8 лучших инструментов обработки данных в 2024 году

Около 328.7 миллиона терабайт данных создается каждый день. Хотя обилие данных может стимулировать инновации и улучшить процесс принятия решений для бизнеса, это также означает дополнительную работу по их анализу, прежде чем преобразовать их в идеи. К счастью, теперь в распоряжении компаний есть инструменты обработки данных, позволяющие справиться с этим потоком данных.

Инструменты обработки данных — это мощные решения, предназначенные для упрощения и автоматизации процесса подготовки данных. Они позволяют специалистам по обработке данных эффективно очищать, преобразовывать и систематизировать необработанные данные, экономя бесчисленные часы ручной работы, обеспечивая при этом качество и согласованность данных.

В этом блоге мы рассмотрим преимущества инструментов обработки данных и основных конкурентов на рынке.

Понимание обработки данных

Ассоциация спор данных Процесс включает в себя несколько ключевых шагов, которые преобразуют необработанные данные в удобный формат. Вот ключевые этапы процесса обработки данных:

1. Сбор данных из всех источников
2. Проверка данных на предмет проблем с качеством и несоответствий.
3. Очистка данных для заполнения пропущенных значений, удаления дубликатов и исправления ошибок.
4. Преобразование данных для приведения их в определенные форматы
5. Интеграция данных из разрозненных источников

Обработка данных является основой науки о данных и анализа, поскольку она устраняет ошибки, несоответствия и пропущенные значения в необработанных данных. Это также уменьшает предвзятость и повышает точность анализа, позволяя обнаруживать скрытые закономерности и взаимосвязи.

Давайте посмотрим, как ведущие инструменты на рынке справляются с обработкой данных.

8 инструментов обработки данных на выбор в 2024 году

Astera

Astera — это простой в использовании инструмент интеграции данных без кода, предназначенный для пользователей с любым уровнем технических возможностей. Astera предлагает комплексное управление данными: от извлечения до интеграции данных, хранения данных и даже управления API. Этот инструмент может сэкономить вам бесчисленные часы ручной работы. Кроме того, вам не нужно нанимать экспертов, чтобы использовать этот инструмент. Вот некоторые примечательные особенности Astera, что делает его отличным средством для обработки данных:

Основные характеристики Astera

• Удобный интерфейс: Astera предназначен как для деловых, так и для технических пользователей. Его простой интерфейс с возможностью перетаскивания позволяет бизнес-пользователям самостоятельно готовить данные, не полагаясь на ИТ-специалистов или программирование.
• Извлечение данных на основе искусственного интеллекта: Вы можете использовать этот инструмент, чтобы легко извлекать данные из неструктурированных источников данных за считанные минуты. Алгоритмы искусственного интеллекта могут легко определить поле, которое вы хотите извлечь, избавляя от необходимости создавать шаблоны для различных форматов документов.
• Разнообразие разъемов: Инструмент поддерживает большую библиотеку локальных и облачных источники и направления включая базы данных, хранилища данных и озера данных. Вы также можете легко подключиться к любому другому источнику или месту назначения через готовые соединители API.
• Преобразование данных: Astera предлагает различные встроенные преобразования и функции которые позволяют вам манипулировать вашими данными так, как вы хотите. Все, что вам нужно сделать, это просто перетащить необходимые преобразования и сопоставить их с вашим конвейером данных. Astera упрощает работу даже со сложными преобразованиями, такими как нормализация/денормализация, дерево решений и т. д.
• Функции качества данных: Инструмент поддерживает надежные встроенные Качество данных которые позволяют вам легко очищать, профилировать и проверять данные. Вы также можете указать правила качества данных, чтобы отмечать ошибочные записи, которые можно просмотреть позже.
• Автоматизация: Настройте свои рабочие процессы один раз и используйте Asteraфункции планирования заданий для автоматизации всего процесса.
• Механизм параллельной обработки: Astera построен на промышленном механизме параллельной обработки, который беспрепятственно обрабатывает большие наборы данных.

Начните с Astera Бесплатно

Бесплатная пробная версия 14 дней

Tableau Desktop

Tableau Desktop — это прежде всего инструмент визуализации и анализа данных, который позволяет создавать интерактивные визуализации и информационные панели. Хотя Tableau Desktop превосходен в визуализации данных, он также предлагает несколько функций для обработки данных.

Ключевые особенности Tableau Desktop

• Подключение для передачи данных: Tableau Desktop поддерживает подключение к широкому спектру источников данных, включая базы данных, электронные таблицы и онлайн-сервисы. Вы можете подключиться к своим источникам данных и импортировать данные в интерфейс Tableau для работы с вашими данными.
• Преобразование данных: Он предоставляет ряд вариантов преобразования для преобразования ваших данных. Вы можете преобразовать данные из широкого формата в длинный или наоборот, транспонировать строки и столбцы, а также разделить или объединить поля. Эти преобразования помогают подготовить данные в соответствии с желаемым форматом для анализа и визуализации.
• Автоматизация и скрипты: JavaScript API (интерфейс прикладного программирования) Tableau и возможности автоматизации и создания сценариев Tableau Prep Builder позволяют автоматизировать повторяющиеся задачи по подготовке данных и интегрировать Tableau с другими инструментами или системами.
• Очистка данных: инструмент оснащен различными возможностями очистки, такими как обработка пропущенных значений, удаление дубликатов и исправление противоречивых или ошибочных данных. Вы можете использовать функции и методы качества данных Tableau, чтобы обеспечить точность и надежность ваших данных для анализа.

Python Панды

Python pandas — это библиотека с открытым исходным кодом, используемая для манипулирования и анализа данных. Он предоставляет структуры данных и функции, специально разработанные для того, чтобы сделать работу со структурированными данными, такими как табличные данные, более эффективной и интуитивно понятной. Pandas построен на основе библиотеки NumPy, которая обеспечивает поддержку математических и числовых операций в Python.

Одной из основных структур данных в pandas является DataFrame, представляющая собой двумерную табличную структуру данных с помеченными осями (строками и столбцами). DataFrames позволяют хранить данные и манипулировать ими способом, напоминающим работу с электронными таблицами или таблицами SQL. Он предоставляет различные функции для индексирования, нарезки, фильтрации, группировки и агрегирования данных.

Вот как вы можете использовать Pandas в качестве инструмента обработки данных:

Манипулирование данными: Pandas предоставляет мощные инструменты для очистки и преобразования данных. Вы можете выполнять такие операции, как слияние и объединение наборов данных, фильтрацию строк на основе условий, добавление или удаление столбцов и обработку недостающих данных.

Ключевые особенности Python Pandas

• Анализ данных: Он предлагает широкий спектр статистических и аналитических функций для изучения и обобщения данных. Вы можете выполнять описательную статистику, применять математические операции, выполнять группировку и агрегирование, а также создавать различные визуализации.
• Поддержка ввода/вывода: Pandas поддерживает чтение и запись данных в различных форматах, включая CSV, Excel, базы данных SQL, JSON и другие.
• Анализ временных рядов: Он включает в себя инструменты для повторной выборки, временного сдвига, прокрутки окон и обработки форматов данных, основанных на времени.
• Интеграция с другими библиотеками: Этот инструмент хорошо интегрируется с другими библиотеками научных вычислений и анализа данных в экосистеме Python. ОткрытьУточнить

ОткрытьУточнить

OpenRefine, ранее известный как Google Refine, — это инструмент обработки данных с открытым исходным кодом. OpenRefine — это простой в использовании инструмент с широким набором функций, которые помогают пользователям работать с беспорядочными и противоречивыми данными, делая их более структурированными и полезными. OpenRefine предназначен для обработки больших наборов данных и позволяет пользователям с легкостью выполнять сложные задачи.

Одной из основных функций OpenRefine является очистка данных. Он позволяет пользователям исследовать и очищать данные, выявляя и исправляя несоответствия, ошибки и пропущенные значения.

Ключевые особенности Openrefine

• Инструмент предоставляет различные методы преобразования данных, такие как разделение ячеек, объединение столбцов и исправление значений с помощью регулярных выражений.
• OpenRefine также поддерживает функции кластеризации и фасетирования для обнаружения и согласования схожих значений в наборе данных.
• Он предоставляет функцию связывания записей, которая помогает пользователям сопоставлять и объединять данные из нескольких источников.

Получите руководство по эффективному управлению качеством данных

Скачать бесплатную электронную книгу

Apache Spark

Apache Spark — это распределенная вычислительная система с открытым исходным кодом, которая обеспечивает быструю и универсальную среду для крупномасштабной обработки данных и поддерживает широкий спектр задач анализа данных.

Ключевые особенности Apache Spark

• Распределенных вычислений: Apache Spark создан для распределенных вычислений, что означает, что он может обрабатывать и анализировать большие наборы данных в кластере компьютеров, обеспечивая параллельную обработку и высокую масштабируемость.
• Загрузка данных: Apache Spark поддерживает различные источники данных, включая базы данных файловых систем (таких как распределенная файловая система Hadoop (HDFS), S3 и локальные файловые системы).
• Преобразование данных: Он обеспечивает широкий спектр операций преобразования, таких как фильтрация, сопоставление, агрегирование, объединение и сортировка.
• Разделение и выборка данных: Это также позволяет пользователям разделять наборы данных на подмножества или выполнять случайную выборку для целей исследования и анализа данных. Эта функция полезна для таких задач, как проверка данных, обучение модели и тестирование.

Датамер

Datameer — это платформа подготовки и анализа данных, предназначенная для упрощения и ускорения процесса исследования, преобразования и анализа больших объемов данных.

Ключевые особенности Datameer

• Интеграция данных: Инструмент предлагает встроенные коннекторы для различных источников данных, включая базы данных, HDFS, платформы облачного хранения и многое другое. Это позволяет пользователям легко импортировать и интегрировать данные из нескольких источников в централизованное рабочее пространство для анализа.
• Преобразование данных: Datameer имеет знакомый интерфейс, похожий на электронные таблицы, который позволяет пользователям легко перемещаться, исследовать и манипулировать данными. Пользователи могут напрямую взаимодействовать с данными, применять формулы и выполнять специальный анализ в интуитивно понятном интерфейсе.

Alteryx

Alteryx — это прежде всего платформа для анализа и обработки данных, которая позволяет вам извлекать ценную информацию из их данных. Этот инструмент предоставляет полный набор функций для подготовки, смешивания и анализа данных, что делает его также хорошим инструментом для обработки данных.

Ключевые особенности Альтерикса

• Подготовка данных: Alteryx предоставляет широкий спектр инструментов для очистки, преобразования и обогащения данных. Вы можете форматировать данные, обрабатывать пропущенные значения, объединять и объединять наборы данных, а также выполнять вычисления или агрегирование.
• Смешивание данных: Вы можете объединять данные из нескольких источников и систем, независимо от их формата и местоположения. Alteryx поддерживает различные источники данных, включая базы данных и облачные сервисы.
• Коннекторы данных: Он предоставляет соединители для широкого спектра источников данных, таких как базы данных, облачные платформы, форматы файлов и приложения.
• Профилирование данных и контроль качества: Alteryx также предлагает возможности профилирования данных для оценки качества, структуры и содержания наборов данных. Вы можете выявлять проблемы с данными, проверять целостность данных и обеспечивать качество данных на протяжении всего процесса анализа.
• Контроль версий: Alteryx предоставляет функцию контроля версий, позволяющую пользователям отслеживать изменения, внесенные в рабочие процессы, совместно работать над различными версиями и при необходимости возвращаться к предыдущим версиям.

Трифакта Рэнглер

Trifacta — это коммерческий инструмент обработки данных, который предоставляет визуальный интерфейс для подготовки и очистки данных.

Основные характеристики Trifacta Wrangler

• Визуальное исследование данных: Trifacta позволяет вам в интерактивном режиме исследовать и понимать их данные. Вы можете просмотреть данные, визуализировать распределения и выявить закономерности и выбросы, чтобы получить представление о наборе данных.
• Очистка и преобразование данных: Он поставляется со встроенными функциями и преобразованиями для очистки и предварительной обработки данных. Вы можете обрабатывать пропущенные значения, удалять дубликаты, стандартизировать форматы и исправлять ошибки. Инструмент также поддерживает такие преобразования, как разделение столбцов, объединение данных и получение новых переменных с помощью выражений и формул.
• Профилирование данных и оценка качества: Вы также найдете возможности профилирования данных, которые анализируют набор данных и предоставляют статистические сводки, оценки качества данных и информацию о происхождении данных.
• Интеграция данных и подключение: Trifacta поддерживает интеграцию с различными источниками и форматами данных, включая базы данных, файлы (такие как CSV, Excel, JSON), платформы облачного хранения и т. д.

Зачем инвестировать в инструмент обработки данных?

Необработанные данные часто содержат пропущенные значения, выбросы и несоответствия. Огромный объем и скорость обработки необработанных данных часто затрудняют их очистку и манипулирование ими со скоростью, необходимой сегодня в мире, управляемом данными. Инструменты обработки данных упрощают процесс за счет автоматизации:

Вот некоторые преимущества использования инструментов обработки данных:

1. Эффективность: Инструменты обработки данных имеют интуитивно понятные интерфейсы, функции перетаскивания и встроенные функции, которые упрощают и ускоряют очистку, преобразование и интеграцию данных.
2. Улучшенное качество и согласованность данных: Встроенные функции и алгоритмы инструментов обработки данных повышают качество данных, обеспечивают точность, полноту и согласованность наборов данных. Они позволяют легко исправлять пропущенные значения, выбросы, несоответствия и проблемы с форматированием.
3. Интеграция и совместимость данных: Инструменты поддерживают различные форматы файлов, базы данных, API и соединители данных, которые упрощают интеграцию данных из различных источников.
4. Расширенное исследование и визуализация данных: Многие инструменты обработки данных предоставляют возможности визуализации, позволяющие исследовать и визуализировать данные в процессе обработки. Эта функция помогает вам понять распределение данных, выявить закономерности и обнаружить выбросы или аномалии.
5. Масштабируемость: Самое лучшее в инструментах обработки данных — это их способность обрабатывать большие объемы данных, обеспечивая плавное масштабирование. В этих инструментах используются оптимизированные алгоритмы и методы параллельной обработки, что позволяет ускорить обработку и анализ данных.
6. Повторяемость и документация: Вы можете легко создавать автоматизированные рабочие процессы или сценарии для регистрации шагов, выполняемых в процессе подготовки данных, а затем повторять их для обеспечения согласованности и воспроизводимости анализа.

Как выбрать правильный инструмент обработки данных?

В конечном счете, инструмент обработки данных, который вы выбираете для своего бизнеса, зависит от его требований, вашего бюджета и типа источников данных, с которыми вы имеете дело. Вот некоторые общие факторы, которые вам следует иметь в виду:

1. Требования к данным: Учитывайте типы и объемы данных, с которыми вы будете работать. Некоторые инструменты могут превосходно обрабатывать структурированные данные, тогда как другие лучше подходят для неструктурированных или полуструктурированных данных. Оцените, может ли инструмент обрабатывать форматы, размеры и сложности данных, характерные для вашего варианта использования.
2. Простота в использовании: Ищите инструмент с интуитивно понятным и удобным интерфейсом. Обработка данных часто включает в себя сложные операции, поэтому инструмент, предлагающий визуальный и интерактивный подход к обработке данных, например интерфейс перетаскивания или графический дизайнер рабочих процессов, может сделать этот процесс более эффективным и доступным для ваших команд.
3. Функциональность: Оцените возможности инструмента по обработке данных и множество предлагаемых им функций. Вам также следует рассмотреть диапазон функций преобразования и очистки данных, которые он предлагает, например: объединение данных, разделение, фильтрация и агрегирование. Ищите функции, которые могут автоматизировать повторяющиеся задачи и оптимизировать рабочие процессы подготовки данных.
4. Подключение данных: Оцените способность инструмента подключаться к различным источникам данных и системам. Убедитесь, что он поддерживает форматы данных и протоколы, соответствующие вашей организации, такие как базы данных, облачные платформы, API или форматы файлов. Инструмент должен обеспечивать плавную интеграцию и извлечение данных из различных источников.
5. Масштабируемость и производительность: Учитывайте способность инструмента эффективно обрабатывать большие объемы данных. Оцените его производительность, включая скорость обработки и управление памятью, чтобы убедиться, что он может обрабатывать большие объемы данных в приемлемые сроки.

Следующий шаг — преобразуйте свои данные с помощью Astera Centerprise

Постоянно растущий объем данных сегодня требует использования инструментов обработки данных без кода, которые упрощают подготовку и очистку данных. Эти инструменты являются ключом к получению своевременной информации. Поэтому, если вы хотите обеспечить своему бизнесу конкурентное преимущество, имеет смысл инвестировать только в перспективный инструмент обработки данных, который смогут легко использовать все члены вашей команды. Тем не менее, при выборе инструмента убедитесь, что ваши бизнес-требования находятся в центре внимания.

Хотите ускорить обработку данных? Скачать 14-дневная бесплатная пробная версия of Astera Centerprise прямо сейчас