Entdecken Sie leistungsstarke Werkzeuge zur Datentransformation, die eine zentrale Rolle bei der Datenintegration oder langfristigen Datenspeicherung für Unternehmen spielen. Diese Tools übernehmen die „Transformations“-Funktion in jedem ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden).
Wenn Unternehmen Daten sammeln und für Analysezwecke aufbereiten, ist ein strukturierter Prozess mit mehreren Schritten erforderlich. Ein entscheidender Schritt dabei ist die Transformation der Daten, um sie an die Anforderungen von Business Intelligence (BI) oder Data Warehouse-Systemen anzupassen.
Sollte die Transformationsphase fehlschlagen, drohen der Verlust wertvoller Erkenntnisse, Daten oder Kompatibilitätsprobleme mit dem Zielsystem, in dem die Daten weiterverarbeitet werden sollen.
Daher ist die Auswahl des passenden Werkzeugs zur Datentransformation entscheidend, bevor ein Projekt startet. Doch wie gelingt diese Auswahl angesichts der vielfältigen Aufgaben und Verantwortlichkeiten?
Die Lösung liegt in einer gründlichen Marktanalyse! Aber keine Sorge, wir haben diese Arbeit bereits erledigt. Wir haben Funktionalitäten, Eigenschaften, Preismodelle und Benutzerfreundlichkeit untersucht und präsentieren Ihnen eine Auswahl an Datentransformationswerkzeugen, die Sie unbedingt selbst testen sollten.
Was bedeutet Datentransformation?
Die Datentransformation ist der zweite Schritt im ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden). Dabei werden strukturierte oder unstrukturierte Daten in ein einheitliches Format gebracht, das den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht.
Dieser Prozess umfasst:
- Standardisierung von Daten, um alle Daten in ein einheitliches Format zu konvertieren.
- Bereinigung von Rohdaten, inklusive dem Entfernen von Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen.
- Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen oder Datenmodellen (Data Mapping).
- Beschaffung relevanter Daten aus externen Quellen oder Datenanreicherung.
Zusätzlich wenden Experten während der Datentransformation Geschäftslogiken und -regeln an, um Data Scientists dabei zu unterstützen, handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.
Wichtige Funktionen von Datentransformationswerkzeugen
#1. No-Code- und Low-Code-Ansätze
Die Transformation Ihrer Daten sollte unkompliziert sein und von den meisten Mitgliedern des Data-Analytics-Teams selbstständig durchgeführt werden können. Wählen Sie kein Tool, das tiefergehende Programmierkenntnisse erfordert. Suchen Sie stattdessen nach Anwendungen mit einem einfachen, intuitiven Arbeitsablauf.
Sollte doch Code erforderlich sein, sollte ein automatisierter Code-Assistent die eingegebenen Schlüsselwörter erkennen und die korrekte Syntax vorschlagen.
#2. Optionale Skriptfunktionen
Für die Fehlerbehebung und die Bearbeitung komplexer Fälle sollte die Möglichkeit bestehen, auf eine Programmieroption zurückzugreifen, um Experten die Lösung von Problemen zu ermöglichen.
#3. Datenmapping
Ein Beispiel für Datenmapping mit Tableau
Ganzheitliche Erkenntnisse für das Unternehmenswachstum lassen sich nur gewinnen, wenn verschiedene Datenmodelle in einer gemeinsamen Visualisierung abgebildet werden können. Stellen Sie also sicher, dass Ihr Datentransformationswerkzeug Datenmapping unterstützt.
#4. Automatisierung
Bei der Datentransformation fallen regelmäßig Aufgaben an, die Ihr Team ausführen muss:
- Empfangen und Versenden von E-Mails mit Anhängen
- Web-Anfragen und API-Aufrufe
- PowerShell-basierte Skripte
- Ausführen von Drittanbieter-Anwendungen
- Verwalten von Dateien
Da es sich um wiederkehrende Aufgaben handelt, sollten Sie eine Anwendung wählen, die diese Vorgänge automatisieren kann. So können Sie den Aufwand für Ihr Datenanalyseteam minimieren und Gemeinkosten reduzieren.
#5. Aufgabenplanung
Die Anwendung sollte es Ihnen ermöglichen, Aufgaben zu planen, den Status abzurufen und über ein visuelles Dashboard oder eine Projekt-Timeline den Fortschritt zu verfolgen.
#6. Datentransformationsvorlagen
Achten Sie auf Software, die vorgefertigte Vorlagen für gängige Datentransformationen anbietet. Diese Vorlagen ermöglichen es Ihnen, unstrukturierte Daten schnell und einfach zu transformieren.
Sie müssen lediglich die passende Branche, wie z.B. digitales Marketing, Gesundheitswesen, Fertigung, E-Commerce, etc. auswählen.
Nachdem Sie die Grundlagen der Datentransformation und die wichtigsten Funktionen kennengelernt haben, stellen wir Ihnen nun einige herausragende Tools vor, die Sie ausprobieren sollten:
EasyMorph
EasyMorph gibt Ihrem Team die nötige Power für die Datenverarbeitung, auch ohne Programmierkenntnisse. Verabschieden Sie sich von umständlichen Tabellenkalkulationen und Skripten in Excel, SQL, VBA oder Python.
Mit über 150 integrierten Aktionen können Sie die visuelle Datenaufbereitung und Transformation automatisieren. So kann Ihr Team weniger Zeit für Routineaufgaben aufwenden und ist weniger von der IT-Abteilung abhängig.
Mit dieser Plattform können Sie komplexe Datentransformationen automatisieren und Daten aus verschiedenen Quellen abrufen. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv und rein visuell, sodass keine SQL- oder Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Zu den herausragenden Funktionen dieses Tools gehören:
- Planung von Datentransformationen und Datenabruf im ETL-Prozess
- Erfassen, Veröffentlichen und Verteilen von Daten
- Web-APIs und Webhooks für die systemübergreifende Integration
- Datenkatalog für die kontrollierte Bereitstellung von Daten für Geschäftsanwender
- Entlastung des Desktops von rechenintensiven Aufgaben
Mit EasyMorph können Unternehmen ihre Daten in einem durchsuchbaren Datenkatalog organisieren und so eine nahtlose und kontrollierbare Self-Service-Nutzung ermöglichen. Alle Teammitglieder haben Zugriff auf die Daten und können diese von jedem beliebigen Standort aus abrufen.
Die Daten müssen nicht in eine Datei oder Datenbank verschoben werden, da die Software Daten aus Web-APIs, Remote-Ordnern, Tabellenkalkulationen, Textdateien und Cloud-Anwendungen abrufen kann.
Sie können auch interne Anwendungen erstellen, um Daten und Prozesse verschiedener Systeme zu integrieren. Diese Anwendungen steigern die Produktivität Ihres Teams und reduzieren den Wartungsaufwand.
Qlik Compose
Sind Sie es leid, Ihre Unternehmensdaten für Analysezwecke manuell aufzubereiten? Dann ist Qlik Compose die Lösung. Dieses Datentransformationswerkzeug automatisiert den Prozess und ermöglicht eine schnelle Datenübertragung.
Sie können die Software auch als agiles ETL-Automatisierungstool nutzen, um Datenadministratoren von mühsamer manueller Programmierung zu befreien. Die automatische Generierung von ETL-Code und die Optimierung des Data-Warehouse-Designs reduzieren den Zeitaufwand, die Fehleranfälligkeit und die Kosten für die Datentransformation erheblich.
Das Tool kann die Geschwindigkeit von ETL-Prozessen und der Data-Lake-Erstellung um das Zehnfache steigern. Außerdem können Sie Data Warehouses und Data Lakes in hoher Geschwindigkeit entwerfen, generieren, laden und aktualisieren.
Unternehmen, die diese Plattform verwenden, können auch End-to-End-Workflows automatisch erstellen und Best Practices für Analyseprojekte mithilfe von Vorlagen effizient implementieren. Die Software bietet Datenadministratoren folgende Funktionen:
- Einfache Erfassung, Synchronisation, Verteilung und Zusammenführung von Daten
- Minimierung der Auswirkungen auf die Produktion durch eine Zero-Footprint-Architektur
- Automatisierung der Datenextraktion aus heterogenen Quellen mit Qlik Replicate-Integration
- Option zur Auswahl eines modellbasierten oder datenbasierten Ansatzes für die Data-Warehouse-Entwicklung
- CDC-Technologie (Change Data Capture) für die Extraktion, das Laden und die Synchronisation von Echtzeitdaten
Qlik Compose lässt sich nahtlos in verschiedene ETL-Lösungen wie SSIS ETL integrieren und ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Migration in Cloud- und SQL-Umgebungen.
DBT
Wenn es darum geht, zuverlässige Daten schneller zu transformieren, ermöglicht DBT Datenteams, wie Softwareingenieure zu arbeiten. Mit dieser Plattform können Teams vertrauenswürdige Datensätze für ML-Modelle, Berichte und operative Workflows erstellen.
Die Funktionsweise dieses Tools ist unkompliziert. Unternehmen können es sicher bereitstellen und durch die Git-basierte Versionskontrolle die Zusammenarbeit der Teammitglieder ermöglichen. Zudem lassen sich Modelle testen und die automatisch generierte Dokumentation mit Stakeholdern teilen.
DBT übernimmt die Abhängigkeitsverwaltung und ermöglicht modulare Datentransformationen in .sql- oder .py-Format. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
- Erstellung eines Nachvollziehbarkeitsprozesses für validierte Annahmen
- Automatische Erstellung von Datenlexika und Abhängigkeitsdiagrammen
- Implementierung von Schutzrichtlinien für Branches zur sicheren Datenübertragung
- Sicherheitsmaßnahmen mit SOC-2-Konformität, CI/CD-Bereitstellung, RBAC und ELT
- Data Governance durch Versionskontrolle, Warnungen, Protokollierung und Tests
DBT kann mit Makros, Autovervollständigungsbefehlen und Ref-Anweisungen Code generieren. Die Unterstützung von SQL- und Python-Modellen fördert die Zusammenarbeit des Data-Science- und Analytics-Teams in einem gemeinsamen Arbeitsbereich.
Domo
Domo ist ein Datentransformationswerkzeug, das den Bedürfnissen von Geschäftsanwendern und IT-Abteilungen gleichermaßen gerecht wird. Mit der Drag-and-Drop-Oberfläche und der Unterstützung komplexer SQL-Transformationen hat jeder die Möglichkeit, auf die Daten zuzugreifen und Analysen durchzuführen.
Das Tool bietet verschiedene Ansätze für die Transformation von Datensätzen, wie z. B. die Generierung visueller Datenintegrationsflüsse, die Verwendung von MySQL- oder Redshift-SQL-Ausdrücken und Datenverschmelzungsoperationen.
Ein einmal erstellter Workflow wird bei jeder Datenaktualisierung automatisch auf die Geschäftslogik angewendet. Darüber hinaus benachrichtigt Domo Sie mit Warnungen, wenn Datenumwandlungen fehlschlagen. Einige der wichtigsten Funktionen sind:
- Bereinigen, Verbinden und Transformieren von Datensätzen ohne SQL-Programmierung
- Untersuchen von Daten und Ausführen von manipulativen Aktionen wie Filtern und Gruppieren
- Visualisierung des Datenflusses durch Drag-and-Drop von Datensätzen
- Über 1000 vorgefertigte Cloud-Konnektoren und zahlreiche lokale Konnektoren
Mit den Tools können Unternehmen schnell und flexibel Transformationen durchführen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Außerdem lassen sich große Datensätze von verschiedenen Plattformen zu einem einzigen Datensatz zusammenführen.
Matillion
Matillion ist ein cloudnatives Datentransformationswerkzeug mit ETL-Konformität. Es kann den ETL-Prozess für den Datenbankumzug zwischen verschiedenen Warehouses oder Cloud-Umgebungen nutzen.
Einige der wichtigsten Funktionen dieses Tools sind:
- Verkürzung der Zeit bis zu Dateneinsichten und Anwendung in Geschäftsszenarien
- Skalierung durch Nutzung nahezu unbegrenzter Verarbeitungskapazitäten
- Erhöhte Datensicherheit
- Verarbeitung komplexer Geschäftsregeln für anspruchsvolle Datensätze
- Zugriff auf verarbeitete Daten für das richtige Team
- Optimierte und automatisierte Datenaufbereitung
Besonders hervorzuheben sind die erschwinglichen Preismodelle für KMUs und die Premium-Dienste für Großunternehmen.
Unabhängig von Ihrem Abonnement erhalten Sie Support auf Unternehmensniveau. Nach dem Erwerb von Matillion-Credits können Sie diese für alle Matillion-Plattformen wie Data Loader und ETL verwenden.
Datameer
Datameer ist ein beliebtes Datenanalysetool, wenn Sie die Data-as-a-Service-Plattform von Snowflake für Cloud-Datenspeicherung und -analyse nutzen.
Die Snowflake-Plattform erfordert die Ausführung von Code zur Datentransformation, bevor Sie umsetzbare Erkenntnisse gewinnen können. Dies erhöht die Kosten, da Programmierer beschäftigt werden müssen.
Alternativ dazu können Sie zu Datameer wechseln und den Kodierungsaufwand in Snowflake reduzieren. Die Abonnementpakete sind sehr erschwinglich, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
Neben einem No-Code-Ansatz ermöglicht das Tool die Durchführung von Datentransformationen in Modellen, die auf nativen SQL-Befehlen basieren (mithilfe der SELECT-Anweisung). Bei Bedarf können Nicht-Programmierer und Programmierer im modularen Datentransformationsarbeitsbereich zusammenarbeiten und SQL mit No-Code kombinieren.
Datameer verfolgt einen Echtzeit-Verarbeitungsworkflow und deckt den gesamten Datenlebenszyklus innerhalb der Snowflake Cloud-Plattform im Live-Modus ab. Dazu gehören das Finden von Daten, die Bereinigung, die Bereitstellung, die Katalogisierung und die Organisation von Datenerkenntnissen.
Zusätzlich bietet Datameer spezielle Datentransformationslösungen für die Branchen Finanzen, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Einzelhandel und E-Commerce, Energie, Versorgung, Gastgewerbe und Reise.
IRI
IRI ist eine automatische Alternative zum traditionellen Datentransformationsprozess, der Perl-Skripte, SQL-Datenbankverwaltung, ETL-Tools und benutzerdefinierte Programme erfordert. Das herkömmliche Verfahren ist komplex, kostenintensiv und fehleranfällig. Das Datentransformationswerkzeug von IRI hingegen erleichtert Ihre Arbeit erheblich.
Es bietet alle Funktionen, die Sie in einem Datentransformationsprojekt benötigen:
- Datenaggregation
- Querverrechnung aus großen Datensätzen
- Benutzerdefinierte Datentransformationsregeln
- Datenformate und Schlüssel
- Datensuche
- Abgleich und Verbindung mehrerer Datenmodelle
- Anwenden oder Entfernen von Pivot-Formatierung
- Datenbereinigung
- Neuformatierung und Neuzuordnung
- Zusammenführen und Sortieren von Daten
- Datenfilterung
In der Datenwissenschaft ist die Verarbeitungsgeschwindigkeit ein wichtiges Thema, da häufig Millionen von Datenzeilen und Tausende von Datenspalten verarbeitet werden müssen. Sowohl ETL- als auch SQL-Operationen verlangsamen sich bei größeren Datensätzen.
IRI löst dieses Problem mit einem proprietären Programm namens SortCL, das in den IRI-Anwendungen wie dem CoSort-Paket und der Voracity-Plattform integriert ist. Das Tool kann riesige Faktentabellen verarbeiten, Aggregate erstellen und Drilldowns mit hoher Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz durchführen.
Abschließende Worte
Die Auswahl der richtigen Techniken und Tools zur Verarbeitung Ihrer Datenressourcen ist unerlässlich, damit Sie Ihr Geschäftskapital optimal einsetzen und Ihre kurz- und langfristigen Ziele erreichen. Wenn Sie dies ignorieren, werden Ihre Investitionen in Datenprojekte wahrscheinlich nicht erfolgreich sein.
Verwenden Sie daher eines der oben genannten Datentransformationswerkzeuge, um Ihre Datenressourcen und Teams optimal zu nutzen. Achten Sie bei der Auswahl auf die speziellen Geschäftsbereiche der jeweiligen Anwendung. Andernfalls erhalten Sie möglicherweise keine Daten, die Sie in Business Intelligence (BI)-Anwendungen verwenden können.
Wir haben die Features und Funktionalitäten ausführlich beschrieben, so dass es für Sie oder Ihr Team von Data Scientists kein Problem sein sollte, das passende Datentransformationswerkzeug aus dieser Liste zu finden.
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