De 5 beste tools voor datatransformatie voor 2024

Wilt u het volledige potentieel van uw data ontsluiten en deze omzetten in bruikbare inzichten die succes stimuleren? Als dat zo is, kunnen datatransformatietools helpen.

Datatransformatie is essentieel voor elk bedrijf dat gegevens wil gebruiken voor gedetailleerde analyses en rapportage. Ze zetten ruwe en gefragmenteerde gegevens om in een bruikbaar en consistent formaat, waardoor het gemakkelijker wordt om te analyseren, rapporteren en actie te ondernemen.

Maar hoe kiest u de juiste datatransformatietool voor uw bedrijf? Er is geen tekort aan krachtige tools voor datatransformatie op de markt, maar elke tool heeft zijn eigen kenmerken, voordelen en nadelen.

Vandaag bespreken we de 5 beste tools voor datatransformatie en helpen we u de tool te vinden die perfect aansluit bij uw datavereisten.

Wat zijn tools voor gegevenstransformatie?

Met tools voor gegevenstransformatie kunt u onbewerkte gegevens voorbereiden voor gebruik door gegevens uit ongelijksoortige bronnen te verwerken, transformeren en verfijnen. Ze maken een betere consumptie en integratie van grotere datasets mogelijk.

Met behulp van deze tools kunt u alledaagse operationele taken elimineren en gegevens naar uw wensen vormgeven. Tools voor gegevenstransformatie bieden u verschillende functies die u helpen verbeteren beheer van gegevenskwaliteit inspanningen.

Laten we eens kijken naar de toonaangevende tools voor datatransformatie op de markt.

De 5 beste tools voor gegevenstransformatie

1.   Astera

Astera is een no-code tool voor gegevensintegratie waarmee u gegevens efficiënt kunt extraheren, manipuleren, converteren, opschonen, valideren en laden naar elke bestemming van uw keuze. Met AsteraDankzij de gebruiksvriendelijke drag-and-drop-interface kunt u end-to-end datapijplijnen ontwerpen en ontwikkelen zonder codering.

Astera stelt u ook in staat om binnen enkele minuten ongestructureerde gegevens te extraheren met behulp van AI. Met deze mogelijkheid kunt u verborgen inzichten ontsluiten uit documenten zoals leveranciersfacturen en contractovereenkomsten, iets wat in de meeste datatools niet beschikbaar is.

Bovendien, Astera heeft een live, op previews gericht dataraster dat u de wijzigingen laat zien terwijl u ze aanbrengt, zodat u de datatransformatielogica kunt valideren en kunt verfijnen om de gewenste output te produceren.

met Astera, kunt u de gegevenskwaliteit verbeteren door duplicaten, nulwaarden, uitschieters en fouten te elimineren. U kunt ook uniformiteit in uw gegevens aanbrengen door opmaakregels toe te passen, waaronder datumnotaties, valutasymbolen en decimale scheidingstekens.

Astera ondersteunt datatransformaties met zijn uitgebreide verzameling aangepaste functies en reguliere expressies, waardoor u grote en complexe datasets kunt verwerken. Als uw dataset problemen met de gegevenskwaliteit heeft, kunt u deze direct detecteren Astera's realtime gegevensgezondheidsfuncties.

Tenslotte AsteraDankzij de dubbelwerkende functie kunt u automatisch herbruikbare scripts genereren, complexe en repetitieve taken stroomlijnen in geautomatiseerde workflows en de consistentie en kwaliteit van alle datasets behouden.

Belangrijkste kenmerken

• ETL Integratie-engine
• Dubbel werkzaam
• Interactief dataraster
• Ingebouwde geavanceerde transformaties
• Connectiviteit met een breed scala aan gegevensbronnen en doelen, waaronder databases, bestanden, webservices, cloudapplicaties, EDI-documenten, ongestructureerde gegevens en meer
• Ingebouwde functies voor gegevenskwaliteit
• Realtime monitoren van de gegevensstatus
• Overbrugt de kloof tussen integratie en analyse
• Uniform platform
• Geavanceerde dimensionale datamodeller
• Gegevens in kaart brengen
• Afstammings- en impactanalyserapportage
• Workflow-automatisering

Belangrijke gegevenstransformatieoperaties

Sorteren, samenvoegen, samenvoegen, filters, routes, berekenen, draaien (normaliseren), draaien ongedaan maken (denormaliseren), opschonen, imputeren, boomverbindingen, aggregeren, splitsen, opzoeken en matchen van records, reguliere expressies, bestandsverwijdering, serialisatie en parseren, aangepast gegevenskwaliteitscontroles en gegevensvalidatie, boomknooppuntquery's, ingestelde gegevenstypen, aangepaste functies en diverse transformaties op aanvraag.

Bronnen ondersteund

• databases: Astera ondersteunt een verscheidenheid aan databases en datawarehouses, waaronder 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 en Vertica.
• spreadsheets: Excel-werkmappen.
• Ongestructureerde bestanden: PDF-, COBOL- en EDI-formaten (inclusief X12 en EDIFACT) via dataflow.
• Semi-gestructureerde bestanden: JSON en XML via dataflow
• Platte bestanden: bestanden met scheidingstekens en bestanden met een vaste lengte.
• REST API's: REST API's via de REST-webservicesconnector.
• Cloud-applicaties: Microsoft Dynamics CRM, Amazon S3, Sharepoint, Salesforce en Microsoft Blob Storage.
• Emails: Astera ondersteunt e-mail als gegevensbron.

Best voor

Een krachtig, gebruiksvriendelijk en uniform platform dat selfservice-analyses mogelijk maakt voor een breed scala aan gebruikers met verschillende niveaus van technische expertise. Ideaal voor verschillende sectoren, vooral voor bedrijven die gegevens uit verschillende bronnen willen operationeel maken en complexe problemen willen oplossen.

2. dBT-tool

Dbt is een op code gebaseerde oplossing voor gegevenstransformatie waarmee data-analisten en technici gegevens binnen hun cloudgebaseerde datawarehouses kunnen wijzigen, beoordelen en documenteren. Het stelt datateams in staat rechtstreeks binnen de magazijnomgeving te opereren en betrouwbare datasets te genereren voor rapportage, machine learning-modellering en operationele workflows.

Het biedt zowel een cloudgebaseerd platform (dbt Cloud) als een open-source opdrachtregeltool (dbt Core) die on-premise kan worden gehost. Dbt werkt op een codegeoriënteerd model, waarbij gebruikers SQL en Jinja (vergelijkbaar met Python) moeten schrijven om hun datatransformaties te definiëren.

Belangrijkste kenmerken

• Modulaire datatransformaties
• Versiebeheer
• Geautomatiseerde documentatie
• Geïntegreerd testen
• Declaratieve codestijl
• Herbruikbaarheid van code.

Gegevenstransformatieoperaties

Bronnen ondersteund

• Databases:
  • Amazon roodverschuiving
  • Sneeuwvlok
  • Google BigQuery
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • SQL Server
• Cloud opslag:
  • Amazon S3
  • Azure Blob-opslag
  • Google Cloud Storage
• SaaS-applicaties:
  • Salesforce
  • Google Analytics
  • Adobe Analytics
• Andere:
  • MongoDB
  • Kafka
  • Vonk

Best voor

Data-ingenieurs die bedreven zijn in SQL, proberen toezicht te houden op de volledige datapijplijnen en aangepaste code te maken om datatransformatieprocessen te versnellen.

3. Datameer

Datameer is een datatransformatietool die een cloudgebaseerd platform biedt voor het efficiënt omzetten van ruwe data in bruikbare inzichten. Het is op maat gemaakt om samen te werken met Snowflake, een vooraanstaande datacloudprovider, die alle aspecten van het datatraject beheert, van verkenning en wijziging tot implementatie en documentatie. Datameer functioneert binnen het Snowflake-ecosysteem in de cloud en levert een schaalbare en aanpasbare omgeving voor het vertalen van gegevens naar waardevolle analyses.

Belangrijkste kenmerken

• Ondersteuning voor alle dataformaten (gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd)
• Geen code of SQL-code
• Ingebouwde zoek- en metagegevensverrijking
• Integratieopties met één klik

Gegevenstransformatieoperaties

Sorteren, opschonen, standaardiseren, in kaart brengen, draaien, niet meer draaien, aggregeren, splitsen, samenvoegen, samenvoegen, verrijken, berekeningen, reguliere expressies, ruimtelijke analyse (geografische inzichten), tijdreeksanalyse (temporele patronen)

Bronnen ondersteund

Sneeuwvlok, AVRo, Parket, CSV, JSON en ORC

Best voor

Datameer is het beste voor organisaties die Snowflake gebruiken voor gegevensverwerking, opslag en analyse.

4. Altair

Altair is een datatransformatietool waarmee je ruwe data kunt omzetten in bruikbare inzichten. Het maakt verbinding met verschillende gegevensbronnen en ondersteunt verschillende gegevensformaten.

Altair is een tool voor gegevenstransformatie die is ontworpen om verbinding te maken met een breed scala aan gegevensbronnen en een verscheidenheid aan gegevensformaten te verwerken, waaronder pdf's, spreadsheets en big data-opslagplaatsen. Het biedt intuïtieve workflows, automatiseringsfuncties en vooraf gebouwde datamodellen, waardoor het eenvoudig wordt om schone, beheerde en vertrouwde datasets te genereren.

Altair heeft opties voor desktop-, server- en cloudgebaseerd gebruik, waardoor teams rapporten en datamodellen kunnen creëren, samenvoegen, verfijnen, opslaan en openen. Het beschikt over een visuele interface zonder code die geschikt is voor zakelijke gebruikers, waardoor het proces van verbinding met verschillende gegevensbronnen wordt vereenvoudigd, en complexe gegevens worden verfijnd, gemengd en omgezet in nauwkeurige, betrouwbare gegevenssets binnen een gecontroleerd raamwerk.

Belangrijkste kenmerken

• Snelle, geautomatiseerde datatransformatie
• Geen code, visuele interface
• Automatiseer workflows voor gegevenstransformatie
• Samenwerken

Gegevenstransformatieoperaties

Sorteren, opschonen, standaardiseren, in kaart brengen, draaien, aggregeren ongedaan maken, splitsen, samenvoegen, samenvoegen, verrijken, berekeningen, uitdrukkingen, opzoeken

Bronnen ondersteund

• Webservices: REST API's, SOAP API's en OData-feeds.
• bestanden: PDF-, Excel-, CSV-, JSON-, XML-, HTML-, tekst- en afbeeldingsbestanden.
• Cloudopslag: Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage en Dropbox.
• Databases: Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB en Cassandra.
• Big Data-bronnen: Hadoop, Hive, Spark, Impala en Presto.

Best voor

Organisaties die een snelle, geautomatiseerde manier nodig hebben om moeilijke gegevens om te zetten in vertrouwde, nauwkeurige datasets.

5. Alteryx

Alteryx is een datatransformatietool die een low-code/no-code platform biedt voor het transformeren van ruwe data in deelbare inzichten. De oplossing beschikt over het Analytic Process Automation (APA)-platform dat automatisering biedt voor datawetenschap, machine learning en analysefuncties. Alteryx is zowel als cloudgebaseerde oplossing als on-premise beschikbaar.

Belangrijkste kenmerken

• Gebruiksvriendelijk drag-and-drop-systeem
• Robuuste documentatie
• Geautomatiseerde processen
• Intuïtief en dynamisch
• Meerdere systeemconnectiviteit

Belangrijke gegevenstransformatieoperaties

Gegevenstypen instellen, ontbrekende waarden opschonen, functies selecteren en gegevens coderen.

Bronnen ondersteund

Alteryx ondersteunt een verscheidenheid aan gegevensbronnen en kan lezen, schrijven of lezen en schrijven, afhankelijk van de gegevensbron.

Best voor

Alteryx is het beste voor het automatiseren van gegevensvoorbereiding, het mogelijk maken van selfservice-analyses en het creëren van workflows in de cloud.

Waarom zijn tools voor gegevenstransformatie belangrijk?

Bedrijven gegevens om verschillende redenen transformeren, zoals cloudmigratie, consolidatie van records, deduplicatie van gegevens en meer. Met gegevenstransformaties kunnen gebruikers gegevens aaneenschakelen, valideren, opzoeken of naar verschillende bestemmingen routeren. Een tool met een breed scala aan transformatiemogelijkheden is nuttig om gegevens op de best mogelijke manier te manipuleren.

Tools voor gegevenstransformatie helpen bedrijven ook compatibiliteitsproblemen op te lossen en de gegevensconsistentie te verbeteren. Verschillende functies, zoals aggregaties, sorteren en gegevensopschoning, kunnen worden toegepast om gegevens om te zetten in een geschikt formaat voor verschillende bestemmingssystemen. Deze functionaliteiten maken data bruikbaar voor verdere verwerking om inzichten te verkrijgen, rapporten te genereren en datagedreven beslissingen te nemen.

Gegevenstransformaties zijn ook nuttig bij het filteren van irrelevante gegevens, waardoor het geheugengebruik en de uitvoeringstijd worden verminderd. De filtertransformatie kan bijvoorbeeld worden gebruikt om relevante records door te geven om te voorkomen dat het doelsysteem overbelast raakt.

Hier worden gegevens uit de SQL Server- en Excel-bron getransformeerd en toegewezen aan een Excel-bestemmingsbestand. U kunt ook transformaties gebruiken om waarden uit verschillende gegevenstypen te extraheren. In plaats van uw systemen te overweldigen met meerdere (vaak onnodige) records, kunt u verschillende gegevenstransformaties gebruiken om irrelevante gegevens eruit te filteren.

U kunt de filtertransformatie gebruiken om een ​​rapport te genereren van alle verkopen in een specifiek land (bijvoorbeeld de VS). Op deze manier geeft het systeem alleen de relevante records door, waardoor onnodige belasting van het doelsysteem wordt voorkomen. Het opslaan van relevante en relatief minder records in het doelsysteem betekent minder geheugengebruik tijdens gegevensverwerking, wat de uitvoeringstijd zal verkorten.

Belangrijke overwegingen bij het kiezen van een datatransformatietool

1. Toegang tot ongestructureerde gegevens

Verwerken van ongestructureerde data is een van de grootste uitdagingen op het gebied van datavoorbereiding voor ondernemingen. Bedrijven hebben geen toegang tot cruciale gegevens die zijn vastgelegd in documenten zoals leveranciersfacturen en contractovereenkomsten. Informatie die kan worden gebruikt om betere zakelijke beslissingen te nemen.

Dit is de reden waarom hoogwaardige datatransformatieoplossingen gebruikers in staat stellen ongestructureerde data om te zetten in gestructureerde informatie met behulp van op sjablonen gebaseerde data-extractie. Deze herbruikbare sjablonen, ook wel rapportbronnen genoemd, extraheren gegevens in een gestructureerd formaat,

Met extractiesjablonen kunt u gegevens uit ongestructureerde bestanden halen, zoals facturen, cheques en bankafschriften. Door gebruikers toegang te geven tot rapportbronnen ontsluiten tools voor gegevenstransformatie nuttige informatie uit ongestructureerde tekst, waardoor voorheen ontoegankelijke gegevens beschikbaar worden voor analyse.

2. Live gegevensraster

Met een live dataraster kunt u de impact van uw acties zien terwijl u de gegevens transformeert. Het toont uw gegevens in een tabel met rijen en kolommen die u naar wens kunt sorteren, filteren, bewerken en opmaken.

Het live dataraster helpt u ook bij het valideren van uw datatransformatielogica en zorgt ervoor dat deze de verwachte output oplevert. Hierdoor kunt u uw gegevens verkennen en nieuwe inzichten vinden. U kunt verschillende functies en berekeningen op uw gegevens toepassen, zoals aggregaties, draaipunten, joins en opzoekingen. U kunt ook diagrammen, grafieken en kaarten gebruiken om uw gegevens te visualiseren en patronen en trends te identificeren.

Live datagrids maken het datatransformatieproces snel en efficiënt. U kunt de uitvoeringstijd en het resourceverbruik van uw datatransformatietaken volgen en deze dienovereenkomstig aanpassen. Deze tools hebben een gebruiksvriendelijke interface waarvoor geen codeervaardigheden vereist zijn.

Ze ondersteunen ook verschillende soorten gegevensbronnen en bestemmingen, zoals databases, bestanden, API's, cloudservices en SaaS-applicaties. Dit maakt ze veelzijdig en aanpasbaar aan elke dataomgeving. Een live datagrid is daarom een ​​krachtig hulpmiddel voor datatransformatie en -interactie.

3. Gebruiksvriendelijk

Tools voor datatransformatie maken datatransformatie eenvoudig en snel door gebruikers een visuele interface te bieden. Of u nu gegevens wilt samenvoegen, aggregeren, opschonen, parseren, normaliseren of opzoeken, u kunt dit met een paar klikken doen. Er is geen codering vereist.

Stel je voor dat je een dataset hebt met duizenden rijen en kolommen. Sommige waarden ontbreken en u moet ze invullen voordat u de gegevens kunt analyseren. Als je Python gebruikt, moet je veel bibliotheken (Numpy, Pandas, etc.) installeren en leren en complexe code schrijven. Dit kost veel tijd en moeite. En u kunt slechts aan één dataset tegelijk werken.

Als u elk uur meerdere datasets laat bijwerken, is het bovendien moeilijk om de datatransformatie bij te houden. Met datatransformatietools is dat mogelijk. U kunt dezelfde transformaties tegelijkertijd op meerdere datasets toepassen en binnen enkele minuten de resultaten verkrijgen.

Zelfs als u een technische gebruiker bent die graag scriptt, kunnen tools voor gegevenstransformatie u helpen. Ze bieden handige tooltips waarin wordt uitgelegd hoe elke functie werkt en wat deze met uw gegevens doet. U kunt uw transformaties desgewenst ook aanpassen met uw eigen code.

4. Gemak van integratie

Tools voor datatransformatie moeten flexibel genoeg zijn om elk soort data te kunnen verwerken, hoe groot, complex of divers deze ook zijn. Ze moeten ook met verschillende systemen, raamwerken en applicaties kunnen werken om de consistentie van de gegevens te garanderen.

Met de beste tools voor gegevensverwerking kunt u gegevens uit verschillende bronnen verwerken, zoals Excel-bestanden, XML, JSON, API's, oudere systemen en ongestructureerde bestanden zoals PDF's. U hoeft zich geen zorgen te maken over het formaat of type van de gegevensbron. U kunt gewoon de informatie die u nodig heeft extraheren en verwerken.

Tools voor gegevenstransformatie maken ook verbinding met verschillende cloud- en databaseplatforms en -frameworks. U kunt connectoren gebruiken om uw workflows voor gegevensvoorbereiding te integreren met populaire platforms zoals IBM DB2/iSeries, Amazon Redshift, Google Cloud SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft Azure en SAP HANA.

5. Uitgebreide aangepaste functies

Aangepaste functies zijn vooraf gebouwde codeblokken die kunnen worden gebruikt om specifieke taken uit te voeren. Er zijn bijvoorbeeld functies voor het zoeken en vervangen van tekst, het converteren van gegevenstypen en het berekenen van statistieken. Deze functies kunnen veel van de stappen in de gegevenstransformatie automatiseren, waardoor gebruikers tijd en moeite besparen.

Reguliere expressies zijn een krachtig hulpmiddel voor het matchen van patronen en tekstmanipulatie. Ze kunnen worden gebruikt om specifieke tekstpatronen te vinden, zoals telefoonnummers of e-mailadressen. Reguliere expressies kunnen ook worden gebruikt om tekst te vervangen, ongewenste tekens te verwijderen en gegevens op te maken.

De combinatie van aangepaste functies en reguliere expressies geeft tools voor gegevenstransformatie veel kracht en flexibiliteit. Hierdoor kunnen gebruikers eenvoudig complexe transformaties uitvoeren, zelfs op grote en complexe datasets.

Aangepaste functies en reguliere expressies dienen als hulpmiddelen van onschatbare waarde die talloze stappen voor gegevenstransformatie automatiseren, waardoor de tijd- en inspanningsinvestering van gebruikers aanzienlijk wordt verminderd, vooral cruciaal bij het omgaan met enorme en ingewikkelde datasets. Hun inherente nauwkeurigheid overtreft handmatige methoden, waardoor foutrisico's worden beperkt en de gegevensintegriteit wordt gewaarborgd.

Deze tools stellen gebruikers in staat om naadloos ingewikkelde transformaties uit te voeren, een noodzaak bij het omgaan met uitgebreide en veelzijdige datasets. Naast efficiëntie bevorderen ze consistentie, een essentieel onderdeel bij het handhaven van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van gegevens bij transformaties.

Bovendien openen deze functies en uitdrukkingen mogelijkheden voor experimenten, waardoor gebruikers kunnen innoveren en nieuwe inzichten kunnen opdoen terwijl ze nieuwe benaderingen van datatransformatie verkennen.

6. Dubbele bediening

Met een dual-operatieve datatransformatietool kunnen gebruikers schakelen tussen voor mensen leesbare scripts en point-and-click-interfaces. Het is geschikt voor gebruikers met verschillende technische vaardigheden en voorkeuren. Gebruikers die bedreven zijn in coderen kunnen rechtstreeks met scripts werken, terwijl gebruikers die dat niet zijn de visuele interface kunnen gebruiken. Op deze manier kunnen gebruikers hun sterke punten benutten en werken op een manier die het beste bij hen past.

Door tussen methoden te wisselen, kunt u de meest geschikte aanpak voor uw taak gebruiken. U kunt bijvoorbeeld scripts gebruiken voor complexe of repetitieve taken waarvoor fijnmazige controle of maatwerk vereist is. Ze kunnen point-and-click-interfaces gebruiken voor eenvoudige of verkennende taken waarvoor snelle feedback of visualisatie vereist is. Gebruikers kunnen ook overstappen van de ene methode naar de andere terwijl ze de tool leren of zich eraan aanpassen.

Een visuele interface stelt gebruikers in staat te experimenteren en prototypen te maken met de datatransformatielogica. Gebruikers kunnen point-and-click-interfaces gebruiken om verschillende transformaties uit te proberen en snel de resultaten te zien. Zodra ze het gewenste resultaat hebben bereikt, kunnen ze de visuele stappen omzetten in een script voor schaalbaarheid en precisie. Op dezelfde manier zijn voor mensen leesbare scripts gemakkelijker te inspecteren, aan te passen en mee samen te werken, waardoor het gemakkelijker wordt om de onderliggende logica van transformaties te delen.

7. Realtime gegevensstatus

Met realtime gegevensgezondheidsfuncties kunt u de kwaliteit van uw gegevens bewaken en verbeteren terwijl u deze transformeert. Gegevenstransformatie kan fouten of inconsistenties in uw gegevens introduceren, wat de kwaliteit en nauwkeurigheid ervan kan beïnvloeden. Functies voor gegevensgezondheid helpen u fouten, zoals ontbrekende of null-waarden, spelfouten of onjuiste waarden, op te sporen en op te lossen door de controles van de gegevenskwaliteit te automatiseren.

Als gevolg hiervan kunt u gemakkelijk duplicaten, uitschieters of irrelevante records identificeren en verwijderen zonder uw gegevens handmatig te inspecteren en op te schonen telkens wanneer u een wijziging aanbrengt. Deze functies besparen u tijd en moeite en helpen fouten of inconsistenties op te lossen voordat gegevens in uw doelsysteem worden geladen.

8. Genereer automatisch herbruikbare scripts

Herbruikbare scripts zijn een reeks stappen of opdrachten die de gegevenstransformatiestappen volgen die op een gegevensset worden uitgevoerd. Ze stellen u in staat gegevensmanipulatietaken efficiënter, consistenter, nauwkeuriger en in samenwerking uit te voeren.

De meeste tools voor gegevenstransformatie bevatten geen code, maar bij sommige kunnen gebruikers gegevens transformeren door scripts te schrijven. Hoewel het gebruiksvriendelijker is om data zonder code voor te bereiden, is het ook lastig om bij te houden welke transformaties je hebt uitgevoerd.

Dit is de reden waarom de beste tools voor gegevensverwerking automatisch scriptopdrachten genereren wanneer u gegevens transformeert met behulp van aanwijzen en klikken. Deze functie bespaart gebruikers veel tijd en moeite door alle stappen bij te houden, waardoor ze dezelfde logica en stappen kunnen hergebruiken voor verschillende datasets of scenario's.

Bovendien zorgen deze scripts voor consistentie en kwaliteit door dezelfde normen en regels toe te passen, waardoor gebruikers fouten of discrepanties kunnen vermijden die voortkomen uit handmatige of ad-hocgegevensmanipulatie.

U kunt er ook voor zorgen dat uw datatransformatie de best practices volgt en voldoet aan de vereisten van uw doelsysteem. Het allerbelangrijkste is dat herbruikbare scripts het risico en de complexiteit verminderen door het datatransformatieproces te automatiseren en de kans op menselijke fouten, inconsistenties of vergissingen te minimaliseren.

9. Automatisering

Naarmate datasets groter en complexer worden, wordt handmatige datatransformatie steeds onpraktischer. Automatisering is een belangrijk kenmerk van een datatransformatietool waarmee gebruikers moeiteloos en efficiënt grote hoeveelheden gegevens kunnen verwerken.

Automatisering stroomlijnt complexe en repetitieve taken in geautomatiseerde workflows, die met één enkele opdracht kunnen worden uitgevoerd. Dit bespaart gebruikers tijd en moeite en verbetert de gegevenskwaliteit en nauwkeurigheid door menselijke fouten te minimaliseren.

Automatisering maakt ook tijdige gegevenstransformatie mogelijk door realtime of geplande automatisering mogelijk te maken, wat vooral belangrijk is voor scenario's waarin tijdgevoelige beslissingen afhankelijk zijn van de getransformeerde gegevens. Het vergroot het potentieel en de mogelijkheden van de datatransformatietool door gebruikers in staat te stellen ingewikkelde transformaties uit te voeren die misschien moeilijk of onmogelijk handmatig te realiseren zijn. Hierdoor kunnen gebruikers het volledige potentieel van de tool benutten bij het aanpakken van complexe scenario's, zoals het extraheren van informatie uit ongestructureerde of rommelige gegevens met behulp van reguliere expressies.

Vergelijking per functie van tools voor gegevenstransformatie

Stroomlijn uw datapijplijnen met Astera

Astera is een krachtig, gebruiksvriendelijk en uniform programma gegevensbeheerplatform dat self-service datatransformaties mogelijk maakt voor een breed scala aan gebruikers met verschillende niveaus van technische expertise. Met Asterakunt u end-to-end datapijplijnen en workflows ontwerpen en ontwikkelen met behulp van een drag-and-drop-interface.

Met de tool kunt u uw gegevenskwaliteit verbeteren door duplicaten, nulwaarden, uitschieters en fouten te elimineren. U kunt opmaakregels, aangepaste functies en reguliere expressies toepassen om uniformiteit en consistentie in uw gegevens te brengen. Astera biedt:

• Toegang tot meerdere soorten gegevensbronnen, zoals databases, bestanden, webservices, API's en meer.
• Gegevens op een efficiënte manier extraheren, manipuleren, converteren, opschonen, valideren en laden naar elke bestemming.
• Gebruiksvriendelijke drag-and-drop-interface voor het ontwerpen van end-to-end datapijplijnen en workflows.
• Op AI gebaseerde extractie om ongestructureerde gegevens om te zetten in gestructureerde informatie voor verborgen inzichten.
• Real-time validatie via een live preview-centrisch dataraster voor nauwkeurige datatransformatielogica.
• Verbetering van de gegevenskwaliteit door duplicaten, nulwaarden, uitschieters en fouten te verwijderen.
• Uitgebreide verzameling aangepaste functies en reguliere expressies voor ingewikkelde gegevenstransformaties.
• Realtime gegevensgezondheidsfuncties voor on-the-fly detectie van problemen met de gegevenskwaliteit.
• Krachtige ETL-integratie-engine, interactief dataraster en geavanceerde transformaties voor naadloos gegevensbeheer.
• Voer datatransformatietaken uit in batch- of realtimemodus, afhankelijk van uw behoeften.

Astera overbrugt de kloof tussen onbewerkte gegevens en analyses door u te helpen onbewerkte gegevens te extraheren, eenvoudig complexe gegevenstransformaties uit te voeren en de resultaten naar elke gewenste bestemming te laden.

Mis deze kans niet om te ontdekken hoe Astera kan uw datatransformatietaken eenvoudiger en sneller maken dan ooit tevoren! Meld u nu aan voor een gratis demo en bereid u voor om uw gegevens als een professional te transformeren!