2024 年 8 大數據整理工具

作者：youqing · 2024-07-31 · 閱讀時間：12分鐘

當前企業每天大約會產生3.287 億 TB 的數據，雖然大量數據可以促進創新并改善企業決策，但這也意味著企業需要進行額外的篩選工作，然后才能將其轉化為見解。值得慶幸的是，企業現在可以使用數據整理工具來控制這種數據洪流。

數據整理工具是功能強大的解決方案，旨在簡化和自動化數據準備過程。它們使數據專業人員能夠高效地清理、轉換和組織原始數據，節省大量手動工作時間，同時確保數據質量和一致性。

在這篇博客中，我們將探討數據整理工具的優勢及其市場上的頂級競爭者。

理解數據整理

數據整理過程涉及幾個關鍵步驟，將原始數據轉換為可用格式。以下是數據整理過程中的關鍵階段：

  1. 從所有來源收集數據
  2. 檢查數據是否存在質量問題和不一致性。
  3. 清理數據以填充缺失值、刪除重復項并糾正錯誤。
  4. 轉換數據以使其適合某些格式
  5. 整合來自不同來源的數據

數據整理是數據科學和分析的支柱，因為它可以解決原始數據中的錯誤、不一致和缺失值。它還可以減少偏差并提高分析準確性，從而發現隱藏的模式和關系。

讓我們看看市場上領先的工具如何處理數據整理。

2024 年可供選擇的 8 種數據整理工具

Astera

Astera 是一款無需代碼、易于使用的數據集成工具，專為具有各種技術能力水平的用戶而設計。Astera 提供端到端數據管理，從提取到數據集成、數據倉庫甚至 API 管理。該工具可以為您節省無數小時的手動工作。此外，您無需聘請專家即可使用此工具。以下是 Astera 的一些值得注意的功能，這些功能使其成為數據整理的絕佳選擇：

Astera 的主要特點

  • 用戶友好界面： Astera 專為業務和技術用戶而設計。其簡單的拖放界面使業務用戶能夠自行準備數據，而無需過多依賴 IT 或編碼。
  • 基于人工智能的數據提取：您可以使用該工具在幾分鐘內輕松從非結構化數據源中提取數據。人工智能算法可以輕松檢測您要提取的字段，無需為不同類型的文檔格式制作模板。
  • 多種連接器：該工具支持大量本地和基于云的源和目標，包括數據庫、數據倉庫和數據湖。您還可以通過預構建的 API 連接器輕松連接到任何其他源或目標。
  • 數據轉換： Astera 提供各種內置轉換和功能，讓您可以按照自己想要的方式處理數據。您只需拖放所需的轉換并將其映射到數據管道即可。Astera 讓工作變得更加輕松，即使是進行復雜的轉換，例如規范化/非規范化、決策樹等。
  • 數據質量功能：該工具支持強大的內置數據質量，讓您可以輕松清理、分析和驗證數據。您還可以指定數據質量規則來標記錯誤記錄，以便稍后進行查看。
  • 自動化：設置您的工作流程并利用 Astera 的作業調度功能來自動化整個過程。
  • 并行處理引擎：?Astera 建立在工業強度的并行處理引擎上，可以無縫處理大型數據集。

Tableau Desktop

Tableau Desktop 主要是一個數據可視化和分析工具，可讓您創建交互式可視化和儀表板。雖然 Tableau Desktop 在數據可視化方面表現出色，但它還提供了一些數據整理功能。

Tableau Desktop 的主要功能

  • 數據連接：Tableau Desktop 支持連接到各種數據源，包括數據庫、電子表格和在線服務。您可以連接到數據源并將數據導入 Tableau 界面以處理數據。
  • 數據轉換：它提供了一系列轉換選項來轉換您的數據。您可以將數據從寬格式轉換為長格式或反之亦然，轉置行和列，以及拆分或合并字段。這些轉換有助于準備數據以匹配所需的分析和可視化格式。
  • 自動化和腳本：Tableau 的 JavaScript API（應用程序編程接口）和 Tableau Prep Builder 自動化和腳本功能允許您自動執行重復的數據準備任務，并將 Tableau 與其他工具或系統集成。
  • 數據清理：該工具配備了各種清理功能，例如處理缺失值、刪除重復項以及更正不一致或錯誤的數據。您可以使用 Tableau 的數據質量功能和技術來確保您的數據準確可靠，以供分析。

Python Pandas

Python pandas 是一個用于數據操作和分析的開源庫。它提供專門設計的數據結構和函數，使處理結構化數據（如表格數據）更加高效和直觀。Pandas 建立在 NumPy 庫之上，該庫為 Python 中的數學和數值運算提供支持。

Pandas 中的主要數據結構之一是 DataFrame，它是一種二維表格數據結構，帶有標記軸（行和列）。DataFrame 允許您以類似于使用電子表格或 SQL 表的方式存儲和操作數據。它提供各種功能，用于索引、切片、過濾、分組和聚合數據。

下面展示了如何使用 Pandas 作為數據整理工具：

數據操作：Pandas 提供了強大的數據清理和轉換工具。您可以執行合并和連接數據集、根據條件過濾行、添加或刪除列以及處理缺失數據等操作。

Python Pandas 的主要特性

  • 數據分析：它提供了廣泛的統計和分析功能來探索和匯總數據。您可以執行描述性統計、應用數學運算、執行分組和聚合以及生成各種可視化效果。
  • 輸入/輸出支持： Pandas 支持讀取和寫入各種格式的數據，包括 CSV、Excel、SQL 數據庫、JSON 等。
  • 時間序列分析：包括重采樣、時間平移、滾動窗口和處理基于時間的數據格式的工具。
  • 與其他庫的集成：該工具與Python生態系統中的其他科學計算和數據分析庫很好地集成。OpenRefine

OpenRefine

OpenRefine 以前稱為 Google Refine，是一款開源數據整理工具。OpenRefine 是一款易于使用的工具，具有廣泛的功能，可幫助用戶處理雜亂且不一致的數據，使其更加結構化和有用。OpenRefine 旨在處理大型數據集，并允許用戶輕松執行復雜操作。

OpenRefine 的主要功能之一是數據清理。它允許用戶通過識別和修復不一致、錯誤和缺失值來探索和清理數據。

Openrefine 的主要功能

  • 該工具提供了各種轉換數據的方法，例如拆分單元格、合并列和使用正則表達式更正值。
  • OpenRefine 還支持聚類和分面功能，以檢測和協調數據集內的相似值。
  • 它提供了記錄鏈接功能，幫助用戶匹配和合并來自多個來源的數據。

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Apache Spark

Apache Spark 是一個開源分布式計算系統，為大規模數據處理提供了快速、通用的框架，并支持廣泛的數據分析任務

Apache Spark 的主要功能

  • 分布式計算： Apache Spark 是為分布式計算而構建的，這意味著它可以在機器集群中處理和分析大型數據集，實現并行處理和高可擴展性。
  • 數據加載： Apache Spark 支持各種數據源，包括文件系統（例如 Hadoop 分布式文件系統 (HDFS)、S3 和本地文件系統）數據庫。
  • 數據轉換：它提供廣泛的轉換操作，例如過濾、映射、聚合、連接和排序。
  • 數據分割和采樣：它還允許用戶將數據集分割成子集或執行隨機采樣以進行數據探索和分析。此功能對于數據驗證、模型訓練和測試等任務很有用。

Datameer

Datameer 是一個數據準備和分析平臺，旨在簡化和加速探索、轉換和分析大量數據的過程。

Datameer 的主要功能

  • 數據集成：該工具為各種數據源提供內置連接器，包括數據庫、HDFS、云存儲平臺等。它允許用戶輕松地將來自多個來源的數據導入并集成到集中式工作區中進行分析。
  • 數據轉換：  Datameer 具有熟悉的電子表格式界面，方便用戶瀏覽、探索和操作數據。用戶可以直接與數據交互、應用公式并在直觀的界面中執行臨時分析。

Alteryx

Alteryx 主要是一個數據分析和數據科學平臺，可讓您從數據中提取有價值的見解。該工具提供了一套全面的數據準備、混合和分析功能，這也使其成為一個很好的數據整理工具。

Alteryx 的主要功能

  • 數據準備： Alteryx 提供了多種數據清理、轉換和擴充工具。您可以格式化數據、處理缺失值、合并和連接數據集以及執行計算或聚合。
  • 數據混合：您可以組合來自多個來源和系統的數據，無論其格式或位置如何。Alteryx 支持各種數據源，包括數據庫和云服務。
  • 數據連接器：為各種數據源提供連接器，例如數據庫、云平臺、文件格式和應用程序。
  • 數據分析和質量控制： Alteryx 還提供數據分析功能來評估數據集的質量、結構和內容。您可以識別數據問題、驗證數據完整性并確保整個分析過程中的數據質量。
  • 版本控制： Alteryx 提供版本控制功能，允許用戶跟蹤工作流所做的更改、在不同版本上進行協作以及在需要時恢復到以前的版本。

Trifacta

Trifacta 是一款商業數據整理工具，提供可視化界面用于數據準備和清理

Trifacta Wrangler 的主要特點

  • 可視化數據探索： Trifacta 允許您以交互方式探索和了解其數據。您可以預覽數據、可視化分布并識別模式和異常值以深入了解數據集。
  • 數據清理和轉換：它帶有內置函數和轉換來清理和預處理數據。您可以處理缺失值、刪除重復項、標準化格式和糾正錯誤。該工具還支持拆分列、合并數據以及使用表達式和公式導出新變量等轉換。
  • 數據分析和質量評估：您還將發現數據分析功能，可以分析數據集并提供統計摘要、數據質量評估和數據沿襲信息。
  • 數據集成和連接： Trifacta 支持與各種數據源和格式的集成，包括數據庫、文件（如 CSV、Excel、JSON）、云存儲平臺等。

為什么要投資數據整理工具？

原始數據通常充斥著缺失值、異常值和不一致之處。原始數據的數量和速度往往使得清理和處理原始數據的速度難以滿足當今數據驅動型世界的要求。數據整理工具通過自動化使這一過程變得更容易：

以下是使用數據整理工具的一些好處：

  1. 效率：數據整理工具具有直觀的界面、拖放功能和預構建功能，可簡化和加速數據清理、轉換和集成。
  2. 提高數據質量和一致性：數據整理工具中的內置函數和算法可提高數據質量，確保整個數據集的準確性、完整性和一致性。它們使您能夠輕松修復缺失值、異常值、不一致和格式問題。
  3. 數據集成和兼容性：該工具支持各種文件格式、數據庫、API 和數據連接器，簡化了來自不同來源的數據集成。
  4. 增強的數據探索和可視化：許多數據整理工具都提供可視化功能，讓您可以在整理過程中探索和可視化數據。此功能可幫助您了解數據分布、識別模式以及檢測離群值或異常值。
  5. 可擴展性：數據整理工具的最大優點是能夠處理大量數據，從而實現無縫可擴展性。這些工具采用優化算法和并行處理技術，可以更快地處理和分析數據。
  6. 可重復性和文檔：您可以輕松創建自動化工作流程或腳本來捕獲數據準備過程中執行的步驟，然后重復它們以確保分析的一致性和可重復性。

如何選擇正確的數據整理工具？

最終，您為企業選擇的數據整理工具取決于其需求、預算以及您處理的數據源類型。以下是您應該牢記的一些常見因素：

  1. 數據要求：考慮您將要處理的數據類型和數量。有些工具可能擅長處理結構化數據，而其他工具可能更適合處理非結構化或半結構化數據。評估該工具是否可以處理特定于您的用例的數據格式、大小和復雜性。
  2. 易用性：尋找具有直觀且用戶友好界面的工具。數據整理通常涉及復雜的操作，因此提供可視化和交互式數據整理方法的工具（例如拖放界面或圖形工作流設計器）可以使流程更高效，更易于團隊使用。
  3. 功能：評估該工具的數據整理能力及其提供的眾多功能。您還應該考慮它提供的數據轉換和清理功能范圍，例如數據合并、拆分、過濾和聚合。尋找可以自動執行重復任務并簡化數據準備工作流程的功能。
  4. 數據連接性：評估該工具連接各種數據源和系統的能力。確保它支持與您的組織相關的數據格式和協議，例如數據庫、云平臺、API 或文件格式。該工具應能夠無縫集成和提取來自不同來源的數據。
  5. 可擴展性和性能：考慮該工具高效處理大量數據的能力。評估其性能能力，包括處理速度和內存管理，以確保它能夠在可接受的時間范圍內處理大量數據。

原文鏈接：Top 8 Data Wrangling Tools in 2024