5 лучших инструментов преобразования данных на 2024 год

Хотите раскрыть весь потенциал своих данных и превратить их в действенную информацию, которая приведет к успеху? Если да, то инструменты преобразования данных могут помочь.

Преобразование данных необходим для любого бизнеса, который хочет использовать данные для подробного анализа и отчетности. Они преобразуют необработанные и фрагментированные данные в полезный и согласованный формат, упрощая анализ, составление отчетов и принятие мер.

Но как выбрать правильный инструмент преобразования данных для вашего бизнеса? На рынке нет недостатка в мощных инструментах преобразования данных, но каждый инструмент имеет свои особенности, преимущества и недостатки.

Сегодня мы рассмотрим 5 лучших инструментов преобразования данных и поможем вам найти тот, который идеально соответствует вашим требованиям к данным.

Что такое инструменты преобразования данных?

Инструменты преобразования данных позволяют подготовить необработанные данные к использованию путем обработки, преобразования и уточнения данных из разрозненных источников. Они позволяют лучше использовать и интегрировать большие наборы данных.

С помощью этих инструментов вы можете исключить рутинные операционные задачи и формировать данные в соответствии с вашими потребностями. Инструменты преобразования данных предоставляют в ваше распоряжение несколько функций, которые помогут вам улучшить управление качеством данных усилий.

Давайте рассмотрим ведущие инструменты преобразования данных на рынке.

5 лучших инструментов преобразования данных

1.   Astera

Astera это безкод инструмент интеграции данных это позволяет вам эффективно извлекать, манипулировать, конвертировать, очищать, проверять и загружать данные в любое место по вашему выбору. С AsteraБлагодаря удобному интерфейсу перетаскивания вы можете проектировать и разрабатывать сквозные конвейеры данных без программирования.

Astera также позволяет извлекать неструктурированные данные за считанные минуты с помощью ИИ. Эта возможность позволяет вам раскрыть скрытую информацию из таких документов, как счета-фактуры поставщиков и договорные соглашения, что недоступно в большинстве инструментов обработки данных.

Более того, Astera имеет сетку данных, ориентированную на предварительный просмотр, которая показывает изменения по мере их внесения, помогая проверить логику преобразования данных и точно настроить ее для получения желаемого результата.

Доступно Astera, вы можете улучшить качество данных, устраняя дубликаты, нулевые значения, выбросы и ошибки. Вы также можете обеспечить единообразие своих данных, применяя правила форматирования, включая форматы дат, символы валют и десятичные разделители.

Astera поддерживает преобразования данных благодаря обширной коллекции пользовательских функций и регулярных выражений, помогая обрабатывать обширные и сложные наборы данных. Если в вашем наборе данных есть проблемы с качеством данных, вы можете мгновенно обнаружить их с помощью Asteraфункции проверки работоспособности данных в режиме реального времени.

Наконец, AsteraДвойная функция позволяет автоматически создавать сценарии многократного использования, упрощать сложные и повторяющиеся задачи в автоматизированные рабочие процессы, а также поддерживать согласованность и качество наборов данных.

Главные преимущества

• ETL Механизм интеграции
• Двойной оперативный
• Интерактивная сетка данных
• Встроенные расширенные преобразования
• Возможность подключения к широкому спектру источников и целей данных, включая базы данных, файлы, веб-сервисы, облачные приложения, документы EDI, неструктурированные данные и многое другое.
• Встроенные функции качества данных
• Мониторы состояния данных в режиме реального времени
• Устраняет разрыв между интеграцией и аналитикой
• Единая платформа
• Сложный инструмент для моделирования многомерных данных
• Отображение данных
• Отчетность по анализу происхождения и воздействия
• Автоматизация рабочего процесса

Ключевые операции по преобразованию данных

Сортировка, соединения, объединения, фильтры, маршруты, вычисления, поворот (нормализация), разворот (денормализация), очистка, вменение, объединение деревьев, агрегирование, разделение, поиск и сопоставление записей, регулярные выражения, удаление файлов, сериализация и синтаксический анализ, пользовательские проверки качества данных и валидация данных, запросы к узлам дерева, задание типов данных, пользовательские функции и различные преобразования по требованию.

Поддерживаемые источники

• Databases: Astera поддерживает различные базы данных и хранилища данных, включая 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 (устаревшая версия), Salesforce Rest, SAP Hana, Snowflake, SQL Server, Sybase, Tableau, Teradata и Vertica.
• Электронные таблицы: книги Excel.
• Неструктурированные файлы: форматы PDF, COBOL и EDI (включая X12 и EDIFACT) через поток данных.
• Полуструктурированные файлы: JSON и XML через поток данных
• Плоские файлы: файлы с разделителями и файлы фиксированной длины.
• API REST: REST API через коннектор веб-служб REST.
• Облачные приложения: Microsoft Dynamics CRM, Amazon S3, Sharepoint, Salesforce и Microsoft Blob Storage.
• Сообщения электронной почты: Astera поддерживает электронную почту в качестве источника данных.

Лучше всего

Мощная, удобная и унифицированная платформа, обеспечивающая возможность самостоятельного анализа данных для широкого круга пользователей с разным уровнем технических знаний. Идеально подходит для нескольких отраслей, особенно для предприятий, желающих использовать данные из нескольких различных источников и решать сложные проблемы.

2. Инструмент дБТ

Dbt — это решение для преобразования данных на основе кода, которое позволяет аналитикам и инженерам данных изменять, оценивать и документировать данные в своих облачных хранилищах данных. Это дает возможность группам данных работать непосредственно в среде хранилища и создавать надежные наборы данных для отчетности, моделирования машинного обучения и операционных рабочих процессов.

Он предлагает как облачную платформу (dbt Cloud), так и инструмент командной строки с открытым исходным кодом (dbt Core), который можно разместить локально. Dbt работает на основе модели, ориентированной на код, которая требует от пользователей написания SQL и Jinja (аналогично Python) для определения преобразований данных.

Главные преимущества

• Модульные преобразования данных
• Контроль версий
• Автоматизированное документирование
• Комплексное тестирование
• Декларативный стиль кода
• Возможность повторного использования кода.

Операции преобразования данных

Поддерживаемые источники

• Базы данных:
  • Амазонка Redshift
  • Снежинка
  • Google Большой запрос
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • SQL Server
• Облачное хранилище:
  • Amazon S3
  • Хранилище BLOB-объектов Azure
  • Google Cloud Storage
• SaaS-приложения:
  • Salesforce
  • Google Analytics
  • Adobe Аналитика
• Дополнительно :
  • MongoDB
  • Кафка
  • Искриться

Лучше всего

Инженеры по обработке данных, владеющие SQL, стремятся контролировать полные конвейеры данных и создавать индивидуальный код для ускорения процессов преобразования данных.

3. Датамер

Datameer — это инструмент преобразования данных, предлагающий облачную платформу для эффективного преобразования необработанных данных в полезную информацию. Он предназначен для сотрудничества со Snowflake, известным поставщиком облачных услуг, управляющим всеми аспектами перемещения данных, от исследования и модификации до внедрения и документирования. Функционируя в экосистеме Snowflake, Datameer работает в облаке, предоставляя масштабируемую и адаптируемую среду для преобразования данных в ценную аналитику.

Главные преимущества

• Поддержка всех форматов данных (структурированных, полуструктурированных и неструктурированных).
• Без кода или SQL-код
• Встроенный поиск и обогащение метаданных
• Варианты интеграции в один клик

Операции преобразования данных

Сортировка, очистка, стандартизация, картографирование, поворот, отключение, агрегирование, разделение, объединение, объединение, обогащение, вычисления, регулярные выражения, пространственный анализ (географическая информация), анализ временных рядов (временные закономерности)

Поддерживаемые источники

Снежинка, AVRo, Паркет, CSV, JSON и ORC.

Лучше всего

Datameer лучше всего подходит для организаций, которые используют Snowflake для обработки, хранения и анализа данных.

4. Альтаир

Altair — это инструмент преобразования данных, который позволяет преобразовывать необработанные данные в полезную информацию. Он подключается к различным источникам данных и поддерживает различные форматы данных.

Altair — это инструмент преобразования данных, предназначенный для подключения к широкому спектру источников данных и обработки различных форматов данных, включая PDF-файлы, электронные таблицы и хранилища больших данных. Он предлагает интуитивно понятные рабочие процессы, функции автоматизации и предварительно созданные модели данных, что позволяет легко создавать чистые, управляемые и надежные наборы данных.

У Altair есть варианты использования на настольных компьютерах, серверах и в облаке, что позволяет командам создавать, объединять, уточнять, хранить и получать доступ к отчетам и моделям данных. Он имеет визуальный интерфейс без кода, подходящий для бизнес-пользователей, упрощающий процесс подключения к различным источникам данных, уточнения, смешивания и преобразования сложных данных в точные и надежные наборы данных в контролируемой среде.

Главные преимущества

• Быстрое автоматизированное преобразование данных
• Без кода, визуальный интерфейс
• Автоматизируйте рабочие процессы преобразования данных
• Сотрудничать

Операции преобразования данных

Сортировка, очистка, стандартизация, картографирование, поворотное объединение, разделение, объединение, объединение, обогащение, вычисления, выражения, поиск

Поддерживаемые источники

• Веб-сервисы: API REST, API SOAP и каналы OData.
• файлы: PDF, Excel, CSV, JSON, XML, HTML, текстовые файлы и файлы изображений.
• Облачные хранилища: Amazon S3, хранилище BLOB-объектов Azure, облачное хранилище Google и Dropbox.
• Базы данных: Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB и Кассандра.
• Источники больших данных: Hadoop, Hive, Spark, Impala и Presto.

Лучше всего

Организациям, которым нужен быстрый и автоматизированный способ преобразования сложных данных в надежные и точные наборы данных.

5. Альтерикс

Alteryx — это инструмент преобразования данных, который предоставляет платформу с низким уровнем кода или без него для преобразования необработанных данных в информацию, которой можно поделиться. Решение включает платформу Analytic Process Automation (APA), которая обеспечивает автоматизацию функций обработки данных, машинного обучения и аналитики. Alteryx доступен как в виде облачного решения, так и локально.

Главные преимущества

• Удобная система перетаскивания
• Надежная документация
• Автоматизированные процессы
• Интуитивно понятный и динамичный
• Возможность подключения нескольких систем

Ключевые операции по преобразованию данных

Установка типов данных, очистка пропущенных значений, выбор функций и кодирование данных.

Поддерживаемые источники

Alteryx поддерживает различные источники данных и может читать, писать или читать и писать, в зависимости от источника данных.

Лучше всего

Alteryx лучше всего подходит для автоматизации подготовки данных, обеспечения аналитики самообслуживания и создания рабочих процессов в облаке.

Почему важны инструменты преобразования данных?

Компании преобразовывать данные по разным причинам, такие как миграция в облако, консолидация записей, дедупликация данных и многое другое. Преобразования данных позволяют пользователям объединять, проверять, выполнять поиск или маршрутизировать данные в разные пункты назначения. Инструмент с широким набором возможностей преобразования полезен для наилучшего управления данными.

Инструменты преобразования данных также помогают предприятиям решать проблемы совместимости и повышать согласованность данных. Для преобразования данных в формат, подходящий для различных целевых систем, можно применять различные функции, такие как агрегирование, сортировка и очистка данных. Эти функции делают данные пригодными для дальнейшей обработки, позволяющей получать ценную информацию, создавать отчеты и принимать решения на основе данных.

Преобразования данных также помогают отфильтровывать ненужные данные, сокращая потребление памяти и время выполнения. Например, преобразование «Фильтр» можно использовать для передачи соответствующих записей во избежание перегрузки целевой системы.

Здесь данные из источника SQL Server и Excel преобразуются и сопоставляются с конечным файлом Excel. Вы также можете использовать преобразования для извлечения значений из разных типов данных. Вместо того, чтобы перегружать вашу систему множеством (часто ненужных) записей, вы можете использовать различные преобразования данных для фильтрации ненужных данных.

Вы можете использовать преобразование «Фильтр» для создания отчета обо всех продажах, осуществленных в определенной стране (например, США). Таким образом, система передает только соответствующие записи, предотвращая ненужную нагрузку на систему назначения. Хранение соответствующих и сравнительно меньшего количества записей в целевой системе означает меньшее потребление памяти во время работы. обработка данных, что сократит время выполнения.

Ключевые факторы при выборе инструмента преобразования данных

1. Доступ к неструктурированным данным

Обработка неструктурированных данных является одной из самых серьезных проблем подготовки данных для предприятий. У компаний нет доступа к важным данным, заключенным в таких документах, как счета-фактуры поставщиков и договорные соглашения. Информация, которая может быть использована для принятия более эффективных бизнес-решений.

Вот почему решения высшего уровня для преобразования данных позволяют пользователям преобразовывать неструктурированные данные в структурированную информацию с использованием извлечения данных на основе шаблонов. Эти многоразовые шаблоны, также известные как источники отчетов, извлекают данные в структурированном формате.

Шаблоны извлечения помогают получать данные из неструктурированных файлов, таких как счета-фактуры, чеки и банковские выписки. Предоставляя пользователям доступ к источникам отчетов, инструменты преобразования данных извлекают полезную информацию из неструктурированного текста, делая ранее недоступные данные доступными для анализа.

2. Сетка данных в реальном времени

Сетка данных в реальном времени позволяет вам видеть влияние ваших действий при преобразовании данных. Он отображает ваши данные в таблице со строками и столбцами, которые вы можете сортировать, фильтровать, редактировать и форматировать по своему усмотрению.

Сетка живых данных также помогает вам проверить логику преобразования данных и убедиться, что она дает ожидаемый результат. В результате это позволяет вам исследовать ваши данные и находить новые идеи. Вы можете применять к своим данным различные функции и вычисления, такие как агрегирование, сводные данные, соединения и поиск. Вы также можете использовать диаграммы, графики и карты для визуализации данных и выявления закономерностей и тенденций.

Сетки данных в реальном времени делают процесс преобразования данных быстрым и эффективным. Вы можете отслеживать время выполнения и потребление ресурсов задач преобразования данных и соответствующим образом корректировать их. Эти инструменты имеют удобный интерфейс, не требующий каких-либо навыков программирования.

Они также поддерживают различные типы источников и мест назначения данных, такие как базы данных, файлы, API, облачные сервисы и приложения SaaS. Это делает их универсальными и адаптируемыми к любой среде обработки данных. Таким образом, сетка живых данных является мощным инструментом для преобразования данных и взаимодействия.

3. Удобный для пользователя

Инструменты преобразования данных упрощают и ускоряют преобразование данных, предлагая пользователям визуальный интерфейс. Если вам нужно объединить, агрегировать, очистить, проанализировать, нормализовать или найти данные, вы можете сделать это несколькими щелчками мыши. Никакого кодирования не требуется.

Представьте, что у вас есть набор данных с тысячами строк и столбцов. Некоторые значения отсутствуют, и вам необходимо их заполнить, прежде чем вы сможете анализировать данные. Если вы используете Python, вам необходимо установить и изучить множество библиотек (Numpy, Pandas и т. д.) и написать сложный код. Это требует много времени и усилий. И вы можете работать только с одним набором данных одновременно.

Кроме того, если у вас каждый час обновляется несколько наборов данных, будет сложно успевать за преобразованием данных. С помощью инструментов преобразования данных вы можете это сделать. Вы можете применить одни и те же преобразования к нескольким наборам данных одновременно и получить результаты за считанные минуты.

Даже если вы технический пользователь и любите писать сценарии, вам могут помочь инструменты преобразования данных. Они предоставляют полезные подсказки, объясняющие, как работает каждая функция и какое влияние она оказывает на ваши данные. При желании вы также можете настроить преобразования с помощью собственного кода.

4. Простота интеграции

Инструменты преобразования данных должны быть достаточно гибкими, чтобы обрабатывать любые данные, независимо от того, насколько они велики, сложны или разнообразны. Они также должны уметь работать с различными системами, платформами и приложениями, чтобы обеспечить согласованность данных.

Лучшие инструменты обработки данных позволяют обрабатывать данные из различных источников, таких как файлы Excel, XML, JSON, API, устаревшие системы и неструктурированные файлы, такие как PDF-файлы. Вам не нужно беспокоиться о формате или типе источника данных. Вы можете просто извлечь и обработать нужную вам информацию.

Инструменты преобразования данных также подключаются к различным облачным платформам и платформам баз данных. Вы можете использовать коннекторы для интеграции рабочих процессов подготовки данных с популярными платформами, такими как IBM DB2/iSeries, Amazon Redshift, Google Cloud SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft Azure и SAP HANA.

5. Обширные пользовательские функции

Настраиваемые функции — это предварительно созданные блоки кода, которые можно использовать для выполнения конкретных задач. Например, есть функции поиска и замены текста, преобразования типов данных и расчета статистики. Эти функции позволяют автоматизировать многие этапы преобразования данных, экономя время и усилия пользователей.

Регулярные выражения — мощный инструмент для сопоставления с образцом и манипулирования текстом. Их можно использовать для поиска определенных текстовых шаблонов, таких как номера телефонов или адреса электронной почты. Регулярные выражения также можно использовать для замены текста, удаления нежелательных символов и форматирования данных.

Сочетание настраиваемых функций и регулярных выражений дает инструментам преобразования данных большую мощность и гибкость. Это позволяет пользователям легко выполнять сложные преобразования даже в больших и сложных наборах данных.

Настраиваемые функции и регулярные выражения служат бесценными инструментами, которые автоматизируют многочисленные этапы преобразования данных, значительно сокращая затраты времени и усилий пользователей, что особенно важно при работе с обширными и сложными наборами данных. Их присущая им точность превосходит ручные методы, снижая риски ошибок и обеспечивая целостность данных.

Эти инструменты позволяют пользователям беспрепятственно выполнять сложные преобразования, что крайне важно при работе с обширными и многогранными наборами данных. Помимо эффективности, они способствуют согласованности — жизненно важному компоненту обеспечения точности и надежности данных во время преобразований.

Более того, эти функции и выражения открывают возможности для экспериментов, позволяя пользователям внедрять инновации и находить новые идеи по мере изучения новых подходов к преобразованию данных.

6. Двойная работоспособность

Инструмент двойного преобразования данных позволяет пользователям переключаться между удобочитаемыми сценариями и интерфейсами «укажи и щелкни». Он подходит для пользователей с различными техническими навыками и предпочтениями. Пользователи, владеющие программированием, могут работать со сценариями напрямую, а пользователи, не обладающие навыками программирования, могут использовать визуальный интерфейс. Таким образом, пользователи могут использовать свои сильные стороны и работать так, как им удобнее.

Переключение между методами позволяет использовать наиболее подходящий для вашей задачи подход. Например, вы можете использовать сценарии для сложных или повторяющихся задач, требующих детального контроля или настройки. Они могут использовать интерфейсы «укажи и щелкни» для простых или исследовательских задач, требующих быстрой обратной связи или визуализации. Пользователи также могут переходить от одного метода к другому по мере изучения или адаптации инструмента.

Визуальный интерфейс позволяет пользователям экспериментировать и создавать прототипы логики преобразования данных. Пользователи могут использовать интерфейсы «укажи и щелкни», чтобы попробовать различные преобразования и быстро увидеть результаты. Достигнув желаемого результата, они могут преобразовать визуальные шаги в сценарий, обеспечивающий масштабируемость и точность. Аналогичным образом, удобочитаемые сценарии легче проверять, изменять и совместно использовать, что упрощает совместное использование базовой логики преобразований.

7. Состояние данных в реальном времени

Функции проверки работоспособности данных в режиме реального времени позволяют отслеживать и улучшать качество данных по мере их преобразования. Преобразование данных может привести к ошибкам или несоответствиям в ваших данных, что может повлиять на их качество и точность. Функции проверки работоспособности данных помогают обнаруживать и исправлять ошибки, такие как отсутствующие или нулевые значения, орфографические ошибки или неверные значения, путем автоматизации проверок качества данных.

В результате вы можете легко выявлять и удалять дубликаты, выбросы или ненужные записи, не проверяя и не очищая данные вручную каждый раз, когда вы вносите изменения. Эти функции экономят ваше время и усилия и помогают исправить ошибки или несоответствия перед загрузкой данных в целевую систему.

8. Автоматическое создание повторно используемых скриптов

Скрипты многократного использования представляют собой последовательность шагов или команд, которые отслеживают шаги преобразования данных, выполняемые в наборе данных. Они позволяют вам выполнять задачи по манипулированию данными более эффективно, последовательно, точно и совместно.

Большинство инструментов преобразования данных не содержат кода, но некоторые позволяют пользователям преобразовывать данные путем написания сценариев. Хотя подготовка данных без кода более удобна для пользователя, также сложно отслеживать, какие преобразования вы выполнили.

Вот почему лучшие инструменты обработки данных автоматически генерируют команды сценария при преобразовании данных с помощью метода «укажи и щелкни». Эта функция экономит пользователям значительное время и усилия, отслеживая все шаги, позволяя им повторно использовать одну и ту же логику и шаги для разных наборов данных или сценариев.

Более того, эти сценарии обеспечивают согласованность и качество, применяя одни и те же стандарты и правила, помогая пользователям избежать ошибок или несоответствий, возникающих в результате ручного или специального манипулирования данными.

Вы также можете убедиться, что преобразование данных соответствует лучшим практикам и требованиям вашей целевой системы. Самое главное, что многократно используемые сценарии снижают риски и сложность за счет автоматизации процесса преобразования данных и сведения к минимуму вероятности человеческих ошибок, несоответствий или недосмотров.

9. Автоматизация

По мере увеличения размера и сложности наборов данных ручное преобразование данных становится все более непрактичным. Автоматизация — ключевая особенность инструмента преобразования данных, который позволяет пользователям легко и эффективно обрабатывать большие объемы данных.

Автоматизация упрощает сложные и повторяющиеся задачи в автоматизированные рабочие процессы, которые можно запускать с помощью одной команды. Это экономит время и усилия пользователей, а также повышает качество и точность данных за счет сведения к минимуму человеческих ошибок.

Автоматизация также обеспечивает своевременное преобразование данных за счет автоматизации в режиме реального времени или по расписанию, что особенно важно для сценариев, в которых срочные решения зависят от преобразованных данных. Он расширяет потенциал и возможности инструмента преобразования данных, позволяя пользователям выполнять сложные преобразования, которые может быть сложно или невозможно выполнить вручную. Это дает пользователям возможность использовать весь потенциал инструмента при решении сложных сценариев, таких как извлечение информации из неструктурированных или беспорядочных данных с помощью регулярных выражений.

Сравнение функций инструментов преобразования данных по функциям

Оптимизируйте свои конвейеры данных с помощью Astera

Astera это мощный, удобный и унифицированный платформа управления данными что позволяет выполнять преобразование данных самостоятельно для широкого круга пользователей с разным уровнем технических знаний. С Astera, вы можете проектировать и разрабатывать комплексные конвейеры данных и рабочие процессы, используя интерфейс перетаскивания.

Этот инструмент позволяет повысить качество данных за счет устранения дубликатов, нулевых значений, выбросов и ошибок. Вы можете применять правила форматирования, пользовательские функции и регулярные выражения, чтобы обеспечить единообразие и согласованность ваших данных. Astera предлагает:

• Доступ к нескольким типам источников данных, таким как базы данных, файлы, веб-сервисы, API и т. д.
• Эффективно извлекайте, манипулируйте, конвертируйте, очищайте, проверяйте и загружайте данные в любое место назначения.
• Удобный интерфейс с возможностью перетаскивания для проектирования сквозных конвейеров данных и рабочих процессов.
• Извлечение на основе искусственного интеллекта для преобразования неструктурированных данных в структурированную информацию для скрытой информации.
• Проверка в реальном времени с помощью сетки данных, ориентированной на предварительный просмотр в реальном времени, для точной логики преобразования данных.
• Повышение качества данных за счет удаления дубликатов, нулевых значений, выбросов и ошибок.
• Обширная коллекция пользовательских функций и регулярных выражений для сложных преобразований данных.
• Функции проверки работоспособности данных в режиме реального времени для оперативного обнаружения проблем с качеством данных.
• Мощный механизм интеграции ETL, интерактивная сетка данных и расширенные преобразования для беспрепятственного управления данными.
• Выполняйте задания по преобразованию данных в пакетном режиме или в режиме реального времени, в зависимости от ваших потребностей.

Astera устраняет разрыв между необработанными данными и аналитикой, помогая вам извлекать необработанные данные, с легкостью выполнять сложные преобразования данных и загружать результаты в любое место по вашему выбору.

Не упустите возможность узнать, как Astera может сделать ваши задачи по преобразованию данных проще и быстрее, чем когда-либо прежде! Зарегистрируйтесь на бесплатную демо-версию прямо сейчас и будьте готовы преобразовать свои данные как профессионал!