【数据转换】2023年7款最佳数据转换工具（优点、缺点、最佳） |

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7 Best Data Transformation Tools in 2023 (Pros, Cons, Best for)

数据转换过程通过以下方式将数据从原始的混乱转变为业务金矿：

删除不必要的数据（重复数据、异常值、过滤）
重塑数据（对数据模型、数据透视表、聚合度量值施加模式约束）
标准化数据格式（正确拼写，一个热编码变量）
构建自己的度量和维度（平均值、偏差、总和、计数和其他聚合）
丰富数据
…以及更多操作（请查看此处的转换列表）。

使用数据转换工具可以简化整个过程，并为您节省时间和精力来完成这些有价值但乏味的任务。

在本文中，我们将探讨市场上7种最佳的数据转换工具。每种工具都将与优缺点进行评估，并明确决定该工具最适合谁。

你赶时间吗？不用担心，这里是TL；DR最好的工具以及它们最适合哪些人：

Keboola：整体最佳。涵盖了所有转换用例，从业务专家的无代码到工程师的低代码（在SQL、Python、R和Julia中），以及所有dbt转换。
dbt：分析工程师，喜欢在数据仓库中使用SQL驱动的转换中的开发人员实践。
Matillion：中小型组织的IT用户，他们希望使用一个简单但强大的工具来运行ETL过程。
Trifacta：希望使用类似于Excell（但比Excell更强大）的解决方案转换数据的企业用户。
Informatica：一个大型企业的数据工程师团队，他们希望在所有数据操作中完全采用Informatica的整个产品生态系统。
Datameer：希望改进Snowflake中分析工作负载的非编码数据分析师。
Hevo Data：希望通过直观的拖放界面创建数据管道和转换的业务专家。

想深入了解细节以使您的决策更好吗？以下是最佳数据转换工具的完整分类。

7种最佳数据转换工具

1.Keboola

Keboola

Keboola是一个数据平台即服务，可帮助您自动化所有数据操作。

Keboola提供了多种工具来简化转换，但它还自动化了围绕ETL、ELT和反向ETL数据管道的数据操作。

每个公民都可以使用Keboola将原始数据转化为商业机会：

业务用户可以利用无代码转换，并使用拖放功能构建自己的数据管道（请检查Visual Flow Builder）。
工程师和数据科学家可以在SQL、Python、R和Julia中使用低代码转换。除此之外，您还可以获得监控、版本控制、数据访问控制、转换共享和可扩展后端以及并行化，以加快作业速度。
使用dbt的组织可以将dbt转换合并到其整个工作流中。使用Keboola还可以在ELT、ETL和反向ETL数据流中运行提取和加载。

优点：

为每个人提供自助服务。使用无代码、低代码或dbt转换的选项使每个用户都能够以最适合自己的模式转换自己的数据。
广泛涵盖转型运营。低代码和dbt转换涵盖了任何可以想象的数据操作。无代码转换涵盖了可点击的预构建解决方案的绝大多数用例：过滤、数据删除、数据标准化、重新编码值、构建（聚合）度量和维度等…
端到端自动化。您可以通过按计划设置转换或指定触发器来运行转换作业，从而实现转换的自动化。
完全监控和可审计。每个转换运行都会被监视以执行，并会触发警报，通知您数据质量问题或故障。您可以检查转换日志，以审核每个转换的参与者，并通过版本控制验证转换是如何更改的。
可共享且可重复使用。转换可以与传入和传出数据集一起共享。转换的重用可以加快您的开发时间，并使您的团队能够使用相同的过程。
设计可扩展性。您可以通过缩放运行转换的后端来调整分配给作业的资源。
超越转换的功能。Keboola不仅仅为ELT和ETL过程提供功能和工具。解决方案丰富的平台可帮助您通过数据目录等简化机器学习、数据管理、安全、共享和记录数据等方面的数据操作。

缺点：

运行时间过长的转换作业将自动中断，以防止未完成作业中出现错误或高资源消耗。要无限制地运行完全在线和连续的转换引擎，您必须调整默认的转换后端。

最适合：

由数据科学家、数据工程师、数据分析师和/或数据驱动的业务专家组成的团队，他们希望用自己喜欢的工具（无代码、低代码或dbt）将数据从原始的混乱转变为商机的金矿。

2.dbt

dbt

dbt是一个流行的开源转换引擎，它在您的数据平台（数据仓库、湖泊、数据库或查询引擎）中运行SQL转换。它提供了多种功能来简化围绕转换的数据操作，如调度、版本控制、组织、CI/CD等。

赞成：

dbt转换非常直观，因为它们是用SQL编写的。
dbt简化了转换，因此在编写SQL转换时避免了通常的样板和DDL代码。
因为转换是由数据仓库执行的，所以它们几乎实时运行。
优秀的支持将单个转换（称为“模型”）组织到项目中并记录转换。
围绕转换的操作特性（CI/CD、版本控制、协作）是精简和健壮的。

缺点：

不面向非技术用户。你需要了解SQL。
dbt仅以转换为中心。要运行完整的数据操作，您需要额外的工具来从数据源提取数据、将数据加载或发送到不同的目的地、管理数据、控制访问等。
允许您在自己的仓库中运行dbt的数据仓库适配器是有限的。当然，dbt涵盖了主要嫌疑（Snowflake、BigQuery、Databricks、AWS Redshift、Postgres），但列表中缺少了几个数据湖、关系数据库和数据仓库。

最适合：

喜欢在数据仓库中使用SQL驱动转换中的开发人员最佳实践的分析工程师。

3.Matillion

Matillion

Matillion是一个开源ETL工具，可以通过简单的无代码/低代码拖放用户界面构建数据管道。

Matillion通过将不同的组件拖到数据流中来创建转换。例如，首先使用“过滤器”组件删除行，然后应用“SQL”组件创建新的度量。

赞成：

即使对于非技术用户，拖放式用户界面也是用户友好和直观的
以及数据操作中根深蒂固的变更数据捕获和批处理。
Matillion可以帮助您覆盖其他数据操作，而不仅仅是转换。它完全支持ETL、ELT和反向ETL。Matillion涵盖的预建连接器的数量和类型非常广泛，足以涵盖绝大多数数据分析用例。

缺点：

无代码ETL功能以更高的价格解锁，并且不是免费产品的一部分。
基于代码的转换仅限于SQL（数据科学家没有Python、R或Julia）。
Matillion有时会在扩展硬件基础设施方面遇到问题，特别是对于更需要资源的转换的EC2实例。
定价是复杂的-您为Matillion及其用于在云上执行数据操作的计算资源付费。
用户经常报告文档可能过时，Matillion的新版本很少向后兼容（因此在更新软件时需要进行大量维护），并且对版本控制（git）的支持很差。

最适合：

中小型组织的IT用户，他们希望使用简单但强大的工具来运行ETL过程。

4.Trifacta

Trifacta

Trifacta的Designer Cloud是一个与您自己的云提供商（AWS、Azure、Google Cloud platform、Databricks）集成的云平台，运行低代码或无代码的ELT或ETL管道。

在Designer Cloud中，转换的执行方式类似于在Excel中执行转换的方式。您可以使用Trifacta的“Wrangle语言”（一种类似Excel的数据争用语言）编写所需的转换。例如，您可以写“pivot by X column”。然后，Trifacta Wrangler将在类似Excel的表格上执行命令，并围绕表格旋转。

赞成：

可以很好地扩展大型数据集。
通过示例推断转换。用户提供了所需结果的示例，Trifacta自动推断出转换背后的规则。
通过分析元数据和数据集的完整性、准确性和有效性，自动进行数据质量检查和数据分析。
Trifacta通过智能采样算法加快作业执行速度。

缺点：

这些转换需要大量繁忙的工作，而且不便于用户使用，也不总是直观的。
没有免费增值模式，最便宜（而且功能有限）的价格是每月80美元。

最适合：

希望使用类似于Excel（但比Excel更强大）的解决方案转换数据的企业用户。

5.Informatica

Informatica

Informatica为企业数据用户提供了两种主要的ETL产品（提取、转换、加载或经典数据管道）：

Informatica PowerCenter，大型企业的ETL平台，以及
Informatica云数据集成（ICDI），一种更实惠的集成平台即服务（IPaaS）。
安装Informatica Developer（开发人员工具）时，用户可以使用这两个工具进行转换。
一旦配置了转换引擎和体系结构，就可以在可单击的用户界面中构建转换。

赞成：

这是一款经过高度打磨且具有弹性的产品，可与大数据需求无缝扩展。
处理大型企业中常见的多种类型的数据格式，如复杂的XML文件、特定于行业的企业数据格式（SWIFT、HL7…）以及COBOL复制本等传统数据格式。
Informatica提供特定行业垂直领域（医疗保健、金融、银行等）中使用的大多数转换的预构建库。

缺点：

供应商锁定度高。要使用该工具，您需要根据解决方案的设计调整数据基础结构和体系结构，并学习其专有的建模语言。例如，Informatica对转换数据的数据存储选项非常有限。您只能使用Amazon Redshift进行数据仓库或Microsoft Azure SQL data Lake作为数据湖。
定价不透明，没有自助服务业务模式。你必须与销售人员交谈，并通过合同来演示产品。基本的数据集成云服务起价为每月2000美元。
该工具功能强大但复杂。在释放平台的全部潜力之前，准备好数据团队（多个），以承受陡峭的学习曲线。
转换主要围绕XML数据格式构建。无论传入的数据流格式是什么，都必须先将其转换为XML，然后才能对其进行操作。

最适合：

一个大型企业的数据工程师团队，他们将投资并专注于Informatica的定制平台，以收获强大机器的果实。

6.Datameer

Datameer

Datameer帮助您充分利用Snowflake数据仓库。它通过提供SQL和无代码转换（作为拖放组件）扩展了Snowflake的转换能力，因此技术和非技术同事都可以自助处理自己的数据需求。

赞成：

用于运行Snowflake变换的更好的变换工具。
该工具有大量文档记录，并为常见的分析用例提供了许多视频演示。
通过查看显示转换依赖性的可视化图表，复杂和多阶段转换变得更加直观。

缺点：

Datameer是市场上的一个新手，尽管它显示出了前景，但可以缺少无代码转换的开箱即用特性，而且某些转换在其库中更难执行。
Datameer仅限于Snowflake。

最适合：

希望改进Snowflake中分析工作负载的非编码数据分析师。

7.Hevo数据

Hevo

Hevo Data是一个无代码数据集成平台，可简化ETL、ELT和反向ETL数据管道。

数据转换可以通过在Hevo Data仪表板中拖放预先构建的转换块来构建，也可以通过编写Python脚本来执行转换。

赞成：

包括无代码（针对不编码的业务专家）和完全编码的Python转换。
失败工作流的警报。
非常适合涉及复制的ETL过程—利用CDC加快数据复制。

缺点：

没有基于SQL的转换（只有Python）用于编写完全自定义的转换。
Python转换通常限于简单的函数调用。复杂的转换更难编写和维护。
作为ETL/ELT工具，它为外部数据源提供了有限的预构建连接器。

最适合：

希望通过直观的拖放界面创建数据管道和转换的业务专家。

那么，在7种最佳的数据转换工具中，您如何做出最终选择？

如何为您的组织选择正确的数据转换工具？

在选择首选的数据转换工具时，请记住以下三个标准：

目标受众。没有代码工具最适合于那些不知道如何编码的业务用户。低代码工具简化了工程团队的工作。选择一个适合这两个受众的工具（如果您想增强整个组织的能力，则选择两者）。
定价。开源解决方案通常比供应商提供的数据平台和工具更便宜（无需支付费用、无需许可证、无需在“不公平”消费阈值下节流，以及其他供应商技巧）。但对于开源解决方案（维护、调试、运行自己的DataOps以提供开源工具所需的服务器和实例等），总体拥有成本通常更高。在评估您选择的工具时，请记住所有可能的费用和隐藏费用。
支持和文档。当出现问题时，是否有强大的支持系统，如供应商保证的支持SLA？或者如果该工具是开源的，是否有强大的用户群体可以回答您的问题？您是否可以依赖大量的文档？