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Les applications et outils utilisés pour le mappage de données

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Source : Pixabay. Les meilleurs outils pour le mappage de données.

La cartographie des données est essentielle et constitue l’une des premières étapes de l’intégration des données. Il crée une carte de données à l’aide de données brutes, non structurées et brutes, et contribue à éliminer les erreurs, à réduire le gaspillage d’espace de stockage et à réduire les coûts de calcul globaux. 

Cela conduit à des données propres et de bonne qualité en faisant correspondre les erreurs, les répétitions et les inexactitudes. Voici quelques-uns des meilleurs outils de mappage de données recommandés par les experts.

Python Record Linkage

Python Record Linkage Toolkit, qui propose une bibliothèque et une collection complètes de kits d’outils, est extrêmement utile pour lier des enregistrements dans des sources de données internes et externes. Il fournit également un vaste choix d’accessoires nécessaires aux processus de liaison et de déduplication d’enregistrements. 

Ci-dessous la présentation de cet outil en anglais :

La façon dont cette boîte à outils a été conçue fonctionne mieux lorsqu’il est utilisé pour analyser et lier des fichiers de petite à moyenne taille. Il dispose d’outils de manipulation de données avancés, de méthodes d’indexation intelligentes et d’un certain nombre de jeux de données intégrés. Ces fonctionnalités avancées l’aident à intégrer ses processus et à lier directement les enregistrements nécessaires aux projets de manipulation de données disponibles. Il a été conçu pour réguler et produire des données propres à l’aide de techniques simples mais efficaces.

MapForce par Altova

MapForce, l’outil de cartographie de données créé par Altova, est un puissant outil de cartographie graphique. Il peut effectuer une cartographie des données et une intégration offrant des résultats extrêmement efficaces. Ce qui en fait un outil aussi efficace est son extrême flexibilité, car il est conçu pour traiter divers types de données tels que Excel, XML, XBRL, JSON, les tampons de protocole Google, les données de base de données, etc. Sa particularité est de proposer une interface graphique conviviale, plus visuelle et donc plus claire à utiliser. 

Il est possible de mapper et de visualiser, de manipuler des données et d’exécuter des projets de mappage complexes sur une interface visuelle dans laquelle le fichier d’exécution ou le code source est généré par cet outil lui-même afin de permettre la récurrence de toutes les conversions de données. Tous les codes de transformation de données actuels peuvent également être importés et utilisés.

Source :

GeekInsider

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