Mentre i media discutono se i dati siano o meno il nuovo petrolio, una cosa è chiara: come il petrolio, i dati hanno bisogno di molta elaborazione. Da Facebook alle startup in crescita, qualsiasi organizzazione di successo che gestisce un crescente volume di dati, deve essere in grado di organizzare, accedere, proteggere ed elaborare i dati per convertirli in intuizioni e decisioni.
Ci sono molti strumenti e fornitori da considerare, soprattutto in termini di esigenze del business e del compito da svolgere. Tuttavia, indipendentemente dal compito, l’obiettivo è quello di trovare alla fine un prodotto di gestione dei dati per rendere i dati il più utile possibile, riducendo al minimo i costi, i rischi e il consumo di risorse.
Questa è una lista di software di gestione dei dati, tuttavia, non è completa. Abbiamo preparato una lista aggiornata regolarmente, completa, ordinabile e filtrabile dei principali fornitori di software di gestione dei dati, sentitevi liberi di controllarla.
- Software di gestione dei dati
- Software di gestione dei dati open source
- Architettura dei dati e progettazione del modello dei dati
- Gestione dei dati di riferimento e master
- Gestione del database
- Document, Record, Content Management
- Gestione dei metadati
- Gestione della qualità dei dati
- Data Warehousing e BI Management
- Analisi dei dati
Software di gestione dei dati
La gestione dei dati è una disciplina ampia, con molti focus diversi e strumenti per gestire questi focus. Il software di gestione dei dati (DMS) fonde i record da diversi database, estrae, filtra, riassume i dati senza perdita di integrità e interferenze.
Alcuni venditori e software contengono molteplici funzionalità e possono eliminare la necessità di uno strumento dedicato. Se siete alla ricerca di un po’ più di background sulla gestione dei dati, assicuratevi di controllare il nostro post sul blog sull’argomento.
Possiamo strutturare il software di gestione dei dati intorno a questi argomenti
- Software di gestione dei dati open source: Ci sono numerosi strumenti di gestione dei dati open source che servono una varietà delle funzioni seguenti.
- Design dei dati:
- Software di progettazione dell’architettura dei dati e dei modelli di dati: In primo luogo, le aziende hanno bisogno di modellare le loro strutture di dati
- Gestione dei dati master e di riferimento: Queste sono le fondamenta delle migliori pratiche di gestione dei database e aiutano le organizzazioni a gestire i loro dati attraverso diverse unità di business
- Gestione dei database: Queste strutture di dati modellati devono essere create nei database
- Raccolta e analisi dei documenti: I documenti e altri contenuti non strutturati rappresentano una sfida soprattutto per i database tradizionali. Varie soluzioni di raccolta di documenti facilitano la gestione del contenuto non strutturato
- Gestione dei metadati: I metadati sono preziosi perché i campi di metadati più semplici come i tempi di aggiornamento e creazione permettono alle aziende di identificare i problemi nei loro dati e analizzare i processi di creazione e aggiornamento dei dati
- Gestione della qualità dei dati: Una volta che la federazione dei dati (raccolta) inizia, la qualità dei dati deve essere monitorata e ci sono numerose soluzioni per misurare e aumentare la qualità dei dati
- Analisi dei dati: Infine, numerose soluzioni di diversa complessità permettono alle aziende di analizzare questi dati
Software di gestione dei dati open source
Prima di classificare gli strumenti di gestione dei dati in base alle loro caratteristiche, abbiamo pensato che potresti preferire le soluzioni open source per la loro trasparenza e la mancanza di costi di licenza. Pertanto iniziamo con la tabella di gestione dei dati open source:
| Nome | Fondato | Stato | Note |
|---|---|---|---|
| Airtable | 2012 | Privato | -Airtable è un software di database basato su cloud Il piano gratuito offre tabelle di dati illimitate, 1.200 record per base, 2GB di spazio per file allegati per base, e fino a 2 settimane di storia di revisione e snapshot. |
| GraphDB-Ontotext | 2000 | Private | -GraphDB è un database grafico che offre implementazione su cloud e on-premise. |
| MariaDB | 2009 | Privato | -MariaDB copre caratteristiche simili a MySQL con alcune estensioni aggiunte. -Fortune 500 aziende che usano MariaDB: Deutsche Bank, DBS Bank, Nasdaq, Red Hat, ServiceNow, Verizon e Walgreens |
| Cubrid | 2008 | Privato | -Cubrid è un DBMS open source ottimizzato per OLTP. |
| FirebirdSQL | 2005 | Privato | -CouchDB è un database di documenti online e una soluzione di archiviazione per le aziende. |
Architettura dei dati e progettazione del modello dei dati
L’architettura dei dati è i modelli, le politiche o le regole che governano quali dati vengono raccolti, come vengono memorizzati e come vengono utilizzati. Viene poi ulteriormente suddivisa in architettura aziendale o architettura di soluzioni.
La modellazione dei dati definisce e analizza i requisiti dei dati necessari per i processi di business all’interno dei sistemi informativi. Ci sono tre diversi tipi di modelli di dati prodotti, che progrediscono dal modello concettuale, al modello logico dei dati, e infine arrivano al modello fisico dei dati.
Tutte queste categorie aiutano a organizzare e mappare i dati, migliorandone l’affidabilità e anche la trasparenza all’interno di un’organizzazione.
Alcuni strumenti utili relativi a questi prodotti includono:
-Gestione di database per ridurre la ridondanza
-Aggiornamenti automatici o connessione live
Gestione dei dati di riferimento e master
I dati di riferimento sono un sottoinsieme dei dati master che possono essere usati per la classificazione in tutta un’organizzazione. Alcuni dei dati di riferimento più comuni includono codici postali, valuta, codici e altre classificazioni – ma possono anche essere dati “concordati” all’interno di un’organizzazione. La gestione di questo tipo di dati è importante perché spesso serve come riferimento per un certo numero di sistemi.
Ci sono diversi strumenti disponibili per assistere nella gestione dei dati di riferimento, eccone alcuni:
Master Data Management (MDM) è un metodo completo per definire e gestire i dati essenziali di un’organizzazione al fine di fornire un punto di riferimento. Il software per questo settore supporta l’identificazione, il collegamento e la sincronizzazione delle informazioni sui clienti attraverso diverse fonti di dati. Queste informazioni sono utilizzate a sostegno di una serie di iniziative relative alla gestione e alla governance dei dati.
Alcuni strumenti e fornitori MDM popolari includono:
Per imparare oltre 100 venditori e strumenti di gestione dei dati master, sentitevi liberi di controllare la nostra lista di venditori ordinabile e trasparente dove abbiamo ordinato i venditori in base alla popolarità, alla maturità del business e alla soddisfazione degli utenti.
Gestione del database
La gestione del database ha una varietà di obiettivi che vanno dalla performance, allo stoccaggio, alla sicurezza e altro ancora. Gli strumenti mirano a controllare i dati durante il loro intero ciclo di vita, portando a una migliore business intelligence e a un migliore processo decisionale.
Alcuni compiti generali che dovrebbero essere soddisfatti con il giusto software di gestione del database includono:
- Tuning dell’applicazione
- Test del tempo di risposta
- Test di throughput
- Gestione delle prestazioni
È importante tenere a mente la differenza tra DBMS e RDBMS. DBMS è un termine generale per diversi tipi di tecnologie di gestione di database che sono stati sviluppati negli ultimi 50 anni. Negli anni ’70 è nato un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) che è diventato rapidamente la tecnologia dominante nel campo. Il fattore più importante in RDBMS è la sua struttura di tabelle basata sulle righe che può collegare elementi di dati correlati, che si ottiene tramite la normalizzazione del database. Dagli anni 2000, i database non relazionali o no-SQL come MongoDB hanno iniziato a guadagnare popolarità, ma i database relazionali sono ancora importanti per la memorizzazione di dati strutturati.
Alcuni fornitori che lavorano in questa disciplina includono:
-Per Linux, Windows, Solaris, IBM AIX, UP-UX
-Compatibilità SQL
-Diverse versioni: Enterprise Advanced, Stitch, Atlas, Cloud Manager
Document, Record, Content Management
La gestione dei contenuti aziendali, a volte chiamata gestione dei documenti, è il processo di archiviazione, gestione e monitoraggio dei documenti delle attività quotidiane.
Alcune funzionalità generali che ogni soluzione dovrebbe includere sono:
- Scanner di documenti per fare copie digitali di testi cartacei
- Riconoscimento ottico dei caratteri (OCK) per convertire i documenti scannerizzati
- Accesso basato sull’utente
- Assemblaggio di documenti per creare usando una struttura a cartellestruttura di cartelle
- Convertitore PDF
- Memorizzazione e backup dei documenti
- Opzioni di integrazione
- Strumenti di collaborazione e controllo delle versioni
| Nome | Fondato | Stato | Note |
|---|---|---|---|
| Alfresco | 2005 | Privato | -Gamma di opzioni per il flusso di lavoro e la collaborazione |
| Dokmee/Office Gemini | 2006 | Privato | -Un’opzione più economica di alcune |
| Maxxvault | 2008 | Privato | -Interfaccia semplice |
| eFileCabinet | 2001 | Private | -Una forte opzione per team remoti |
Gestione dei metadati
La gestione dei metadati è l’amministrazione dei dati che descrive altri dati. Comporta anche processi per assicurare che i dati possano essere integrati e utilizzati in tutta l’organizzazione. È importante per mantenere la coerenza delle definizioni, la chiarezza delle relazioni e il lignaggio dei dati.
Alcuni compiti comuni associati alla gestione dei metadati che dovrebbero essere eseguiti con qualsiasi software o strumento includono:
- Repository di metadati per la documentazione e la gestione e per eseguire analisi
- Linea dei dati per specificare l’origine dei dati e dove si sono spostati nel tempo
- Glossario aziendale per comunicare e gestire i termini chiave
- Gestione delle regole per automatizzare l’applicazione delle regole di business
- Analisi dell’impatto che dettaglia le dipendenze delle informazioni
| Nome | Fondato | Status | Note |
|---|---|---|---|
| Adaptive Metadata Manager | 1997 | Privato | -Oltre 20 anni di esperienza con una serie di partnership |
| Data Advantage Group | 1999 | Privato | Conosciuto per la facilità di implementazione |
| Informatica Metadata Manager | 1993 | Pubblica | -Concentrazione sulla governance e l’analisi delle informazioni |
| Smartlogic Semaphore | 2005 | Privato | -Cattura metadati incoerenti e incompleti relativi alle risorse informative |
I cataloghi di dati automatizzano la gestione dei metadati e la rendono collaborativa. Per saperne di più sulla tecnologia dei cataloghi di dati, non esitate a leggere il nostro articolo.
Gestione della qualità dei dati
Secondo IBM, l’economia statunitense perde 3,1 trilioni di dollari all’anno a causa della scarsa qualità dei dati. Quando si parla della condizione e dell’utilizzabilità dei dati per la loro funzione prevista, si parla di qualità dei dati. Alcuni processi principali associati a garantire un’alta qualità dei dati includono:
- Parsing e standardizzazione: Scomposizione dei campi di testo nei loro componenti e formattazione dei loro valori in layout coerenti basati sui criteri scelti. Alcuni layout comuni sono definiti da standard industriali, regole di business definite dall’utente, o basi di conoscenza di valori e modelli.
- “Pulizia” generale: Aggiornamento dei valori dei dati per rientrare nelle restrizioni di dominio, vincoli di integrità o altre regole di business che determinano la qualità minima dei dati per l’organizzazione
- Profilazione: Analisi dei dati per catturare statistiche (metadati) per ottenere informazioni sulla qualità dei dati e localizzare problemi di qualità dei dati
- Monitoraggio: Processo per assicurare la conformità dei dati alle regole di qualità stabilite per l’organizzazione.
- Arricchimento: Aumentare il valore dei dati detenuti internamente aggiungendo attributi correlati da fonti esterne
Qualunque strumento di qualità dei dati che prendete in considerazione dovrebbe includere funzionalità per tutto quanto sopra e di più. Alcuni dei principali fornitori includono:
Data Warehousing e BI Management
Un data warehouse è il consolidamento dei dati da una vasta gamma di fonti che costituisce la base per la Business Intelligence (BI). Tutti i dati qui sono memorizzati nello stesso formato, ma algoritmi intelligenti come l’indicizzazione permettono un’analisi efficace.
La Business Intelligence è l’insieme di metodi e strumenti usati dalle organizzazioni per prendere i dati e prendere decisioni meglio informate sulla base di essi. Le piattaforme di BI descrivono ciò che sta accadendo nel vostro business nel momento esatto o ciò che è accaduto – preferibilmente in tempo reale.
Per capire meglio gli strumenti per ciascuno di essi, la seguente tabella confronta le principali differenze:
| Cosa è | Fonte | Output | Audience | |
|---|---|---|---|---|
| Business Intelligence | Sistema per ricavare intuizioni dal business | Dati dal data warehouse | Rapporti, tabelle, grafici | Direttori, gestione |
| Data Warehouse | Stoccaggio dati, storici e attuali | Dati da diverse fonti | Dati in formato coerente per strumenti di BI | Data engineers, analisti dati e business. |
Alcuni esempi di strumenti per questi processi:
*DW = data warehousing
*Anno di fondazione del prodotto, non di fondazione dell’azienda
I magazzini di dati spesso esistono in stretta connessione con una soluzione ETL (Extract, Transform, Load) che prende i dati da molte fonti diverse e li “trasforma” in un unico formato utilizzabile per il magazzino di dati. Per saperne di più, vedi i nostri post sui blog ETL e ETL tools.
Analisi dei dati
L’analisi dei dati è il risultato di tutta questa elaborazione dei dati. L’analisi dei dati è il processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione dei dati al fine di trovare informazioni utili. L’analisi dei dati comprende anche il data mining, le applicazioni statistiche (statistiche descrittive, analisi esplorativa dei dati) e una vasta gamma di tecniche per l’analisi dei dati statistici, come la verifica delle ipotesi o l’analisi di regressione.
Interessato a conoscere meglio le tecnologie e i fornitori che stanno cambiando il modo in cui le organizzazioni fanno le cose? Dai un’occhiata al nostro blog per i post su un’ampia gamma di argomenti legati all’AI/tecnologia.
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