Découvrez des outils de transformation de données fiables qui jouent le rôle de « transformation » dans tout processus ETL d’intégration de données ou de stockage de données d’entreprise à long terme.
Lorsque les entreprises collectent des données et les traitent à des fins d’analyse, elles effectuent de nombreuses étapes dans le cadre d’une procédure régulière. L’une de ces étapes cruciales consiste à transformer les données afin qu’elles correspondent aux exigences des outils de Business Intelligence (BI) ou d’entrepôt de données.
Si la phase de transformation se passe mal, vous risquez de perdre des informations précieuses, de perdre des données ou de rencontrer des problèmes de compatibilité avec l’outil sur lequel vous prévoyez de traiter les données.
Par conséquent, choisir le bon outil de transformation de données est nécessaire avant de commencer le projet. Mais comment faites-vous cela avec tant de tâches et de responsabilités dans votre assiette ?
Vous faites des études de marché ! Ne vous inquiétez pas, puisque nous l’avons déjà fait pour vous. Nous avons exploré les fonctionnalités, les caractéristiques, les modèles de tarification, la convivialité, etc., et avons proposé les outils de transformation de données suivants que vous devez essayer vous-même.
Table des matières
Qu’est-ce que la transformation de données ?
La transformation des données est la deuxième étape du processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), où votre équipe de science des données transforme les données structurées ou non structurées sous une forme constante qui répond aux besoins de votre entreprise.
Cela implique les processus suivants :
- Standardiser les données pour convertir toutes les données dans un format spécifique
- Nettoyage de la base de données brute, comme la suppression des inexactitudes et des incohérences
- Combinaison d’éléments de données provenant de plusieurs modèles de données ou mappage de données
- Obtenir des données pertinentes à partir de sources autres que les bases de données existantes ou l’augmentation des données
Les experts appliquent également plusieurs logiques et règles métier au cours du processus de transformation des données. Ces règles et justifications aident les scientifiques des données à produire des informations exploitables qui contribueront à stimuler la croissance de l’entreprise.
Fonctionnalités à rechercher dans les outils de transformation de données
#1. No-Code et Low-Code
La transformation de vos données devrait être facile, et la plupart des membres de l’équipe d’analyse de données devraient pouvoir le faire de manière indépendante. Vous ne devez pas opter pour un outil qui nécessite des compétences avancées en codage. Recherchez des applications qui offrent un flux de travail simple.
Lorsque la tâche nécessite quelques codes, un bot de complétion de code automatisé doit analyser les mots-clés que vous tapez et afficher les syntaxes que vous devez utiliser.
#2. Fonctionnalités de script facultatives
Pour le dépannage et les cas complexes, il devrait y avoir une option de codage afin que les experts puissent résoudre les problèmes.
#3. Cartographie des données
Un exemple de mappage de données de Tableau
Vous ne pouvez obtenir des informations globales sur la croissance de votre entreprise qu’en mappant plusieurs modèles de données dans une visualisation commune. Par conséquent, avant d’acheter un outil de transformation de données, assurez-vous qu’il offre une cartographie des données.
#4. Automatisation
Dans un projet de transformation de données, votre équipe doit effectuer régulièrement les tâches suivantes :
- Recevoir et envoyer des e-mails avec des pièces jointes
- Requêtes Web et appels d’API
- Codage sur PowerShell
- Exécution d’applications tierces
- Gestion des fichiers
Ce sont des tâches répétitives. Vous devez choisir une application capable d’automatiser ces tâches afin de pouvoir compter sur une petite équipe d’analyse de données et de réduire les frais généraux.
#5. Planification des tâches
L’application devrait vous aider à planifier des tâches, à obtenir des statuts de tâches et plus encore à partir d’un tableau de bord visuel ou d’un calendrier de projet.
#6. Modèles de transformation de données
Recherchez des logiciels qui proposent des modèles de transformation de données populaires que la plupart des industries utilisent. Cela vous aidera à transformer des données non structurées et non organisées en un éclair en utilisant simplement un modèle.
Tout ce que vous avez à faire est de choisir une industrie comme le marketing numérique, les soins de santé, la fabrication, le commerce électronique, etc.
Maintenant que vous avez appris les bases comme la définition de la transformation des données et les fonctionnalités à rechercher, découvrez ci-dessous quelques outils exceptionnels que vous devez essayer maintenant :
EasyMorph
EasyMorph met les superpuissances des données entre les mains de votre équipe, même sans aucune compétence en codage. Désormais, vous pouvez dire adieu aux feuilles de calcul et aux scripts encombrants d’Excel, SQL, VBA ou Python.
Il est livré avec plus de 150 actions intégrées que vous pouvez utiliser pour l’automatisation et la transformation des données visuelles. Ainsi, les équipes peuvent consacrer moins de temps aux tâches liées aux données et doivent moins dépendre de leur service informatique.
Cette plate-forme vous permet d’automatiser des transformations de données complexes et de récupérer des données de n’importe où. Son interface utilisateur est simpliste et complètement visuelle. Par conséquent, vous n’avez pas besoin de connaître SQL ou la programmation pour exécuter ce logiciel.
Les principales fonctionnalités de cet outil incluent :
- Planification de la transformation et de la récupération des données dans le processus ETL
- Recueillir, publier et diffuser des données
- API Web et webhooks pour l’intégration inter-systèmes
- Catalogue de données pour la livraison supervisée de données aux utilisateurs professionnels
- Évitant à votre bureau d’effectuer des tâches de calcul lourdes
Avec EasyMorph, les entreprises peuvent organiser leurs données dans le catalogue de données consultable qui facilite un libre-service transparent et gouvernable. Tous les membres de l’équipe ont accès aux données et peuvent les récupérer depuis n’importe quel endroit distant.
De plus, il n’est pas nécessaire d’importer les données dans un fichier ou une base de données car ce logiciel peut extraire des données d’API Web, de dossiers distants, de feuilles de calcul, de fichiers texte et d’applications cloud.
À l’aide de cette plate-forme, vous pouvez également créer des applications internes pour intégrer les données et les actions de divers systèmes. Ces applications améliorent non seulement la productivité de l’équipe, mais réduisent également les tracas liés à la maintenance.
Qlik Compose
Êtes-vous fatigué de préparer les données de votre entreprise pour l’analyse ? Ne vous inquiétez plus, nous vous présentons Qlik Compose, un outil de transformation de données capable d’automatiser le processus et de transférer des données à grande vitesse.
Vous pouvez également utiliser ce logiciel comme un outil d’automatisation ETL agile qui libère les administrateurs de données du codage manuel fastidieux. Il réduit considérablement le temps, les risques d’erreur et le coût de la transformation des données grâce à la génération automatique de code ETL et à l’optimisation de la conception de l’entrepôt de données.
Cet outil peut multiplier par 10 la vitesse du processus ETL et de la création du lac de données. De plus, il peut également concevoir, générer, charger et mettre à jour des entrepôts et des lacs de données à grande vitesse.
Les entreprises utilisant cette plate-forme peuvent également créer automatiquement un flux de travail de bout en bout et mettre en œuvre efficacement les meilleures pratiques pour les projets d’analyse à l’aide de modèles. Il offre également aux administrateurs de données les fonctionnalités opérationnelles suivantes :
- Ingérez, synchronisez, distribuez et accumulez facilement des données
- Réduisez l’impact sur la production grâce à une architecture sans encombrement
- Automatisez l’extraction de données à partir de sources hétérogènes grâce à l’intégration de Qlik Replicate
- Possibilité de choisir une méthode basée sur un modèle ou sur des données pour le développement d’un entrepôt de données
- Technologie CDC pour l’extraction, le chargement et la synchronisation des données en temps réel
Par-dessus tout, Qlik Compose s’intègre sans effort à différentes solutions ETL telles que SSIS ETL et fonctionne comme un outil compétent pour la migration vers le cloud et SQL.
DBT
Lorsqu’il s’agit de déplacer des données fiables à une vitesse plus rapide, DBT permet aux équipes de données de fonctionner comme des ingénieurs en logiciel. Cette plate-forme permet aux équipes de générer des ensembles de données fiables pour la modélisation ML, la création de rapports et les flux de travail opérationnels.
Le processus de travail de cet outil est simple. Les entreprises peuvent le déployer en toute sécurité et laisser les membres de l’équipe travailler dessus en collaboration grâce au contrôle de version activé par Git. Les entreprises peuvent également tester chaque modèle et partager la documentation générée automatiquement avec les parties prenantes.
Enfin, il s’occupe de la gestion des dépendances et permet d’écrire des transformations de données modulaires au format .sql ou .py. Les caractéristiques notables de cet outil sont :
- Générer une trace écrite des hypothèses validées pour les collaborateurs
- Créer automatiquement des dictionnaires de données et des graphiques de dépendance
- Mettre en œuvre des politiques de protection sur les succursales pour le déplacement des données régies
- Mesures de sécurité avec conformité SOC-2, déploiement CI/CD, RBAC et ELT
- Gouvernance des données avec contrôle de version, alertes, journalisation et tests
En outre, DBT peut générer des codes 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 que l’équipe de science des données et d’analyse peut utiliser.
Dom
Outil de transformation de données Domo qui peut répondre aux besoins des utilisateurs professionnels et des services informatiques. Tout le monde peut avoir un accès égal aux données d’analyse à partir de cette plate-forme qui dispose d’une interface utilisateur par glisser-déposer et prend en charge les transformations SQL complexes.
Cet outil vous propose diverses approches pour la transformation d’ensembles de données, telles que la génération de flux d’intégration de données visuels, l’utilisation d’expressions SQL MySQL ou Redshift et les opérations de fusion de données.
De plus, vous pouvez créer un flux de travail une seule fois et vous assurer qu’il s’applique automatiquement à la logique métier lors de chaque instance de mise à jour des données. En outre, Domo vous avertit par des alertes lorsque les transformations de données échouent. Certaines de ses principales fonctionnalités sont :
- Nettoyer, joindre et transformer des ensembles de données sans codage SQL
- Explorer les données et effectuer des actions de manipulation telles que filtrer et grouper
- Visualisez le flux de données en faisant glisser et en déposant des ensembles de données
- Plus de 1000 connecteurs cloud pré-construits et de nombreux connecteurs sur site
Les entreprises peuvent également générer des transformations rapides et réactives avec les outils pour extraire de nouvelles informations. De plus, vous pouvez combiner de grands ensembles de données de plusieurs plates-formes en un seul ensemble de données.
Matillion
Matillion est un outil de transformation de données natif du cloud avec conformité ETL. Par conséquent, il peut utiliser le processus ETL pour déplacer la base de données d’un entrepôt à un autre ou d’un cloud à un autre.
Certaines fonctionnalités notables de cet outil de transformation de données sont :
- Réduisez le temps d’accès aux informations sur les données et leur application aux scénarios d’entreprise
- Évoluez à tout moment en utilisant des capacités de traitement pratiquement infinies
- Meilleure sécurité des données
- Des règles métier complexes pour des ensembles de données complexes
- Rend les données traitées accessibles par la bonne équipe
- Préparation des données simplifiée et automatisée
La meilleure chose est que la plate-forme propose des plans tarifaires abordables pour les PME et des services premium pour les entreprises.
Que vous obteniez un abonnement pour les PME ou les entreprises, vous bénéficiez d’une assistance de niveau entreprise pour tous les niveaux. De plus, une fois que vous avez acheté des crédits Matillion, vous pouvez les utiliser sur n’importe quelle plate-forme Matillion, comme Data Loader, ETL, etc.
Datameer
Datameer est un outil d’analyse de données populaire si vous utilisez la plate-forme de données en tant que service Snowflake pour le stockage et l’analyse de données dans le cloud.
La plate-forme Snowflake a besoin que vous exécutiez des codes pour transformer les données avant de pouvoir obtenir des informations exploitables. Cela augmente les frais généraux puisque vous devez garder quelques codeurs dans la masse salariale.
Au lieu de cela, vous pouvez passer à Datameter et oublier la partie codage dans Snowflake. Ses forfaits d’abonnement sont ridiculement abordables et vous permettent donc d’économiser beaucoup.
Outre une approche sans code, l’outil vous permet d’exécuter la transformation de données dans des modèles basés sur des commandes SQL natives à l’aide de l’instruction SELECT. Et, si nécessaire, les non-programmeurs et les programmeurs peuvent travailler sur le même projet en combinant SQL avec aucun code dans son espace de travail de transformation de données modulaire.
De plus, Datameer suit un workflow de traitement en temps réel. Par exemple, il couvre l’ensemble du cycle de vie des données, comme la découverte des données, le nettoyage des données, le déploiement des données, le catalogage des données, l’organisation des informations sur les données, etc., au sein de la plate-forme cloud Snowflake en mode direct.
De plus, il propose des solutions de transformation de données dédiées pour la finance, la santé, les télécommunications, la vente au détail et le commerce électronique, l’énergie, les services publics, l’hôtellerie et les voyages.
IRI
IRI est l’alternative automatique au processus de transformation de données conventionnel, où vous devez utiliser des scripts Perl, la gestion de base de données SQL, des outils ETL et des programmes personnalisés. Le processus conventionnel est complexe, coûteux et sujet aux erreurs. Au lieu de cela, l’outil de transformation de données d’IRI vous facilite la vie.
Il offre tout ce dont vous avez besoin dans un projet de transformation de données, à savoir :
- Agrégation de données
- Calcul croisé à partir de grands ensembles de données
- Règles de transformation de données personnalisées
- Formats de données et clés
- Recherche de données
- Faites correspondre ou joignez plusieurs modèles de données
- Appliquer la mise en forme de pivot ou supprimer des pivots
- Nettoyer ou nettoyer les données
- Re-formater et re-mapper
- Fusion et tri des données
- Filtrage des données
En science des données, le principal problème est la vitesse de traitement car on parle de millions de lignes de données et de milliers de colonnes de données. Les opérations ETL et SQL ont tendance à ralentir lorsque vous saisissez des ensembles de données plus volumineux.
IRI résout ce problème en utilisant un programme propriétaire appelé SortCL. Il sort de la boîte dans les applications d’IRI comme le package CoSort et la plate-forme Voracity. En un mot, l’outil peut traiter d’énormes tables de faits, des agrégats cumulatifs et des explorations avec une vitesse, une précision et une efficacité exceptionnelles.
Derniers mots
Vous devez utiliser les bonnes techniques et outils pour traiter vos ressources de données. Cela vous aidera à investir le capital de votre entreprise dans la bonne direction et à remplir pleinement vos objectifs commerciaux à court ou à long terme. Si vous ne suivez pas ce concept, les investissements dans votre projet de science des données seront inutiles.
Par conséquent, utilisez l’un des outils de transformation de données ci-dessus pour faire bon usage de vos ressources de données et de vos équipes. Lors de l’essai, tenez compte des domaines d’activité spécialisés d’une application. Sinon, vous risquez de ne pas obtenir de données faciles à digérer que vous pouvez charger dans les applications de Business Intelligence (BI).
Nous avons détaillé les caractéristiques et les fonctionnalités, donc trouver le bon outil de transformation de données dans cette liste ne devrait pas être un problème pour vous ou votre équipe de data scientists.
Vous pouvez également être intéressé par le lac de données par rapport à l’entrepôt de données.