amphi-etl

Python低代码ETL工具支持多类型数据处理

Amphi ETL 数据处理 Python 低代码 AI管道 Github 开源项目

Amphi-etl是一款现代ETL工具，专注于AI时代的数据处理需求。它通过低代码界面加速数据和AI管道开发，生成可移植的Python代码。支持多样化数据处理，包括结构化和非结构化数据的导入、转换和导出。提供私有化部署，保障数据安全与隐私。

aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架

AqueductGithubMLOpsPython API云基础设施开源开源项目

Aqueduct是一个开源MLOps框架，支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务，适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换，并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理，保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。

automate-dv - 简化Data Vault 2.0数据仓库构建的开源工具

AutomateDVData Vault 2.0ETLGithubdbt开源项目数据仓库

AutomateDV是一个开源的dbt包，用于自动化Data Vault 2.0数据仓库的ETL流程。该工具可提高开发效率，减少错误，并支持多线程执行生成的SQL。它允许数据建模者从映射元数据直接生成大部分ETL代码，使ETL开发人员能够专注于少量定制化SQL。AutomateDV兼容多个数据平台，并提供详细文档和示例项目，方便用户快速掌握Data Vault 2.0数据仓库的构建过程。

multiwoven - 开源Reverse ETL和客户数据平台打造高效数据管理系统

GithubMultiwoven反向ETL客户数据平台开源开源项目数据同步

Multiwoven是开源的Reverse ETL和客户数据平台(CDP)解决方案，可将数据仓库数据同步至各类业务工具。该平台支持自托管部署，保障数据安全和扩展性，并提供多种连接器对接数据源和目标平台。Multiwoven为企业提供了HighTouch、Census和RudderStack的替代方案，实现数据仓库向CDP的转化。

PandasAI - 开源AI数据分析工具实现企业数据对话

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PandasAI是一个开源AI数据分析Python库，将生成式AI能力集成到pandas中，使数据框架支持对话。用户可用自然语言查询企业数据，获取实时洞察和数据可视化。支持多种数据源，提供增强分析、可操作洞察和详细报告。PandasAI旨在简化数据分析，助力数据驱动决策，为企业提供稳定、可靠、可扩展的内部数据分析方案。

locopy - 用于Redshift和Snowflake的Python ETL数据处理库

Amazon RedshiftETL处理GithubPython库Snowflake开源项目数据加载

locopy是一个Python库，用于简化Amazon Redshift和Snowflake的ETL处理。它支持数据加载、复制和卸载操作，提供S3桶和内部存储的数据传输功能。该库兼容多种数据库驱动，支持Python 3.9至3.11版本。locopy提供简洁的API接口，适用于数据工程师和分析师的日常ETL任务。

awesome-business-intelligence - 优化商业智能工具的权威资源列表

ETL工具Github开源项目数据可视化数据平台数据建模数据集成

本项目汇集了商业智能领域的顶级工具,涵盖数据分析全流程。包括数据监控、可视化、集成、建模、血缘分析、ETL等关键环节的SaaS及开源方案。为数据从业者和企业提供了全面的工具参考,助力选择最适合的数据解决方案。该项目收录了商业智能生态中的核心工具,覆盖从数据采集到分析呈现的完整链路。包含数据监控、分析客户端、可视化、集成、建模、血缘分析、可观察性、ETL编排等18个关键领域的SaaS和开源解决方案。为数据团队和企业提供了全面的工具参考,有助于构建高效的数据栈。

airflow - 可编程的工作流自动化平台

Apache AirflowDAGGithubPython工作流开源项目调度

Apache Airflow是一个开源的工作流自动化平台,支持以Python代码定义工作流。它采用有向无环图(DAG)结构组织任务,提供了可视化界面和命令行工具来管理和监控工作流。Airflow具有动态生成管道、灵活扩展和处理复杂依赖关系的能力,适用于各类数据处理和批处理任务。该平台简化了工作流的版本控制、测试和协作,特别适合处理相对稳定的长期运行工作流。

dataline - 通过自然语言完成数据分析与可视化

AIDataLineGithub开源开源项目数据分析数据可视化

DataLine通过自然语言功能，让用户无需编写代码即可进行数据分析和可视化。该工具支持多种数据源连接，如Postgres、Snowflake、MySQL、Azure SQL Server、Microsoft SQL Server、Excel、SQLite、CSV等，并且十分注重隐私保护和安全性。DataLine的开放源码特性及多平台支持（Windows、Mac、Linux和Docker）使其成为技术人员和非技术人员的理想选择，特别适合企业使用。

axolotl - 多功能AI模型微调工具

AI模型AxolotlGithub开源项目微调训练配置

Axolotl是一个功能丰富的AI模型微调工具，支持llama、pythia、falcon等多种Huggingface模型。它提供全微调、LoRA、QLoRA等训练方法，支持自定义配置和多种数据集格式。Axolotl集成了xformer、flash attention等技术，可在单GPU或多GPU环境运行，支持Docker部署，并可将结果记录到wandb或mlflow。该工具为AI模型训练提供了灵活高效的解决方案。

versatile-data-kit - 全面的数据工作流开发、部署和运维框架

GithubPythonSQLVersatile Data Kit开源项目数据处理框架数据工作流

Versatile Data Kit是一个综合性数据工作流框架,支持Python和SQL开发。它提供ETL/ELT模式和模块化扩展,简化了数据提取、转换和加载过程。该框架具备一键部署功能,并集成了运维监控工具。通过Control Service,可实现数据作业的便捷管理和调度。Versatile Data Kit致力于提高数据工程效率,适用于各类数据处理场景。

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