Explorez des solutions de transformation de données éprouvées, essentielles dans tout processus d’intégration de données ETL ou de stockage de données d’entreprise sur le long terme.
Lorsqu’une entreprise collecte et analyse des données, elle suit une série d’étapes standard. Une étape cruciale consiste à harmoniser les données pour qu’elles soient compatibles avec les outils de Business Intelligence (BI) ou d’entrepôt de données.
Une transformation mal exécutée peut entraîner la perte d’informations précieuses, des erreurs de données ou des incompatibilités avec l’outil de traitement prévu.
Il est donc essentiel de choisir un outil de transformation de données approprié avant de commencer tout projet. Mais comment s’y retrouver parmi les multiples responsabilités ?
La solution : une étude de marché ! Heureusement, nous l’avons déjà réalisée pour vous. Nous avons examiné les fonctionnalités, les caractéristiques, les modèles de tarification, la facilité d’utilisation, et nous vous présentons une sélection d’outils de transformation de données à tester.
Qu’est-ce que la transformation de données ?
La transformation de données est la deuxième étape du processus Extraction, Transformation et Chargement (ETL). Votre équipe de data science y convertit les données, structurées ou non, en un format uniforme, adapté aux besoins de votre entreprise.
Ce processus implique :
- La standardisation des données, pour assurer une homogénéité des formats.
- Le nettoyage des données brutes, éliminant les inexactitudes et les incohérences.
- La fusion de données provenant de différents modèles ou leur mise en correspondance.
- L’enrichissement des données avec des informations externes ou l’augmentation des données.
Les experts appliquent également des règles métier et des logiques spécifiques lors de la transformation. Ces règles permettent d’obtenir des informations pertinentes, susceptibles de dynamiser la croissance de l’entreprise.
Fonctionnalités à rechercher dans les outils de transformation de données
#1. No-Code et Low-Code
La transformation des données doit être simple, accessible à la plupart des analystes, sans nécessiter de compétences avancées en codage. Optez pour un outil proposant un flux de travail intuitif.
Si du code est nécessaire, un assistant de saisie semi-automatique doit anticiper les syntaxes à utiliser.
#2. Fonctionnalités de script optionnelles
Pour le débogage et les cas complexes, une option de codage doit être disponible pour les experts.
#3. Cartographie des données
Exemple de cartographie de données avec Tableau
Une vue d’ensemble de la croissance de votre entreprise nécessite de pouvoir visualiser les données issues de différents modèles au sein d’une même interface. Assurez-vous que l’outil de transformation de données choisi offre cette fonctionnalité.
#4. Automatisation
Un projet de transformation de données implique des tâches répétitives :
- Réception et envoi d’e-mails avec des pièces jointes
- Requêtes web et appels d’API
- Scripting avec PowerShell
- Exécution d’applications tierces
- Gestion de fichiers
Choisissez un outil capable d’automatiser ces tâches, afin d’optimiser les ressources de votre équipe d’analyse.
#5. Planification des tâches
L’outil doit faciliter la planification des tâches et leur suivi via un tableau de bord visuel ou un calendrier de projet.
#6. Modèles de transformation de données
Recherchez des logiciels proposant des modèles pré-configurés, utilisés dans de nombreux secteurs. Cela accélérera la transformation de vos données, en utilisant simplement un modèle adapté.
Choisissez un modèle correspondant à votre secteur d’activité (marketing digital, santé, industrie, e-commerce, etc.).
Maintenant que vous connaissez les bases de la transformation des données et les fonctionnalités importantes, voici quelques outils remarquables à essayer :
EasyMorph
EasyMorph offre des outils puissants pour la gestion des données, même sans compétences en codage. Dites adieu aux feuilles de calcul complexes et aux scripts Excel, SQL, VBA ou Python.
Plus de 150 actions intégrées permettent l’automatisation et la transformation visuelle des données. Les équipes peuvent ainsi consacrer moins de temps aux tâches liées aux données et moins dépendre du service informatique.
Cette plateforme permet d’automatiser des transformations complexes et de collecter des données de différentes sources. Son interface est intuitive et entièrement visuelle, ne nécessitant aucune connaissance en SQL ou en programmation.
Principales fonctionnalités :
- Planification de la transformation et de la récupération de données dans un processus ETL
- Collecte, publication et diffusion de données
- API Web et webhooks pour l’intégration entre systèmes
- Catalogue de données pour faciliter l’accès aux données par les utilisateurs métier
- Évite les tâches de calcul lourdes au niveau des postes de travail
Avec EasyMorph, les entreprises peuvent organiser leurs données dans un catalogue consultable, facilitant un libre-service transparent et sécurisé. Tous les membres de l’équipe peuvent accéder et récupérer les données à distance.
De plus, il n’est pas nécessaire d’importer les données dans un fichier ou une base de données, car le logiciel peut extraire des données d’API web, de dossiers distants, de feuilles de calcul, de fichiers texte et d’applications cloud.
Vous pouvez également créer des applications internes pour l’intégration de données et d’actions de systèmes variés, améliorant la productivité et réduisant les problèmes de maintenance.
Qlik Compose
Si vous êtes fatigué de la préparation des données pour l’analyse, découvrez Qlik Compose, un outil de transformation de données capable d’automatiser le processus et de transférer des données rapidement.
Ce logiciel agit comme un outil d’automatisation ETL agile, libérant les administrateurs de données du codage manuel. Il réduit les délais, les risques d’erreur et les coûts de transformation, grâce à la génération automatique de code ETL et à l’optimisation de la conception de l’entrepôt de données.
L’outil peut multiplier par 10 la vitesse des processus ETL et de création de lac de données. Il permet de concevoir, générer, charger et mettre à jour des entrepôts et des lacs de données à grande vitesse.
Grâce à des modèles, les entreprises peuvent créer des flux de travail de bout en bout et mettre en œuvre les meilleures pratiques pour les projets d’analyse. Les administrateurs de données bénéficient des fonctionnalités suivantes :
- Ingérer, synchroniser, distribuer et accumuler facilement des données
- Réduire l’impact sur la production grâce à une architecture simplifiée
- Automatiser l’extraction de données à partir de sources hétérogènes via l’intégration de Qlik Replicate
- Choisir une approche basée sur un modèle ou sur les données pour le développement d’un entrepôt de données
- Technologie CDC pour l’extraction, le chargement et la synchronisation de données en temps réel
Qlik Compose s’intègre facilement avec diverses solutions ETL, comme SSIS ETL, et s’avère un outil compétent pour la migration vers le cloud et SQL.
DBT
DBT permet aux équipes de données de fonctionner comme des ingénieurs en logiciel, en déplaçant des données fiables plus rapidement. La plateforme permet de générer des ensembles de données fiables pour la modélisation ML, la création de rapports et les flux de travail opérationnels.
Le processus est simple. Les entreprises peuvent déployer l’outil en toute sécurité, grâce au contrôle de version activé par Git. Chaque modèle peut être testé et la documentation générée automatiquement peut être partagée avec les parties prenantes.
DBT gère les dépendances et permet d’écrire des transformations de données modulaires au format .sql ou .py. Principales caractéristiques :
- Générer un historique des hypothèses validées pour la collaboration
- Créer automatiquement des dictionnaires de données et des graphiques de dépendance
- Mettre en œuvre des politiques de protection des branches pour le déplacement de données contrôlées
- Mesures de sécurité avec conformité SOC-2, déploiement CI/CD, RBAC et ELT
- Gouvernance des données avec contrôle de version, alertes, journalisation et tests
DBT peut générer du code à l’aide de macros, de commandes de saisie semi-automatique et d’instructions ref. La prise en charge de la modélisation SQL et Python facilite un espace de travail partagé pour l’équipe de science des données et d’analyse.
Domo
Domo est un outil de transformation de données adapté aux besoins des utilisateurs professionnels et des services informatiques. Sa plateforme permet un accès égal aux données d’analyse, grâce à une interface utilisateur intuitive de type glisser-déposer, et supporte les transformations SQL complexes.
Cet outil propose différentes approches pour la transformation de données : création de flux d’intégration visuels, utilisation d’expressions SQL (MySQL ou Redshift), ou opérations de fusion de données.
Une fois créé, le flux de travail s’applique automatiquement aux mises à jour de données, selon la logique métier. Domo envoie des alertes en cas d’échec de transformation. Principales fonctionnalités :
- Nettoyer, joindre et transformer des données sans codage SQL
- Explorer les données et réaliser des manipulations (filtrer, grouper…)
- Visualiser les flux de données par glisser-déposer d’ensembles de données
- Plus de 1000 connecteurs cloud pré-construits et de nombreux connecteurs sur site
Les entreprises peuvent générer des transformations rapides et obtenir de nouvelles informations. Il est également possible de combiner de grands ensembles de données provenant de différentes plateformes.
Matillion
Matillion est un outil de transformation de données cloud, conforme ETL. Il permet de déplacer des données entre entrepôts, ou entre le cloud et des systèmes sur site.
Principales caractéristiques de cet outil :
- Réduction du temps d’accès aux informations pour des scénarios d’entreprise
- Évolutivité grâce à des capacités de traitement quasi illimitées
- Sécurité améliorée des données
- Gestion de règles métier complexes pour des ensembles de données complexes
- Accessibilité des données traitées pour les équipes concernées
- Préparation simplifiée et automatisée des données
La plateforme propose des tarifs abordables pour les PME et des services premium pour les grandes entreprises.
Que ce soit pour une PME ou une entreprise, le support est de niveau entreprise. Les crédits Matillion sont utilisables sur toutes les plateformes Matillion (Data Loader, ETL, etc.).
Datameer
Datameer est un outil d’analyse de données populaire, particulièrement si vous utilisez Snowflake pour le stockage et l’analyse de données dans le cloud.
La plateforme Snowflake nécessite du code pour la transformation des données. Datameer simplifie ce processus, évitant de devoir embaucher des codeurs supplémentaires. Ses tarifs sont abordables, permettant de réaliser des économies.
En plus de l’approche no-code, l’outil permet d’exécuter des transformations dans des modèles SQL natifs. Les non-programmeurs et les programmeurs peuvent collaborer sur le même projet, en combinant SQL et le no-code dans un espace de travail modulaire.
Datameer suit un flux de traitement en temps réel, couvrant l’ensemble du cycle de vie des données (découverte, nettoyage, déploiement, catalogage, etc.) au sein de Snowflake, en mode direct.
Datameer propose des solutions de transformation dédiées pour la finance, la santé, les télécommunications, la vente au détail, l’e-commerce, l’énergie, les services publics, l’hôtellerie et le voyage.
IRI
IRI est une alternative automatisée au processus de transformation de données conventionnel (scripts Perl, bases de données SQL, outils ETL et programmes personnalisés), souvent complexe, coûteux et source d’erreurs. IRI simplifie le processus.
Il offre toutes les fonctions nécessaires pour un projet de transformation :
- Agrégation de données
- Calculs croisés à partir de grands ensembles de données
- Règles de transformation personnalisées
- Gestion des formats de données et des clés
- Recherche de données
- Mise en correspondance de plusieurs modèles de données
- Appliquer ou supprimer le pivot de données
- Nettoyage de données
- Reformatage et remapping
- Fusion et tri de données
- Filtrage de données
La vitesse de traitement est un défi majeur en data science, avec des millions de lignes et des milliers de colonnes. Les opérations ETL et SQL peuvent ralentir avec des ensembles de données importants.
IRI résout ce problème avec son programme SortCL, intégré aux applications d’IRI (CoSort, Voracity). L’outil traite d’énormes tables de données, des agrégats et des explorations avec rapidité, précision et efficacité.
Derniers mots
Pour exploiter au mieux vos données, choisissez les bonnes techniques et les bons outils. Vous optimiserez vos investissements et atteindrez vos objectifs, à court ou long terme. Un mauvais choix rendra vains vos efforts en data science.
Utilisez donc l’un des outils présentés pour maximiser la valeur de vos données et de vos équipes. Lors des essais, tenez compte des spécialisations de chaque application. Vous éviterez ainsi des données difficiles à exploiter dans vos outils de Business Intelligence (BI).
Nous avons détaillé les caractéristiques et fonctionnalités. Il ne devrait pas être difficile de trouver l’outil de transformation de données idéal pour votre équipe.
Vous pourriez également être intéressé par un comparatif entre lac de données et entrepôt de données.