데이터 통합 또는 장기 비즈니스 데이터 저장의 모든 ETL 프로세스에서 “변환” 역할을 수행하는 안정적인 데이터 변환 도구를 알아보십시오.
기업이 분석 목적으로 데이터를 수집하고 처리할 때 적법 절차에 따라 많은 단계를 수행합니다. 이러한 중요한 단계 중 하나는 BI(비즈니스 인텔리전스) 또는 데이터 웨어하우스 도구의 요구 사항과 일치하도록 데이터를 변환하는 것입니다.
변환 단계가 잘못되면 귀중한 통찰력을 잃거나 데이터를 잃거나 데이터를 처리하려는 도구와의 호환성 문제에 직면할 수 있습니다.
따라서 프로젝트를 시작하기 전에 올바른 데이터 변환 도구를 선택하는 것이 필요합니다. 그러나 당신의 접시에 그 많은 작업과 책임이 있는데 어떻게 그것을 할 수 있습니까?
시장 조사를 하고 있습니다! 우리는 이미 당신을 위해 그렇게 했으므로 걱정하지 마십시오. 우리는 기능, 기능, 가격 모델, 사용성 등을 탐구했으며 직접 시도해야 하는 다음과 같은 데이터 변환 도구를 제시했습니다.
목차
데이터 변환이란 무엇입니까?
데이터 변환은 ETL(추출, 변환 및 로드) 프로세스의 두 번째 단계로, 데이터 과학 팀은 비즈니스 요구 사항을 충족하는 일정한 형식으로 구조화 또는 비구조화 데이터를 변환합니다.
여기에는 다음 프로세스가 포함됩니다.
- 모든 데이터를 하나의 특정 형식으로 변환하는 데이터 표준화
- 부정확성 및 불일치 제거와 같은 원시 데이터베이스 정리
- 여러 데이터 모델 또는 데이터 매핑의 데이터 요소 결합
- 기존 데이터베이스 또는 데이터 보강 이외의 소스에서 관련 데이터 가져오기
또한 전문가는 데이터 변환 프로세스 중에 여러 비즈니스 논리와 규칙을 적용합니다. 이러한 규칙과 근거는 데이터 과학자가 비즈니스 성장을 촉진하는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.
데이터 변환 도구에서 찾아야 할 기능
#1. 코드 없음 및 로우 코드
데이터 변환은 쉬워야 하며 대부분의 데이터 분석 팀 구성원은 이를 독립적으로 수행할 수 있어야 합니다. 고급 코딩 기술이 필요한 도구를 사용해서는 안 됩니다. 간편한 워크플로를 제공하는 앱을 찾으십시오.
작업에 몇 개의 코드가 필요한 경우 자동화된 코드 완성 봇은 사용자가 입력한 키워드를 스캔하고 사용해야 하는 구문을 표시해야 합니다.
#2. 선택적 스크립팅 기능
문제 해결 및 복잡한 사례의 경우 전문가가 문제를 해결할 수 있도록 코딩 옵션이 있어야 합니다.
#삼. 데이터 매핑
Tableau의 데이터 매핑 예
여러 데이터 모델을 공통 시각화에 매핑해야만 비즈니스 성장에 대한 전체적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 따라서 데이터 변환 도구를 구입하기 전에 데이터 매핑을 제공하는지 확인하십시오.
#4. 오토메이션
데이터 변환 프로젝트에서 팀은 다음 작업을 정기적으로 수행해야 합니다.
- 첨부 파일이 있는 이메일 수신 및 보내기
- 웹 요청 및 API 호출
- PowerShell에서 코딩
- 타사 앱 실행
- 파일 관리
이들은 반복적인 작업입니다. 소규모 데이터 분석 팀에 의존하고 간접비를 줄일 수 있도록 이러한 작업을 자동화할 수 있는 앱을 선택해야 합니다.
#5. 작업 일정
앱은 시각적 대시보드 또는 프로젝트 타임라인에서 작업을 예약하고 작업 상태 등을 얻는 데 도움이 되어야 합니다.
#6. 데이터 변환 템플릿
대부분의 산업에서 사용하는 인기 있는 데이터 변환 템플릿을 제공하는 소프트웨어를 찾으십시오. 이것은 템플릿을 사용하여 비정형 및 비정형 데이터를 순식간에 변환하는 데 도움이 됩니다.
디지털 마케팅, 건강 관리, 제조, 전자 상거래 등과 같은 산업을 선택하기만 하면 됩니다.
이제 데이터 변환 정의 및 찾아야 할 기능과 같은 기본 사항을 배웠으므로 지금 시도해야 하는 몇 가지 뛰어난 도구를 아래에서 찾으십시오.
이지모프
EasyMorph는 코딩 기술이 없어도 팀의 손에 데이터 초능력을 제공합니다. 이제 Excel, SQL, VBA 또는 Python의 번거로운 스프레드시트 및 스크립트와 작별할 수 있습니다.
시각적 데이터의 자동화 및 변환에 사용할 수 있는 150개 이상의 기본 제공 작업이 함께 제공됩니다. 따라서 팀은 데이터 관련 작업에 더 적은 시간을 할애하고 IT 부서에 덜 의존할 수 있습니다.
이 플랫폼을 사용하면 복잡한 데이터 변환을 자동화하고 어디서나 데이터를 검색할 수 있습니다. UI는 단순하고 완전히 시각적입니다. 따라서 이 소프트웨어를 실행하기 위해 SQL이나 프로그래밍을 알 필요가 없습니다.
이 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- ETL 프로세스에서 데이터 변환 및 검색 예약
- 데이터 수집, 게시 및 배포
- 시스템 간 통합을 위한 웹 API 및 웹훅
- 비즈니스 사용자에게 데이터를 감독하기 위한 데이터 카탈로그
- 과중한 계산 작업을 수행하지 않도록 데스크탑 보호
EasyMorph를 사용하여 기업은 원활하고 통제 가능한 셀프 서비스를 용이하게 하는 검색 가능한 데이터 카탈로그에 데이터를 구성할 수 있습니다. 모든 팀 구성원은 데이터에 액세스할 수 있으며 원격 위치에서 데이터를 검색할 수 있습니다.
또한 이 소프트웨어는 웹 API, 원격 폴더, 스프레드시트, 텍스트 파일 및 클라우드 애플리케이션에서 데이터를 가져올 수 있으므로 파일이나 데이터베이스에 데이터를 가져올 필요가 없습니다.
이 플랫폼을 사용하여 다양한 시스템의 데이터 및 작업을 통합하기 위한 내부 앱을 만들 수도 있습니다. 이러한 앱은 팀 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 유지 관리의 번거로움을 줄여줍니다.
Qlik 작성
분석을 위해 회사 데이터를 준비하는 데 지쳤습니까? 프로세스를 자동화하고 빠른 속도로 데이터를 전송할 수 있는 데이터 변환 도구인 Qlik Compose를 소개하므로 더 이상 걱정하지 마십시오.
또한 이 소프트웨어를 데이터 관리자가 지루한 수동 코딩에서 해방시키는 민첩한 ETL 자동화 도구로 사용할 수 있습니다. 자동 ETL 코드 생성 및 데이터 웨어하우스 설계 최적화를 통해 데이터 변환에 소요되는 시간, 오류 가능성 및 비용을 크게 줄입니다.
이 도구는 ETL 프로세스 및 데이터 레이크 생성 속도를 10배까지 높일 수 있습니다. 또한 웨어하우스와 데이터 레이크를 고속으로 설계, 생성, 로드 및 업데이트할 수도 있습니다.
이 플랫폼을 사용하는 회사는 또한 템플릿을 사용하여 분석 프로젝트에 대한 모범 사례를 자동으로 효과적으로 구현할 수 있는 종단 간 워크플로를 생성할 수 있습니다. 또한 다음과 같은 운영 기능을 통해 데이터 관리자에게 권한을 부여합니다.
- 데이터를 쉽게 수집, 동기화, 배포 및 축적
- 제로 풋프린트 아키텍처로 생산에 미치는 영향 감소
- Qlik Replicate 통합으로 이기종 소스에서 데이터 추출 자동화
- 데이터 웨어하우스 개발을 위한 모델 기반 또는 데이터 기반 방법을 선택하는 옵션
- 실시간 데이터 추출, 로딩, 동기화를 위한 CDC 기술
무엇보다도 Qlik Compose는 SSIS ETL과 같은 다양한 ETL 솔루션과 손쉽게 통합되며 클라우드 및 SQL 마이그레이션을 위한 능숙한 도구로 작동합니다.
DBT
신뢰할 수 있는 데이터를 더 빠른 속도로 이동하는 경우 DBT를 사용하면 데이터 팀이 소프트웨어 엔지니어처럼 기능할 수 있습니다. 이 플랫폼을 통해 팀은 ML 모델링, 보고 및 운영 워크플로를 위한 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
이 도구의 작업 과정은 간단합니다. 기업은 이를 안전하게 배포하고 Git 지원 버전 제어를 통해 팀원들이 협업하여 작업할 수 있습니다. 회사는 또한 모든 모델을 테스트하고 자동으로 생성된 문서를 이해 관계자와 공유할 수 있습니다.
마지막으로 종속성 관리를 처리하고 .sql 또는 .py 형식으로 모듈식 데이터 변환을 작성할 수 있습니다. 이 도구의 주목할만한 기능은 다음과 같습니다.
- 공동 작업자를 위한 검증된 가정의 문서 추적 생성
- 데이터 사전 및 종속성 그래프 자동 생성
- 관리되는 데이터 이동을 위해 지점에 대한 보호 정책 구현
- SOC-2 규정 준수, CI/CD 배포, RBAC 및 ELT를 통한 보안 조치
- 버전 제어, 경고, 로깅 및 테스트를 통한 데이터 거버넌스
게다가 DBT는 매크로, 자동 완성 명령 및 ref 문을 사용하여 코드를 생성할 수 있습니다. SQL 및 Python 모델링을 지원하면 데이터 과학 및 분석 팀이 사용할 수 있는 공유 작업 공간이 용이합니다.
도모
비즈니스 사용자와 IT 부서의 요구 사항을 모두 충족할 수 있는 Domo 데이터 변환 도구입니다. 드래그 앤 드롭 UI가 있고 복잡한 SQL 변환을 지원하는 이 플랫폼에서 모든 사람이 분석용 데이터에 동등하게 액세스할 수 있습니다.
이 도구는 시각적 데이터 통합 흐름 생성, MySQL 또는 Redshift SQL 표현식 사용, 데이터 혼합 작업과 같은 데이터 세트 변환을 위한 다양한 접근 방식을 제공합니다.
또한 워크플로를 한 번만 생성하면 모든 데이터 업데이트 인스턴스 동안 비즈니스 로직에 자동으로 적용되도록 할 수 있습니다. 또한 Domo는 데이터 변환이 실패하면 경고로 알려줍니다. 주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다.
- SQL 코딩 없이 데이터 세트 정리, 결합 및 변환
- 데이터 탐색 및 필터 및 그룹화와 같은 조작 작업 수행
- 데이터 세트를 드래그 앤 드롭하여 데이터 흐름 시각화
- 1000개 이상의 사전 구축된 클라우드 커넥터 및 수많은 온프레미스 커넥터
기업은 또한 새로운 통찰력을 추출하는 도구를 사용하여 신속하고 반응이 빠른 변환을 생성할 수 있습니다. 또한 여러 플랫폼의 대규모 데이터 세트를 하나의 데이터 세트로 결합할 수 있습니다.
마틸리온
Matillion은 ETL을 준수하는 클라우드 네이티브 데이터 변환 도구입니다. 따라서 한 웨어하우스에서 다른 웨어하우스로 또는 한 클라우드에서 다른 클라우드로의 데이터베이스 이동에 ETL 프로세스를 사용할 수 있습니다.
이 데이터 변환 도구의 몇 가지 주목할만한 기능은 다음과 같습니다.
- 데이터 통찰력 및 비즈니스 시나리오 적용 시간 단축
- 거의 무한한 처리 기능을 사용하여 언제든지 확장 가능
- 더 나은 데이터 보안
- 까다로운 데이터 세트에 대한 복잡한 비즈니스 규칙
- 적절한 팀에서 처리된 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
- 간소화되고 자동화된 데이터 준비
가장 좋은 점은 플랫폼이 SMB를 위한 저렴한 가격 계획과 기업을 위한 프리미엄 서비스를 제공한다는 것입니다.
SMB를 구독하든 기업을 구독하든 모든 계층에 대해 엔터프라이즈급 지원을 받을 수 있습니다. 또한 Matillion 크레딧을 구매하면 Data Loader, ETL 등과 같은 모든 Matillion 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
데이터미어
Datameer는 클라우드 데이터 저장 및 분석을 위해 Snowflake 서비스로서의 데이터 플랫폼을 사용하는 경우 널리 사용되는 데이터 분석 도구입니다.
실행 가능한 통찰력을 얻으려면 Snowflake 플랫폼에서 코드를 실행하여 데이터를 변환해야 합니다. 급여에 몇 명의 코더를 유지해야 하기 때문에 간접비를 증가시킵니다.
대신 Datameter로 이동하고 Snowflake의 코딩 부분을 잊어버릴 수 있습니다. 구독 패키지는 엄청나게 저렴하므로 많은 비용을 절약할 수 있습니다.
코드 없는 접근 방식과는 별도로 이 도구를 사용하면 SELECT 문을 사용하여 기본 SQL 명령 기반 모델에서 데이터 변환을 실행할 수 있습니다. 그리고 필요한 경우 모듈식 데이터 변환 작업 공간에서 코드가 없는 SQL을 결합하여 프로그래머가 아닌 사람과 프로그래머가 동일한 프로젝트에서 작업할 수 있습니다.
또한 Datameer는 실시간 처리 워크플로를 따릅니다. 예를 들어 라이브 모드의 Snowflake 클라우드 플랫폼 내에서 데이터 검색, 데이터 정리, 데이터 배포, 데이터 카탈로그 작성, 데이터 통찰력 구성 등과 같은 전체 데이터 수명 주기 여정을 다룹니다.
또한 금융, 의료, 통신, 소매 및 전자 상거래, 에너지, 유틸리티, 숙박 및 여행을 위한 전용 데이터 변환 솔루션을 제공합니다.
아이리
IRI는 Perl 스크립트, SQL 데이터베이스 관리, ETL 도구 및 사용자 정의 프로그램을 사용해야 하는 기존 데이터 변환 프로세스에 대한 자동 대안입니다. 기존 프로세스는 복잡하고 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다. 대신, IRI의 데이터 변환 도구는 당신의 삶을 더 쉽게 만듭니다.
데이터 변환 프로젝트에 필요한 모든 것을 제공하며 다음과 같습니다.
- 데이터 집계
- 대규모 데이터 세트에서 교차 계산
- 맞춤형 데이터 변환 규칙
- 데이터 형식 및 키
- 데이터 조회
- 여러 데이터 모델 일치 또는 결합
- 피벗 서식 적용 또는 피벗 제거
- 데이터 정리 또는 스크러빙
- 다시 포맷 및 다시 매핑
- 데이터 병합 및 정렬
- 데이터 필터링
데이터 과학에서 주요 문제는 수백만 개의 데이터 행과 수천 개의 데이터 열에 대해 이야기하고 있기 때문에 처리 속도입니다. ETL 및 SQL 작업은 더 큰 데이터 세트를 입력함에 따라 속도가 느려지는 경향이 있습니다.
IRI는 SortCL이라는 독점 프로그램을 사용하여 이 문제를 해결합니다. CoSort 패키지 및 Voracity 플랫폼과 같은 IRI 앱에서 즉시 사용할 수 있습니다. 간단히 말해서 이 도구는 엄청난 속도, 정확성 및 효율성으로 거대한 팩트 테이블, 롤업 집계 및 드릴다운을 처리할 수 있습니다.
마지막 단어
데이터 리소스를 처리하려면 올바른 기술과 도구를 사용해야 합니다. 비즈니스 자본을 올바른 방향으로 투자하고 단기 또는 장기 비즈니스 목표를 완전히 채우는 데 도움이 됩니다. 이 개념을 따르지 않으면 데이터 과학 프로젝트에 대한 투자가 무의미해질 것입니다.
따라서 위의 데이터 변환 도구를 사용하여 데이터 리소스와 팀을 잘 활용하십시오. 시도할 때 앱의 전문 비즈니스 범위를 고려하십시오. 그렇지 않으면 비즈니스 인텔리전스(BI) 앱에서 로드할 수 있는 쉽게 소화할 수 있는 데이터를 얻지 못할 수 있습니다.
특징과 기능을 자세히 설명했으므로 이 목록에서 올바른 데이터 변환 도구를 찾는 것이 귀하 또는 귀하의 데이터 과학자 팀에 문제가 되지 않아야 합니다.
데이터 레이크 대 데이터 웨어하우스에 관심이 있을 수도 있습니다.