Топ-5 инструментов управления данными для ваших проектов
5 лучших инструментов для управления данными в ваших проектах
Управление данными включает получение, валидацию и уточнение данных для обеспечения надежности для пользователей. Инструменты управления данными способны выполнять широкий спектр функций, таких как строгое хранение, анализ, распределение и синхронизация данных. Они чаще всего используются для управления информацией о продуктах, управления базами данных клиентов, управления мультимедийными источниками и управления административными и финансовыми ресурсами.
Управление данными можно сделать более простым с помощью автоматизации, которая устраняет избыточность и ошибки, а также экономит время и снижает затраты. Эти инструменты не только удобны для хранения, но также могут предоставлять функции для анализа данных, мониторинга использования файлов, обновления связанных платформ и приложений и т.д.
Основные типы инструментов управления данными:
- 5 бесплатных платформ для создания крепкого портфолио в сфере науки о данных
- Данные, полученные от носимых устройств, связывают снижение сна и активности во время беременности с риском преждевременных родов.
- Как стать специалистом по обработке данных после окончания 12-го класса?
- Инструменты управления данными в облаке
- ETL и инструменты интеграции данных
- Инструменты преобразования данных
- Инструменты управления основными данными (MDM)
- Инструменты визуализации данных и аналитики
Каждая категория служит для управления большими наборами данных эффективным образом.
🔑 Ключевые моменты
- Предлагает множество инструментов и баз данных
- Решения по принципу “плати по мере использования”
- Эффективно для малого бизнеса
✅ Преимущества
- Включает разнообразие баз данных и инструментов
- Предлагает всестороннее решение для управления и развития ваших потребностей в данных
- Эффективен по стоимости
- Высокая надежность и доступность
❌ Недостатки
- Использование некоторых инструментов может быть сложным из-за их сложного пользовательского интерфейса
- Политика тарификации может быть запутанной
- Требуются специалисты в области облачных вычислений
Cloud Data Management (AWS) предоставляет широкий спектр услуг облачных вычислений, позволяющих организациям создавать сложные системы обработки данных и рабочие процессы аналитики. Основные предложения включают Amazon Redshift, сервис хранения данных, позволяющий легко масштабировать и анализировать данные в структурированной форме на петабайты. Amazon Athena позволяет выполнять безсерверные SQL-запросы непосредственно к данным, хранящимся в S3. Услуги AWS создают мощную облачную платформу для управления и получения информации из больших наборов данных. Гибкая модель ценообразования “плати по мере использования” позволяет организациям гибкость и снижение затрат на инфраструктуру.
🔑 Ключевые моменты
- Полностью управляемый конвейер данных
- Нет ограничений на объем данных
- Один инструмент для всего перемещения данных
- Автоматизация, надежность и масштабирование
✅ Преимущества
- Отличное соотношение цены и качества
- Простая установка
- Операции с данными ELT с низким уровнем кодирования
- Простая интеграция
❌ Недостатки
- Отсутствие пользовательских функций
- Иногда возникают задержки
- Синхронизация большого объема данных может быть дорогостоящей
Fivetran является облачной платформой интеграции данных, автоматизирующей перемещение и преобразование данных между источниками и назначениями. Она предоставляет предварительно настроенные соединители, чтобы легко извлекать данные из приложений, баз данных, API и файлов и загружать их в хранилища данных и озера. Благодаря своим мощным возможностям Fivetran обеспечивает безшовное извлечение, загрузку и преобразование данных из различных источников и назначений, делая интеграцию данных простой и удобной.
🔑 Ключевые моменты
- SQL-преобразования
- Могут выполняться в вашем собственном складе данных, озере, базе данных или запросном движке
- Управление версиями и CI/CD
- Тестирование и документация
✅ Преимущества
- Преобразования dbt написаны на SQL
- Преобразования оптимизированы
- Преобразования выполняются практически в реальном времени
- Функции управления, такие как CI/CD, контроль версий и совместная работа
❌ Недостатки
- Не предназначено для неопытных пользователей
- dbt ориентировано только на преобразования и ограничено
- Отсутствуют некоторые хранилища данных, реляционные базы данных и склады данных
dbt (инструмент построения данных) – это платформа с открытым исходным кодом для управления и выполнения трансформаций данных на основе SQL. Он позволяет аналитикам и инженерам данных разрабатывать модульную, многократно используемую логику трансформации, которую можно применять к источникам данных в рамках платформы данных, такой как хранилище, озеро или база данных. dbt обрабатывает отображение зависимостей, компиляцию схемы и выполнение кода трансформации, предоставляя инструменты для рефакторинга, документации, тестирования и контроля версий.
🔑 Ключевые моменты
- Решение для управления базовыми данными предприятия
- Интеграции с приложениями сторонних производителей
- Модульная конфигурация
- Отличная масштабируемость и безопасность
✅ Плюсы
- Возможности очистки данных Informatica очень ценны
- Возможности сопоставления и слияния данных, а также функция слежения за аудитом, очень эффективны
- Точное и последовательное управление базовыми данными
❌ Минусы
- Сложная настройка в начале работы
- Требуется обновление пользовательского интерфейса
- Необходимо улучшение каталога данных и рынка данных
Informatica – это решение для управления базовыми данными предприятия, которое конкурирует с InfoSphere от IBM и Siebel UCM от Oracle. Это гибкое многодоменное решение, поддерживающее управление базовыми данными как локально, так и в облаке. Одним из ключевых преимуществ Informatica является его способность обрабатывать несколько доменов и связей базовых данных, как локально, так и в облаке. Он предоставляет централизованную платформу для разработки, исследования, управления и совместного использования базовых данных в организации через различные настраиваемые приложения. Это улучшает качество данных, управление и продуктивность бизнеса.
🔑 Ключевые моменты
- Мощный инструмент для обработки и исследования данных
- Он может подключаться к нескольким источникам данных
- Tableau Server предоставляет централизованное место для управления всеми опубликованными источниками данных в организации
✅ Плюсы
- Прост в использовании.
- Бесплатно для сообщества
- Множественная интеграция
- Высокая производительность
- Возможность совместного использования и сотрудничества
❌ Минусы
- Платная Pro-версия дорогая
- Проблемы с безопасностью
- Отсутствие функций, присутствующих в полноценном бизнес-интеллект инструменте
Tableau – отличный инструмент визуализации данных и бизнес-аналитики для анализа и визуализации огромных объемов данных. Он помогает пользователям создавать диаграммы, графики, карты, панели инструментов и истории для визуализации и анализа данных, чтобы помочь принимать бизнес-решения. Tableau поддерживает мощную обработку и исследование данных, позволяя пользователям отвечать на важные вопросы за считанные секунды. Пользователи без предварительных знаний программирования могут начать создавать визуализации немедленно с помощью Tableau. Более того, вы можете подключаться к нескольким источникам данных, которые не поддерживают другие инструменты BI. С помощью Tableau пользователи могут создавать отчеты, объединяя и смешивая различные наборы данных.
Инструменты управления данными играют важную роль в организации, обработке и анализе данных для получения бизнес-инсайтов. При росте объемов данных иметь надежные инструменты для управления данными на протяжении его жизненного цикла становится еще важнее.
В этой статье был представлен обзор пяти ведущих решений для управления данными: AWS, Fivetran, dbt, Informatica MDM и Tableau. Каждый инструмент служит своей цели – от обработки облачных данных в масштабе до безупречных ETL-процессов до управления базовыми данными и аналитики.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) – это сертифицированный профессионал-дата-сайентист, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он сосредоточен на создании контента и написании технических блогов о технологиях машинного обучения и науке о данных. Абид имеет степень магистра в управлении технологиями и бакалавра в области телекоммуникационной инженерии. Его целью является создание продукта искусственного интеллекта с использованием графовых нейронных сетей для студентов, которые страдают от психических расстройств.
