, ce qui est particulièrement crucial lors de la gestion d'ensembles de données vastes et complexes. Leur précision inhérente surpasse les méthodes manuelles, atténuant les risques d’erreur et garantissant l’intégrité des données.

Ces outils permettent aux utilisateurs d'exécuter de manière transparente des transformations complexes, un impératif lorsqu'il s'agit de jeux de données étendus et multiformes. Au-delà de l’efficacité, ils favorisent la cohérence, un élément essentiel pour garantir l’exactitude et la fiabilité des données tout au long des transformations.

De plus, ces fonctions et expressions ouvrent des voies d’expérimentation, permettant aux utilisateurs d’innover et de découvrir de nouvelles informations tout en explorant de nouvelles approches de transformation des données.

6. Double opérabilité

Un outil de transformation de données à double fonctionnement permet aux utilisateurs de basculer entre des scripts lisibles par l'homme et des interfaces pointer-cliquer. Il s’adapte aux utilisateurs ayant des compétences et préférences techniques différentes. Les utilisateurs maîtrisant le codage peuvent travailler directement avec des scripts, tandis que les utilisateurs qui ne le sont pas peuvent utiliser l'interface visuelle. De cette façon, les utilisateurs peuvent exploiter leurs atouts et travailler de la manière qui leur convient le mieux.

Passer d’une méthode à l’autre vous permet d’utiliser l’approche la mieux adaptée à votre tâche. Par exemple, vous pouvez utiliser des scripts pour des tâches complexes ou répétitives qui nécessitent un contrôle ou une personnalisation plus précis. Ils peuvent utiliser des interfaces pointer-cliquer pour des tâches simples ou exploratoires qui nécessitent un retour d’information ou une visualisation rapide. Les utilisateurs peuvent également passer d’une méthode à une autre au fur et à mesure qu’ils apprennent ou s’adaptent à l’outil.

Une interface visuelle permet aux utilisateurs d'expérimenter et de prototyper la logique de transformation des données. Les utilisateurs peuvent utiliser des interfaces pointer-cliquer pour essayer différentes transformations et voir rapidement les résultats. Une fois qu’ils ont atteint le résultat souhaité, ils peuvent convertir les étapes visuelles en un script pour plus d’évolutivité et de précision. De même, les scripts lisibles par l'homme sont plus faciles à inspecter, à modifier et à collaborer, ce qui facilite le partage de la logique sous-jacente des transformations.

7. Santé des données en temps réel

Les fonctionnalités d’intégrité des données en temps réel vous permettent de surveiller et d’améliorer la qualité de vos données à mesure que vous les transformez. La transformation des données peut introduire des erreurs ou des incohérences dans vos données, ce qui peut affecter leur qualité et leur exactitude. Les fonctionnalités d'intégrité des données vous aident à détecter et à corriger les erreurs, telles que les valeurs manquantes ou nulles, les fautes d'orthographe ou les valeurs incorrectes, en automatisant les contrôles de qualité des données.

Par conséquent, vous pouvez facilement identifier et supprimer les doublons, les valeurs aberrantes ou les enregistrements non pertinents sans inspecter et nettoyer manuellement vos données à chaque fois que vous apportez une modification. Ces fonctionnalités vous font gagner du temps et des efforts et vous aident à corriger les erreurs ou les incohérences avant de charger les données dans votre système cible.

8. Générer automatiquement des scripts réutilisables

Les scripts réutilisables sont une séquence d'étapes ou de commandes qui suivent les étapes de transformation de données effectuées sur un ensemble de données. Ils vous permettent d'effectuer des tâches de manipulation de données de manière plus efficace, cohérente, précise et collaborative.

La plupart des outils de transformation de données ne contiennent aucun code, mais certains permettent aux utilisateurs de transformer des données en écrivant des scripts. Bien que la préparation de données sans code soit plus conviviale, il est également difficile de suivre les transformations que vous avez effectuées.

C'est pourquoi les meilleurs outils de traitement des données génèrent automatiquement des commandes de script lorsque vous transformez des données par pointer-cliquer. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'économiser beaucoup de temps et d'efforts en gardant une trace de toutes les étapes, leur permettant ainsi de réutiliser la même logique et les mêmes étapes pour différents ensembles de données ou scénarios.

De plus, ces scripts garantissent la cohérence et la qualité en appliquant les mêmes normes et règles, aidant ainsi les utilisateurs à éviter les erreurs ou les divergences résultant d'une manipulation manuelle ou ad hoc des données.

Vous pouvez également vous assurer que votre transformation de données suit les meilleures pratiques et est conforme aux exigences de votre système cible. Plus important encore, les scripts réutilisables réduisent les risques et la complexité en automatisant le processus de transformation des données et en minimisant le risque d'erreurs humaines, d'incohérences ou d'oublis.

9. Automatisation

À mesure que les ensembles de données augmentent en taille et en complexité, la transformation manuelle des données devient de moins en moins pratique. L'automatisation est une fonctionnalité clé d'un outil de transformation de données qui permet aux utilisateurs de gérer de gros volumes de données sans effort et efficacement.

L'automatisation rationalise les tâches complexes et répétitives en flux de travail automatisés, qui peuvent être exécutés avec une seule commande. Cela permet aux utilisateurs d'économiser du temps et des efforts et d'améliorer la qualité et la précision des données en minimisant les erreurs humaines.

L'automatisation permet également une transformation rapide des données en permettant une automatisation en temps réel ou planifiée, ce qui est particulièrement important pour les scénarios dans lesquels des décisions urgentes dépendent des données transformées. Il améliore le potentiel et les capacités de l'outil de transformation de données en permettant aux utilisateurs d'exécuter des transformations complexes qui pourraient être difficiles, voire impossibles, à réaliser manuellement. Cela permet aux utilisateurs d'exploiter tout le potentiel de l'outil pour gérer des scénarios complexes, tels que l'extraction d'informations à partir de données non structurées ou désordonnées à l'aide d'expressions régulières.

Comparaison fonctionnalité par fonctionnalité des outils de transformation de données

comparaison des outils de transformation de données

Rationalisez vos pipelines de données avec Astera

Astera Centerprise

Astera est un outil puissant, convivial et unifié plateforme de gestion des données qui permet des transformations de données en libre-service pour un large éventail d'utilisateurs avec différents niveaux d'expertise technique. Avec Astera, vous pouvez concevoir et développer des pipelines de données et des flux de travail de bout en bout à l'aide d'une interface glisser-déposer.

L'outil vous permet d'améliorer la qualité de vos données en éliminant les doublons, les valeurs nulles, les valeurs aberrantes et les erreurs. Vous pouvez appliquer des règles de formatage, des fonctions personnalisées et des expressions régulières pour apporter uniformité et cohérence à vos données. Astera propose:

  • Accès à plusieurs types de sources de données, telles que des bases de données, des fichiers, des services Web, des API, etc.
  • Extrayez, manipulez, convertissez, nettoyez, validez et chargez efficacement des données vers n'importe quelle destination.
  • Interface glisser-déposer conviviale pour concevoir des pipelines de données et des flux de travail de bout en bout.
  • Extraction basée sur l'IA pour convertir des données non structurées en informations structurées pour des informations cachées.
  • Validation en temps réel via une grille de données centrée sur l'aperçu en direct pour une logique de transformation de données précise.
  • Amélioration de la qualité des données en supprimant les doublons, les valeurs nulles, les valeurs aberrantes et les erreurs.
  • Vaste collection de fonctions personnalisées et d'expressions régulières pour des transformations de données complexes.
  • Fonctionnalités d’intégrité des données en temps réel pour une détection à la volée des problèmes de qualité des données.
  • Puissant moteur d'intégration ETL, grille de données interactive et transformations avancées pour une gestion transparente des données.
  • Exécutez des tâches de transformation de données en mode batch ou en temps réel, selon vos besoins.

Astera comble le fossé entre les données brutes et les analyses en vous aidant à extraire des données brutes, à effectuer facilement des transformations de données complexes et à charger les résultats dans n'importe quelle destination de votre choix.

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