7 Tools Terbaik untuk Data Mapping Rekomendasi Glints
Isi Artikel
Beberapa tools data mapping digunakan perusahaan untuk melakukan analisis pada kumpulan data dalam jumlah banyak.
Data ini bisa didapatkan dari scraping di internet atau metode lain yang sesuai dengan tujuan mereka.
Sayangnya, data dalam jumlah besar tidak bisa langsung digunakan. Harus ada pencocokan dengan database milik perusahaan.
Untuk melakukan pencocokan dan akhirnya mendapatkan insight, tools data mapping akhirnya digunakan.
Berikut beberapa tools yang paling direkomendasikan dan manfaatnya dalam data mapping serta analisisnya.
1. Pentaho Data Integration (PDI)
Tool ini digunakan untuk menyediakan pengelolaan yang komprehensif untuk jalur data atau pipeline.
Pentaho Data Integration juga memudahkan proses penjelajahan secara visual atau diagram. Ini akan memudahkan proses pembuatan laporan atau analisis.
Kamu juga bisa menggunakan alat ini untuk melakukan transformasi agar manajemen data perusahaan bisa dipersonalisasi sesuai keinginan.
Beberapa fitur dari PDI yang cukup bisa diandalkan, seperti mesin integrasi data, drag dan drop pada interface, template, integrasi ke RDBMS, NoSQL, serta Hadoop.
2. Informatica’s Data Integration Service
Informatica’s Data Integration Service mampu memetakan data di berbagai lokasi, cloud, atau gabungan keduanya (hybrid).
Tools data mapping ini mampu melakukan strukturisasi pada data kasar dengan hierarki yang kompleks.
Selain itu, aplikasi ini juga mampu memberikan tampilan visual yang menarik dan membantu proses analisis.
Jika ingin menggunakan tools ini, beberapa fitur yang bisa diandalkan adalah melakukan integrasi data B2B dan repositori data sumber serta target secara terpusat.
3. IBM InfoSphere
Dikutip dari Indeed, salah satu tool terbaik yang bisa dipakai untuk data mapping adalah IBM InfoSphere.
Alat ini memungkinan kamu untuk mengolah data besar yang kompleks. Selain itu, alat dari IBM ini juga bisa dipakai untuk membuat metadata.
IBM InfoSphere mampu mengidentifikasi, merapikan, dan melakukan transformasi data agar lebih mudah untuk digunakan.
Selain itu tool ini juga bisa digunakan untuk pemetaan lintas sistem, integrasi big data, dan akses untuk melakukan migrasi data.
4. Oracle Data Integrator
Oracle Data Integrator menggunakan machine learning dan API untuk melakukan analisis data.
Ini akan memudahkan kamu mengakses lebih banyak data, bahkan meski memiliki sistem yang berbeda.
Tool ini juga menyediakan adaptor yang bisa digunakan untuk mengintegrasikan beberapa informasi yang berbeda dalam satu database.
Jika kamu menggunakan tool data mapping ini beberapa fiturnya: ekstrak metadata, akses aplikasi pihak ketiga, hingga integrasi data in-house dan cloud based.
© Freepik.com
5. CloverDX
HevoData memasukkan CloverDX sebagai salah satu alat pemetaan data yang cukup direkomendasikan.
Tool ini bisa digunakan untuk melakukan pemetaan, transformasi, dan melakukan manipulasi data.
Saat melakukan manipulasi atau transformasi data, prosesnya bisa berjalan dengan cepat sehingga direkomendasikan untuk banyak perusahaan.
Namun, satu kekurangan dari aplikasi ini adalah tidak semua format data didukung.
6. Xplenty
Improvado menyebut Xplenty sebagai salah satu tools data mapping terbaik.
Aplikasi ini mampu menyediakan data dari 100 sumber berbeda termasuk cloud data warehouse yang besar.
Semua data berjalan dengan baik dan tidak ada campur tangan manusia. Jadi, bisa dipastikan minim kesalahan.
Terpenting dari semua Xplenty mampu melakukan transformasi data mentah secara otomatis dan tanpa coding khusus.
7. Talend
Tools data mapping ini berfokus pada proses transformasi data dengan mudah.
Terlebih antarmuka aplikasi juga cukup sederhana sehingga mudah untuk membuat melakukan transformasi data yang kompleks.
Mekanisme drag-and-drop juga digunakan untuk membuat pipeline yang scalable dan bisa didaur ulang.
Selain itu aplikasi juga bisa melakukan deteksi adanya kesalahan dan melakukan koreksi.
Nah, itulah rekomendasi tools data mapping untuk membantu proses analisis dari data mentah ke kesimpulan yang lebih sederhana.
Karena data yang jumlahnya banyak akan tidak berguna jika tidak bisa ditelaah, dikelompokkan, dan digunakan sesuai kebutuhan.
Itulah kenapa proses analisis data yang banyak harus dilakukan dengan hati-hati agar mendapatkan hasil yang sempurna.
Selain tools data mapping, Glints juga punya ragam tips hingga trik melakukan analisis data, lho.
Yuk, temukan dan baca artikelnya dengan klik di sini.
