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数据可视化工具是我们在做数据分析的时候会经常用到的一种工具，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据准备工具都有哪些常见类型。
我们熟知的ETL也是包括了数据抽取、数据的清洗转换和数据加载的过程，以此达到将企业中分散凌乱且标准不统一的数据整合在一起，为企业决策提供分析依据的目的。
看到这里可能很多人对于数据准备工具与ETL之间的关系充满好奇，甚至觉得我们已经有了完整的ETL流程，为什么还需要数据准备工具呢?
如果ETL是你日常工作的一部分，那么你就会知道提取、转换和加载有效完成工作所需的关键数据可能需要1到24个月的时间。作为一名分析师，等待正式的ETL流程来访问必要的数据可能会导致项目滞后等问题。
如果不需要等待呢?如果你能在数小时内得到你自己需要的数据呢?你所需要的只是自助数据准备。
如今，分析师80%的时间都花在从不同来源提取、清理和准备数据上，但是有了数据准备工具，你就可以花更多时间分析信息以获得重要的业务洞察。
用户角色
ETL工具是为技术用户创建的，而数据准备工具更多的是面向业务用户，例如分析师、销售运营经理、市场经理等各行各业的许多人都可以使用这些工具。
目前数据准备工具大都设计为可视化的数据表示形式，类似于Excel电子表格，用户可以在工作空间的中心看到数据。这允许非技术用户调查数据质量问题、准备数据、验证数据，并查看数据值如何随着应用不同的规则或条件而变化。
实际使用
ETL依赖于一套预先确定的规则和工作流程，需要事先预料到一些潜在的问题，这样就可以将如何处理这些问题的规则构建到工作流中。相反，使用数据准备工具能够在工作流程中直接发现和调查数据。
数据复杂性
除了关系型数据源等常见数据来源，数据准备工具在更复杂的数据类型中仍然很强大，例如从PDF文件中提取数据等。
总的来说，ETL和数据准备在概念上相似，解决的是同一个问题，但不同之处在于实际使用方式、数据类型和用户角色等，这些也决定了他们在市场上服务的案例类型。
尽管ETL仍然在长期项目中占有一席之地，但自助数据准备可以补充ETL，为你提供访问关键数据的控制权、所有权、敏捷性和速度，并加快决策制定的时间。
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