As 8 principais ferramentas de organização de dados em 2024

AROUND 328.7 milhões de terabytes de dados é criado a cada dia. Embora uma abundância de dados possa alimentar a inovação e melhorar a tomada de decisões para as empresas, também significa um trabalho adicional de analisá-los antes de transformá-los em insights. Felizmente, as empresas agora têm ferramentas de organização de dados à sua disposição para domar esse dilúvio de dados.

As ferramentas de organização de dados são soluções poderosas projetadas para simplificar e automatizar o processo de preparação de dados. Eles permitem que os profissionais de dados limpem, transformem e organizem dados brutos com eficiência, economizando incontáveis ​​horas de trabalho manual e garantindo qualidade e consistência dos dados.

Neste blog, exploraremos os benefícios das ferramentas de organização de dados e os principais concorrentes do mercado.

Entendendo a Disposição de Dados

A disputa de dados O processo envolve várias etapas importantes que transformam os dados brutos em um formato utilizável. Aqui estão os principais estágios do processo de organização de dados:

1. Coletando dados de todas as fontes
2. Inspeção de dados em busca de problemas de qualidade e inconsistências.
3. Dados de limpeza para preencher valores ausentes, remover duplicatas e corrigir erros.
4. Transformar dados para ajustá-los a determinados formatos
5. Integrando dados de fontes diferentes

A disputa de dados é a espinha dorsal da ciência e análise de dados porque resolve erros, inconsistências e valores ausentes em dados brutos. Ele também reduz vieses e melhora a precisão da análise, permitindo a descoberta de padrões e relacionamentos ocultos.

Vejamos como as ferramentas líderes do mercado lidam com a disputa de dados.

8 ferramentas de organização de dados para escolher em 2024

Astera

Astera é uma ferramenta de integração de dados sem código e fácil de usar, projetada para usuários com todos os níveis de recursos técnicos. Astera oferece gerenciamento de dados de ponta a ponta, desde a extração até a integração de dados, armazenamento de dados e até gerenciamento de API. A ferramenta pode economizar inúmeras horas de trabalho manual. Além disso, você não precisa contratar especialistas para usar esta ferramenta. Aqui estão algumas características notáveis ​​de Astera, o que o torna excelente para transformação de dados:

Características principais de Astera

• Interface amigável: Astera é projetado para usuários comerciais e técnicos. Sua interface simples de arrastar e soltar permite que os usuários de negócios preparem os próprios dados, sem depender muito de TI ou codificação.
• Extração de dados baseada em IA: Você pode usar a ferramenta para extrair facilmente dados de fontes de dados não estruturadas em minutos. Os algoritmos de IA podem detectar facilmente o campo que você deseja extrair, eliminando a necessidade de criar modelos para diferentes tipos de formatos de documento.
• Variedade de conectores: A ferramenta oferece suporte a uma grande biblioteca de aplicativos locais e baseados em nuvem fontes e destinos incluindo bancos de dados, data warehouses e data lakes. Você também pode se conectar a qualquer outra origem ou destino facilmente por meio de conectores de API pré-criados.
• Transformação de dados: Astera oferece várias transformações e funções incorporadas que permitem que você manipule seus dados da maneira que desejar. Tudo o que você precisa fazer é simplesmente arrastar e soltar as transformações necessárias e mapeá-las para seu pipeline de dados. Astera facilita o trabalho mesmo com transformações complexas como normalização/desnormalização, árvore de decisão etc.
• Recursos de qualidade de dados: A ferramenta suporta built-in robusto qualidade de dados que permitem limpar, criar perfis e validar dados com facilidade. Você também pode especificar regras de qualidade de dados para sinalizar registros incorretos que podem ser revisados ​​posteriormente.
• Automação: Configure seus fluxos de trabalho uma vez e aproveite Asterarecursos de agendamento de tarefas para automatizar todo o processo.
• Mecanismo de processamento paralelo: Astera é construído em um mecanismo de processamento paralelo de força industrial que lida com grandes conjuntos de dados sem problemas.

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Tableau Desktop

O Tableau Desktop é principalmente uma ferramenta de visualização e análise de dados que permite criar visualizações e painéis interativos. Embora o Tableau Desktop seja excelente em visualização de dados, ele também oferece vários recursos para organização de dados.

Principais recursos do Tableau Desktop

• Conexão de dados: o Tableau Desktop oferece suporte à conectividade com uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, planilhas e serviços online. Você pode se conectar às suas fontes de dados e importar os dados para a interface do Tableau para trabalhar com seus dados.
• Transformação de dados: Ele fornece uma variedade de opções de transformação para converter seus dados. Você pode dinamizar os dados do formato largo para o formato longo ou vice-versa, transpor linhas e colunas e dividir ou combinar campos. Essas transformações ajudam a preparar os dados para corresponder ao formato desejado para análise e visualização.
• Automação e scripts: a API JavaScript (interface de programação de aplicativos) do Tableau e os recursos de automação e script do Tableau Prep Builder permitem que você automatize tarefas repetitivas de preparação de dados e integre o Tableau a outras ferramentas ou sistemas.
• Limpeza de Dados: a ferramenta está equipada com vários recursos de limpeza, como lidar com valores ausentes, remover duplicatas e corrigir dados inconsistentes ou incorretos. Você pode usar as funções e técnicas de qualidade de dados do Tableau para garantir que seus dados sejam precisos e confiáveis ​​para análise.

Pandas Python

Python pandas é uma biblioteca de código aberto usada para manipulação e análise de dados. Ele fornece estruturas de dados e funções especificamente projetadas para tornar o trabalho com dados estruturados, como dados tabulares, mais eficiente e intuitivo. O Pandas é construído sobre a biblioteca NumPy, que fornece suporte para operações matemáticas e numéricas em Python.

Uma das principais estruturas de dados em pandas é o DataFrame, que é uma estrutura de dados bidimensional semelhante a uma tabela com eixos rotulados (linhas e colunas). DataFrames permitem que você armazene e manipule dados de uma forma semelhante ao trabalho com planilhas ou tabelas SQL. Ele fornece várias funcionalidades para indexação, divisão, filtragem, agrupamento e agregação de dados.

Aqui está como você pode usar o Pandas como uma ferramenta de organização de dados:

Manipulação de dados: o Pandas fornece ferramentas poderosas para limpeza e transformação de dados. Você pode executar operações como mesclar e unir conjuntos de dados, filtrar linhas com base em condições, adicionar ou remover colunas e lidar com dados ausentes.

Principais recursos do Python Pandas

• Análise de dados: Ele oferece uma ampla gama de funções estatísticas e analíticas para explorar e resumir dados. Você pode executar estatísticas descritivas, aplicar operações matemáticas, realizar agrupamento e agregação e gerar várias visualizações.
• Suporte de entrada/saída: O Pandas oferece suporte à leitura e gravação de dados em vários formatos, incluindo CSV, Excel, bancos de dados SQL, JSON e muito mais.
• Análise de séries temporais: Ele inclui ferramentas para reamostragem, mudança de tempo, janelas rolantes e manipulação de formatos de dados baseados em tempo.
• Integração com outras bibliotecas: A ferramenta se integra bem com outras bibliotecas de computação científica e análise de dados no ecossistema Python. OpenRefine

OpenRefine

OpenRefine, anteriormente conhecido como Google Refine, é uma ferramenta de disputa de dados de código aberto. OpenRefine é uma ferramenta fácil de usar com uma ampla gama de recursos que ajudam os usuários a trabalhar com dados confusos e inconsistentes para torná-los mais estruturados e úteis. O OpenRefine foi projetado para lidar com grandes conjuntos de dados e permite que os usuários executem tarefas complexas com facilidade.

Uma das principais funções do OpenRefine é a limpeza de dados. Ele permite que os usuários explorem e limpem os dados identificando e corrigindo inconsistências, erros e valores ausentes.

Principais recursos do Openrefine

• A ferramenta fornece vários métodos para transformar dados, como dividir células, mesclar colunas e corrigir valores usando expressões regulares.
• O OpenRefine também oferece suporte a recursos de agrupamento e facetamento para detectar e reconciliar valores semelhantes no conjunto de dados.
• Ele fornece um recurso de vinculação de registros que ajuda os usuários a combinar e mesclar dados de várias fontes.

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Apache Spark

O Apache Spark é um sistema de computação distribuído de código aberto que fornece uma estrutura rápida e de uso geral para processamento de dados em larga escala e oferece suporte a uma ampla gama de tarefas de análise de dados

Principais recursos do Apache Spark

• Computação distribuída: O Apache Spark foi desenvolvido para computação distribuída, o que significa que ele pode processar e analisar grandes conjuntos de dados em um cluster de máquinas, permitindo processamento paralelo e alta escalabilidade.
• Carregamento de dados: O Apache Spark suporta várias fontes de dados, incluindo sistemas de arquivos (como Hadoop Distributed File System (HDFS), S3 e sistemas de arquivos locais) bancos de dados.
• Transformação de dados: Ele fornece uma ampla variedade de operações de transformação, como filtragem, mapeamento, agregação, junção e classificação.
• Divisão de Dados e Amostragem: Ele também permite que os usuários dividam conjuntos de dados em subconjuntos ou realizem amostragem aleatória para fins de exploração e análise de dados. Essa funcionalidade é útil para tarefas como validação de dados, treinamento de modelo e teste.

datameer

Datameer é uma plataforma de preparação e análise de dados projetada para simplificar e acelerar o processo de exploração, transformação e análise de grandes volumes de dados.

Principais recursos do Datameer

• Integração de dados: A ferramenta oferece conectores integrados para várias fontes de dados, incluindo bancos de dados, HDFS, plataformas de armazenamento em nuvem e muito mais. Ele permite que os usuários importem e integrem facilmente dados de várias fontes em um espaço de trabalho centralizado para análise.
• Transformação de dados: O Datameer apresenta uma interface familiar semelhante a uma planilha que facilita a navegação, a exploração e a manipulação de dados pelos usuários. Os usuários podem interagir diretamente com os dados, aplicar fórmulas e realizar análises ad hoc na interface intuitiva.

Alteryx

O Alteryx é principalmente uma plataforma de análise de dados e ciência de dados que permite que você extraia insights valiosos de seus dados. A ferramenta fornece um conjunto abrangente de recursos para preparação, combinação e análise de dados, o que também a torna uma boa ferramenta de organização de dados.

Principais recursos do Alteryx

• Preparação de dados: O Alteryx fornece uma ampla variedade de ferramentas para limpeza, transformação e enriquecimento de dados. Você pode formatar dados, lidar com valores ausentes, mesclar e unir conjuntos de dados e realizar cálculos ou agregações.
• Combinação de dados: Você pode combinar dados de várias fontes e sistemas, independentemente de seu formato ou localização. O Alteryx suporta várias fontes de dados, incluindo bancos de dados e serviços de nuvem.
• Conectores de dados: Ele fornece conectores para uma ampla variedade de fontes de dados, como bancos de dados, plataformas de nuvem, formatos de arquivo e aplicativos.
• Criação de perfil de dados e controle de qualidade: O Alteryx também oferece recursos de criação de perfil de dados para avaliar a qualidade, a estrutura e o conteúdo dos conjuntos de dados. Você pode identificar problemas de dados, validar a integridade dos dados e garantir a qualidade dos dados em todo o processo de análise.
• Controle de versão: O Alteryx fornece funcionalidade de controle de versão, permitindo que os usuários rastreiem as alterações feitas nos fluxos de trabalho, colaborem em diferentes versões e revertam para versões anteriores, se necessário.

Trifacta Wrangler

Trifacta é uma ferramenta comercial de organização de dados que fornece uma interface visual para preparação e limpeza de dados

Principais recursos do Trifacta Wrangler

• Exploração de dados visuais: A Trifacta permite que você explore e entenda seus dados de forma interativa. Você pode visualizar os dados, visualizar distribuições e identificar padrões e outliers para obter informações sobre o conjunto de dados.
• Limpeza e transformação de dados: vem com funções e transformações integradas para limpar e pré-processar dados. Você pode lidar com valores ausentes, remover duplicatas, padronizar formatos e corrigir erros. A ferramenta também oferece suporte a transformações como divisão de colunas, mesclagem de dados e derivação de novas variáveis ​​usando expressões e fórmulas.
• Criação de Perfil de Dados e Avaliação de Qualidade: Você também encontrará recursos de criação de perfil de dados que analisam o conjunto de dados e fornecem resumos estatísticos, avaliações de qualidade de dados e informações de linhagem de dados.
• Integração de dados e conectividade: Trifacta suporta integração com várias fontes e formatos de dados, incluindo bancos de dados, arquivos (como CSV, Excel, JSON), plataformas de armazenamento em nuvem, etc.

Por que investir em uma ferramenta de organização de dados?

Os dados brutos geralmente são preenchidos com valores ausentes, valores discrepantes e inconsistências. O grande volume e a velocidade dos dados brutos muitas vezes tornam difícil limpá-los e manipulá-los na velocidade exigida pelo mundo orientado a dados de hoje. As ferramentas de organização de dados facilitam o processo por meio da automação:

Aqui estão alguns dos benefícios de usar ferramentas de transformação de dados:

1. Eficiência: As ferramentas de organização de dados vêm com interfaces intuitivas, funcionalidades de arrastar e soltar e funções pré-criadas que simplificam e aceleram a limpeza, transformação e integração de dados.
2. Melhoria na qualidade e consistência dos dados: As funções e algoritmos integrados nas ferramentas de organização de dados aprimoram a qualidade dos dados, garantem precisão, integridade e consistência entre os conjuntos de dados. Eles permitem que você corrija facilmente valores ausentes, discrepâncias, inconsistências e problemas de formatação.
3. Integração e Compatibilidade de Dados: As ferramentas oferecem suporte a vários formatos de arquivo, bancos de dados, APIs e conectores de dados, que simplificam a integração de dados de diversas fontes.
4. Exploração e visualização de dados aprimoradas: Muitas ferramentas de organização de dados fornecem recursos de visualização, permitindo explorar e visualizar dados durante o processo de transformação. Esse recurso ajuda você a entender as distribuições de dados, identificar padrões e detectar valores discrepantes ou anomalias.
5. Escalabilidade: A melhor parte das ferramentas de organização de dados é sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados, permitindo escalabilidade perfeita. Essas ferramentas empregam algoritmos otimizados e técnicas de processamento paralelo, permitindo processamento e análise de dados mais rápidos.
6. Repetibilidade e Documentação: Você pode facilmente criar fluxos de trabalho ou scripts automatizados para capturar as etapas executadas durante o processo de preparação de dados e, em seguida, repeti-los para consistência e reprodutibilidade na análise.

Como escolher a ferramenta correta de organização de dados?

Em última análise, a ferramenta de organização de dados que você escolhe para sua empresa depende de seus requisitos, seu orçamento e o tipo de fonte de dados com a qual você lida. Aqui estão alguns fatores comuns que você deve ter em mente:

1. Requisitos de dados: Considere os tipos e volumes de dados com os quais você trabalhará. Algumas ferramentas podem se destacar na manipulação de dados estruturados, enquanto outras podem ser mais adequadas para dados não estruturados ou semiestruturados. Avalie se a ferramenta pode lidar com formatos, tamanhos e complexidades de dados específicos para seu caso de uso.
2. Facilidade de uso: Procure uma ferramenta com uma interface intuitiva e amigável. A organização de dados geralmente envolve operações complexas, portanto, uma ferramenta que oferece uma abordagem visual e interativa para a transformação de dados, como uma interface de arrastar e soltar ou um designer gráfico de fluxo de trabalho, pode tornar o processo mais eficiente e acessível para suas equipes.
3. Funcionalidade: Avalie os recursos de organização de dados da ferramenta e a série de recursos que ela oferece. Você também deve considerar a variedade de funções de transformação e limpeza de dados que ela oferece, como fusão de dados, divisão, filtragem e agregação. Procure recursos que possam automatizar tarefas repetitivas e agilizar seus fluxos de trabalho de preparação de dados.
4. Conectividade de dados: Avalie a capacidade da ferramenta de se conectar a várias fontes de dados e sistemas. Certifique-se de que ele oferece suporte aos formatos e protocolos de dados relevantes para sua organização, como bancos de dados, plataformas de nuvem, APIs ou formatos de arquivo. A ferramenta deve permitir a integração e extração perfeita de dados de diversas fontes.
5. Escalabilidade e desempenho: Considere a capacidade da ferramenta de lidar com grandes volumes de dados com eficiência. Avalie seus recursos de desempenho, incluindo velocidade de processamento e gerenciamento de memória, para garantir que ele possa lidar com grandes volumes de dados dentro de prazos aceitáveis.

Próxima etapa – Transforme seus dados com Astera Centerprise

A quantidade cada vez maior de dados hoje garante o uso de ferramentas de organização de dados sem código que facilitam a preparação e a limpeza dos dados. Essas ferramentas são a chave para obter insights oportunos. Portanto, se você deseja equipar sua empresa com uma vantagem competitiva, faz sentido investir em uma ferramenta de organização de dados à prova de futuro que todos os membros de sua equipe possam usar facilmente. No entanto, certifique-se de manter seus requisitos de negócios em primeiro plano ao decidir sobre a ferramenta.

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