Top 8 des outils de gestion des données en 2024

Environ 328.7 millions de téraoctets de données est créé chaque jour. Bien qu'une abondance de données puisse alimenter l'innovation et améliorer la prise de décision pour les entreprises, cela signifie également un travail supplémentaire pour les parcourir avant de les transformer en informations. Heureusement, les entreprises disposent désormais d'outils de gestion des données pour apprivoiser ce déluge de données.

Les outils de préparation des données sont des solutions puissantes conçues pour simplifier et automatiser le processus de préparation des données. Ils permettent aux professionnels des données de nettoyer, transformer et organiser efficacement les données brutes, économisant d'innombrables heures de travail manuel tout en garantissant la qualité et la cohérence des données.

Dans ce blog, nous explorerons les avantages des outils de gestion des données et les principaux concurrents du marché.

Comprendre la gestion des données

Les lutte des données Le processus implique plusieurs étapes clés qui transforment les données brutes dans un format utilisable. Voici les étapes clés du processus de gestion des données :

1. Collecte de données de toutes sources
2. Inspecter les données pour les problèmes de qualité et les incohérences.
3. Nettoyage des données pour remplir les valeurs manquantes, supprimer les doublons et corriger les erreurs.
4. Transformer les données pour les adapter à certains formats
5. Intégration de données provenant de sources disparates

La lutte contre les données est l'épine dorsale de la science et de l'analyse des données, car elle résout les erreurs, les incohérences et les valeurs manquantes dans les données brutes. Il réduit également les biais et améliore la précision de l'analyse, permettant la découverte de modèles et de relations cachés.

Voyons comment les principaux outils du marché gèrent la gestion des données.

8 outils de gestion des données parmi lesquels choisir en 2024

Astera

Astera est un outil d'intégration de données sans code et facile à utiliser qui est conçu pour les utilisateurs avec tous les niveaux de capacités techniques. Astera offre une gestion des données de bout en bout, de l'extraction à l'intégration des données, l'entreposage des données et même la gestion des API. L'outil peut vous faire économiser d'innombrables heures de travail manuel. De plus, vous n'avez pas besoin d'embaucher des experts pour utiliser cet outil. Voici quelques caractéristiques remarquables de Astera, ce qui en fait un excellent outil pour la gestion des données :

Principales caractéristiques de Astera

• Interface conviviale: Astera est conçu pour les utilisateurs professionnels et techniques. Son interface simple par glisser-déposer permet aux utilisateurs professionnels de préparer eux-mêmes les données, sans dépendre énormément de l'informatique ou du codage.
• Extraction de données basée sur l'IA : Vous pouvez utiliser l'outil pour extraire facilement des données à partir de sources de données non structurées en quelques minutes. Les algorithmes d'IA peuvent facilement détecter le champ que vous souhaitez extraire, éliminant ainsi le besoin de créer des modèles pour différents types de formats de documents.
• Variété de connecteurs : L'outil prend en charge une grande bibliothèque de ressources sur site et basées sur le cloud sources et destinations y compris les bases de données, les entrepôts de données et les lacs de données. Vous pouvez également vous connecter facilement à n'importe quelle autre source ou destination grâce à des connecteurs d'API prédéfinis.
• Transformation des données : Astera propose divers transformations et fonctions intégrées qui vous permettent de manipuler vos données comme vous le souhaitez. Tout ce que vous avez à faire est simplement de glisser-déposer les transformations requises et de les mapper à votre pipeline de données. Astera facilite le travail même avec des transformations complexes telles que la normalisation/dénormalisation, l'arbre de décision, etc.
• Fonctionnalités de qualité des données : L'outil prend en charge des fonctions intégrées robustes qualité des données qui vous permettent de nettoyer, de profiler et de valider facilement les données. Vous pouvez également spécifier des règles de qualité des données pour signaler les enregistrements erronés que vous pourrez consulter ultérieurement.
• Automation: Configurez vos flux de travail une seule fois et tirez parti Asterales fonctionnalités de planification des tâches de pour automatiser l'ensemble du processus.
• Moteur de traitement parallèle : Astera est construit sur un moteur de traitement parallèle de qualité industrielle qui gère de manière transparente de grands ensembles de données.

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Tableau Desktop

Tableau Desktop est principalement un outil de visualisation et d'analyse de données qui vous permet de créer des visualisations et des tableaux de bord interactifs. Alors que Tableau Desktop excelle dans la visualisation des données, il offre également plusieurs fonctionnalités pour la gestion des données.

Principales fonctionnalités de Tableau Desktop

• Connexion de données: Tableau Desktop prend en charge la connectivité à un large éventail de sources de données, y compris les bases de données, les feuilles de calcul et les services en ligne. Vous pouvez vous connecter à vos sources de données et importer les données dans l'interface de Tableau pour travailler avec vos données.
• Transformation des données: Il fournit une gamme d'options de transformation pour convertir vos données. Vous pouvez faire pivoter les données du format large au format long ou vice versa, transposer des lignes et des colonnes et diviser ou combiner des champs. Ces transformations aident à préparer les données pour qu'elles correspondent au format souhaité pour l'analyse et la visualisation.
• Automatisation et scripts: L'API JavaScript (Application Programming Interface) de Tableau et les fonctionnalités d'automatisation et de script de Tableau Prep Builder vous permettent d'automatiser les tâches répétitives de préparation des données et d'intégrer Tableau à d'autres outils ou systèmes.
• Nettoyage de données: L'outil est équipé de diverses fonctionnalités de nettoyage, telles que la gestion des valeurs manquantes, la suppression des doublons et la correction des données incohérentes ou erronées. Vous pouvez utiliser les fonctions et techniques de qualité des données de Tableau pour vous assurer que vos données sont précises et fiables pour l'analyse.

Pandas Python

Python pandas est une bibliothèque open source utilisée pour la manipulation et l'analyse de données. Il fournit des structures de données et des fonctions spécialement conçues pour rendre le travail avec des données structurées, telles que des données tabulaires, plus efficace et intuitif. Pandas est construit au-dessus de la bibliothèque NumPy, qui prend en charge les opérations mathématiques et numériques en Python.

L'une des principales structures de données dans les pandas est le DataFrame, qui est une structure de données bidimensionnelle semblable à un tableau avec des axes étiquetés (lignes et colonnes). Les DataFrames vous permettent de stocker et de manipuler des données d'une manière qui ressemble à l'utilisation de feuilles de calcul ou de tables SQL. Il fournit diverses fonctionnalités pour l'indexation, le découpage, le filtrage, le regroupement et l'agrégation des données.

Voici comment vous pouvez utiliser Pandas comme outil de gestion des données :

Manipulation des données : Pandas fournit des outils puissants pour nettoyer et transformer les données. Vous pouvez effectuer des opérations telles que fusionner et joindre des ensembles de données, filtrer des lignes en fonction de conditions, ajouter ou supprimer des colonnes et gérer des données manquantes.

Principales caractéristiques de Python Pandas

• L'analyse des données: Il offre un large éventail de fonctions statistiques et analytiques pour explorer et résumer les données. Vous pouvez effectuer des statistiques descriptives, appliquer des opérations mathématiques, effectuer des regroupements et des agrégations et générer diverses visualisations.
• Prise en charge des entrées/sorties : Pandas prend en charge la lecture et l'écriture de données dans divers formats, notamment CSV, Excel, bases de données SQL, JSON, etc.
• Analyse des séries chronologiques: Il comprend des outils de rééchantillonnage, de décalage temporel, de fenêtres déroulantes et de gestion des formats de données temporels.
• Intégration avec d'autres bibliothèques : L'outil s'intègre bien avec d'autres bibliothèques de calcul scientifique et d'analyse de données dans l'écosystème Python. OuvrirAffiner

OuvrirRefine

OpenRefine, anciennement connu sous le nom de Google Refine, est un outil de gestion de données open source. OpenRefine est un outil facile à utiliser avec une large gamme de fonctionnalités qui aident les utilisateurs à travailler avec des données désordonnées et incohérentes pour les rendre plus structurées et utiles. OpenRefine est conçu pour gérer de grands ensembles de données et permet aux utilisateurs d'effectuer facilement des tâches complexes.

L'une des principales fonctions d'OpenRefine est le nettoyage des données. Il permet aux utilisateurs d'explorer et de nettoyer les données en identifiant et en corrigeant les incohérences, les erreurs et les valeurs manquantes.

Principales caractéristiques d'Openrefine

• L'outil fournit diverses méthodes pour transformer les données, telles que le fractionnement de cellules, la fusion de colonnes et la correction de valeurs à l'aide d'expressions régulières.
• OpenRefine prend également en charge les fonctionnalités de clustering et de facettage pour détecter et réconcilier des valeurs similaires dans l'ensemble de données.
• Il fournit une fonction de couplage d'enregistrements qui aide les utilisateurs à faire correspondre et à fusionner des données provenant de plusieurs sources.

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Apache Spark

Apache Spark est un système informatique distribué open source qui fournit un cadre rapide et polyvalent pour le traitement de données à grande échelle et prend en charge un large éventail de tâches d'analyse de données.

Fonctionnalités clés d'Apache Spark

• Informatique distribuée : Apache Spark est conçu pour l'informatique distribuée, ce qui signifie qu'il peut traiter et analyser de grands ensembles de données sur un cluster de machines, permettant un traitement parallèle et une évolutivité élevée.
• Chargement des données : Apache Spark prend en charge diverses sources de données, y compris les systèmes de fichiers (tels que Hadoop Distributed File System (HDFS), S3 et les systèmes de fichiers locaux).
• Transformation des données: Il fournit un large éventail d'opérations de transformation, telles que le filtrage, le mappage, l'agrégation, la jointure et le tri.
• Fractionnement et échantillonnage des données : Il permet également aux utilisateurs de diviser des ensembles de données en sous-ensembles ou d'effectuer un échantillonnage aléatoire à des fins d'exploration et d'analyse de données. Cette fonctionnalité est utile pour des tâches telles que la validation des données, la formation de modèles et les tests.

Datameer

Datameer est une plateforme de préparation et d'analyse de données conçue pour simplifier et accélérer le processus d'exploration, de transformation et d'analyse de gros volumes de données.

Fonctionnalités clés de Datameer

• Intégration de données: L'outil propose des connecteurs intégrés pour diverses sources de données, y compris les bases de données, HDFS, les plates-formes de stockage en nuage, etc. Il permet aux utilisateurs d'importer et d'intégrer facilement des données provenant de plusieurs sources dans un espace de travail centralisé à des fins d'analyse.
• Transformation des données: Datameer présente une interface familière semblable à une feuille de calcul qui permet aux utilisateurs de naviguer, d'explorer et de manipuler facilement les données. Les utilisateurs peuvent interagir directement avec les données, appliquer des formules et effectuer des analyses ad hoc dans l'interface intuitive.

Alteryx

Alteryx est principalement une plate-forme d'analyse de données et de science des données qui vous permet d'extraire des informations précieuses de leurs données. L'outil fournit un ensemble complet de fonctionnalités pour la préparation, le mélange et l'analyse des données, ce qui en fait également un bon outil de traitement des données.

Fonctionnalités clés d'Alteryx

• Préparation des données: Alteryx fournit une large gamme d'outils pour le nettoyage, la transformation et l'enrichissement des données. Vous pouvez formater les données, gérer les valeurs manquantes, fusionner et joindre des ensembles de données et effectuer des calculs ou des agrégations.
• Fusion de données : Vous pouvez combiner des données provenant de plusieurs sources et systèmes, quel que soit leur format ou leur emplacement. Alteryx prend en charge diverses sources de données, y compris les bases de données et les services cloud.
• Connecteurs de données : Il fournit des connecteurs pour un large éventail de sources de données, telles que des bases de données, des plates-formes cloud, des formats de fichiers et des applications.
• Profilage des données et contrôle de la qualité : Alteryx offre également des fonctionnalités de profilage des données pour évaluer la qualité, la structure et le contenu des ensembles de données. Vous pouvez identifier les problèmes de données, valider l'intégrité des données et garantir la qualité des données tout au long du processus d'analyse.
• Contrôle de version: Alteryx fournit une fonctionnalité de contrôle de version, permettant aux utilisateurs de suivre les modifications apportées aux flux de travail, de collaborer sur différentes versions et de revenir aux versions précédentes si nécessaire.

Trifacta Wrangler

Trifacta est un outil commercial de gestion des données qui fournit une interface visuelle pour la préparation et le nettoyage des données

Principales caractéristiques de Trifacta Wrangler

• Exploration visuelle des données : Trifacta vous permet d'explorer et de comprendre leurs données de manière interactive. Vous pouvez prévisualiser les données, visualiser les distributions et identifier les modèles et les valeurs aberrantes pour obtenir des informations sur l'ensemble de données.
• Nettoyage et transformation des données: Il est livré avec des fonctions et des transformations intégrées pour nettoyer et prétraiter les données. Vous pouvez gérer les valeurs manquantes, supprimer les doublons, normaliser les formats et corriger les erreurs. L'outil prend également en charge des transformations telles que le fractionnement de colonnes, la fusion de données et la dérivation de nouvelles variables à l'aide d'expressions et de formules.
• Profilage des données et évaluation de la qualité : Vous trouverez également des fonctionnalités de profilage des données qui analysent l'ensemble de données et fournissent des résumés statistiques, des évaluations de la qualité des données et des informations sur le lignage des données.
• Intégration des données et connectivité : Trifacta prend en charge l'intégration avec diverses sources et formats de données, y compris les bases de données, les fichiers (tels que CSV, Excel, JSON), les plates-formes de stockage en nuage, etc.

Pourquoi investir dans un outil de data wrangling ?

Les données brutes sont souvent remplies de valeurs manquantes, de valeurs aberrantes et d'incohérences. Le volume et la vitesse des données brutes rendent souvent difficile leur nettoyage et leur manipulation à la vitesse requise par le monde actuel axé sur les données. Les outils de gestion des données facilitent le processus grâce à l'automatisation :

Voici quelques-uns des avantages de l'utilisation d'outils de gestion des données :

1. Rendement : Les outils de gestion des données sont dotés d'interfaces intuitives, de fonctionnalités de glisser-déposer et de fonctions prédéfinies qui simplifient et accélèrent le nettoyage, la transformation et l'intégration des données.
2. Amélioration de la qualité et de la cohérence des données : Les fonctions et algorithmes intégrés dans les outils de traitement des données améliorent la qualité des données, garantissent l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence entre les ensembles de données. Ils vous permettent de corriger facilement les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, les incohérences et les problèmes de formatage.
3. Intégration et compatibilité des données : Les outils prennent en charge divers formats de fichiers, bases de données, API et connecteurs de données, ce qui simplifie l'intégration des données provenant de diverses sources.
4. Exploration et visualisation améliorées des données : De nombreux outils de wrangling de données offrent des capacités de visualisation, vous permettant d'explorer et de visualiser les données pendant le processus de wrangling. Cette fonctionnalité vous aide à comprendre les distributions de données, à identifier les modèles et à détecter les valeurs aberrantes ou les anomalies.
5. Évolutivité : La meilleure partie des outils de gestion des données est leur capacité à gérer de gros volumes de données, permettant une évolutivité transparente. Ces outils utilisent des algorithmes optimisés et des techniques de traitement parallèle, permettant un traitement et une analyse plus rapides des données.
6. Répétabilité et documentation : Vous pouvez facilement créer des flux de travail ou des scripts automatisés pour capturer les étapes effectuées au cours du processus de préparation des données, puis les répéter pour assurer la cohérence et la reproductibilité de l'analyse.

Comment choisir le bon outil de Data Wrangling ?

En fin de compte, l'outil de gestion des données que vous choisissez pour votre entreprise dépend de ses besoins , de votre budget et du type de sources de données avec lesquelles vous traitez. Voici quelques facteurs communs que vous devez garder à l'esprit :

1. Exigences en matière de données: Tenez compte des types et des volumes de données avec lesquels vous allez travailler. Certains outils peuvent exceller dans la gestion des données structurées, tandis que d'autres peuvent être mieux adaptés aux données non structurées ou semi-structurées. Évaluez si l'outil peut gérer les formats, tailles et complexités de données spécifiques à votre cas d'utilisation.
2. Facilité d'Utilisation : Recherchez un outil avec une interface intuitive et conviviale. La gestion des données implique souvent des opérations complexes. Par conséquent, un outil offrant une approche visuelle et interactive de la gestion des données, comme une interface glisser-déposer ou un concepteur de flux de travail graphique, peut rendre le processus plus efficace et accessible pour vos équipes.
3. Fonctionnalité: Évaluez les capacités de gestion des données de l'outil et la multitude de fonctionnalités qu'il offre. Vous devez également considérer la gamme de fonctions de transformation et de nettoyage des données qu'il propose, telles que fusion de données, fractionnement, filtrage et agrégation. Recherchez des fonctionnalités capables d'automatiser les tâches répétitives et de rationaliser vos flux de travail de préparation des données.
4. Connectivité des données : Évaluez la capacité de l'outil à se connecter à divers systèmes et sources de données. Assurez-vous qu'il prend en charge les formats de données et les protocoles pertinents pour votre organisation, tels que les bases de données, les plates-formes cloud, les API ou les formats de fichiers. L'outil doit permettre une intégration et une extraction transparentes des données à partir de diverses sources.
5. Évolutivité et performances : Tenez compte de la capacité de l'outil à gérer efficacement de gros volumes de données. Évaluez ses capacités de performance, y compris la vitesse de traitement et la gestion de la mémoire, pour vous assurer qu'il peut gérer de gros volumes de données dans des délais acceptables.

Étape suivante – Transformez vos données avec Astera Centerprise

La quantité sans cesse croissante de données justifie aujourd'hui l'utilisation d'outils de traitement de données sans code qui facilitent la préparation et le nettoyage des données. Ces outils sont la clé pour obtenir des informations en temps opportun. Ainsi, si vous souhaitez doter votre entreprise d'un avantage concurrentiel, il est logique d'investir dans un outil de gestion des données à l'épreuve du temps que tous les membres de votre équipe peuvent utiliser facilement. Cependant, assurez-vous de garder les exigences de votre entreprise au premier plan lorsque vous choisissez l'outil.

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