As 7 principais ferramentas de agregação de dados em 2024

À medida que a variedade e os volumes de dados aumentam, extrair insights dos dados torna-se cada vez mais formidável. Para colocar isso em perspectiva, um estudo bibliométrico revela que surpreendentes 2.5 milhões de novos artigos são publicados anualmente. O processamento dessas informações está além das ferramentas tradicionais de processamento de dados.

As ferramentas automatizadas de agregação de dados oferecem uma gama de recursos que podem superar esses desafios. Eles coletam, processam e analisam dados de diversas fontes. Desde o gerenciamento de tarefas modestas de processamento de dados até o gerenciamento de conjuntos de dados grandes e complexos, essas ferramentas reforçam a infraestrutura de dados de uma organização.

Este blog analisa as 7 principais ferramentas de agregação de dados, explorando como cada solução garante que cada byte dos dados de uma organização seja aproveitado para obter insights estratégicos.

O que são ferramentas de agregação de dados?

Ferramentas de agregação de dados são soluções projetadas para coletar dados de múltiplas fontes, processá-los e apresentá-los em formato resumido. Estas ferramentas são essenciais para consolidar diversos conjuntos de dados num todo coerente, permitindo às organizações analisar e obter insights a partir de dados combinados. Eles normalmente incluem funcionalidades para extrair dados de vários bancos de dados, transformá-los para alinhá-los às necessidades do negócio e carregá-los em um repositório central para fácil acesso e análise.

Por que as ferramentas de agregação de dados são importantes?

As ferramentas de agregação de dados permitem que as empresas aproveitem o poder dos seus dados coletivos, muitas vezes isolados em diferentes sistemas e formatos. Ao agregar dados, essas ferramentas fornecem uma visão unificada crucial para a tomada de decisões informadas, análise de tendências e planejamento estratégico. Eles também economizam tempo e recursos ao automatizar os processos de coleta e transformação de dados, reduzindo a probabilidade de erros e garantindo a integridade dos dados.

Quem usa ferramentas de agregação de dados?

Analistas de negócios, cientistas de dados, profissionais de TI e tomadores de decisão de vários setores contam com ferramentas de agregação de dados para coletar e analisar dados. Eles são particularmente valiosos nos setores financeiro, de saúde, marketing e varejo, onde os dados são um ativo crítico para a compreensão das tendências do mercado, do comportamento do cliente e da eficiência operacional. Essencialmente, qualquer organização que pretenda aproveitar os dados para obter vantagem competitiva beneficiará das ferramentas de agregação de dados.

Cenário de exemplo: ferramentas de agregação de dados em ação

Este exemplo demonstra como as ferramentas de agregação de dados facilitam a consolidação de dados financeiros de diversas fontes em insights financeiros acionáveis.

Cenário: Uma empresa multinacional possui filiais em todo o mundo, cada uma operando com seus sistemas financeiros e mantendo livros contábeis, registros de despesas e relatórios de receitas separados.

O CFO da corporação precisa preparar uma demonstração financeira consolidada para o relatório anual. No entanto, os dados financeiros estão fragmentados em diferentes sistemas, moedas e normas regulamentares, tornando difícil compilar uma declaração abrangente.

Aplicação da ferramenta de agregação de dados:

1. Extração: A ferramenta extrai dados financeiros dos livros contábeis, registros de despesas e relatórios de receitas de cada filial.
2. Transformação: Ele converte diversas moedas em uma única moeda de relatório e alinha práticas financeiras distintas aos princípios contábeis padronizados da empresa.
3. Carregando: Os dados transformados são carregados num sistema financeiro central.
4. Agregação: A ferramenta agregados para construção os dados para resumir o total de despesas, receitas e métricas de desempenho financeiro em todas as filiais.
5. Análise: Com os dados agregados, o CFO pode analisar a saúde financeira, identificar oportunidades de redução de custos e avaliar o desempenho de cada filial.

Resultado: O CFO cria com sucesso uma demonstração financeira unificada que reflete com precisão a situação financeira global da corporação, permitindo que as partes interessadas tomem decisões de investimento e planos estratégicos informados.

As 7 melhores ferramentas de agregação de dados para empresas

Astera

Astera é uma ferramenta de agregação de dados que combina uma interface amigável com recursos técnicos robustos. Ele atende usuários empresariais e técnicos sem exigir extensas habilidades de TI. Em seu núcleo, Astera possui um potente mecanismo ETL que automatiza a integração de dados.

Além disso, a automação personalizável da plataforma aumenta a eficiência agendando tarefas e fornecendo monitoramento em tempo real para solucionar erros de integração rapidamente. Esses recursos simplificam a integração de dados, garantindo que os usuários desfrutem de um fluxo de dados ininterrupto.

Da mesma forma, AsteraA adaptabilidade do IBM brilha no manuseio de diversas fontes de dados. A plataforma aproveita um mecanismo ETL de alto desempenho para movimentação e transformação eficiente de dados, incluindo mapeamento, limpeza e enriquecimento.

Características chaves:

• Gerenciamento de dados baseado em IA: simplifica a extração, preparação e processamento de dados por meio de IA e fluxos de trabalho automatizados.
• Nível empresarial Mecanismo de Integração: oferece ferramentas abrangentes para integração de diversas fontes de dados e conectores nativos para facilitar o mapeamento.
• Preparação de dados interativa e automatizada: Garante a qualidade dos dados usando monitores de integridade dos dados, grades interativas e verificações de qualidade robustas.
• Transformação Avançada de Dados: oferece uma vasta biblioteca de transformações para preparar dados prontos para análise.
• Dinâmico Orquestração de processos: automatiza tarefas de agregação de dados, permitindo a execução com base em agendamentos baseados em tempo ou acionadores de eventos.

• Design centrado no usuário: Com sua interface sem código, de arrastar e soltar, Astera democratiza o gerenciamento de dados, tornando-o acessível a usuários de todas as formações técnicas.
• Integração sem emenda: a integração com uma ampla variedade de fontes de dados, tanto locais quanto baseadas na nuvem, garante uma experiência tranquila de gerenciamento de dados.
• Tratamento abrangente de dados: Da extração aos insights, Astera oferece uma plataforma unificada para todas as tarefas relacionadas a dados, apoiada por uma vasta biblioteca de operações de dados.

Melhor para: Empresas que procuram uma solução completa de gerenciamento de dados, desde a extração até a integração de dados, armazenamento de dados e até mesmo gerenciamento de API.

Alteryx

Alteryx é uma plataforma de análise de dados que oferece um conjunto de ferramentas de agregação de dados. Seu ambiente de engenharia de dados abertos simplifica as tarefas de preparação de dados, permitindo que os usuários agreguem dados e compartilhem resultados sem conhecimentos de codificação. A interface de arrastar e soltar e as opções de implantação do Alteryx permitem a colaboração e o compartilhamento entre os membros da equipe. Alteryx preparação de dadosOs recursos de combinação e limpeza fornecem uma solução para processar grandes volumes de dados.

Características chaves:

• A coleta de dados
• Processamento e apresentação de dados
• Integração com diversas fontes
• Interface amigável
• Suporte multi-servidor, backup e recuperação e capacidade de manutenção.

Prós:

• Interface amigável para preparação e análise de dados
• Ampla variedade de fontes de dados e conectores
• Opções flexíveis e personalizáveis ​​de relatórios e visualização
• Escalável para grandes conjuntos de dados
• Oferece uma variedade de modelos e ferramentas pré-construídos para análise de dados

Contras:

• Alguns usuários relataram que falta suporte ao cliente do Alteryx.
• A documentação e os vídeos de assistência podem ser pouco claros e excessivamente técnicos.
• A integração desta plataforma para casos de uso de marca branca/incorporados pode ser um desafio.

Melhor para: Analistas de dados e empresas que precisam de uma ferramenta robusta de agregação de dados.

IBM Cloud Pak para Dados

IBM Cloud Pak para Dados é uma plataforma integrada de dados e IA que ajuda a remover silos de dados e a melhorar a segurança e a acessibilidade dos dados. Ele oferece um conjunto modular de componentes de software para gerenciamento de dados.

A ferramenta possui recursos como gerenciamento de estrutura de dados e ciclo de vida de IA, governança, segurança, integração, observabilidade e gerenciamento de dados mestres.

Características chaves:

• Solução nativa em nuvem
• Interface Unificada
• Arquitetura de malha de dados
• Desenvolvido no Red Hat® OpenShift® Container Platform

Prós:

• Componentes modulares de software para análise e gerenciamento de dados simplificados.
• Integração perfeita com a plataforma de contêiner Red Hat OpenShift
• Camada de virtualização de dados para consolidação de fontes de dados distribuídas
• Suporta uma ampla variedade de serviços IBM e de terceiros, abrangendo todo o ciclo de vida dos dados

Contras:

• Alguns usuários relataram que pode ser difícil escalar devido à necessidade de adquirir licenças adicionais ou atualizar para um plano de nível superior.

• Embora o IBM Cloud Pak for Data seja apresentado como uma plataforma de baixo código, ainda é necessária uma codificação considerável para linguagens de expressão, interfaces avançadas de programação de aplicativos e webhooks.

• Configuração e configuração complexa
• Curva de aprendizado acentuada para alguns recursos

Melhor para: Empresas que buscam aumentar a produtividade e simplificar as complexidades do gerenciamento de dados.

Fui

Fui é um software estatístico que oferece recursos de gerenciamento de dados e análise estatística. Possui um recurso de comando de recolhimento. Este recurso permite aos usuários agrupar dados e calcular estatísticas resumidas como média, mediana, moda e desvio padrão.

O comando também permite a criação de novas variáveis ​​derivadas de variáveis ​​existentes. A interface e a extensa documentação do Stata melhoram ainda mais sua acessibilidade para iniciantes em software estatístico.

Características chaves:

• Amplo conjunto de recursos estatísticos
• Gráficos com qualidade de publicação
• Relatório Automatizado
• Integração Python (PyStata)
• Recursos contribuídos pela comunidade

Prós:

• Ampla gama de recursos de análise estatística e modelagem
• Interface amigável para manipulação e análise de dados
• Suporta uma ampla variedade de formatos e fontes de dados
• Oferece uma variedade de modelos e ferramentas pré-construídos para análise de dados

Contras:

• Alguns usuários relatam que a interface do Stata não é intuitiva.

• Capacidades de visualização limitadas em comparação com outras ferramentas de agregação de dados
• Recursos de colaboração limitados
• Curva de aprendizado íngreme para alguns recursos avançados

Melhor para: Pesquisadores e analistas de dados em diversos setores.

Pesquisador do Google

Pesquisador do Google é uma plataforma de business intelligence baseada em nuvem projetada para apoiar as empresas na coleta, análise e visualização de dados de várias fontes. Sua camada de modelagem de dados ajuda os usuários a integrar dados de bancos de dados, CRMs e sistemas diferentes em uma única visualização. Os campos calculados e os recursos de reconhecimento agregado do Looker otimizam o desempenho da consulta e facilitam a extração de insights de grandes conjuntos de dados.

Características chaves:

• Conscientização agregada
• Integral exploração de dados
• GUI com perfil visual e ferramentas de insight.

Prós:

• Interface amigável para exploração e análise de dados
• Integração perfeita com o Google Cloud Platform
• Oferece uma ampla gama de opções de visualização de dados
• Suporta uma ampla variedade de fontes de dados e conectores

Contras:

• Painéis grandes têm um tempo de carregamento lento.

• Sem SQL CLI.
• Painéis de alta resolução insuficientes.
• Precisa de melhor gerenciamento de usuários. IAM, SSO, etc., são para o caso de uso incorporado.

• Escalabilidade limitada para grandes conjuntos de dados
• Curva de aprendizado íngreme para iniciantes

Melhor para: Empresas que analisam grandes volumes de dados em busca de eficiência nas consultas.

Zoho Analytics

Zoho Analytics oferece uma plataforma para análise e agregação de dados. A plataforma é completa com dashboards e relatórios que auxiliam na tomada de decisões.

As fórmulas agregadas do Zoho permitem a geração de insights a partir de estatísticas resumidas, enquanto seus recursos de combinação de dados garantem uma visualização única de múltiplas fontes. O Zoho Analytics oferece suporte a vários formatos de importação de dados e fornece tabelas dinâmicas para resumir dados em várias dimensões. Suas APIs ajudam na integração e personalização de dados, permitindo relatórios simplificados.

Características chaves:

• Preparação de dados com ZOHO DataPrep
• Criação visual rápida
• Filtro e filtro de usuário
• Painel simples de arrastar e soltar

Prós:

• APIs abrangentes para integração perfeita de dados e incorporação dinâmica de relatórios.
• Interface amigável para preparação e análise de dados
• Ampla variedade de fontes de dados e conectores
• Opções flexíveis e personalizáveis ​​de relatórios e visualização
• Suporta integração e análise de dados em tempo real
• Oferece uma variedade de modelos e ferramentas pré-construídos para análise de dados

Contras:

• Opções de personalização limitadas para usuários mais avançados, como a criação de fórmulas personalizadas ou a personalização da aparência de relatórios e painéis.
• Atualmente, não oferece suporte à conexão com todas as fontes de dados, como bancos de dados NoSQL ou fontes de dados não estruturadas.
• Difícil de escalar devido à necessidade de adquirir licenças adicionais ou atualizar para um plano de nível superior.

• Integração limitada de fontes de dados em comparação com outras ferramentas de agregação de dados
• Opções limitadas de personalização para painéis e relatórios

Melhor para: Empresas que buscam uma ferramenta de análise de dados flexível e intuitiva.

Integrar.io

Integrar.io é uma plataforma de integração de dados baseada em nuvem que simplifica, conecta e agrega dados de diversas fontes.

A plataforma possui vários conectores pré-construídos para serviços em nuvem e aplicativos locais. Também é complementado por uma interface sem código que ajuda os usuários a criar conectores personalizados.

Características chaves:

• Transformações fáceis de dados no pipeline
• Criação simples de fluxo de trabalho para definir dependências entre tarefas
• Integrações Salesforce para Salesforce
• Suporta conectividade com mais de 200 armazenamentos de dados relacionados ao comércio eletrônico
• Ferramentas de transformação de dados

Prós:

• Interface amigável para integração e transformação de dados
• Suporta uma ampla variedade de fontes de dados e conectores
• Oferece uma variedade de modelos e ferramentas pré-construídos para integração de dados
• Altamente personalizável e extensível

Contras:

• A interface de arrastar e soltar torna-se extremamente difícil de usar em pipelines complicados.
• A implantação de pipelines pode ser bastante confusa.
• Os logs de erros nem sempre são detalhados.
• Transformar JSON ou outros dados aninhados não é fácil.

Melhor para: Cenários que envolvem integração com Salesforce, preparação de dados de arquivos, ingestão de API REST e replicação de banco de dados.

Como escolher uma ferramenta de agregação de dados

Escolher a ferramenta certa de integração de dados é crucial para um gerenciamento e análise de dados eficazes. Uma ferramenta de agregação de dados deve atender às necessidades de uma organização e ser flexível o suficiente para se adaptar a mudanças futuras. Deve ser capaz de lidar com o crescente volume e variedade de dados e fornecer a funcionalidade de que os usuários precisam para transformar e analisar dados de maneira eficaz.

Identificar fontes de dados

• Liste todas as fontes de dados potenciais, como bancos de dados, armazenamento em nuvem e APIs de terceiros.
• Verifique a compatibilidade com a ferramenta de agregação de dados para cada fonte.
• Teste as conexões para garantir uma recuperação confiável de dados.

Avalie a conectividade

• Avalie a capacidade da ferramenta de se conectar às fontes de dados listadas.
• Verifique se há conectores ou APIs pré-construídos que facilitam a integração.
• Garanta suporte para acesso a dados em tempo real, se necessário para as operações.

Avalie a escalabilidade

• Entenda a arquitetura da ferramenta e como ela lida com grandes conjuntos de dados.
• Realize testes de estresse para ver o desempenho da ferramenta sob cargas pesadas de dados.
• Revise o roteiro do provedor para futuras melhorias de escalabilidade.

Considere velocidade e eficiência

• Compare os tempos de processamento para tarefas típicas de agregação de dados.
• Compare o desempenho com outras ferramentas.
• Procure recursos que otimizem o desempenho, como processamento na memória.

Verifique os recursos de transformação de dados:

• Identifique os tipos de transformações de dados necessários, como filtragem, classificação ou mesclagem.
• Teste os recursos de transformação da ferramenta com amostras de dados.
• Garanta que a ferramenta possa lidar com transformações complexas sem impacto significativo no desempenho.

Garanta a governança de dados

• Verifique a conformidade com os regulamentos relevantes de proteção de dados.
• Avalie os recursos de gerenciamento de qualidade de dados da ferramenta.
• Verifique se a ferramenta fornece trilhas de auditoria e controle de versão.

Procure Personalização e Flexibilidade

• Determine se a ferramenta permite personalização para atender a necessidades específicas.
• Teste a flexibilidade da ferramenta simulando alterações nos processos de dados.
• Certifique-se de que a ferramenta possa se adaptar a mudanças futuras na estratégia de dados.

Interface amigável

• Avalie a UI/UX da ferramenta por meio de um teste prático.
• Colete feedback de usuários em potencial dentro da organização.
• Verifique a disponibilidade de recursos de treinamento ou certificações.

Suporte e Documentação

• Pesquise o nível de suporte oferecido, incluindo disponibilidade e tempos de resposta.
• Revise a documentação para obter abrangência e clareza.
• Procure uma comunidade de usuários ativos ou fóruns para suporte adicional.

 Recursos essenciais para escolher uma ferramenta de agregação de dados

Nem todas as ferramentas de agregação de dados são criadas iguais. Aqui está uma análise detalhada dos recursos e capacidades essenciais que qualquer ferramenta robusta de agregação de dados deve oferecer:

Opções flexíveis de agrupamento

A capacidade de agregar dados agrupando-os com base em colunas especificadas é fundamental. Procure ferramentas de agregação de dados que permitam opções flexíveis de agrupamento, incluindo colunas únicas ou múltiplas, intervalos de datas ou critérios personalizados. Essa flexibilidade garante que você possa personalizar o processo de agregação para atender às suas necessidades de dados.

Métodos abrangentes de resumo

Uma ferramenta confiável de agregação de dados deve apoiar vários métodos de resumo para obter insights significativos. Esses métodos podem incluir:

• Contar: Determine o número total de ocorrências ou registros dentro de cada grupo.
• Soma: Calcule a soma total dos valores numéricos dentro de cada grupo.
• Média: calcule a média ou o valor médio dos dados numéricos dentro de cada grupo.
• Mínimo e Máximo: Identifique os menores e maiores valores dentro de cada grupo.
• Variância e Desvio Padrão: mede a dispersão ou dispersão dos dados em torno da média.

Certifique-se de que a ferramenta de agregação de dados ofereça esses métodos de resumo padrão e a flexibilidade para criar agregações personalizadas conforme necessário.

Limpeza e transformação de dados

Procure recursos integrados para limpar e transformar dados brutos antes da agregação. Isso inclui lidar com valores ausentes, remover duplicatas, padronizar formatos e converter tipos de dados. A limpeza robusta de dados garante a precisão e a confiabilidade dos resultados agregados.

Escalabilidade e desempenho

Avalie a escalabilidade e os recursos de desempenho da ferramenta de agregação de dados, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados. Deve lidar com eficiência com volumes crescentes de dados sem comprometer a velocidade ou a precisão. Considere fatores como processamento paralelo, algoritmos otimizados e suporte para estruturas de computação distribuída.

Compatibilidade de fonte de dados

Garanta a compatibilidade com diversas fontes de dados, incluindo bancos de dados, plataformas de armazenamento em nuvem, APIs e formatos de arquivo. A ferramenta de agregação de dados deve integrar-se perfeitamente à sua infraestrutura de dados existente e oferecer suporte à ingestão de dados em tempo real ou em lote.

Personalização e Extensibilidade

Procure ferramentas de agregação de dados que ofereçam opções de personalização e recursos de extensibilidade para se adaptar às necessidades empresariais em evolução. Isso pode incluir funções personalizadas, recursos de script e integração com bibliotecas ou estruturas externas para análise e visualização avançadas.

Segurança e Conformidade

Priorize os requisitos de segurança e conformidade de dados ao selecionar uma ferramenta de agregação de dados. Procure recursos como controle de acesso baseado em função, criptografia, trilhas de auditoria e certificações de conformidade (por exemplo, GDPR, HIPAA) para garantir a proteção e a privacidade de dados confidenciais.

Interface amigável e acessibilidade

Uma interface amigável com navegação intuitiva e recursos de visualização aumenta a adoção e a produtividade do usuário. Além disso, considere recursos de acessibilidade, como implantação baseada em nuvem, compatibilidade entre plataformas e suporte móvel para acesso contínuo a dados agregados de qualquer lugar, a qualquer hora.

Dê o próximo passo com Astera

As ferramentas de agregação de dados oferecem vários recursos adaptados para atender às necessidades crescentes de empresas de todos os tamanhos. Desde a simplificação de cenários de dados complexos até à capacitação dos decisores com insights acionáveis, estas ferramentas são indispensáveis ​​para aproveitar o verdadeiro potencial dos dados.

AsteraA combinação de facilidade de uso, recursos poderosos de IA, ampla conectividade, foco na qualidade dos dados e opções de personalização tornam-no uma escolha de destaque para organizações que buscam agilizar a agregação de dados.

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