原文：
www.kdnuggets.com/2023/02/5-sql-visualization-tools-data-engineers.html
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毫无疑问，人类单独无法从今天所有的数据资产中获得最佳价值。
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不过，快速声明一下，技术本身是无法做到的。
这是一种共生关系——技术在一方面帮助人们；而人们则将技术引导到一个设定的、以价值为导向的目标。
我们可以用当前引起热议的生成性 AI 工具之一——Chat GPT，作为一个好的用例。
Sequoia 的分析 显示，随着像 Chat GPT 这样的系统接收更多用户数据，模型正在学习和调整。
可以这样说，“我们增强了系统，而系统也增强了我们”…虽然有些简单却很深刻。
本文将讨论一个增强概念——SQL 可视化，它在增强现代数据工程师中的作用，以及五种 SQL 可视化工具的分类。
Gartner 对 2022 年及以后的价值方程预测了人类和决策的增强。
这一趋势强调了在 2022 年及以后，可组合的人机增强解决方案将成为进步的 AI 中心系统的基础技术。
您可以在 这里 深入阅读完整报告。
2023 年初，我们看到更多面向数据分析师/工程师的公民数据科学工具和增强技术。
那么这些与 SQL 可视化有什么关系呢？
我们将在下一部分深入探讨这一点。
要理解 SQL 可视化，我们需要回顾其后缀 SQL。
SQL，或称为 S-e-q-u-e-l，是一种有 43 年历史的查询语言，因其在数据库技术中的广泛应用而闻名。
Stack Overflow 的 调查 统计显示，超过 50% 的开发者使用 SQL。
可以说，SQL 是有效的。
所以...
SQL 可视化正在通过图形化、视觉组件简化 SQL 处理的采用。
在多云、混合云和云数据仓库部署与过渡的时代，企业对 SQL 可视化工具的需求日益增加，以帮助优化数据堆栈和流程。这部分由于以下原因：
随着组织通过利用新技术渠道和数据源来优化数据流程，新挑战和复杂性不断出现。
数据消费者现在比以往任何时候都更期望数据集周围的相关、实时背景。
分析师角色也期望能够快速整合数据，并采用快速失败的方法，而不依赖 IT。
利益相关者希望获得更多权限，以便在没有深厚技术知识的情况下进行临时分析和自助分析。
截至 2022 年，数据主控领域的领先品牌 Tamr，强调了对数据工程师的需求激增及相应的资源稀缺。
以数据工程资源为中心的战略公司可能会遇到缺陷。
我喜欢将各种 SQL 可视化工具分为四个类别，即：
SQL 流/谱系工具提供对 SQL 语法的深入分析，并生成视觉直观的谱系结果。
类似于 JSON crack - 用于视觉探索 JSON 格式的 API 输出，SQLflow由 Gudusoft 提供，是一个自动化的 SQL 谱系可视化工具。
图片由 Gudusoft 的 SQLFlow 提供
这些 SQL 工具集允许你在协作和互动环境中在线可视化数据库设计。SqlDBM 就是这样一个工具的优秀例子。
SqlDBM 是一个开发平台，使公司能够在不编写代码的情况下构建在线数据库。因此，开发人员可以更多地专注于数据库模型，而不是语法。
图片由 SqlDBM 提供
这些 SQL 可视化工具主要用于数据处理、转换和建模活动。
这一领域中知名的工具是Datameer。
Datameer是一个一体化解决方案，用于探索、准备、可视化和编目 Snowflake 的见解。Datameer 使数据工程师和分析师能够通过简洁的 SQL 代码或无代码界面直接修改 Snowflake 中的数据。
来自 Datameer 的图片
我们的典型数据生命周期从基础 SQL 查询开始，经过 ? 模型，? 仪表板。然而，像 SQL 仪表板软件这样的工具正在打破这一范式——通过大幅缩短临时分析和原型设计的洞察时间。
一个很好的例子就是 Domo。
Domo 是一款可视化软件，它直接连接到数据所在的位置，实时提供重要指标数据，以便快速分析。
来自 Domo 的图片
这就是我为数据工程师/分析师角色精心挑选的 SQL 可视化工具的列表的结尾……希望你觉得这些内容对你有帮助。
如果你是使用云分析堆栈的数据分析师或工程师，我强烈建议你尝试这些工具中的任何一个。
关于推荐，我经常使用 Datameer 进行低代码转型，以及 SqlDBM 在我的雪花环境中进行简单的数据库建模。因此，我可以证实它们对“数据工程师和分析师角色”的增强效果。
如果你有任何其他类别的推荐，请在评论中提及；期待听到你的想法。
Ndz Anthony 是一位高级 BI 分析师和讲师。他喜欢通过与商业智能和企业分析相关的写作进行教育。