5 melhores ferramentas de transformação de dados para 2024

Você deseja liberar todo o potencial dos seus dados e transformá-los em insights acionáveis ​​que impulsionam o sucesso? Nesse caso, as ferramentas de transformação de dados podem ajudar.

Transformação de dados é essencial para qualquer empresa que queira aproveitar dados para análises e relatórios detalhados. Eles convertem dados brutos e fragmentados em um formato útil e consistente, facilitando a análise, o relatório e a ação.

Mas como escolher a ferramenta de transformação de dados certa para o seu negócio? Não faltam ferramentas poderosas de transformação de dados no mercado, mas cada ferramenta vem com seus próprios recursos, vantagens e desvantagens.

Hoje, analisaremos as 5 melhores ferramentas de transformação de dados e ajudaremos você a encontrar aquela que se adapta perfeitamente aos seus requisitos de dados.

O que são ferramentas de transformação de dados?

As ferramentas de transformação de dados permitem preparar dados brutos para consumo, processando, transformando e refinando dados de fontes diferentes. Eles permitem melhor consumo e integração de conjuntos de dados maiores.

Com a ajuda dessas ferramentas, você pode eliminar tarefas operacionais mundanas e moldar dados de acordo com suas necessidades. As ferramentas de transformação de dados apresentam diversos recursos à sua disposição que ajudam a melhorar gerenciamento de qualidade de dados esforços.

Vamos explorar as principais ferramentas de transformação de dados do mercado.

As 5 melhores ferramentas de transformação de dados

1.   Astera

Astera é um sem código ferramenta de integração de dados que permite extrair, manipular, converter, limpar, validar e carregar dados com eficiência em qualquer destino de sua escolha. Com AsteraCom a interface amigável de arrastar e soltar, você pode projetar e desenvolver pipelines de dados ponta a ponta sem codificação.

Astera também permite extrair dados não estruturados em minutos usando IA. Esse recurso permite desbloquear insights ocultos de documentos como faturas de fornecedores e acordos contratuais, algo indisponível na maioria das ferramentas de dados.

Além disso, Astera tem uma grade de dados centrada na visualização ao vivo que mostra as alterações conforme você as faz, ajudando a validar a lógica de transformação de dados e ajustá-la para produzir o resultado desejado.

Com o Astera, você pode melhorar a qualidade dos dados eliminando duplicatas, valores nulos, valores discrepantes e erros. Você também pode uniformizar seus dados aplicando regras de formatação, incluindo formatos de data, símbolos de moeda e separadores decimais.

Astera suporta transformações de dados com sua extensa coleção de funções personalizadas e expressões regulares, ajudando você a processar conjuntos de dados vastos e complexos. Se o seu conjunto de dados tiver problemas de qualidade de dados, você poderá detectá-los instantaneamente por meio de Asterarecursos de integridade de dados em tempo real.

Por último, AsteraO recurso de operação dupla do permite gerar automaticamente scripts reutilizáveis, simplificar tarefas complexas e repetitivas em fluxos de trabalho automatizados e manter a consistência e a qualidade em todos os conjuntos de dados.

Características principais

• ETL Mecanismo de Integração
• Operativo duplo
• Grade de dados interativa
• Transformações avançadas integradas
• Conectividade com uma ampla variedade de fontes e destinos de dados, incluindo bancos de dados, arquivos, serviços web, aplicativos em nuvem, documentos EDI, dados não estruturados e muito mais
• Recursos de qualidade de dados incorporados
• Monitores de integridade de dados em tempo real
• Preenche a lacuna entre integração e análise
• Plataforma unificada
• Modelador de dados dimensionais sofisticado
• Mapeamento de dados
• Relatórios de análise de linhagem e impacto
• Automação

Principais operações de transformação de dados

Classificar, junções, uniões, filtros, rotas, calcular, dinamizar (normalizar), destornar (desnormalizar), limpar, imputar, junções de árvores, agregar, dividir, pesquisa e correspondência de registros, expressões regulares, eliminação de arquivos, serialização e análise, personalizado verificações de qualidade de dados e data de validade, consultas de nós de árvore, tipos de dados definidos, funções personalizadas e várias transformações sob demanda.

Fontes suportadas

• Bases de dados: Astera oferece suporte a uma variedade de bancos de dados e data warehouses, incluindo 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 e Vertica.
• Spreadsheets: Pastas de trabalho do Excel.
• Arquivos não estruturados: Formatos PDF, COBOL e EDI (incluindo X12 e EDIFACT) via fluxo de dados.
• Arquivos semiestruturados: JSON e XML via fluxo de dados
• arquivos simples: arquivos delimitados e arquivos de comprimento fixo.
• APIs REST: APIs REST por meio de seu conector de serviços web REST.
• Aplicativos em nuvem: Microsoft Dynamics CRM, Amazon S3, Sharepoint, Salesforce e Microsoft Blob Storage.
• E-mails: Astera suporta e-mail como fonte de dados.

Destaques

Uma plataforma poderosa, fácil de usar e unificada que permite análises de autoatendimento para uma ampla gama de usuários com diversos níveis de conhecimento técnico. Ideal para diversos setores, especialmente para empresas que desejam operacionalizar dados de diversas fontes e resolver problemas complexos.

2. Ferramenta dBT

Dbt é uma solução de transformação de dados baseada em código que permite que analistas e engenheiros de dados modifiquem, avaliem e documentem dados em seus data warehouses baseados em nuvem. Ele capacita as equipes de dados a operar diretamente no ambiente de warehouse e gerar conjuntos de dados confiáveis ​​para relatórios, modelagem de aprendizado de máquina e fluxos de trabalho operacionais.

Ele oferece uma plataforma baseada em nuvem (dbt Cloud) e uma ferramenta de linha de comando de código aberto (dbt Core) que pode ser hospedada no local. O Dbt opera em um modelo orientado a código, que exige que os usuários escrevam SQL e Jinja (semelhante ao Python) para definir suas transformações de dados.

Características principais

• Transformações modulares de dados
• Controle de versão
• Documentação automatizada
• Teste integrado
• Estilo de código declarativo
• Reutilização de código.

Operações de transformação de dados

Fontes suportadas

• Bancos de dados:
  • Amazon RedShift
  • Floco de neve
  • GoogleBigQuery
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • SQL Server
• Armazenamento na núvem:
  • Amazon S3
  • Armazenamento de Blob do Azure
  • Google Cloud Storage
• Aplicativos SaaS:
  • Salesforce
  • Google Analytics
  • Adobe Analytics
• De outros:
  • MongoDB
  • Kafka
  • Faísca

Destaques

Engenheiros de dados proficientes em SQL procuram supervisionar pipelines de dados completos e criar códigos personalizados para agilizar os processos de transformação de dados.

3. Datameer

Datameer é uma ferramenta de transformação de dados que oferece uma plataforma baseada em nuvem para converter com eficiência dados brutos em insights utilizáveis. Ele foi adaptado para colaborar com a Snowflake, um importante provedor de nuvem de dados, gerenciando todos os aspectos da jornada de dados, desde a exploração e modificação até a implementação e documentação. Funcionando dentro do ecossistema Snowflake, a Datameer opera na nuvem, oferecendo um ambiente escalável e adaptável para traduzir dados em análises valiosas.

Características principais

• Suporte para todos os formatos de dados (estruturados, semiestruturados e não estruturados)
• Sem código ou código SQL
• Pesquisa integrada e enriquecimento de metadados
• Opções de integração com um clique

Operações de transformação de dados

Classificar, limpar, padronizar, mapear, dinamizar, despivô, agregar, dividir, mesclar, unir, enriquecer, cálculos, expressões regulares, análise espacial (insights geográficos), análise de séries temporais (padrões temporais)

Fontes suportadas

Floco de neve, AVRo, Parquet, CSV, JSON e ORC

Destaques

Datameer é melhor para organizações que usam Snowflake para processamento, armazenamento e análise de dados.

4. Altair

Altair é uma ferramenta de transformação de dados que permite converter dados brutos em insights úteis. Ele se conecta a várias fontes de dados e oferece suporte a vários formatos de dados.

Altair é uma ferramenta de transformação de dados projetada para conectar-se a uma ampla variedade de fontes de dados e lidar com uma variedade de formatos de dados, incluindo PDFs, planilhas e repositórios de big data. Ele oferece fluxos de trabalho intuitivos, funções de automação e modelos de dados pré-construídos, facilitando a geração de conjuntos de dados limpos, governados e confiáveis.

Altair tem opções para uso em desktop, servidor e baseado em nuvem, permitindo que as equipes criem, mesclem, refinem, armazenem e acessem relatórios e modelos de dados. Ele apresenta uma interface visual sem código adequada para usuários corporativos, simplificando o processo de conexão com diferentes fontes de dados, refinando, combinando e transformando dados complexos em conjuntos de dados precisos e confiáveis ​​dentro de uma estrutura controlada.

Características principais

• Transformação de dados rápida e automatizada
• Interface visual sem código
• Automatize fluxos de trabalho de transformação de dados
• Colabore

Operações de transformação de dados

Classificar, limpar, padronizar, mapear, dinamizar agregados não dinâmicos, dividir, mesclar, unir, enriquecer, cálculos, expressões, pesquisas

Fontes suportadas

• Serviços web: APIs REST, APIs SOAP e feeds OData.
• Arquivos: Arquivos PDF, Excel, CSV, JSON, XML, HTML, texto e imagem.
• Armazenamentos em nuvem: Amazon S3, Armazenamento de Blobs do Azure, Google Cloud Storage e Dropbox.
• Bancos de dados: Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB e Cassandra.
• Fontes de Big Data: Hadoop, Hive, Spark, Impala e Presto.

Destaques

Organizações que precisam de uma maneira rápida e automatizada de transformar dados difíceis em conjuntos de dados confiáveis ​​e precisos.

5. Alterix

Alteryx é uma ferramenta de transformação de dados que fornece uma plataforma de baixo código/sem código para transformar dados brutos em insights compartilháveis. A solução apresenta a plataforma Analytic Process Automation (APA) que fornece automação para ciência de dados, aprendizado de máquina e funções analíticas. O Alteryx está disponível como solução baseada em nuvem e no local.

Características principais

• Sistema fácil de arrastar e soltar
• Documentação robusta
• Processos automatizados
• Intuitivo e dinâmico
• Conectividade de múltiplos sistemas

Principais operações de transformação de dados

Definir tipos de dados, limpar valores ausentes, selecionar recursos e codificar dados.

Fontes suportadas

O Alteryx oferece suporte a uma variedade de fontes de dados e pode ler, gravar ou ler e gravar, dependendo da fonte de dados.

Destaques

O Alteryx é melhor para automatizar a preparação de dados, permitir análises de autoatendimento e criar fluxos de trabalho na nuvem.

Por que as ferramentas de transformação de dados são importantes?

Empresas transformar dados por vários motivos, como migração para nuvem, consolidação de registros, desduplicação de dados e muito mais. As transformações de dados permitem aos usuários concatenar, validar, realizar pesquisas ou rotear dados para diferentes destinos. Uma ferramenta com uma ampla gama de opções de transformação é benéfica para manipular os dados da melhor maneira possível.

As ferramentas de transformação de dados também ajudam as empresas a resolver problemas de compatibilidade e melhorar a consistência dos dados. Diferentes funções, como agregações, classificação e limpeza de dados, podem ser aplicadas para converter dados em um formato adequado para vários sistemas de destino. Essas funcionalidades tornam os dados utilizáveis ​​para processamento posterior para obter insights, gerar relatórios e tomar decisões baseadas em dados.

As transformações de dados também são úteis para filtrar dados irrelevantes, reduzindo o consumo de memória e o tempo de execução. Por exemplo, a transformação Filtro pode ser usada para passar registros relevantes para evitar sobrecarregar o sistema de destino.

Aqui, os dados da origem do SQL Server e do Excel são transformados e mapeados em um arquivo de destino do Excel. Você também pode usar transformações para extrair valores de diferentes tipos de dados. Em vez de sobrecarregar seus sistemas com vários registros, muitas vezes desnecessários, você pode usar diferentes transformações de dados para filtrar dados irrelevantes.

Você pode usar a transformação Filtro para gerar um relatório de todas as vendas realizadas em um país específico (por exemplo, EUA). Dessa forma, o sistema passa apenas os registros relevantes, evitando esforços desnecessários no sistema de destino. Armazenar registros relevantes e comparativamente menos registros no sistema de destino significa menos consumo de memória durante informática, o que reduzirá o tempo de execução.

Principais considerações ao escolher uma ferramenta de transformação de dados

1. Acesso a dados não estruturados

Processando dados não estruturados é um dos maiores desafios de preparação de dados para as empresas. As empresas não têm acesso a dados cruciais restritos a documentos como faturas de fornecedores e acordos contratuais. Informações que podem ser usadas para tomar melhores decisões de negócios.

É por isso que as soluções de transformação de dados de alto nível permitem aos usuários converter dados não estruturados em informações estruturadas usando extração de dados baseada em modelos. Também conhecidos como fontes de relatório, esses modelos reutilizáveis ​​extraem dados em um formato estruturado,

Os modelos de extração ajudam a obter dados de arquivos não estruturados, como faturas, cheques e extratos bancários. Ao dar aos usuários acesso às fontes de relatórios, as ferramentas de transformação de dados desbloqueiam informações úteis de textos não estruturados, disponibilizando para análise dados anteriormente inacessíveis.

2. Grade de dados ao vivo

Uma grade de dados em tempo real permite que você veja o impacto de suas ações à medida que transforma os dados. Ele mostra seus dados em uma tabela com linhas e colunas que você pode classificar, filtrar, editar e formatar como desejar.

A grade de dados ao vivo também ajuda a validar sua lógica de transformação de dados e garantir que ela produza a saída esperada. Como resultado, permite que você explore seus dados e encontre novos insights. Você pode aplicar várias funções e cálculos aos seus dados, como agregações, pivôs, junções e pesquisas. Você também pode usar tabelas, gráficos e mapas para visualizar seus dados e identificar padrões e tendências.

As grades de dados ativas tornam o processo de transformação de dados rápido e eficiente. Você pode acompanhar o tempo de execução e o consumo de recursos de suas tarefas de transformação de dados e ajustá-los adequadamente. Essas ferramentas possuem uma interface amigável que não requer nenhuma habilidade de codificação.

Eles também oferecem suporte a diferentes tipos de fontes e destinos de dados, como bancos de dados, arquivos, APIs, serviços em nuvem e aplicativos SaaS. Isso os torna versáteis e adaptáveis ​​a qualquer ambiente de dados. Uma grade de dados em tempo real é, portanto, uma ferramenta poderosa para transformação e interação de dados.

3. Fácil de usar

As ferramentas de transformação de dados tornam a transformação de dados fácil e rápida, oferecendo aos usuários uma interface visual. Se você precisa juntar, agregar, limpar, analisar, normalizar ou procurar dados, você pode fazer isso com apenas alguns cliques. Nenhuma codificação é necessária.

Imagine que você tem um conjunto de dados com milhares de linhas e colunas. Alguns valores estão faltando e você precisa preenchê-los antes de poder analisar os dados. Se você usa Python, você deve instalar e aprender muitas bibliotecas (Numpy, Pandas, etc.) e escrever códigos complexos. Isso exige muito tempo e esforço. E você só pode trabalhar em um conjunto de dados por vez.

Além disso, se você tiver vários conjuntos de dados atualizados a cada hora, será difícil acompanhar a transformação dos dados. Com ferramentas de transformação de dados, você pode. Você pode aplicar as mesmas transformações a vários conjuntos de dados de uma só vez e obter os resultados em minutos.

Mesmo se você for um usuário técnico que gosta de criar scripts, as ferramentas de transformação de dados podem ajudá-lo. Eles fornecem dicas úteis que explicam como cada recurso funciona e o que ele faz com seus dados. Você também pode personalizar suas transformações com seu próprio código, se desejar.

4. Facilidade de integração

As ferramentas de transformação de dados devem ser flexíveis o suficiente para lidar com qualquer tipo de dados, não importa quão grandes, complexos ou diversos sejam. Eles também devem ser capazes de trabalhar com diferentes sistemas, estruturas e aplicações para garantir a consistência dos dados.

As melhores ferramentas de organização de dados permitem processar dados de várias fontes, como arquivos Excel, XML, JSON, APIs, sistemas legados e arquivos não estruturados como PDFs. Você não precisa se preocupar com o formato ou tipo da fonte de dados. Você pode simplesmente extrair e processar as informações necessárias.

As ferramentas de transformação de dados também se conectam a diferentes plataformas e estruturas de nuvem e de banco de dados. Você pode usar conectores para integrar seus fluxos de trabalho de preparação de dados com plataformas populares como IBM DB2/iSeries, Amazon Redshift, Google Cloud SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft Azure e SAP HANA.

5. Extensas funções personalizadas

Funções personalizadas são blocos de código pré-construídos que podem ser usados ​​para executar tarefas específicas. Por exemplo, existem funções para localizar e substituir texto, converter tipos de dados e calcular estatísticas. Essas funções podem automatizar muitas das etapas da transformação de dados, economizando tempo e esforço dos usuários.

As expressões regulares são uma ferramenta poderosa para correspondência de padrões e manipulação de texto. Eles podem ser usados ​​para encontrar padrões de texto específicos, como números de telefone ou endereços de e-mail. Expressões regulares também podem ser usadas para substituir texto, remover caracteres indesejados e formatar dados.

A combinação de funções personalizadas e expressões regulares proporciona às ferramentas de transformação de dados grande poder e flexibilidade. Isso permite que os usuários executem facilmente transformações complexas, mesmo em conjuntos de dados grandes e complexos.

Funções personalizadas e expressões regulares servem como ferramentas valiosas que automatizam inúmeras etapas de transformação de dados, reduzindo significativamente o tempo e o investimento de esforço dos usuários – especialmente cruciais ao lidar com conjuntos de dados vastos e complexos. Sua precisão inerente supera os métodos manuais, mitigando riscos de erros e garantindo a integridade dos dados.

Essas ferramentas capacitam os usuários a executar transformações complexas de maneira integrada, um imperativo ao lidar com conjuntos de dados extensos e multifacetados. Além da eficiência, eles promovem a consistência, um componente vital para manter a precisão e a confiabilidade dos dados em todas as transformações.

Além disso, essas funções e expressões abrem caminhos para experimentação, permitindo que os usuários inovem e descubram novos insights à medida que exploram novas abordagens para a transformação de dados.

6. Operatibilidade Dupla

Uma ferramenta de transformação de dados de operação dupla permite que os usuários alternem entre scripts legíveis e interfaces de apontar e clicar. Ele acomoda usuários com diferentes habilidades e preferências técnicas. Os usuários que são proficientes em codificação podem trabalhar diretamente com scripts, enquanto os usuários que não o são podem usar a interface visual. Dessa forma, os usuários podem aproveitar seus pontos fortes e trabalhar da maneira que melhor lhes convier.

Alternar entre métodos permite que você use a abordagem mais adequada para sua tarefa. Por exemplo, você pode usar scripts para tarefas complexas ou repetitivas que exigem controle ou personalização refinados. Eles podem usar interfaces de apontar e clicar para tarefas simples ou exploratórias que exigem feedback ou visualização rápida. Os usuários também podem fazer a transição de um método para outro à medida que aprendem ou se adaptam à ferramenta.

Uma interface visual permite que os usuários experimentem e criem protótipos com a lógica de transformação de dados. Os usuários podem usar interfaces de apontar e clicar para experimentar diferentes transformações e ver os resultados rapidamente. Depois de alcançarem o resultado desejado, eles podem converter as etapas visuais em um script para escalabilidade e precisão. Da mesma forma, scripts legíveis por humanos são mais fáceis de inspecionar, modificar e colaborar, facilitando o compartilhamento da lógica subjacente das transformações.

7. Integridade dos dados em tempo real

Os recursos de integridade de dados em tempo real permitem monitorar e melhorar a qualidade de seus dados à medida que você os transforma. A transformação de dados pode introduzir erros ou inconsistências nos seus dados, o que pode afetar a sua qualidade e precisão. Os recursos de integridade de dados ajudam a detectar e corrigir erros, como valores ausentes ou nulos, erros ortográficos ou valores incorretos, automatizando verificações de qualidade de dados.

Como resultado, você pode identificar e remover facilmente duplicatas, valores discrepantes ou registros irrelevantes sem inspecionar e limpar manualmente seus dados sempre que fizer uma alteração. Esses recursos economizam tempo e esforço e ajudam a corrigir erros ou inconsistências antes de carregar dados no sistema de destino.

8. Gerar scripts reutilizáveis ​​automaticamente

Scripts reutilizáveis ​​são uma sequência de etapas ou comandos que rastreiam as etapas de transformação de dados executadas em um conjunto de dados. Eles permitem que você execute tarefas de manipulação de dados de forma mais eficiente, consistente, precisa e colaborativa.

A maioria das ferramentas de transformação de dados não contém código, mas algumas permitem que os usuários transformem dados escrevendo scripts. Embora a preparação de dados sem código seja mais fácil de usar, também é difícil rastrear quais transformações você realizou.

É por isso que as melhores ferramentas de organização de dados geram automaticamente comandos de script quando você transforma dados usando apontar e clicar. Esse recurso economiza tempo e esforço significativos dos usuários, controlando todas as etapas, permitindo-lhes reutilizar a mesma lógica e etapas para diferentes conjuntos de dados ou cenários.

Além disso, esses scripts garantem consistência e qualidade ao aplicar os mesmos padrões e regras, ajudando os usuários a evitar erros ou discrepâncias decorrentes da manipulação manual ou ad hoc de dados.

Você também pode garantir que sua transformação de dados siga as práticas recomendadas e esteja em conformidade com os requisitos do seu sistema de destino. Mais importante ainda, os scripts reutilizáveis ​​reduzem o risco e a complexidade, automatizando o processo de transformação de dados e minimizando o potencial de erros humanos, inconsistências ou omissões.

9. Automação

À medida que os conjuntos de dados aumentam em tamanho e complexidade, a transformação manual de dados torna-se cada vez mais impraticável. A automação é um recurso importante de uma ferramenta de transformação de dados que permite aos usuários lidar com grandes volumes de dados com facilidade e eficiência.

A automação simplifica tarefas complexas e repetitivas em fluxos de trabalho automatizados, que podem ser executados com um único comando. Isso economiza tempo e esforço dos usuários e melhora a qualidade e a precisão dos dados, minimizando erros humanos.

A automação também permite a transformação oportuna de dados, permitindo a automação programada ou em tempo real, o que é especialmente importante para cenários em que decisões urgentes dependem dos dados transformados. Ele aumenta o potencial e a capacidade da ferramenta de transformação de dados, permitindo que os usuários executem transformações complexas que podem ser difíceis ou impossíveis de serem realizadas manualmente. Isso permite que os usuários aproveitem todo o potencial da ferramenta para lidar com cenários complexos, como extrair informações de dados não estruturados ou confusos usando expressões regulares.

Comparação recurso por recurso de ferramentas de transformação de dados

Simplifique seus pipelines de dados com Astera

Astera é um poderoso, fácil de usar e unificado plataforma de gerenciamento de dados que permite transformações de dados de autoatendimento para uma ampla gama de usuários com diversos níveis de conhecimento técnico. Com Astera, você pode projetar e desenvolver pipelines de dados e fluxos de trabalho completos usando uma interface de arrastar e soltar.

A ferramenta permite que você melhore a qualidade dos dados, eliminando duplicatas, valores nulos, valores discrepantes e erros. Você pode aplicar regras de formatação, funções personalizadas e expressões regulares para trazer uniformidade e consistência aos seus dados. Astera oferece:

• Acesso a vários tipos de fontes de dados, como bancos de dados, arquivos, serviços web, APIs e muito mais.
• Extraia, manipule, converta, limpe, valide e carregue dados com eficiência em qualquer destino.
• Interface fácil de arrastar e soltar para projetar pipelines de dados e fluxos de trabalho completos.
• Extração baseada em IA para converter dados não estruturados em informações estruturadas para obter insights ocultos.
• Validação em tempo real por meio de uma grade de dados centrada na visualização ao vivo para uma lógica precisa de transformação de dados.
• Melhoria da qualidade dos dados removendo duplicatas, valores nulos, valores discrepantes e erros.
• Extensa coleção de funções personalizadas e expressões regulares para transformações de dados complexas.
• Recursos de integridade de dados em tempo real para detecção imediata de problemas de qualidade de dados.
• Poderoso mecanismo de integração ETL, grade de dados interativa e transformações avançadas para gerenciamento de dados contínuo.
• Execute trabalhos de transformação de dados em lote ou em tempo real, dependendo de suas necessidades.

Astera preenche a lacuna entre dados brutos e análises, ajudando você a extrair dados brutos, executar transformações complexas de dados com facilidade e carregar os resultados em qualquer destino de sua escolha.

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