Melhores ferramentas de transformação de dados em 2024
Inovações em Ferramentas de Transformação de Dados: Tendências para 2024 e Além
Saudações, aqui é Radzivon da Latenode. À medida que avançamos em 2024, a importância das ferramentas de transformação de dados continua a crescer. Essas ferramentas são essenciais para converter dados brutos em um formato utilizável e acionável, permitindo melhor análise, qualidade de dados aprimorada e integração perfeita de várias fontes. Selecionar a ferramenta de transformação de dados certa é crucial para gerenciar e alavancar seus dados de forma eficaz para tomar decisões comerciais informadas.
Neste artigo, explorarei as principais soluções de transformação de dados disponíveis em 2024. Analisaremos seus principais recursos, benefícios e preços, fornecendo insights para ajudar você a escolher a melhor solução para suas necessidades de transformação de dados. Com inúmeras opções disponíveis, entender os pontos fortes e as capacidades de cada ferramenta permitirá que você selecione aquela que melhor se alinha aos requisitos da sua organização.
Key Takeaways: Selecionar a ferramenta de transformação de dados certa é crucial para gerenciar e alavancar dados de forma eficaz. Entre os principais softwares de Transformação de Dados em 2024, o Latenode se destaca por sua interface intuitiva, recursos de integração perfeitos e planos de preços econômicos. Avaliar cuidadosamente as necessidades da sua organização ajudará você a otimizar os fluxos de trabalho de dados, aprimorar a qualidade dos dados e gerar melhores resultados comerciais.
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Compreendendo a transformação de dados
Transformação de dados é o processo de converter dados brutos de seu estado original para um formato mais adequado para análise e utilização. É importante na análise de dados, permitindo:
- Insights valiosos a serem extraídos
- Decisões informadas a serem tomadas com base nas informações disponíveis
Dados brutos geralmente vêm de fontes distintas e podem ser desestruturados, incompletos ou conter erros. O processo de transformação de dados envolve várias etapas:
- Limpeza de dados
- Transformação de dados
- Combinação de dados
- Estruturação de dados
Essas etapas fornecem consistência aos dados e os alinham com os requisitos dos sistemas e aplicativos de destino.
Após a transformação, os dados se tornam adequados para carregamento em sistemas analíticos, data warehouses ou outras ferramentas de business intelligence. Dados limpos, padronizados e estruturados garantem:
- Resultados de análise mais precisos
- Visualizações confiáveis
- Relatórios de qualidade
Além disso, o processo de transformação aprimora a usabilidade dos dados alinhando-os com os objetivos do negócio. No varejo, ele ajuda a entender o comportamento do cliente e otimizar o estoque, enquanto na área da saúde, ele melhora o atendimento ao paciente e a pesquisa médica. A transformação eficaz de dados garante a conformidade regulatória, crucial em finanças e saúde. Em resumo, a transformação de dados transforma dados brutos em um recurso valioso, impulsionando iniciativas estratégicas e melhorias operacionais. Investir em processos robustos de transformação de dados desbloqueia o potencial dos dados, levando a melhores resultados e uma vantagem competitiva.
O que são ferramentas de transformação de dados e por que elas são necessárias?
Ferramentas de transformação de dados são soluções de software que permitem aos usuários extrair, transformar e carregar dados de várias fontes em um sistema de destino. Elas fornecem recursos para limpeza, estruturação e enriquecimento de dados, tornando-os mais adequados para análise e tomada de decisão. Os benefícios de usar ferramentas de transformação de dados incluem qualidade de dados aprimorada, economia de tempo e esforço e a capacidade de lidar com conjuntos de dados grandes e complexos.
Além disso, as ferramentas de transformação de dados oferecem vários recursos importantes:
- Extração de dados de uma ampla variedade de fontes, como bancos de dados, arquivos simples, APIs e armazenamento em nuvem
- Aplicar regras predefinidas ou lógica personalizada para limpar, filtrar e transformar dados brutos
- Unindo e mesclando dados de várias fontes
- Manipulando diferentes formatos de dados como CSV, XML, JSON, etc.
- Carregando dados transformados em data warehouses, lakes ou outros sistemas de destino
Ao aproveitar esses recursos, as organizações podem garantir que os dados sejam consistentes, precisos e prontos para análise em todo o seu ecossistema de análise.
Principais fatores a serem considerados ao escolher uma ferramenta de transformação de dados
Ao escolher uma solução de transformação de dados, é importante considerar vários fatores-chave. Primeiro e mais importante, a ferramenta deve ser capaz de acessar dados não estruturados, extraindo informações de várias fontes, como PDFs, e-mails e páginas da web. Além disso, deve fornecer a capacidade de visualizar e interagir com dados em tempo real durante o processo de transformação.
Outros fatores críticos incluem:
- Fácil de usar, com uma interface intuitiva e habilidades mínimas de programação necessárias.
- Integração perfeita com diversas fontes de dados e sistemas de destino.
- Disponibilidade de funções pré-criadas e capacidade de criar funções personalizadas para transformações complexas.
- Suporte para interfaces com e sem código para atender a diferentes tipos de usuários.
- Monitoramento da qualidade dos dados em tempo real durante o processo de transformação.
- Geração automática de scripts reutilizáveis para automação de processos de transformação.
- A capacidade de automatizar tarefas de transformação de dados para maior eficiência e precisão.
Ao levar esses fatores em consideração, as organizações podem selecionar a ferramenta de exemplo de transformação de dados mais adequada, alinhada às suas necessidades e requisitos.
Principais ferramentas de transformação de dados em 2024
Como os dados continuam a ser uma pedra angular da tomada de decisões estratégicas, ter as ferramentas de transformação certas é essencial para qualquer organização. A seção a seguir destaca os principais serviços de transformação de dados disponíveis em 2024, cada um oferecendo recursos e benefícios exclusivos para atender a várias necessidades de negócios.
1. Nódulo tardio
Latenode é uma plataforma de automação low-code versátil projetada para agilizar a automação de fluxos de trabalho entre vários serviços e APIs. Com sua interface de arrastar e soltar amigável, Latenode permite que os usuários criem, gerenciem e implantem cenários complexos sem amplo conhecimento de codificação. A plataforma suporta integração perfeita com uma ampla gama de aplicativos e bancos de dados, tornando-a adaptável à infraestrutura existente. Latenode é altamente escalável, garantindo que ele possa crescer com suas necessidades de negócios, e inclui recursos de segurança robustos para proteger seus dados. Isso torna Latenode uma solução ideal para empresas de qualquer tamanho que buscam otimizar suas operações de forma eficiente.
Principais funcionalidades
- Construtor de workflow visual: Crie e gerencie fluxos de trabalho usando uma interface visual de arrastar e soltar.
- Biblioteca de nós extensa: Inclui vários tipos de nós, como nós de ação, nós de gatilho e ferramentas para lidar com diferentes tarefas dentro de um fluxo de trabalho.
- Suporte a JavaScript: Permite a execução de código personalizado dentro de nós para processamento e transformação de dados complexos.
- Modelos de Cenários: Modelos pré-criados para tarefas comuns para acelerar a criação de fluxos de trabalho.
- Integração com serviços populares: Suporta integração com muitos serviços e aplicativos populares, permitindo um fluxo de dados perfeito.
- Variáveis globais: Use variáveis globais para conectar vários cenários dentro de uma conta, facilitando o compartilhamento de dados e a consistência entre fluxos de trabalho.
- Gestão de Cenários: Ferramentas abrangentes para gerenciar cenários, incluindo controle de versão, histórico de execução e recursos de exportação/importação.
- Gestão de Autorização: Simplifica a conexão com serviços externos com gerenciamento de autorização integrado.
Preços
Por fim, o Latenode tem um modelo de preços com boa relação custo-benefício, com opções como ofertas vitalícias ou faturamento baseado em operação. Ao contrário de alguns concorrentes, o Latenode não adiciona cobranças para executar fluxos de trabalho complexos, o que torna o software de automação de low-code mais econômico. A solução vem com cinco planos de preços.
- O plano grátis: permite até 12 horas de computação e 1500 execuções de cenários com até cinco fluxos de trabalho ativos.
- O plano inicial: custará US$ 17, concedendo 83 horas de computação, 10,000 execuções de cenário e 20 fluxos de trabalho ativos. Ele também fornece um histórico de execução de três dias e 100 solicitações para o AI Code Copilot.
- O plano Grow: tem 417 horas de computação e 100,000 execuções de cenário por US$ 97 mensais. Ele também oferece fluxos de trabalho ativos ilimitados, histórico de execução de 30 dias e um recurso básico de trabalho em equipe.
- O plano Prime: custa US$ 297 e inclui 1.5 milhão de execuções de cenários, um recurso de trabalho em equipe aprimorado e muito mais.
- O plano da empresa: Engenheiros de sucesso dedicados, integração de aplicativos personalizados e segurança com nuvem privada são algumas das vantagens do plano Enterprise. Você terá que pedir um orçamento para este nível.
Como o Latenode aprimora a transformação de dados
O Latenode simplifica o processo de transformação de dados permitindo que os usuários criem fluxos de trabalho (chamados de cenários) que automatizam a extração, transformação e carregamento (ETL) de dados. Esta plataforma fornece vários nós para lidar com diferentes estágios de transformação de dados.
- Descoberta e Mapeamento: Identifique fontes de dados e formatos que exigem transformação. No Latenode, você pode usar o nó de gatilho Webhook para iniciar o fluxo de trabalho quando novos dados chegam.
- Geração e Execução de Código: Crie código para executar transformações usando o nó JavaScript no Latenode. Este nó permite que você escreva JavaScript personalizado para manipular dados.
- Tipos de Transformação: O Latenode oferece vários nós de ação para aplicar diferentes tipos de transformações, como filtragem, enriquecimento, divisão e junção. Por exemplo, você pode usar o nó HTTP Request para enviar dados transformados para outro serviço ou API.
- Revisão e validação: Avalie os resultados da transformação para conformidade com o formato de destino. O Latenode permite que você configure condições e rotas para validar dados antes do processamento posterior.
Como exemplo, iremos Automatize o processo de extração de dados brutos de uma fonte, convertendo-os em um formato utilizável e carregando-os no sistema de destino usando o Latenode.
- Nó Webhook: Recebe dados brutos de entrada por meio de uma solicitação HTTP.
- Nó JavaScript: Transforma os dados combinando o nome e o sobrenome e criando uma mensagem para e-mail.
- Nó de solicitação HTTP: Envia os dados transformados para o sistema de destino, como um serviço de e-mail.
- Nó de resposta do webhook: Retorna uma resposta indicando o sucesso da execução do cenário.
Ao aproveitar o Latenode, as organizações podem superar os desafios associados à transformação de dados, garantindo dados de alta qualidade, compatíveis e prontos para uso para análise e tomada de decisões.
Se precisar de ajuda ou conselhos sobre como criar seu próprio script ou se quiser replicar este, entre em contato nossa comunidade no Discord, onde estão localizados os especialistas em automação de baixo código.
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2. Informática do PowerCenter
O Informatica PowerCenter é uma plataforma de integração de dados robusta amplamente usada por sua capacidade de lidar com processos complexos de transformação e carregamento de dados. Como uma solução de nível empresarial, o PowerCenter oferece suporte a uma variedade de cenários de integração de dados, incluindo ETL (Extract, Transform, Load), migração de dados e sincronização de dados. Sua escalabilidade, conectividade abrangente e recursos avançados de transformação o tornam uma escolha ideal para grandes organizações que buscam gerenciar grandes quantidades de dados de forma eficiente.
Principais funcionalidades:
- Capacidades ETL abrangentes: O PowerCenter se destaca na extração, transformação e carregamento de dados de várias fontes para sistemas de destino.
- Extensiva Conectividade: Suporta uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, serviços de nuvem e plataformas de big data.
- Ferramentas avançadas de transformação: Oferece um rico conjunto de funcionalidades de transformação para limpar, agregar e manipular dados.
- Gestão de Metadados: Fornece recursos robustos de gerenciamento de metadados para garantir governança de dados e rastreamento de linhagem.
- Escalabilidade e desempenho: Projetado para lidar com altos volumes de dados e transformações complexas, garantindo desempenho ideal.
- Integração de qualidade de dados: Integra-se com as ferramentas de qualidade de dados da Informatica para manter alta precisão e confiabilidade dos dados.
Preços:
O Informatica PowerCenter segue um modelo de preços personalizado com base nas necessidades específicas e na escala da implantação. O preço normalmente depende de fatores como o número de conectores, volume de dados processados e recursos adicionais necessários. Os clientes em potencial precisam entrar em contato com a Informatica diretamente para obter uma cotação detalhada adaptada às suas necessidades organizacionais.
Conclusão:
O Informatica PowerCenter se destaca como uma solução poderosa para transformação e integração de dados, capaz de lidar com as necessidades complexas de grandes empresas. Seu amplo conjunto de recursos, incluindo recursos ETL abrangentes, ferramentas avançadas de transformação e gerenciamento robusto de metadados, o tornam uma escolha preferencial para organizações que buscam otimizar seus processos de dados. Embora o preço seja personalizado e possa ser mais alto em comparação a alguns concorrentes, o nível de escalabilidade, desempenho e integração com ferramentas de qualidade de dados justificam o investimento para empresas que exigem soluções de gerenciamento de dados confiáveis e eficientes.
3. Tecido de dados Talend
O Talend Data Fabric é um conjunto integrado de aplicativos projetados para fornecer soluções abrangentes de integração e transformação de dados. Ele oferece suporte a vários cenários de integração de dados, incluindo ETL, migração de dados e sincronização de dados, e oferece ferramentas para qualidade de dados, gerenciamento de dados mestres e integração de aplicativos. As raízes de código aberto e os recursos robustos do Talend o tornam uma escolha popular para organizações que buscam alavancar seus dados de forma eficaz e eficiente.
Principais funcionalidades:
- Plataforma Unificada: O Talend Data Fabric integra diversas soluções de gerenciamento de dados em uma única plataforma, incluindo integração de dados, qualidade de dados e gerenciamento de dados mestres.
- Fundação de código aberto: Construído com tecnologia de código aberto, oferecendo flexibilidade e suporte da comunidade.
- Integração na Nuvem: Suporta integração com plataformas de nuvem como AWS, Azure e Google Cloud.
- Transformação Avançada de Dados: Fornece uma ampla gama de recursos de transformação para limpar, padronizar e enriquecer dados.
- Processamento de dados em tempo real: Permite integração de dados em tempo real e processamento de dados em streaming.
- Ferramentas de qualidade de dados: Inclui ferramentas integradas para criação de perfil, limpeza e correspondência de dados para garantir alta qualidade de dados.
- Global: Projetado para se adaptar às necessidades da organização, capaz de lidar com grandes volumes de dados.
- Interface Amigável: Oferece uma interface de arrastar e soltar para projetar fluxos de trabalho e transformações de dados.
Preços:
O Talend Data Fabric oferece planos de preços flexíveis adaptados às diferentes necessidades organizacionais. O preço é normalmente baseado no número de usuários, volume de dados e recursos específicos necessários. O Talend fornece preços baseados em assinatura e licenças perpétuas. Clientes em potencial podem entrar em contato com o Talend para obter uma cotação personalizada com base em seus requisitos específicos.
Conclusão:
O Talend Data Fabric é uma plataforma de integração de dados poderosa e versátil que atende a uma ampla gama de necessidades de gerenciamento de dados. Sua plataforma unificada, recursos avançados de transformação e forte foco na qualidade dos dados o tornam uma excelente escolha para organizações que buscam otimizar seus fluxos de trabalho de dados. Os recursos de escalabilidade e processamento em tempo real garantem que o Talend possa crescer com seu negócio e lidar com as crescentes demandas de dados. Embora o preço seja variável e personalizado para as necessidades de cada organização, o conjunto abrangente de recursos e a flexibilidade oferecidos pelo Talend Data Fabric o tornam um investimento que vale a pena para empresas que buscam aproveitar todo o potencial de seus dados.
4. Cola WS
O AWS Glue é um serviço ETL (Extract, Transform, Load) totalmente gerenciado fornecido pela Amazon Web Services. Ele simplifica o processo de preparação e carregamento de dados para análise ao automatizar a descoberta, transformação e catalogação de dados. Projetado para escalabilidade e flexibilidade, o AWS Glue integra-se perfeitamente com outros serviços da AWS, tornando-o uma ferramenta poderosa para construir data lakes e data warehouses na nuvem.
Principais funcionalidades:
- Arquitetura sem servidor: O AWS Glue opera sem a necessidade de provisionamento ou gerenciamento de servidores, dimensionando recursos automaticamente conforme necessário.
- Catálogo de Dados Integrado: Fornece um repositório central para armazenar metadados e tornar os dados facilmente pesquisáveis e consultáveis.
- Descoberta Automática de Esquema: Verifica suas fontes de dados para inferir esquemas automaticamente e gerar código para transformar seus dados.
- Suporte para múltiplas fontes de dados: Pode se conectar a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo Amazon S3, RDS, Redshift e vários bancos de dados compatíveis com JDBC.
- Agendamento de trabalhos: Permite que você agende trabalhos ETL para serem executados em horários específicos ou com base em eventos.
- Transformação de Dados: Oferece recursos poderosos de transformação usando o PySpark, uma API Python para Apache Spark.
- Processamento em tempo real e em lote: Suporta streaming de dados em tempo real e processamento em lote, proporcionando flexibilidade para diferentes casos de uso.
- Integração com serviços AWS: Integra-se perfeitamente com outros serviços da AWS, como Lambda, Athena e CloudWatch, para funcionalidade e monitoramento aprimorados.
Preços:
O preço do AWS Glue é baseado nos recursos consumidos pelos seus trabalhos de ETL. Isso inclui cobranças por processamento de dados, uso do crawler e armazenamento do Data Catalog. A estrutura de custos é de pagamento conforme o uso, o que significa que você paga apenas pelos recursos que usa. Para obter informações detalhadas sobre preços, os clientes podem consultar a página de preços do AWS Glue no site da AWS.
Conclusão:
O AWS Glue é um serviço ETL robusto e totalmente gerenciado que oferece uma ampla gama de recursos para simplificar e automatizar processos de transformação de dados. Sua arquitetura sem servidor e integração perfeita com outros serviços da AWS o tornam uma escolha ideal para organizações que buscam construir e gerenciar data lakes e data warehouses na nuvem. A descoberta automática de esquemas e os poderosos recursos de transformação de dados permitem que os usuários processem e analisem com eficiência grandes volumes de dados. Com seu modelo de preços flexível, o AWS Glue fornece uma solução econômica que se adapta às suas necessidades de negócios, tornando-o um excelente investimento para organizações que buscam otimizar seus fluxos de trabalho de dados na nuvem.
5. Fábrica de Dados do Azure
O Azure Data Factory (ADF) é um serviço de integração de dados baseado em nuvem fornecido pelo Microsoft Azure. Ele permite a criação, o agendamento e a orquestração de fluxos de trabalho de dados em escala, facilitando a movimentação e a transformação de dados de várias fontes. O ADF oferece suporte aos processos ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform), fornecendo uma solução abrangente para a construção de pipelines de dados e a preparação de dados para análise.
Principais funcionalidades:
- Integração de Dados: Conecta-se a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados locais, armazenamento em nuvem e aplicativos SaaS.
- Suporte ETL e ELT: Fornece ferramentas para processos ETL tradicionais e ELT modernos, permitindo flexibilidade na transformação de dados.
- Designer de pipeline visual: Oferece uma interface de arrastar e soltar para criar e gerenciar pipelines de dados sem escrever código.
- Movimentação de dados: Mova dados com eficiência entre vários armazenamentos de dados, incluindo o Azure Blob Storage, o Banco de Dados SQL do Azure e muito mais.
- Transformação de Dados: Utiliza o Azure Data Flow para projetar visualmente transformações de dados ou aproveitar código personalizado com o Azure Databricks e o HDInsight.
- Agendamento e Monitoramento: Inclui recursos de agendamento integrados e ferramentas de monitoramento detalhadas para gerenciar e rastrear execuções de pipeline.
- Escalabilidade e desempenho: Escala automaticamente para lidar com grandes volumes de dados e fluxos de trabalho complexos.
- Integração com o ecossistema do Azure: Integra-se perfeitamente com outros serviços do Azure, como Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning e Power BI.
Preços:
O preço do Azure Data Factory é baseado em vários fatores, incluindo o número de atividades de pipeline, volume de movimentação de dados e uso do Data Flow. A estrutura de custo é de pagamento conforme o uso, garantindo que você pague apenas pelos recursos consumidos. Para obter informações detalhadas sobre preços, os clientes podem consultar a página de preços do Azure Data Factory no site do Microsoft Azure.
Conclusão
O Azure Data Factory é um serviço de integração de dados poderoso e flexível que simplifica o processo de criação, gerenciamento e orquestração de pipelines de dados. Sua ampla conectividade, designer de pipeline visual e recursos robustos de transformação o tornam uma excelente escolha para organizações que buscam otimizar seus fluxos de trabalho de dados e aproveitar todo o potencial de seus dados. A escalabilidade e a integração do serviço com o ecossistema mais amplo do Azure garantem que ele possa atender às necessidades de empresas de todos os tamanhos, fornecendo uma solução econômica que cresce com seus requisitos de dados. Com o Azure Data Factory, as organizações podem mover, transformar e preparar dados com eficiência para análises avançadas e inteligência empresarial, tornando-o um ativo valioso para qualquer empresa orientada a dados.
Comparando as principais plataformas de transformação de dados em 2024
À medida que as empresas dependem cada vez mais de decisões baseadas em dados, escolher a plataforma de transformação de dados certa é crucial. A ferramenta certa pode agilizar seus processos de dados, melhorar a qualidade dos dados e aumentar a eficiência geral. Para ajudar na sua tomada de decisão, comparamos as cinco principais plataformas de transformação de dados com base nos principais recursos. Esta comparação destaca os pontos fortes e as capacidades de cada plataforma, ajudando você a encontrar a melhor opção para suas necessidades.
| Característica | Nó latente | Informática do PowerCenter | Tecido de dados Talend | Cola AWS | Fábrica de Dados do Azure |
|---|---|---|---|---|---|
| Capacidades de ETL | Sim | Sim | Sim | Sim | Sim |
| Integração | Integração perfeita com muitos serviços e aplicativos populares | Ampla conectividade com várias fontes de dados | Plataforma unificada com múltiplas ferramentas de integração | Suporta múltiplas fontes de dados, incluindo serviços AWS | Conecta-se a uma ampla variedade de fontes de dados |
| Ferramentas de transformação | Suporte avançado a JavaScript para processamento e transformação de dados personalizados | Ferramentas avançadas de transformação | Capacidades avançadas de transformação de dados | PySpark para transformação de dados | Fluxo de dados do Azure, Databricks, HDInsight |
| Processamento em tempo real | Sim | Limitada | Sim | Sim | Sim |
| Ferramentas de qualidade de dados | Ferramentas integradas para precisão e confiabilidade de dados | Sim | Sim | Limitada | Sim |
| Gestão de Metadados | Gerenciamento robusto de metadados e variáveis globais | Robusto | Sim | Catálogo de Dados Integrado | Sim |
| Global | Altamente escalável para atender às crescentes necessidades de negócios | Alta | Alta | Alta | Alta |
| Interface de Usuário | Interface visual intuitiva de arrastar e soltar | Visual e baseado em script | Arrastar e soltar visualmente | Interface sem código com automação | Designer de pipeline visual |
| Integração na Nuvem | Amplo suporte à integração em nuvem | Limitada | Sim | Sim | Sim |
| Agendamento e Monitoramento | Ferramentas abrangentes para gerenciamento de cenários, incluindo controle de versão e histórico de execução | Sim | Sim | Sim | Sim |
| Preços | Preços econômicos com planos gratuitos e baseados em assinatura | Preços personalizados | Licenças baseadas em assinatura e perpétuas | Pagamento conforme o uso | Pagamento conforme o uso |
Ferramentas de suporte para transformação de dados
Além de plataformas robustas de transformação de dados, várias ferramentas de suporte podem aprimorar e simplificar o processo de transformação de dados. Essas ferramentas fornecem recursos poderosos para análise, visualização e manipulação de dados, facilitando o trabalho com conjuntos de dados complexos e a obtenção de insights significativos. Abaixo estão algumas das ferramentas de suporte mais eficazes para transformação de dados:
- Notebook Jupyter: Um ambiente de programação interativo de código aberto que permite a criação e o compartilhamento de documentos contendo código ativo, equações, visualizações e texto narrativo.
- Looker (anteriormente Google Data Studio): Uma ferramenta de inteligência empresarial e visualização que permite a criação de painéis e relatórios personalizáveis a partir de diversas fontes de dados.
- Consulta de energia do Microsoft Excel: Um conjunto de recursos no Excel que permitem descobrir, conectar, combinar e refinar fontes de dados para atender às necessidades de análise.
Conclusão do artigo
Selecionar os tipos certos de transformação de dados é crucial para gerenciar e alavancar seus dados de forma eficaz. Ao avaliar diferentes opções, é importante considerar fatores como acesso a dados não estruturados, facilidade de uso, recursos de integração e recursos de automação. Entre os principais serviços de transformação de dados em 2024 estão Latenode, Informatica PowerCenter, Talend Data Fabric, AWS Glue e Azure Data Factory. Cada uma dessas plataformas oferece pontos fortes e recursos exclusivos que podem atender a uma variedade de necessidades de transformação de dados.
Ao avaliar cuidadosamente os requisitos específicos da sua organização e escolher uma ferramenta que se alinhe a essas necessidades, você pode otimizar seus fluxos de trabalho de dados, aprimorar a qualidade dos dados e, por fim, gerar melhores resultados comerciais. Investir na solução certa de transformação de dados permitirá que sua organização desbloqueie todo o potencial dos seus dados, levando a uma tomada de decisão mais informada e estratégica.
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