Descubra herramientas confiables de transformación de datos que realizan la función de «transformación» en cualquier proceso ETL de integración de datos o almacenamiento de datos comerciales a largo plazo.
Cuando las empresas recopilan datos y los procesan con fines analíticos, llevan a cabo muchos pasos en el debido proceso. Uno de esos pasos cruciales es transformar los datos para que coincidan con los requisitos de las herramientas de inteligencia empresarial (BI) o almacenamiento de datos.
Si la fase de transformación sale mal, es posible que pierda información valiosa, pierda datos o enfrente problemas de compatibilidad con la herramienta en la que planea procesar los datos.
Por lo tanto, es necesario elegir la herramienta de transformación de datos adecuada antes de comenzar el proyecto. Pero, ¿cómo haces eso con tantas tareas y responsabilidades en tu plato?
¡Haces estudios de mercado! No se preocupe, ya que eso ya lo hemos hecho por usted. Hemos explorado funcionalidades, características, modelos de precios, usabilidad, etc., y hemos creado las siguientes herramientas de transformación de datos que debe probar usted mismo.
Tabla de contenido
¿Qué es la transformación de datos?
La transformación de datos es el segundo paso del proceso de extracción, transformación y carga (ETL), donde su equipo de ciencia de datos transforma datos estructurados o no estructurados en una forma constante que satisface sus necesidades comerciales.
Implica los siguientes procesos:
- Estandarización de datos para convertir todos los datos en un formato específico
- Limpiar la base de datos sin procesar, como la eliminación de inexactitudes e inconsistencias
- Combinación de elementos de datos de múltiples modelos de datos o mapeo de datos
- Obtener datos relevantes de fuentes distintas a las bases de datos existentes o aumento de datos
Los expertos también aplican varias reglas y lógicas comerciales durante el proceso de transformación de datos. Dichas reglas y fundamentos ayudan a los científicos de datos a producir conocimientos prácticos que ayudarán a impulsar el crecimiento empresarial.
Características a buscar en las herramientas de transformación de datos
#1. Sin código y código bajo
Transformar sus datos debería ser fácil, y la mayoría de los miembros del equipo de análisis de datos deberían poder hacerlo de forma independiente. No debe optar por una herramienta que requiera habilidades avanzadas de codificación. Busque aplicaciones que ofrezcan un flujo de trabajo fácil.
Cuando la tarea requiere algunos códigos, un bot de finalización de código automatizado debe escanear las palabras clave que escribe y mostrar las sintaxis que debe usar.
#2. Funciones de secuencias de comandos opcionales
Para la resolución de problemas y casos complejos, debe haber una opción de codificación para que los expertos puedan resolver los problemas.
#3. Mapeo de datos
Un ejemplo de asignación de datos de Tableau
Solo puede obtener información holística para el crecimiento del negocio al mapear múltiples modelos de datos en una visualización común. Por lo tanto, antes de comprar una herramienta de transformación de datos, asegúrese de que ofrezca mapeo de datos.
#4. Automatización
En un proyecto de transformación de datos, su equipo debe realizar las siguientes tareas con regularidad:
- Recibir y enviar correos electrónicos con archivos adjuntos
- Solicitudes web y llamadas API
- Codificación en PowerShell
- Ejecutar aplicaciones de terceros
- Administrar archivos
Estas son tareas repetitivas. Debe elegir una aplicación que pueda automatizar estas tareas para que pueda confiar en un pequeño equipo de análisis de datos y reducir los gastos generales.
#5. Programación de trabajos
La aplicación debería ayudarlo a programar tareas, obtener estados de tareas y más desde un tablero visual o una línea de tiempo del proyecto.
#6. Plantillas de transformación de datos
Busque un software que ofrezca algunas plantillas populares de transformación de datos que utilizan la mayoría de las industrias. Esto lo ayudará a transformar datos no estructurados y desorganizados en un instante con solo usar una plantilla.
Todo lo que necesita hacer es elegir una industria como marketing digital, atención médica, fabricación, comercio electrónico y más.
Ahora que ha aprendido los conceptos básicos, como la definición de transformación de datos y las funciones que debe buscar, a continuación encontrará algunas herramientas destacadas que necesita probar ahora:
FácilMorph
EasyMorph pone los superpoderes de los datos en manos de su equipo, incluso sin conocimientos de codificación. Ahora puede decir adiós a las engorrosas hojas de cálculo y scripts de Excel, SQL, VBA o Python.
Viene con más de 150 acciones integradas que puede usar para la automatización y transformación de datos visuales. Por lo tanto, los equipos pueden dedicar menos tiempo a tareas relacionadas con los datos y tienen que depender menos de su departamento de TI.
Esta plataforma le permite automatizar transformaciones de datos complejas y recuperar datos desde cualquier lugar. Su interfaz de usuario es simple y completamente visual. Por lo tanto, no necesita saber SQL o programación para ejecutar este software.
Las características destacadas de esta herramienta incluyen:
- Programación de la transformación y recuperación de datos en el proceso ETL
- Recopilación, publicación y distribución de datos.
- API web y webhooks para la integración entre sistemas
- Catálogo de datos para la entrega de datos supervisados a usuarios comerciales
- Evitar que su escritorio realice tareas informáticas pesadas
Con EasyMorph, las empresas pueden organizar sus datos en el catálogo de datos con capacidad de búsqueda que facilita un autoservicio transparente y gobernable. Todos los miembros del equipo tienen acceso a los datos y pueden recuperarlos desde cualquier ubicación remota.
Además, no es necesario llevar los datos a un archivo o base de datos, ya que este software puede extraer datos de API web, carpetas remotas, hojas de cálculo, archivos de texto y aplicaciones en la nube.
Con esta plataforma, también puede crear aplicaciones internas para integrar datos y acciones de varios sistemas. Estas aplicaciones no solo mejoran la productividad del equipo, sino que también reducen las molestias del mantenimiento.
Componer Qlik
¿Está cansado de preparar los datos de su empresa para el análisis? No se preocupe más porque le presentamos Qlik Compose, una herramienta de transformación de datos que puede automatizar el proceso y transferir datos a gran velocidad.
También puede usar este software como una herramienta de automatización ETL ágil que libera a los administradores de datos de la tediosa codificación manual. Reduce significativamente el tiempo, la posibilidad de error y el costo de la transformación de datos mediante la generación automática de código ETL y la optimización del diseño del almacén de datos.
Esta herramienta puede aumentar 10 veces la velocidad del proceso ETL y la creación del lago de datos. Además, también puede diseñar, generar, cargar y actualizar almacenes y lagos de datos a alta velocidad.
Las empresas que usan esta plataforma también pueden crear un flujo de trabajo de extremo a extremo de forma automática e implementar de manera efectiva las mejores prácticas para proyectos de análisis utilizando plantillas. También empodera a los administradores de datos con las siguientes funciones operativas:
- Ingiera, sincronice, distribuya y acumule datos fácilmente
- Reduzca el impacto de la producción con una arquitectura de huella cero
- Automatice la extracción de datos de fuentes heterogéneas con la integración de Qlik Replicate
- Opción de elegir un método basado en modelos o basado en datos para el desarrollo del almacén de datos
- Tecnología CDC para extracción, carga y sincronización de datos en tiempo real
Sobre todo, Qlik Compose se integra sin esfuerzo con diferentes soluciones ETL como SSIS ETL y funciona como una herramienta competente para la migración a la nube y SQL.
TDC
Cuando se trata de mover datos confiables a mayor velocidad, DBT permite que los equipos de datos funcionen como ingenieros de software. Esta plataforma permite a los equipos generar conjuntos de datos confiables para el modelado, la generación de informes y los flujos de trabajo operativos de ML.
El proceso de trabajo de esta herramienta es simple. Las empresas pueden implementarlo de forma segura y permitir que los miembros del equipo trabajen en él en colaboración a través del control de versiones habilitado para Git. Las empresas también pueden probar cada modelo y compartir la documentación generada automáticamente con las partes interesadas.
Finalmente, se encarga de la administración de dependencias y le permite escribir transformaciones de datos modulares en formato .sql o .py. Las características notables de esta herramienta son:
- Genere un registro en papel de las suposiciones validadas para los colaboradores
- Cree automáticamente diccionarios de datos y gráficos de dependencia
- Implementar políticas de protección en sucursales para movimiento de datos gobernados
- Medidas de seguridad con cumplimiento de SOC-2, implementación de CI/CD, RBAC y ELT
- Gobierno de datos con control de versiones, alertas, registro y pruebas
Además, DBT puede generar códigos usando macros, comandos de autocompletar y declaraciones de referencia. La compatibilidad con el modelado de SQL y Python facilita un espacio de trabajo compartido que el equipo de análisis y ciencia de datos puede usar.
Domo
Herramienta de transformación de datos de Domo que puede satisfacer las necesidades de los usuarios comerciales y los departamentos de TI por igual. Todos pueden tener la misma accesibilidad a los datos para análisis desde esta plataforma que tiene una interfaz de usuario de arrastrar y soltar y admite transformaciones de SQL complejas.
Esta herramienta le ofrece varios enfoques para la transformación de conjuntos de datos, como la generación de flujos de integración de datos visuales, el uso de expresiones MySQL o Redshift SQL y operaciones de combinación de datos.
Además, puede crear un flujo de trabajo una vez y asegurarse de que se aplique automáticamente a la lógica comercial durante cada instancia de actualización de datos. Además, Domo le notifica con alertas cuando fallan las transformaciones de datos. Algunas de sus principales características son:
- Limpiar, unir y transformar conjuntos de datos sin codificación SQL
- Explore datos y realice acciones de manipulación como filtrar y agrupar
- Visualice el flujo de datos arrastrando y soltando conjuntos de datos
- Más de 1000 conectores de nube preconstruidos y numerosos conectores locales
Las empresas también pueden generar transformaciones rápidas y receptivas con las herramientas para extraer nuevos conocimientos. Además, puede combinar grandes conjuntos de datos de múltiples plataformas en un solo conjunto de datos.
matillion
Matillion es una herramienta de transformación de datos nativa de la nube con conformidad con ETL. Por lo tanto, puede usar el proceso ETL para mover la base de datos de un almacén a otro o de una nube a otra.
Algunas características notables de esta herramienta de transformación de datos son:
- Reduzca el tiempo de análisis de datos y aplicación a escenarios comerciales
- Escale en cualquier momento mediante el uso de capacidades de procesamiento virtualmente infinitas
- Mejor seguridad de datos
- Reglas comerciales complejas para conjuntos de datos desafiantes
- Hace que los datos procesados sean accesibles por el equipo adecuado
- Preparación de datos optimizada y automatizada
Lo mejor es que la plataforma ofrece planes de precios asequibles para pymes y servicios premium para empresas.
Ya sea que obtenga una suscripción para pymes o empresas, obtendrá soporte de nivel empresarial para todos los niveles. Además, una vez que compre créditos de Matillion, puede usarlos en cualquier plataforma de Matillion, como Data Loader, ETL, etc.
Datameer
Datameer es una herramienta popular de análisis de datos si utiliza la plataforma de datos como servicio Snowflake para almacenamiento y análisis de datos en la nube.
La plataforma Snowflake necesita que ejecute códigos para transformar los datos antes de poder obtener información práctica. Aumenta los costos generales ya que necesita mantener algunos codificadores en la nómina.
En su lugar, puede pasar a Datameter y olvidarse de la parte de codificación en Snowflake. Sus paquetes de suscripción son ridículamente asequibles y, por lo tanto, ahorra mucho.
Además de un enfoque sin código, la herramienta le permite ejecutar la transformación de datos en modelos nativos basados en comandos SQL utilizando la instrucción SELECT. Y, cuando sea necesario, tanto los no programadores como los programadores pueden trabajar en el mismo proyecto al combinar SQL con no-code en su espacio de trabajo de transformación de datos modular.
Además, Datameer sigue un flujo de trabajo de procesamiento en tiempo real. Por ejemplo, cubre todo el ciclo de vida de los datos, como el descubrimiento de datos, la limpieza de datos, la implementación de datos, la catalogación de datos, la organización de información de datos, etc., dentro de la plataforma en la nube de Snowflake en modo en vivo.
Además, ofrece soluciones dedicadas de transformación de datos para finanzas, atención médica, telecomunicaciones, comercio minorista y comercio electrónico, energía, servicios públicos, hospitalidad y viajes.
IRI
IRI es la alternativa automática al proceso de transformación de datos convencional, donde necesita usar secuencias de comandos Perl, administración de bases de datos SQL, herramientas ETL y programas personalizados. El proceso convencional es complejo, costoso y propenso a errores. En cambio, la herramienta de transformación de datos de IRI le facilita la vida.
Ofrece todo lo que necesitas en un proyecto de transformación de datos, y estos son:
- Agregación de datos
- Cálculo cruzado a partir de grandes conjuntos de datos
- Reglas de transformación de datos personalizadas
- Formatos de datos y claves
- búsqueda de datos
- Haga coincidir o una varios modelos de datos
- Aplicar formato de pivote o eliminar pivotes
- Limpiar o borrar datos
- Reformatear y reasignar
- Fusión y clasificación de datos
- Filtrado de datos
En ciencia de datos, el principal problema es la velocidad de procesamiento porque estamos hablando de millones de filas de datos y miles de columnas de datos. Tanto las operaciones ETL como SQL tienden a ralentizarse a medida que ingresa conjuntos de datos más grandes.
IRI resuelve esto mediante el uso de un programa propietario conocido como SortCL. Viene listo para usar en las aplicaciones de IRI, como el paquete CoSort y la plataforma Voracity. En pocas palabras, la herramienta puede procesar grandes tablas de hechos, agregados resumidos y desgloses con una velocidad, precisión y eficiencia sobresalientes.
Ultimas palabras
Debe utilizar las técnicas y herramientas adecuadas para procesar sus recursos de datos. Le ayudará a invertir el capital de su negocio en la dirección correcta y cumplir sus objetivos comerciales a corto o largo plazo. Si no sigue este concepto, las inversiones en su proyecto de ciencia de datos no tendrán sentido.
Por lo tanto, utilice cualquiera de las herramientas de transformación de datos anteriores para hacer un buen uso de sus recursos y equipos de datos. Al probar, tenga en cuenta los ámbitos comerciales especializados de una aplicación. De lo contrario, es posible que no obtenga datos fáciles de digerir que pueda cargar en las aplicaciones de inteligencia comercial (BI).
Hemos resumido las características y funcionalidades detalladamente, por lo que encontrar la herramienta de transformación de datos adecuada de esta lista no debería ser un problema para usted ni para su equipo de científicos de datos.
También le puede interesar el lago de datos frente al almacén de datos.