7 лучших инструментов агрегирования данных в 2024 году

По мере роста разнообразия и объемов данных извлечение информации из данных становится все более сложной задачей. Чтобы представить это в перспективе, библиометрическое исследование показывает, что ежегодно публикуется 2.5 миллиона новых статей. Обработка этой информации выходит за рамки традиционных инструментов обработки данных.

Инструменты автоматизированного агрегирования данных предлагают целый спектр возможностей, позволяющих преодолеть эти проблемы. Они собирают, обрабатывают и анализируют данные из различных источников. От решения скромных задач по обработке данных до управления большими и сложными наборами данных — эти инструменты укрепляют инфраструктуру данных организации.

В этом блоге рассматриваются 7 лучших инструментов агрегирования данных и выясняется, как каждое решение гарантирует, что каждый байт данных организации используется для стратегического анализа.

Что такое инструменты агрегирования данных?

Инструменты агрегирования данных — это решения, предназначенные для сбора данных из нескольких источников, их обработки и представления в обобщенном формате. Эти инструменты необходимы для объединения различных наборов данных в единое целое, что позволяет организациям анализировать и извлекать ценную информацию из объединенных данных. Обычно они включают в себя функции извлечения данных из различных баз данных, их преобразования в соответствии с потребностями бизнеса и загрузки в центральный репозиторий для быстрого доступа и анализа.

Почему важны инструменты агрегирования данных?

Инструменты агрегирования данных позволяют предприятиям использовать возможности своих коллективных данных, часто разрозненных в разных системах и форматах. Агрегируя данные, эти инструменты обеспечивают единое представление, необходимое для принятия обоснованных решений, анализа тенденций и стратегического планирования. Они также экономят время и ресурсы за счет автоматизации процессов сбора и преобразования данных, снижения вероятности ошибок и обеспечения целостности данных.

Кто использует инструменты агрегирования данных?

Бизнес-аналитики, специалисты по обработке данных, ИТ-специалисты и лица, принимающие решения в различных отраслях, полагаются на инструменты агрегирования данных для сбора и анализа данных. Они особенно ценны в секторах финансов, здравоохранения, маркетинга и розничной торговли, где данные являются важнейшим активом для понимания рыночных тенденций, поведения клиентов и операционной эффективности. По сути, любая организация, стремящаяся использовать данные для получения конкурентного преимущества, выиграет от инструментов агрегирования данных.

Пример сценария: инструменты агрегирования данных в действии

Этот пример демонстрирует, как инструменты агрегирования данных облегчают объединение финансовых данных из нескольких источников в полезную финансовую информацию.

Сценарий: Транснациональная корпорация имеет филиалы по всему миру, каждый из которых работает со своей финансовой системой и ведет отдельные бухгалтерские книги, учет расходов и отчеты о доходах.

Финансовому директору корпорации необходимо подготовить консолидированный финансовый отчет для годового отчета. Однако финансовые данные фрагментированы по разным системам, валютам и нормативным стандартам, что затрудняет составление всеобъемлющего отчета.

Применение инструмента агрегирования данных:

1. Экстракция: Инструмент извлекает финансовые данные из бухгалтерских книг каждого филиала, записей о расходах и отчетов о доходах.
2. Трансформация: Он конвертирует различные валюты в единую валюту отчетности и приводит разрозненные финансовые практики в соответствие со стандартизированными принципами бухгалтерского учета компании.
3. Загрузка: Преобразованные данные загружаются в центральную финансовую систему.
4. Агрегация: Инструмент сводные показатели данные для обобщения общих расходов, доходов и финансовых показателей по всем филиалам.
5. Анализ: Используя агрегированные данные, финансовый директор может анализировать финансовое состояние, определять возможности экономии и оценивать эффективность каждого филиала.

Результат: Финансовый директор успешно создает единый финансовый отчет, который точно отражает глобальное финансовое состояние корпорации, позволяя заинтересованным сторонам принимать обоснованные инвестиционные решения и стратегические планы.

7 лучших инструментов агрегирования данных для бизнеса

Astera

Astera — это инструмент агрегирования данных, который сочетает в себе удобный интерфейс с надежными техническими функциями. Он предназначен для деловых и технических пользователей, не требуя обширных ИТ-навыков. В его ядре, Astera может похвастаться мощным механизмом ETL, который автоматизирует интеграцию данных.

Кроме того, настраиваемая автоматизация платформы повышает эффективность за счет планирования задач и обеспечения мониторинга в реальном времени для быстрого устранения ошибок интеграции. Эти функции упрощают интеграцию данных, обеспечивая пользователям бесперебойный поток данных.

Кроме того, AsteraЕго адаптивность проявляется при работе с разнообразными источниками данных. Платформа использует высокопроизводительный механизм ETL для эффективного перемещения и преобразования данных, включая сопоставление, очистку и обогащение.

Ключевые особенности:

• Управление данными на основе искусственного интеллекта: оптимизирует извлечение, подготовку и обработку данных с помощью искусственного интеллекта и автоматизированных рабочих процессов.
• Корпоративного уровня Механизм интеграции: предлагает комплексные инструменты для интеграции различных источников данных и встроенных соединителей для упрощения сопоставления.
• Интерактивная, автоматизированная подготовка данных: Обеспечивает качество данных с помощью мониторов работоспособности данных, интерактивных таблиц и надежных проверок качества.
• Расширенное преобразование данных: предлагает обширную библиотеку преобразований для подготовки данных, готовых к анализу.
• Dynamic Оркестровка процессов: Автоматизирует задачи агрегирования данных, позволяя выполнять их на основе расписаний на основе времени или триггеров событий.

• Ориентированный на пользователя дизайн: Благодаря интерфейсу перетаскивания без кода, Astera демократизирует управление данными, делая его доступным для пользователей с любым техническим образованием.
• Бесшовная интеграция: Интеграция с широким спектром источников данных, как локальных, так и облачных, обеспечивает удобство управления данными.
• Комплексная обработка данных: От извлечения информации к пониманию, Astera предлагает единую платформу для всех задач, связанных с данными, подкрепленную обширной библиотекой операций с данными.

Лучше всего подходит для: Компании, которым требуется комплексное решение для управления данными, от извлечения до интеграции данных, хранения данных и даже управления API.

Alteryx

Alteryx — это платформа анализа данных, предлагающая набор инструментов агрегирования данных. Его среда разработки открытых данных упрощает задачи по подготовке данных, позволяя пользователям агрегировать данные и обмениваться результатами без опыта программирования. Интерфейс Alteryx с возможностью перетаскивания и варианты развертывания позволяют членам команды сотрудничать и обмениваться данными. Альтерикса подготовка данныхФункции смешивания и очистки обеспечивают решение для обработки больших объемов данных.

Ключевые особенности:

• Сбор данных
• Обработка и представление данных
• Интеграция с различными источниками
• Дружественный к пользователю интерфейс
• Поддержка нескольких серверов, резервное копирование и восстановление, а также удобство обслуживания.

Плюсы:

• Удобный интерфейс для подготовки и анализа данных
• Широкий выбор источников данных и разъемов
• Гибкие и настраиваемые возможности отчетности и визуализации
• Масштабируемость для больших наборов данных
• Предлагает множество готовых шаблонов и инструментов для анализа данных.

Минусы:

• Некоторые пользователи сообщают, что поддержка клиентов Alteryx отсутствует.
• Документация и вспомогательные видеоролики могут быть неясными и чрезмерно техническими.
• Интеграция этой платформы для нестандартных/встроенных вариантов использования может оказаться сложной задачей.

Лучше всего подходит для: Аналитикам данных и предприятиям, нуждающимся в надежном инструменте агрегирования данных.

IBM Cloud Pak для данных

IBM Cloud Pak для данных — это интегрированная платформа данных и искусственного интеллекта, которая помогает устранить разрозненность данных и повысить безопасность и доступность данных. Он предлагает модульный набор программных компонентов для управления данными.

Инструмент имеет такие функции, как фабрика данных и управление жизненным циклом искусственного интеллекта, управление, безопасность, интеграция, наблюдаемость и управление основными данными.

Ключевые особенности:

• Облачное решение
• Единый интерфейс
• Архитектура фабрики данных
• Создано на базе контейнерной платформы Red Hat® OpenShift®.

Плюсы:

• Модульные программные компоненты для оптимизации анализа и управления данными.
• Бесшовная интеграция с контейнерной платформой Red Hat OpenShift.
• Уровень виртуализации данных для консолидации распределенных источников данных
• Поддерживает широкий спектр услуг IBM и сторонних производителей, охватывающий весь жизненный цикл данных.

Минусы:

• Некоторые пользователи сообщают, что масштабирование может быть затруднено из-за необходимости приобретения дополнительных лицензий или перехода на план более высокого уровня.

• Хотя IBM Cloud Pak for Data позиционируется как платформа с низким уровнем написания кода, для языков выражений, расширенных интерфейсов прикладного программирования и веб-перехватчиков по-прежнему требуется значительный объем кода.

• Сложная установка и настройка
• Крутая кривая обучения некоторым функциям

Лучше всего подходит для: Предприятия, стремящиеся повысить производительность и упростить управление данными.

Был

Был это статистическое программное обеспечение, которое предлагает возможности управления данными и статистического анализа. Он имеет функцию команды свертывания. Эта функция позволяет пользователям группировать данные и вычислять сводные статистические данные, такие как среднее значение, медиана, мода и стандартное отклонение.

Команда также позволяет создавать новые переменные, производные от существующих. Интерфейс Stata и обширная документация еще больше повышают ее доступность для новичков в статистическом программном обеспечении.

Ключевые особенности:

• Широкий набор статистических функций
• Графика издательского качества
• Автоматическая отчетность
• Интеграция Python (PyStata)
• Функции, созданные сообществом

Плюсы:

• Широкий спектр возможностей статистического анализа и моделирования.
• Удобный интерфейс для манипулирования и анализа данных
• Поддерживает широкий спектр форматов и источников данных.
• Предлагает множество готовых шаблонов и инструментов для анализа данных.

Минусы:

• Некоторые пользователи сообщают, что интерфейс Stata не интуитивно понятен.

• Ограниченные возможности визуализации по сравнению с другими инструментами агрегирования данных.
• Ограниченные возможности совместной работы
• Крутая кривая обучения некоторым расширенным функциям

Лучше всего подходит для: Исследователи и аналитики данных из разных секторов.

Гугл Лукер

Гугл Лукер — это облачная платформа бизнес-аналитики, предназначенная для поддержки предприятий в сборе, анализе и визуализации данных из различных источников. Уровень моделирования данных помогает пользователям интегрировать данные из разрозненных баз данных, CRM и систем в единое представление. Вычисляемые поля Looker и функции статистической осведомленности оптимизируют производительность запросов и облегчают извлечение информации из больших наборов данных.

Ключевые особенности:

• Совокупная осведомленность
• Интегрированные исследование данных
• Графический интерфейс с инструментами визуального профилирования и анализа.

Плюсы:

• Удобный интерфейс для исследования и анализа данных
• Бесшовная интеграция с Google Cloud Platform.
• Предлагает широкий спектр возможностей визуализации данных.
• Поддерживает широкий спектр источников данных и разъемов.

Минусы:

• Большие информационные панели загружаются медленно.

• Нет SQL CLI.
• Недостаточно панелей мониторинга с высоким разрешением.
• Требуется лучшее управление пользователями. IAM, SSO и т. д. предназначены для встроенного варианта использования.

• Ограниченная масштабируемость для больших наборов данных.
• Крутая кривая обучения для начинающих

Лучше всего подходит для: Компании, анализирующие большие объемы данных, стремятся повысить эффективность запросов.

Зохо Аналитика

Зохо Аналитика предлагает платформу для анализа и агрегирования данных. Платформа оснащена информационными панелями и отчетами, которые помогают принимать решения.

Агрегатные формулы Zoho позволяют получать ценную информацию на основе сводной статистики, а возможности смешивания данных обеспечивают единое представление из нескольких источников. Zoho Analytics поддерживает различные форматы импорта данных и предоставляет сводные таблицы для суммирования данных по нескольким измерениям. Его API помогают интегрировать и настраивать данные, обеспечивая оптимизированную отчетность.

Ключевые особенности:

• Подготовка данных с помощью ZOHO DataPrep
• Быстрое визуальное создание
• Фильтр и фильтр пользователей
• Простая панель управления с возможностью перетаскивания

Плюсы:

• Обширные API-интерфейсы для плавной интеграции данных и встраивания динамических отчетов.
• Удобный интерфейс для подготовки и анализа данных
• Широкий выбор источников данных и разъемов
• Гибкие и настраиваемые возможности отчетности и визуализации
• Поддерживает интеграцию и анализ данных в реальном времени.
• Предлагает множество готовых шаблонов и инструментов для анализа данных.

Минусы:

• Ограниченные возможности настройки для более опытных пользователей, такие как создание пользовательских формул или настройка внешнего вида отчетов и панелей мониторинга.
• В настоящее время не поддерживается подключение ко всем источникам данных, таким как базы данных NoSQL или источники неструктурированных данных.
• Сложно масштабировать из-за необходимости приобретения дополнительных лицензий или перехода на план более высокого уровня.

• Ограниченная интеграция источников данных по сравнению с другими инструментами агрегирования данных.
• Ограниченные возможности настройки информационных панелей и отчетов.

Лучше всего подходит для: Компании, которым нужен гибкий и интуитивно понятный инструмент анализа данных.

Интегрировать.io

Интегрировать.io — это облачная платформа интеграции данных, оптимизирующая, соединяющая и агрегирующая данные из различных источников.

Платформа имеет несколько готовых коннекторов для облачных сервисов и локальных приложений. Он также дополняется интерфейсом без кода, который помогает пользователям создавать собственные соединители.

Ключевые особенности:

• Простое внутриконвейерное преобразование данных
• Простое создание рабочего процесса для определения зависимостей между задачами
• Интеграция Salesforce с Salesforce
• Поддерживает подключение к более чем 200 хранилищам данных, связанных с электронной коммерцией.
• Инструменты преобразования данных

Плюсы:

• Удобный интерфейс для интеграции и преобразования данных
• Поддерживает широкий спектр источников данных и разъемов.
• Предлагает множество готовых шаблонов и инструментов для интеграции данных.
• Легко настраиваемый и расширяемый

Минусы:

• Интерфейс перетаскивания становится чрезвычайно сложным для использования в сложных конвейерах.
• Развертывание трубопроводов может оказаться весьма запутанным.
• Журналы ошибок не всегда подробные.
• Преобразовать JSON или другие вложенные данные непросто.

Лучше всего подходит для: Сценарии, включающие интеграцию Salesforce, подготовку файловых данных, прием REST API и репликацию базы данных.

Как выбрать инструмент агрегирования данных

Выбор правильного инструмента интеграции данных имеет решающее значение для эффективного управления и анализа данных. Инструмент агрегирования данных должен отвечать потребностям организации и быть достаточно гибким, чтобы адаптироваться к будущим изменениям. Он должен быть в состоянии обрабатывать растущий объем и разнообразие данных и предоставлять пользователям функциональные возможности, необходимые для эффективного преобразования и анализа данных.

Определить источники данных

• Перечислите все потенциальные источники данных, такие как базы данных, облачное хранилище и сторонние API.
• Проверьте совместимость с инструментом агрегирования данных для каждого источника.
• Проверьте соединения, чтобы обеспечить надежный поиск данных.

Оценка возможности подключения

• Оцените способность инструмента подключаться к перечисленным источникам данных.
• Проверьте наличие готовых соединителей или API, которые облегчают интеграцию.
• Обеспечьте поддержку доступа к данным в реальном времени, если это необходимо для операций.

Оцените масштабируемость

• Понять архитектуру инструмента и то, как он обрабатывает большие наборы данных.
• Проведите стресс-тесты, чтобы увидеть, как инструмент работает при больших нагрузках данных.
• Ознакомьтесь с дорожной картой поставщика на предмет будущих улучшений масштабируемости.

Учитывайте скорость и эффективность

• Сравните время обработки для типичных задач агрегирования данных.
• Сравните производительность с другими инструментами.
• Ищите функции, которые оптимизируют производительность, например обработку в памяти.

Проверьте возможности преобразования данных:

• Определить виды преобразования данных необходимые, например фильтрация, сортировка или объединение.
• Проверьте возможности преобразования инструмента на образцах данных.
• Убедитесь, что инструмент может обрабатывать сложные преобразования без существенного влияния на производительность.

Обеспечьте управление данными

• Проверьте соблюдение соответствующих правил защиты данных.
• Оцените возможности инструмента по управлению качеством данных.
• Убедитесь, что инструмент предоставляет журналы аудита и контроль версий.

Ищите индивидуализацию и гибкость

• Определите, допускает ли инструмент настройку в соответствии с конкретными потребностями.
• Проверьте гибкость инструмента, моделируя изменения в процессах обработки данных.
• Убедитесь, что инструмент может адаптироваться к будущим изменениям в стратегии обработки данных.

Дружественный интерфейс

• Оцените UI/UX инструмента с помощью практического испытания.
• Соберите отзывы от потенциальных пользователей внутри организации.
• Проверьте наличие учебных ресурсов или сертификатов.

Поддержка и Документация

• Изучите уровень предлагаемой поддержки, включая доступность и время ответа.
• Просмотрите документацию на предмет ее полноты и ясности.
• Ищите активное сообщество пользователей или форумы для получения дополнительной поддержки.

 Основные характеристики для выбора инструмента агрегирования данных

Не все инструменты агрегирования данных одинаковы. Вот подробное описание основных функций и возможностей, которые должен предлагать любой надежный инструмент агрегирования данных:

Гибкие возможности группировки

Возможность агрегировать данные путем их группировки на основе указанных столбцов является фундаментальной. Ищите инструменты агрегирования данных, которые позволяют использовать гибкие параметры группировки, включая один или несколько столбцов, диапазоны дат или пользовательские критерии. Такая гибкость гарантирует, что вы сможете адаптировать процесс агрегирования в соответствии с вашими требованиями к данным.

Комплексные методы обобщения

Надежный инструмент агрегирования данных должен поддерживать различные методы обобщения для получения значимой информации. Эти методы могут включать в себя:

• Количество: Определите общее количество вхождений или записей в каждой группе.
• Сумма: вычислить общую сумму числовых значений в каждой группе.
• Средняя: вычислить среднее или среднее значение числовых данных в каждой группе.
• Минимум и максимум: Определите самые маленькие и самые большие значения в каждой группе.
• Дисперсия и стандартное отклонение: измерение дисперсии или разброса данных вокруг среднего значения.

Убедитесь, что инструмент агрегирования данных предлагает эти стандартные методы суммирования и гибкость для создания пользовательских агрегаций по мере необходимости.

Очистка и преобразование данных

Ищите встроенные возможности для очистки и преобразования необработанных данных перед агрегированием. Сюда входит обработка пропущенных значений, удаление дубликатов, стандартизация форматов и преобразование типов данных. Надежная очистка данных обеспечивает точность и надежность агрегированных результатов.

Масштабируемость и производительность

Оцените масштабируемость и производительность инструмента агрегирования данных, особенно при работе с большими наборами данных. Он должен эффективно обрабатывать растущие объемы данных без ущерба для скорости и точности. Учитывайте такие факторы, как параллельная обработка, оптимизированные алгоритмы и поддержка платформ распределенных вычислений.

Совместимость источников данных

Обеспечьте совместимость с различными источниками данных, включая базы данных, платформы облачного хранения, API и форматы файлов. Инструмент агрегирования данных должен легко интегрироваться с существующей инфраструктурой данных и поддерживать прием данных в режиме реального времени или в пакетном режиме.

Настройка и расширяемость

Ищите инструменты агрегирования данных, которые предлагают возможности настройки и функции расширения для адаптации к меняющимся потребностям бизнеса. Сюда могут входить пользовательские функции, возможности создания сценариев и интеграция с внешними библиотеками или платформами для расширенной аналитики и визуализации.

Безопасность и соответствие

При выборе инструмента агрегирования данных уделите приоритетное внимание требованиям безопасности и соответствия требованиям. Ищите такие функции, как управление доступом на основе ролей, шифрование, журналы аудита и сертификаты соответствия (например, GDPR, HIPAA), чтобы обеспечить защиту и конфиденциальность конфиденциальных данных.

Удобный интерфейс и доступность

Удобный интерфейс с интуитивно понятной навигацией и возможностями визуализации повышает эффективность работы пользователей и повышает их эффективность. Кроме того, рассмотрите возможности специальных возможностей, таких как облачное развертывание, кросс-платформенная совместимость и поддержка мобильных устройств для беспрепятственного доступа к агрегированным данным из любого места и в любое время.

Сделайте следующий шаг вместе с Astera

Инструменты агрегирования данных предлагают различные функции, адаптированные для удовлетворения растущих потребностей предприятий любого размера. Эти инструменты незаменимы для использования истинного потенциала данных: от упрощения сложных ландшафтов данных до предоставления лицам, принимающим решения, практических знаний.

AsteraСочетание удобства пользователя, мощных возможностей искусственного интеллекта, широких возможностей подключения, внимания к качеству данных и возможностей настройки делает его отличным выбором для организаций, стремящихся оптимизировать агрегацию данных.

Готовы ощутить силу Astera? Мы приглашаем вас Начните бесплатный пробный период сегодня или запланировать индивидуальную демонстрацию чтобы увидеть, как Astera может изменить ваш рабочий процесс агрегирования данных. Откройте для себя будущее управления данными с Astera – где простота встречается с изысканностью.