可靠的数据转换工具：提升数据集成与业务洞察
在数据集成或长期业务数据存储的ETL（提取、转换、加载）过程中，“转换”扮演着至关重要的角色。一个强大的数据转换工具，能确保数据的顺利流动和有效利用。
当企业收集数据并进行分析处理时，会经历多个关键步骤。其中，数据转换是至关重要的一环，它将数据调整至符合商业智能（BI）或数据仓库工具的特定要求。
一旦转换环节出现问题，可能会导致有价值的洞察丢失、数据损坏，或者与您计划使用的数据工具产生兼容性难题。
因此，在项目启动前，选择正确的数据转换工具至关重要。面对众多选项和复杂的需求，如何做出明智的选择呢？
有效的市场调研是关键！不必担心，我们已经为您做了功课。我们深入研究了各种工具的功能、特性、定价模型和可用性，并从中挑选出以下几款值得您亲自体验的数据转换工具。
什么是数据转换？
数据转换是ETL过程的第二步，它涉及到将结构化或非结构化数据转换为满足业务需求的统一格式。这是数据科学团队至关重要的一环。
数据转换包括以下核心过程：
- 数据标准化：将所有数据统一为特定的标准格式。
- 数据清理：清除原始数据库中的不准确或不一致之处。
- 数据整合：合并来自不同数据模型或映射的数据元素。
- 数据扩充：从外部来源获取与现有数据相关的信息。
此外，专业人员在数据转换过程中还会应用业务逻辑和规则。这些规则有助于数据科学家生成可执行的洞察，从而推动业务增长。
数据转换工具的关键特性
#1. 无代码与低代码
数据转换过程应该便捷高效，大多数数据分析团队成员都能独立完成。因此，选择不需要高级编码技能的工具至关重要。寻找提供简单、直观工作流程的应用程序。
当任务需要少量代码时，自动代码补全功能应能识别您输入的关键词，并提示相应的语法。
#2. 可选脚本功能
为了应对故障排除和复杂情况，应提供可选的编码功能，以便专家可以灵活解决问题。
#3. 数据映射
要获得对业务增长的全面洞察，必须将来自多个数据模型的信息映射到统一的可视化视图。因此，在选择数据转换工具时，请务必确保它提供数据映射功能。
#4. 自动化
在数据转换项目中，团队需要定期执行以下重复性任务：
- 收发带附件的电子邮件
- 进行Web请求和API调用
- 在PowerShell上进行编码
- 运行第三方应用程序
- 管理文件
选择可以自动化这些任务的工具，有助于减少人工投入，并使小型数据分析团队也能高效工作。
#5. 作业调度
理想的工具应能帮助您从可视化仪表板或项目时间表中安排任务、监控任务状态等。
#6. 数据转换模板
寻找提供行业通用数据转换模板的软件，这将帮助您快速转换非结构化数据。只需根据您的行业（如数字营销、医疗保健、制造、电子商务等）选择相应的模板即可。
现在，您已经了解了数据转换的基本知识以及需要关注的功能，接下来我们将介绍一些您应该尝试的优秀工具：
EasyMorph
EasyMorph赋予您的团队强大的数据处理能力，即使他们没有任何编码技能。告别繁琐的电子表格和Excel、SQL、VBA或Python脚本。
该平台提供150多个内置操作，用于可视化数据的自动化和转换。团队可以将更多时间投入到数据分析，减少对IT部门的依赖。
EasyMorph允许您自动化复杂的数据转换，并从任何来源检索数据。其用户界面简单直观，无需具备SQL或编程知识即可使用。
该工具的突出特点包括：
- 调度ETL过程中的数据转换和检索
- 收集、发布和分发数据
- 用于跨系统集成的Web API和webhook
- 为业务用户提供受监督数据的数据目录
- 减少桌面繁重的计算任务
通过EasyMorph，公司可以构建可搜索的数据目录，实现无缝且易于管理的自助服务。所有团队成员都可以访问数据，并从任何远程位置检索数据。
此外，该软件可以直接从Web API、远程文件夹、电子表格、文本文件和云应用程序中提取数据，无需先将数据放入文件或数据库。
借助EasyMorph，您还可以创建用于集成各种系统的数据和操作的内部应用程序。这些应用程序可以提高团队生产力，并减少维护工作。
Qlik Compose
您是否厌倦了为分析准备公司数据？Qlik Compose 是一款数据转换工具，可以自动化数据处理和传输，提高效率。
您还可以将其用作敏捷的ETL自动化工具，将数据管理员从繁琐的手动编码中解放出来。 它通过自动生成ETL代码和优化数据仓库设计，显著缩短了数据转换的时间，降低了出错几率和成本。
该工具可以将ETL流程和数据湖创建速度提高10倍。它还可以高速设计、生成、加载和更新仓库和数据湖。
使用该平台的公司可以自动创建端到端的工作流程，并利用模板高效地实施分析项目的最佳实践。 它还赋予数据管理员以下操作功能：
- 轻松摄取、同步、分发和累积数据
- 使用零占地面积架构减少生产影响
- 使用Qlik Replicate集成从异构源中自动提取数据
- 可选择基于模型或基于数据的数据仓库开发方法
- 用于实时数据提取、加载和同步的CDC技术
最重要的是，Qlik Compose 可以轻松地与不同的 ETL 解决方案（如 SSIS ETL）集成，并作为云和 SQL 迁移的强大工具。
DBT
DBT 使数据团队能够像软件工程师一样工作，快速移动可靠的数据。该平台允许团队为ML建模、报告和操作工作流生成可信的数据集。
该工具的工作流程简单易用。企业可以安全部署它，并让团队成员通过支持Git的版本控制进行协作。公司还可以测试每个模型，并与利益相关者共享自动生成的文档。
此外，DBT还负责依赖关系管理，并允许您以.sql或.py格式编写模块化数据转换。该工具的突出特点包括：
- 为合作者生成经过验证的假设的书面记录
- 自动创建数据字典和依赖图
- 在分支上实施受管数据移动的保护策略
- 符合SOC-2、CI/CD部署、RBAC和ELT的安全措施
- 具有版本控制、警报、日志记录和测试的数据治理
DBT可以通过宏、自动完成命令和ref语句生成代码。支持SQL和Python建模，有助于数据科学和分析团队共享工作空间。
Domo
Domo 是一款数据转换工具，可以满足业务用户和IT部门的需求。每个人都可以通过该平台平等地访问数据进行分析，Domo具有拖放式用户界面，并支持复杂的SQL转换。
Domo为您提供各种数据集转换方法，例如生成可视化数据集成流、使用MySQL或Redshift SQL表达式以及数据混合操作。
您可以创建一次工作流程，并确保它在每次数据更新期间自动应用于业务逻辑。此外，当数据转换失败时，Domo会通过警报通知您。 它的一些主要功能是：
- 无需SQL编码即可清理、连接和转换数据集
- 探索数据并执行过滤和分组等操作
- 通过拖放数据集可视化数据流
- 提供1000多个预构建的云连接器和许多本地连接器
企业还可以使用Domo生成快速响应的转换，以提取新的见解。此外，您可以将来自多个平台的大型数据集组合成一个数据集。
Matillion
Matillion 是一款云原生数据转换工具，符合ETL标准。因此，它可以通过ETL流程将数据库从一个仓库移动到另一个仓库，或者从一个云移动到另一个云。
这款数据转换工具的主要特点包括：
- 缩短数据洞察和业务场景应用时间
- 通过使用几乎无限的处理能力进行随时扩展
- 提供强大的数据安全性
- 支持具有挑战性的数据集的复杂业务规则
- 使正确的团队可以访问处理过的数据
- 简化和自动化数据准备
该平台为中小企业提供经济实惠的定价方案，并为企业提供优质服务。无论您订阅的是SMB还是企业，您都可以获得所有层级的企业级支持。此外，购买Matillion Credits后，您可以在任何Matillion平台（如Data Loader、ETL等）使用它们。
Datameer
如果您使用Snowflake数据即服务平台进行云数据存储和分析，Datameer是一款理想的数据分析工具。
Snowflake平台需要您运行代码才能转换数据，进而获得可操作的见解。这增加了间接成本，因为您需要在工资单中保留一些编码员。
相反，您可以使用Datameer并简化Snowflake中的编码工作。 它的订阅套餐非常实惠，可以为您节省大量成本。
除了无代码方法之外，Datameer还允许您使用SELECT语句在基于原生SQL命令的模型中执行数据转换。 此外，非程序员和程序员都可以通过在其模块化数据转换工作区中将SQL与无代码相结合来处理同一个项目。
Datameer遵循实时处理工作流程，涵盖了整个数据生命周期，例如在实时模式下的Snowflake云平台中发现数据、数据清理、数据部署、数据编目、组织数据洞察等。
此外，Datameer还为金融、医疗保健、电信、零售和电子商务、能源、公用事业、酒店和旅游等行业提供专业的数据转换解决方案。
IRI
IRI 可以替代传统的数据转换流程，无需使用Perl脚本、SQL数据库管理、ETL工具和自定义程序。 传统工艺复杂、成本高且容易出错。相反，IRI的数据转换工具可以使您的工作更加轻松。
它为您在数据转换项目中提供以下所有功能：
- 数据聚合
- 从大数据集进行交叉计算
- 自定义数据转换规则
- 数据格式和密钥
- 数据查找
- 匹配或连接多个数据模型
- 应用枢轴格式或删除枢轴
- 清理或擦洗数据
- 重新格式化和重新映射
- 数据合并和排序
- 数据过滤
在数据科学中，处理速度是一个关键问题，因为我们经常需要处理数百万行和数千列的数据。当您输入较大的数据集时，ETL和SQL操作都会变慢。
IRI通过使用名为SortCL的专有程序解决了这个问题。它在IRI的应用程序中开箱即用，例如CoSort包和Voracity平台。简而言之，该工具可以出色地处理大型事实表、汇总聚合和向下钻取，保证速度、准确性和效率。
总结
您必须使用合适的技术和工具来管理数据资源。这有助于您将业务资本投资于正确的方向，并充分实现短期或长期业务目标。如果不遵循这个原则，对数据科学项目的投资可能会毫无意义。
因此，请尝试使用上述任何数据转换工具，以充分利用您的数据资源和团队。在尝试时，请务必考虑应用程序的专业业务范围。否则，您可能无法获得可在商业智能（BI）应用程序中加载的易于消化的数据。
我们已经详细介绍了各种工具的特性和功能，因此，从这份列表中找到合适的数据转换工具应该不是问题。
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