为什么每个组织都需要数据转换SaaS平台

SaaS 数据转换 工具是一种新兴的解决方案模型,它提供了一个更快的, 更容易执行数据和分析工程和, 作为一个结果, 为您的云数据仓库提供更大的投资回报率.

数据转换进化

数据治理——谁负责

近30年来,数据转换一直是组织如何交付便于分析的数据的重要组成部分.  多年来,数据转换过程一直专注于ETL中的“T”(提取、转换和加载).  在ETL管道中, 数据转换主要侧重于清理数据并将其从源模式映射到目标模式.  随着组织的目标模式(星形模式和雪花模式)变得更加复杂, 这些映射过程变得更加复杂.

从2010年代到今天,数据转换的作用已经扩大.  新的数据源和格式出现了, 新平台如数据湖被部署来支持这一点.  数据转换的角色在帮助交付价值方面变得越来越重要.  新, 复杂的数据格式需要规范化, 洁净, 与传统数据源(通常是现有的数据仓库)集成, 然后浓缩.

最后, 在2010年下半年,数据准备成为分析师自助数据转换的一个不可或缺的组成部分.  这使得个人, 较少的技术分析人员在数据上执行各种各样的转换,而不依赖并等待IT和数据团队为他们创建数据转换管道.

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关键最近的趋势

数据治理框架

近年来, 新的趋势已经出现,改变了人们思考和执行数据转换的方式, 包括:

  • 云数据仓库——许多组织在云中部署新的或迁移现有的数据仓库,以利用经济效益, 灵活性, 和现代建筑.  云数据仓库还提供了一个独特的平台来执行基于sql的数据转换.
  • 英语教学(提取, 负载, 数据管道的处理模型已经从以前的ETL变成了ELT.  在英语教学模型中, 数据转换步骤是最后一步(在加载源数据之后),可以直接通过SQL脚本或更高级别的工具在云数据仓库中执行.
  • 多角色分析工程——数据工程是数据团队向业务交付数据的一项由内而外的任务, 一种新的分析工程方法出现了.  分析工程涉及数据和分析团队之间的协作, 使用英语教学方法, 并在这些不同的角色之间分担工作负载,以使流程更高效.
  • 云/SaaS——您的大部分数据都驻留在云数据仓库中, 组织需要类似的基于saas的数据转换服务,以提供相同的经济效益, 灵活性, 并与他们的现代建筑相契合.
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数据转换SaaS解决方案

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数据转换SaaS解决方案, 客户可以订阅并几乎立即获得对托管服务的访问权, 使用数据转换工具来创建模型, 管理和部署数据转换模型, 并操作这些管道,以确保有效的数据转换流程.

作为托管服务, 客户无需自行携带或操作任何云计算或存储服务.  当SaaS平台专注于促进ELT过程中的转换时, 客户只需将系统指向他们现有的云数据仓库, 谁提供数据存储和计算马力.

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数据转换SaaS解决方案带来了什么?

数据转换 SaaS解决方案提供的一个明显且核心的好处与云和SaaS服务类似:可伸缩性, 灵活性, 和现代化.  除此之外,它还带来了其他的好处,包括:

  • 非常适合现代数据栈
  • 直接与云数据仓库集成
  • 更多具有有趣新功能的现代工具
  • 数据文档和发现服务
  • 整个团队的协作

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现代数据堆栈

随着组织将他们的分析转移到云计算中, 他们经常创造新的, 现代的数据栈围绕着包含云技术的工具和流程,体现了可伸缩性和灵活性.  新的现代数据栈通常包括:

  1. 帮助ELT过程的EL的数据加载器,
  2. 云数据仓库,
  3. 一个数据转换工具,
  4. 分析和/或数据科学工具
  5. DataOps /数据可观测性工具

现代数据栈组件, 项目1, 2, 4, 和5都是易于订阅的SaaS/托管服务, 使用, 和操作.  因此, “数据转换即服务”(数据转换 as a Service)更适合这个堆栈,它与其他基于云的SaaS服务具有类似的计算和运营优势, 并更有效地与核心组件(如云数据仓库)集成(见下文)

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云数据仓库集成

随着组织创建他们的现代数据栈, 云数据仓库成为中心和主要的主力.  它为架构提供了核心的存储和计算(查询)工具.  它还提供了一个标准的接口和组件,堆栈中的其他工具都可以集成到这个接口和组件上.

作为服务平台的数据转换将云数据仓库作为其关键, 与CDW提供的核心服务集成.  通过与CDW的整合,数据转换 SaaS平台将:

  • 在CDW中创建并维护其数据模型,
  • 使用CDW的SQL语言执行转换(通过直接SQL或通过高级建模生成的SQL -参见下面), 和
  • 使用CDW查询引擎处理物化数据模型,并使用存储引擎.

这为数据转换创建了一个高效的执行模型,并使用了高成本效益的CDW查询/计算和存储服务.

现代工具

市场上有大量的工具可以执行数据转换.  有些是传统工具,有些则更现代.  尽管多年来遗留工具已经进行了多次改头换面, 这些产品仍然采用旧式的数据转换, 如图所示 Informatica Talend.  甚至一些支持ELT过程的基于云/ saas的工具仍然具有旧式的数据转换接口, 如图所示 Matillion.

一个好的数据转换服务工具包含了一个现代事实,即在分析工程过程中涉及到多个角色, 包括数据工程师, 分析工程师(更像是技术分析师), 数据分析师, 和数据科学家.  这些角色通常都有:

  • 不同的技能从高技术到低技术,
  • 不同的知识和理解如何使用数据,
  • 在他们的角色上有不同的关注点,在哪里他们可以最好地利用他们的时间.

为此, SaaS数据转换工具将提供一个更现代的工具,允许每个角色参与到数据转换过程中, 最好地利用他们的技能,确保他们花最多的时间做他们最擅长的事情.  例如, 通过易于使用的无代码或低代码数据转换接口,数据分析人员可以花更多的时间在分析上,而花在数据转换上的时间更少.

一个高度现代化的SaaS数据转换平台应该支持三个不同的接口来支持多个角色:

  • 无代码—用于非技术数据和业务分析师
  • 低代码——适用于略为精通数据的数据分析师或想要比编码更高生产率的分析工程师
  • 代码——为想要使用SQL进行控制和优化的数据和分析工程师提供.
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文档和发现

数据文档通常在wiki页面之间传播, 元数据管理系统, 或者早期版本的数据目录.  这些来源中的大多数仍然没有捕捉到关于数据的大部分知识.  一些数据转换工具试图生成关于数据的文档, 但通常情况下,这只是从SQL代码中获取注释,生成wiki页面或添加有限的描述.

数据转换SaaS工具能够捕获尽可能多的有关其正在处理的数据的信息, 执行的转换, 以及得到的数据模型.  这将包括自动生成的文档和信息,比如模式信息, 转换完成, 数据沿袭, 和审计.

数据转换SaaS工具还应该方便用户生成关于数据的信息, 从数据和分析社区中获取额外的信息, 包括:

  • 描述,既能解释数据,又能最好地使用数据,
  • 标签可以帮助组织和识别数据,
  • 注释,可以添加关于数据的简单想法,或支持协作,
  • 业务元数据,将技术元数据转换为业务术语
  • 状态和认证字段,它们描述数据对象的状态

协作

在传统的数据工程过程中, 通常情况下,当数据团队需要解释分析团队的需求,而生成的数据集出现不匹配时,就会出现问题, 浪费宝贵的时间和精力.  这是因为数据团队对数据了解很多,但对业务如何使用数据却知之甚少, 分析团队的情况也是如此, 他们对数据知之甚少,但知道业务将如何使用这些数据.

除了支持涉及到现代数据堆栈的多个角色之外, 数据转换平台促进了协作式的数据生命周期过程,消除了分析工程过程中的错误和不匹配:

  • 分析团队可以使用无代码或低代码工具交互式地创建和探索他们正在从数据中寻找的基本模型, 同时也要添加分析结果的描述,以显示企业将如何使用它,
  • 然后,数据团队可以使用SQL或低代码工具,将最终的数据管道和模型完全充实到分析师提供的“规范”中, 然后实施这些

这种协作过程消除了数据转换和建模中的错误, 将整个过程加速20-30倍.

最重要的好处

而数据转换SaaS平台可以为数据和分析团队提供上述所有日常好处, 它带来的最重要的好处是:

  • 由于生产率的提高,数据和分析工程成本降低了40%,
  • 由于更高的生产率,数据和分析工程的投资回报率高达300%,
  • 从云数据仓库获得的投资回报率最高可达500%,这得益于更高的生产率和更快的数据对业务的可用性
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Datameer

Datameer是一个强大的SaaS数据转换平台,运行在Snowflake -您的现代, 可伸缩的云数据仓库——提供了一个高度可伸缩和灵活的环境,可以将数据转换为有意义的分析.  使用Datameer,你可以:

 

  • 允许非技术分析团队成员处理复杂的数据,而不需要使用Datameer的无代码和低代码数据转换接口编写代码,
  • 轻松地将大量捕获的数据与主数据和其他数据结合起来,创建上下文丰富, 有意义的数据集供分析,
  • 充分丰富的分析数据集,为您的分析添加更多的风味,使用不同的图形公式和函数数组,
  • 生成丰富的文档并添加用户提供的属性, 评论, 标签, 更多的是在整个分析社区中分享关于你的数据的可搜索知识,
  • 使用类似目录的文档特性将数据治理过程众包,以实现更大的数据民主化和数据素养,
  • 维护关于社区如何转换和使用数据的完整审计跟踪,以进一步支持您的治理和遵从性流程,
  • 直接在Snowflake中部署和执行数据转换模型,以获得对大量数据所需的可伸缩性,同时保持较低的计算和存储成本.

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