2024 年 8 大数据整理工具

当前企业每天大约会产生3.287 亿 TB 的数据，虽然大量数据可以促进创新并改善企业决策，但这也意味着企业需要进行额外的筛选工作，然后才能将其转化为见解。值得庆幸的是，企业现在可以使用数据整理工具来控制这种数据洪流。

数据整理工具是功能强大的解决方案，旨在简化和自动化数据准备过程。它们使数据专业人员能够高效地清理、转换和组织原始数据，节省大量手动工作时间，同时确保数据质量和一致性。

在这篇博客中，我们将探讨数据整理工具的优势及其市场上的顶级竞争者。

理解数据整理

数据整理过程涉及几个关键步骤，将原始数据转换为可用格式。以下是数据整理过程中的关键阶段：

1. 从所有来源收集数据
2. 检查数据是否存在质量问题和不一致性。
3. 清理数据以填充缺失值、删除重复项并纠正错误。
4. 转换数据以使其适合某些格式
5. 整合来自不同来源的数据

数据整理是数据科学和分析的支柱，因为它可以解决原始数据中的错误、不一致和缺失值。它还可以减少偏差并提高分析准确性，从而发现隐藏的模式和关系。

让我们看看市场上领先的工具如何处理数据整理。

2024 年可供选择的 8 种数据整理工具

Astera

Astera 是一款无需代码、易于使用的数据集成工具，专为具有各种技术能力水平的用户而设计。Astera 提供端到端数据管理，从提取到数据集成、数据仓库甚至 API 管理。该工具可以为您节省无数小时的手动工作。此外，您无需聘请专家即可使用此工具。以下是 Astera 的一些值得注意的功能，这些功能使其成为数据整理的绝佳选择：

Astera 的主要特点

• 用户友好界面： Astera 专为业务和技术用户而设计。其简单的拖放界面使业务用户能够自行准备数据，而无需过多依赖 IT 或编码。
• 基于人工智能的数据提取：您可以使用该工具在几分钟内轻松从非结构化数据源中提取数据。人工智能算法可以轻松检测您要提取的字段，无需为不同类型的文档格式制作模板。
• 多种连接器：该工具支持大量本地和基于云的源和目标，包括数据库、数据仓库和数据湖。您还可以通过预构建的 API 连接器轻松连接到任何其他源或目标。
• 数据转换： Astera 提供各种内置转换和功能，让您可以按照自己想要的方式处理数据。您只需拖放所需的转换并将其映射到数据管道即可。Astera 让工作变得更加轻松，即使是进行复杂的转换，例如规范化/非规范化、决策树等。
• 数据质量功能：该工具支持强大的内置数据质量，让您可以轻松清理、分析和验证数据。您还可以指定数据质量规则来标记错误记录，以便稍后进行查看。
• 自动化：设置您的工作流程并利用 Astera 的作业调度功能来自动化整个过程。
• 并行处理引擎： Astera 建立在工业强度的并行处理引擎上，可以无缝处理大型数据集。

Tableau Desktop

Tableau Desktop 主要是一个数据可视化和分析工具，可让您创建交互式可视化和仪表板。虽然 Tableau Desktop 在数据可视化方面表现出色，但它还提供了一些数据整理功能。

Tableau Desktop 的主要功能

• 数据连接：Tableau Desktop 支持连接到各种数据源，包括数据库、电子表格和在线服务。您可以连接到数据源并将数据导入 Tableau 界面以处理数据。
• 数据转换：它提供了一系列转换选项来转换您的数据。您可以将数据从宽格式转换为长格式或反之亦然，转置行和列，以及拆分或合并字段。这些转换有助于准备数据以匹配所需的分析和可视化格式。
• 自动化和脚本：Tableau 的 JavaScript API（应用程序编程接口）和 Tableau Prep Builder 自动化和脚本功能允许您自动执行重复的数据准备任务，并将 Tableau 与其他工具或系统集成。
• 数据清理：该工具配备了各种清理功能，例如处理缺失值、删除重复项以及更正不一致或错误的数据。您可以使用 Tableau 的数据质量功能和技术来确保您的数据准确可靠，以供分析。

Python Pandas

Python pandas 是一个用于数据操作和分析的开源库。它提供专门设计的数据结构和函数，使处理结构化数据（如表格数据）更加高效和直观。Pandas 建立在 NumPy 库之上，该库为 Python 中的数学和数值运算提供支持。

Pandas 中的主要数据结构之一是 DataFrame，它是一种二维表格数据结构，带有标记轴（行和列）。DataFrame 允许您以类似于使用电子表格或 SQL 表的方式存储和操作数据。它提供各种功能，用于索引、切片、过滤、分组和聚合数据。

下面展示了如何使用 Pandas 作为数据整理工具：

数据操作：Pandas 提供了强大的数据清理和转换工具。您可以执行合并和连接数据集、根据条件过滤行、添加或删除列以及处理缺失数据等操作。

Python Pandas 的主要特性

• 数据分析：它提供了广泛的统计和分析功能来探索和汇总数据。您可以执行描述性统计、应用数学运算、执行分组和聚合以及生成各种可视化效果。
• 输入/输出支持： Pandas 支持读取和写入各种格式的数据，包括 CSV、Excel、SQL 数据库、JSON 等。
• 时间序列分析：包括重采样、时间平移、滚动窗口和处理基于时间的数据格式的工具。
• 与其他库的集成：该工具与Python生态系统中的其他科学计算和数据分析库很好地集成。OpenRefine

OpenRefine

OpenRefine 以前称为 Google Refine，是一款开源数据整理工具。OpenRefine 是一款易于使用的工具，具有广泛的功能，可帮助用户处理杂乱且不一致的数据，使其更加结构化和有用。OpenRefine 旨在处理大型数据集，并允许用户轻松执行复杂操作。

OpenRefine 的主要功能之一是数据清理。它允许用户通过识别和修复不一致、错误和缺失值来探索和清理数据。

Openrefine 的主要功能

• 该工具提供了各种转换数据的方法，例如拆分单元格、合并列和使用正则表达式更正值。
• OpenRefine 还支持聚类和分面功能，以检测和协调数据集内的相似值。
• 它提供了记录链接功能，帮助用户匹配和合并来自多个来源的数据。

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Apache Spark

Apache Spark 是一个开源分布式计算系统，为大规模数据处理提供了快速、通用的框架，并支持广泛的数据分析任务

Apache Spark 的主要功能

• 分布式计算： Apache Spark 是为分布式计算而构建的，这意味着它可以在机器集群中处理和分析大型数据集，实现并行处理和高可扩展性。
• 数据加载： Apache Spark 支持各种数据源，包括文件系统（例如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、S3 和本地文件系统）数据库。
• 数据转换：它提供广泛的转换操作，例如过滤、映射、聚合、连接和排序。
• 数据分割和采样：它还允许用户将数据集分割成子集或执行随机采样以进行数据探索和分析。此功能对于数据验证、模型训练和测试等任务很有用。

Datameer

Datameer 是一个数据准备和分析平台，旨在简化和加速探索、转换和分析大量数据的过程。

Datameer 的主要功能

• 数据集成：该工具为各种数据源提供内置连接器，包括数据库、HDFS、云存储平台等。它允许用户轻松地将来自多个来源的数据导入并集成到集中式工作区中进行分析。
• 数据转换：  Datameer 具有熟悉的电子表格式界面，方便用户浏览、探索和操作数据。用户可以直接与数据交互、应用公式并在直观的界面中执行临时分析。

Alteryx

Alteryx 主要是一个数据分析和数据科学平台，可让您从数据中提取有价值的见解。该工具提供了一套全面的数据准备、混合和分析功能，这也使其成为一个很好的数据整理工具。

Alteryx 的主要功能

• 数据准备： Alteryx 提供了多种数据清理、转换和扩充工具。您可以格式化数据、处理缺失值、合并和连接数据集以及执行计算或聚合。
• 数据混合：您可以组合来自多个来源和系统的数据，无论其格式或位置如何。Alteryx 支持各种数据源，包括数据库和云服务。
• 数据连接器：为各种数据源提供连接器，例如数据库、云平台、文件格式和应用程序。
• 数据分析和质量控制： Alteryx 还提供数据分析功能来评估数据集的质量、结构和内容。您可以识别数据问题、验证数据完整性并确保整个分析过程中的数据质量。
• 版本控制： Alteryx 提供版本控制功能，允许用户跟踪工作流所做的更改、在不同版本上进行协作以及在需要时恢复到以前的版本。

Trifacta

Trifacta 是一款商业数据整理工具，提供可视化界面用于数据准备和清理

Trifacta Wrangler 的主要特点

• 可视化数据探索： Trifacta 允许您以交互方式探索和了解其数据。您可以预览数据、可视化分布并识别模式和异常值以深入了解数据集。
• 数据清理和转换：它带有内置函数和转换来清理和预处理数据。您可以处理缺失值、删除重复项、标准化格式和纠正错误。该工具还支持拆分列、合并数据以及使用表达式和公式导出新变量等转换。
• 数据分析和质量评估：您还将发现数据分析功能，可以分析数据集并提供统计摘要、数据质量评估和数据沿袭信息。
• 数据集成和连接： Trifacta 支持与各种数据源和格式的集成，包括数据库、文件（如 CSV、Excel、JSON）、云存储平台等。

为什么要投资数据整理工具？

原始数据通常充斥着缺失值、异常值和不一致之处。原始数据的数量和速度往往使得清理和处理原始数据的速度难以满足当今数据驱动型世界的要求。数据整理工具通过自动化使这一过程变得更容易：

以下是使用数据整理工具的一些好处：

1. 效率：数据整理工具具有直观的界面、拖放功能和预构建功能，可简化和加速数据清理、转换和集成。
2. 提高数据质量和一致性：数据整理工具中的内置函数和算法可提高数据质量，确保整个数据集的准确性、完整性和一致性。它们使您能够轻松修复缺失值、异常值、不一致和格式问题。
3. 数据集成和兼容性：该工具支持各种文件格式、数据库、API 和数据连接器，简化了来自不同来源的数据集成。
4. 增强的数据探索和可视化：许多数据整理工具都提供可视化功能，让您可以在整理过程中探索和可视化数据。此功能可帮助您了解数据分布、识别模式以及检测离群值或异常值。
5. 可扩展性：数据整理工具的最大优点是能够处理大量数据，从而实现无缝可扩展性。这些工具采用优化算法和并行处理技术，可以更快地处理和分析数据。
6. 可重复性和文档：您可以轻松创建自动化工作流程或脚本来捕获数据准备过程中执行的步骤，然后重复它们以确保分析的一致性和可重复性。

如何选择正确的数据整理工具？

最终，您为企业选择的数据整理工具取决于其需求、预算以及您处理的数据源类型。以下是您应该牢记的一些常见因素：

1. 数据要求：考虑您将要处理的数据类型和数量。有些工具可能擅长处理结构化数据，而其他工具可能更适合处理非结构化或半结构化数据。评估该工具是否可以处理特定于您的用例的数据格式、大小和复杂性。
2. 易用性：寻找具有直观且用户友好界面的工具。数据整理通常涉及复杂的操作，因此提供可视化和交互式数据整理方法的工具（例如拖放界面或图形工作流设计器）可以使流程更高效，更易于团队使用。
3. 功能：评估该工具的数据整理能力及其提供的众多功能。您还应该考虑它提供的数据转换和清理功能范围，例如数据合并、拆分、过滤和聚合。寻找可以自动执行重复任务并简化数据准备工作流程的功能。
4. 数据连接性：评估该工具连接各种数据源和系统的能力。确保它支持与您的组织相关的数据格式和协议，例如数据库、云平台、API 或文件格式。该工具应能够无缝集成和提取来自不同来源的数据。
5. 可扩展性和性能：考虑该工具高效处理大量数据的能力。评估其性能能力，包括处理速度和内存管理，以确保它能够在可接受的时间范围内处理大量数据。

原文链接：Top 8 Data Wrangling Tools in 2024