Podczas gdy media debatują, czy dane są nową ropą czy nie, jedna rzecz jest jasna: podobnie jak ropa, dane potrzebują dużo przetwarzania. Od Facebooka do rozwijających się startupów, każda udana organizacja, która obsługuje rosnącą ilość danych, musi być w stanie zorganizować, uzyskać dostęp, zabezpieczyć i przetworzyć dane, aby przekształcić je w spostrzeżenia i decyzje.
Istnieje wiele narzędzi i dostawców do rozważenia, szczególnie w odniesieniu do potrzeb firmy i zadania pod ręką. Jednak niezależnie od zadania, celem jest, aby ostatecznie znaleźć produkt do zarządzania danymi, aby dane jak najbardziej użyteczne, przy jednoczesnej minimalizacji kosztów, ryzyka i zużycia zasobów.
Jest to lista oprogramowania do zarządzania danymi, jednak nie jest to kompleksowe. Przygotowaliśmy regularnie aktualizowaną, kompleksową, sortowalną/filtrowaną listę wiodących dostawców oprogramowania do zarządzania danymi, zapraszamy do zapoznania się z nią.
- Oprogramowanie do zarządzania danymi
- Oprogramowanie do zarządzania danymi open source
- Architektura danych i projektowanie modeli danych
- Zarządzanie danymi referencyjnymi i głównymi
- Zarządzanie bazą danych
- Document, Record, Content Management
- Zarządzanie metadanymi
- Zarządzanie jakością danych
- Hurtownia danych i zarządzanie BI
- Analiza danych
Oprogramowanie do zarządzania danymi
Zarządzanie danymi to szeroka dyscyplina, z wieloma różnymi skupieniami i narzędziami do zarządzania tymi skupieniami. Oprogramowanie do zarządzania danymi (DMS) łączy rekordy z wielu baz danych, wyodrębnia, filtruje, podsumowuje dane bez utraty integralności i zakłóceń.
Niektórzy dostawcy i oprogramowanie zawierają wiele funkcjonalności i mogą wyeliminować potrzebę posiadania dedykowanego narzędzia. Jeśli szukasz nieco więcej tła na temat zarządzania danymi, koniecznie sprawdź nasz wpis na blogu na ten temat.
Możemy ustrukturyzować oprogramowanie do zarządzania danymi wokół tych tematów
- Otwarte oprogramowanie do zarządzania danymi: Istnieje wiele narzędzi do zarządzania danymi typu open source, które służą różnym poniższym funkcjom.
- Projektowanie danych:
- Oprogramowanie do projektowania architektury danych i modelu danych: Po pierwsze, firmy muszą modelować swoje struktury danych
- Zarządzanie danymi głównymi i referencyjnymi: Są to podstawy najlepszych praktyk zarządzania bazami danych i pomagają organizacjom zarządzać danymi w różnych jednostkach biznesowych
- Zarządzanie bazami danych: Te modelowane struktury danych muszą być tworzone w bazach danych
- Gromadzenie i analiza dokumentów: Dokumenty i inne niestrukturalne treści stanowią wyzwanie zwłaszcza dla tradycyjnych baz danych. Różne rozwiązania w zakresie zbiorów dokumentów ułatwiają zarządzanie treścią nieustrukturyzowaną
- Zarządzanie metadanymi: Metadane są cenne, ponieważ najprostsze pola metadanych, takie jak czasy aktualizacji i tworzenia, pozwalają firmom identyfikować problemy w ich danych i analizować procesy tworzenia i aktualizacji danych
- Zarządzanie jakością danych: Po rozpoczęciu federacji (gromadzenia) danych należy monitorować jakość danych i istnieje wiele rozwiązań pozwalających mierzyć i zwiększać jakość danych
- Analiza danych: Wreszcie, liczne rozwiązania o różnej złożoności umożliwiają firmom analizę tych danych
Oprogramowanie do zarządzania danymi open source
Zanim skategoryzujemy narzędzia do zarządzania danymi na podstawie ich funkcji, pomyśleliśmy, że możesz preferować rozwiązania open source ze względu na ich przejrzystość i brak opłat licencyjnych. Dlatego zaczynamy od tabeli zarządzania danymi open source:
| Name | Founded | Status | Notes |
|---|---|---|---|
| Airtable | 2012 | Private | -.Airtable to oprogramowanie bazodanowe oparte na chmurze Darmowy plan oferuje nieograniczone tabele danych, 1200 rekordów na bazę, 2 GB miejsca na pliki w załączniku na bazę oraz do 2 tygodni historii rewizji i migawek. |
| GraphDB-Ontotext | 2000 | Private | -GraphDB to graficzna baza danych, która oferuje wdrożenie w chmurze i on-premise. |
| MariaDB | 2009 | Private | -MariaDB obejmuje podobne funkcje do MySQL z kilkoma dodanymi rozszerzeniami. -Fortune 500 firm używających MariaDB: Deutsche Bank, DBS Bank, Nasdaq, Red Hat, ServiceNow, Verizon i Walgreens |
| Cubrid | 2008 | Private | -CUBRID jest open source’owym DBMS zoptymalizowanym dla OLTP. |
| FirebirdSQL | 2005 | Private | -CouchDB jest internetową bazą dokumentów i rozwiązaniem do przechowywania dla przedsiębiorstw. -Narzędzie zapewnia semantykę ACID poprzez wielowersyjną kontrolę współbieżności. |
Architektura danych i projektowanie modeli danych
Architektura danych to modele, zasady lub reguły, które regulują, jakie dane są gromadzone, jak są przechowywane i jak są używane. Jest ona następnie dalej dzielona na architekturę korporacyjną lub architekturę rozwiązań.
Modelowanie danych definiuje i analizuje wymagania dotyczące danych niezbędne dla procesów biznesowych w systemach informacyjnych. Istnieją trzy różne rodzaje modeli danych, które przechodzą od modelu konceptualnego, do logicznego modelu danych, i w końcu dochodzą do fizycznego modelu danych.
Wszystkie te kategorie pomagają organizować i mapować dane, poprawiając ich wiarygodność, a także przejrzystość w organizacji.
Kilka przydatnych narzędzi związanych z tymi produktami obejmuje:
-.Zarządzanie bazą danych w celu zmniejszenia redundancji
-.Automatyczne aktualizacje lub połączenie na żywo
Zarządzanie danymi referencyjnymi i głównymi
Dane referencyjne to podzbiór danych głównych, które mogą być używane do klasyfikacji w całej organizacji. Niektóre z najczęstszych danych referencyjnych obejmują kody pocztowe, waluty, kody i inne klasyfikacje – ale mogą to być również dane „uzgodnione” w ramach organizacji. Zarządzanie tego typu danymi jest ważne, ponieważ często służą one jako odniesienie dla wielu systemów.
Istnieje wiele narzędzi dostępnych do pomocy w zarządzaniu danymi referencyjnymi, oto kilka z nich:
| Name | Founded | Status | Notes |
|---|---|---|---|
| ASG metaRDM | 1986 | Private | -.Koncentracja na wsparciu zgodności |
| Collibra Reference Data Accelerator | 2008 | Private | – Łatwe wdrożenie i implementacja |
| Informatica Cloud -. MDM Reference 360 | 1993 | Public | -Utilizes INFA Cloud MDM foundation |
| Kalido by Magnitude Reference Data Management | 2014 | Private | -.Embedded workflow engine for stewardship and governance |
Master Data Management (MDM) to kompleksowa metoda definiowania i zarządzania istotnymi danymi organizacji w celu zapewnienia punktu odniesienia. Oprogramowanie dla tej dziedziny wspiera identyfikację, łączenie i synchronizację informacji o klientach z różnych źródeł danych. Informacje te są wykorzystywane do wspierania szeregu inicjatyw związanych z zarządzaniem i administrowaniem danymi.
Niektóre popularne narzędzia MDM i dostawcy obejmują:
| Name | Founded | Status | Notes |
|---|---|---|---|
| Orchestra Networks EBX | 2000 | Private | -Zawiera funkcjonalność dla danych głównych, meta, i danych referencyjnych |
| Dell Boomi | 1984 | Public | -Funkcje takie jak 'Boomi Suggest’ i 'Boomi Assure’ pomagające w rozwoju i testowaniu |
| Stibo Systems | 1976 | Private | -.Nacisk na wielodomenowe MDM |
| Profisee | 2007 | Private | -Rozwiązania zbudowane przez branżę |
Do poznania ponad 100 dostawców i narzędzi do zarządzania danymi podstawowymi, zapraszamy do sprawdzenia naszej sortowalnej i przejrzystej listy dostawców, gdzie posortowaliśmy dostawców na podstawie popularności, dojrzałości biznesowej i satysfakcji użytkowników.
Zarządzanie bazą danych
Zarządzanie bazą danych ma wiele celów, począwszy od wydajności, do przechowywania, do bezpieczeństwa i więcej. Narzędzia mają na celu kontrolę danych w całym ich cyklu życia, co prowadzi do lepszej inteligencji biznesowej i lepszego podejmowania decyzji.
Niektóre ogólne zadania, które powinny być spełnione przy użyciu odpowiedniego oprogramowania do zarządzania bazą danych, obejmują:
- Strojenie aplikacji
- Testowanie czasu odpowiedzi
- Testowanie przepustowości
- Zarządzanie wydajnością
Ważne jest, aby pamiętać o różnicy między DBMS i RDBMS. DBMS to ogólny termin dla różnych typów technologii zarządzania bazami danych, które zostały opracowane w ciągu ostatnich 50 lat. W latach 70-tych narodził się relacyjny system zarządzania bazą danych (RDBMS) i szybko stał się dominującą technologią w tej dziedzinie. Najważniejszym czynnikiem w RDBMS jest struktura tabeli oparta na wierszach, która może łączyć powiązane elementy danych, co jest osiągane poprzez normalizację bazy danych. Od lat 2000, nierelacyjne lub no-SQL bazy danych, takie jak MongoDB, zaczęły zdobywać popularność, ale relacyjne bazy danych są nadal ważne dla przechowywania danych strukturalnych.
Niektórzy dostawcy, którzy pracują w tej dyscyplinie, to:
-Dla systemów Linux, Windows, Solaris, IBM AIX, UP-UX
-Zgodność z językiem SQL
-Wiele wersji: Enterprise Advanced, Stitch, Atlas, Cloud Manager
Document, Record, Content Management
Zarządzanie treścią w przedsiębiorstwie, czasami nazywane zarządzaniem dokumentami, to proces przechowywania, zarządzania i monitorowania dokumentów z codziennej działalności biznesowej.
Kilka ogólnych funkcjonalności, które powinno zawierać każde rozwiązanie, to:struktura folderów
.
| Name | Founded | Status | Notes |
|---|---|---|---|
| Alfresco | 2005 | Private | -.Zakres opcji przepływu pracy i współpracy |
| Dokmee/Office Gemini | 2006 | Private | Opcja tańsza niż niektóre |
| Maxxvault | 2008 | Private | -.Prosty interfejs |
| eFileCabinet | 2001 | Private | -Mocna opcja dla zespołów zdalnych |
Zarządzanie metadanymi
Zarządzanie metadanymi to administrowanie danymi opisującymi inne dane. Obejmuje ono również procesy zapewniające, że dane mogą być zintegrowane i wykorzystywane w całej organizacji. Jest to ważne dla utrzymania spójności definicji, jasności relacji i pochodzenia danych.
Niektóre wspólne zadania związane z zarządzaniem metadanymi, które powinny być spełnione za pomocą dowolnego oprogramowania lub narzędzia, obejmują:
- Repozytoria metadanych do dokumentacji i zarządzania oraz do wykonywania analiz
- Pochodzenie danych w celu określenia pochodzenia danych i miejsca ich przemieszczania się w czasie
- Glosariusz biznesowy do komunikowania się i zarządzania kluczowymi terminami
- Zarządzanie regułami w celu zautomatyzowania egzekwowania reguł biznesowych
- Analiza wpływu wyszczególniająca wszelkie zależności informacyjne
| Nazwa | Założony | Status | Notatki |
|---|---|---|---|
| Adaptive Metadata Manager | 1997 | Private | -.Ponad 20 lat doświadczenia z wieloma partnerami |
| Data Advantage Group | 1999 | Private | – Znana z łatwości wdrożenia |
| Informatica Metadata Manager | 1993 | Public | -.Koncentracja na zarządzaniu informacją i analityce |
| Smartlogic Semaphore | 2005 | Prywatne | -Wyłapuje niespójne i niekompletne metadane związane z zasobami informacyjnymi |
Katalogi danych automatyzują zarządzanie metadanymi i umożliwiają współpracę. Aby dowiedzieć się więcej o technologii katalogów danych, zapraszamy do lektury naszego artykułu.
Zarządzanie jakością danych
Według IBM gospodarka USA traci rocznie 3,1 biliona dolarów z powodu niskiej jakości danych. Kiedy mówimy o stanie i użyteczności danych dla ich zamierzonej funkcji, mówimy o jakości danych. Niektóre główne procesy związane z zapewnieniem wysokiej jakości danych obejmują:
- Parsowanie i standaryzacja: Rozbijanie pól tekstowych na ich elementy i formatowanie ich wartości w spójne układy oparte na wybranych kryteriach. Niektóre wspólne układy są zdefiniowane przez standardy branżowe, reguły biznesowe zdefiniowane przez użytkownika lub bazy wiedzy o wartościach i wzorcach.
- Ogólne „czyszczenie”: Aktualizacja wartości danych, aby mieściły się w ograniczeniach domenowych, ograniczeniach integralności lub innych regułach biznesowych, które określają minimalną jakość danych dla organizacji
- Profilowanie: Analiza danych w celu uchwycenia statystyk (metadanych), aby uzyskać wgląd w jakość danych i zlokalizować problemy z jakością danych
- Monitorowanie: Proces zapewniający zgodność danych z ustalonymi zasadami jakości dla organizacji.
- Wzbogacanie: Zwiększanie wartości wewnętrznie posiadanych danych poprzez dodawanie powiązanych atrybutów z zewnętrznych źródeł
Każde narzędzie do kontroli jakości danych, które bierzesz pod uwagę, powinno zawierać funkcjonalność dla wszystkich powyższych i nie tylko. Niektórzy główni dostawcy to:
| Name | Founded | Status | Notes |
|---|---|---|---|
| Talend Open Studio for Data Quality | 2005 | Public | -.Open source z ponad 400 wbudowanymi konektorami danych |
| Ataccma | 2007 | Private | -Machine learning, samoobsługowe przygotowanie danych, katalog danych |
| BackOffice Associates (BOA) | 1996 | Prywatne | -Range of prepackaged reports available |
| Innovative Systems: Enlighten | 1968 | Private | -Address validation and geocoding feature |
Hurtownia danych i zarządzanie BI
Hurtownia danych to konsolidacja danych z szerokiego zakresu źródeł, która stanowi podstawę dla Business Intelligence (BI). Wszystkie dane są tu przechowywane w tym samym formacie, ale inteligentne algorytmy, takie jak indeksowanie, umożliwiają efektywną analizę.
Business Intelligence to zestaw metod i narzędzi wykorzystywanych przez organizacje do pobierania danych i podejmowania na ich podstawie bardziej świadomych decyzji. Platformy BI opisują albo to, co dzieje się z firmą w danym momencie, albo to, co się wydarzyło – najlepiej w czasie rzeczywistym.
Aby lepiej zrozumieć narzędzia dla każdego z nich, poniższa tabela porównuje główne różnice:
| Co to jest | Źródło | Wyjście | Słuchalność | |
|---|---|---|---|---|
| Business Intelligence | System do uzyskiwania wglądów biznesowych | Dane z hurtowni danych | Raporty, wykresy, grafy | Kierownictwo, zarządzanie |
| Hurtownia danych | Przechowywanie danych, historycznych i bieżących | Danych z różnych źródeł | Danych w spójnym formacie dla narzędzi BI | Inżynierów danych, analityków danych i biznesu. |
Przykładowe narzędzia dla tych procesów:
.
*DW = hurtownia danych
*Rok założenia produktu, nie założenia firmy
Magazyny danych często istnieją w ścisłym powiązaniu z rozwiązaniem ETL (Extract, Transform, Load), które pobiera dane z wielu różnych źródeł i „przekształca” je w jeden, użyteczny format dla hurtowni danych. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz nasze posty na blogu o ETL i narzędziach ETL.
Analiza danych
Analiza danych jest wynikiem całego tego przetwarzania danych. Analiza danych to proces sprawdzania, oczyszczania, przekształcania i modelowania danych w celu znalezienia użytecznych informacji. Analiza danych obejmuje również eksplorację danych, aplikacje statystyczne (statystyki opisowe, analiza danych eksploracyjnych) oraz szeroki zakres technik analizy danych statystycznych, takich jak testowanie hipotez lub analiza regresji.
Interesuje Cię poznanie większej liczby technologii i dostawców, którzy zmieniają sposób, w jaki organizacje załatwiają sprawy? Zajrzyj na nasz blog, gdzie znajdziesz wpisy dotyczące szerokiego zakresu tematów związanych z AI/technologią.