Datahantering innebär att ta emot, validera och förfina data för att säkerställa tillförlitlighet för användarna. Datahanteringsverktyg kan utföra ett brett utbud av funktioner som rigorös lagring, analys, distribution och synkronisering av data. Det används mestadels för produktinformationshantering, kunddatabaser, hantering av multimediakällor och administrativ och finansiell resurshantering.

Hanteringen av data kan göras enklare genom automatisering, vilket minskar redundanser och fel samtidigt som det sparar tid och kostnader. Dessa verktyg är inte bara praktiska för lagring utan kan också tillhandahålla funktioner för att analysera data, övervaka filanvändning, uppdatera tillhörande plattformar och applikationer, etc.

De viktigaste typerna av verktyg för datahantering är:

• Cloud datahanteringsverktyg
• ETL och dataintegrationsverktyg
• Datatransformationsverktyg
• Verktyg för hantering av masterdata (MDM).
• Datavisualisering och analysverktyg

Varje kategori tjänar olika syften för att effektivt hantera stora datamängder.

🔑 Nyckelpunkter

• Erbjuder flera verktyg och databaser
• Lösningar som baseras på pay-as-you-go
• Kostnadseffektivt för mindre företag

✅ Fördelar

• Innehåller en mängd olika databaser och verktyg
• Erbjuder en heltäckande lösning för att hantera och utveckla dina databehov
• Kostnadseffektiv
• Mycket pålitlig och tillgänglig

Nackdelar

• Att använda vissa verktyg kan vara svårt på grund av deras komplexa användargränssnitt
• Fakturering kan vara förvirrande
• Kräv experter inom cloud computing

Cloud Data Management (AWS) erbjuder ett brett utbud av molntjänster som gör det möjligt för organisationer att bygga sofistikerade pipelines för datahantering och analysarbetsflöden. Nyckelerbjudanden inkluderar Amazon Redshift, en datalagertjänst som möjliggör enkel skalning och SQL-baserad analys av petabyte av strukturerad data. Amazon Athena möjliggör serverlösa SQL-frågor direkt mot data lagrad i S3. AWS-tjänsterna skapar en kraftfull molnbaserad plattform för att hantera och härleda insikter från stora datamängder. Betalningsmodellen ger organisationer flexibilitet och minskar infrastrukturkostnaderna.

🔑 Nyckelpunkter

• Fullt hanterad datapipeline
• Ingen datagräns
• En plattform för all din datarörelse
• Automation, tillförlitlighet och skala

✅ Fördelar

• Stort värde för pengarna
• Rätt fram inställning
• Lågkod ELT-dataoperationer
• Enkel integration

Nackdelar

• Saknar anpassade funktioner
• Enstaka förseningar förekommer
• Att synkronisera stora datamängder kan bli dyrt

Fivetran är ett molnbaserat dataintegration plattform som automatiserar förflyttning och omvandling av data mellan källor och destinationer. Den tillhandahåller förbyggda kontakter för att enkelt extrahera data från applikationer, databaser, API:er och filer, och ladda den i datalager och sjöar. Med sina kraftfulla funktioner möjliggör Fivetran sömlös extrahering, laddning och transformation av data över olika källor och destinationer, vilket gör dataintegration till en lek.

🔑 Nyckelpunkter

• SQL-transformationer
• Kan köras i ditt eget datalager, sjö, databas eller frågemotor
• Versionskontroll och CI/CD
• Testa och dokumentera

✅ Fördelar

• dbt-transformationer skrivs i SQL
• Transformationer strömlinjeformas
• Transformationer körs i nästan realtid
• De operativa funktionerna som CI/CD, versionshantering och samarbete

Nackdelar

• Inte för icke-tekniska användare
• dbt är enbart centrerad på transformationer och begränsad
• Det finns ett antal saknade datasjöar, relationsdatabaser och datalager

dbt (databyggverktyg) är en öppen källkodsplattform för hantering och exekvering av SQL-baserad datatransformationer. Det tillåter analytiker och dataingenjörer att utveckla modulär, återanvändbar transformationslogik som kan tillämpas över datakällor inom en dataplattform som ett lager, sjö eller databas. dbt hanterar beroendemappning, schemakompilering och exekvering av transformationskod samtidigt som det tillhandahåller verktyg för refaktorering, dokumentation, testning och versionskontroll.

🔑 Nyckelpunkter

• Enterprise huvuddatahanteringslösning
• Integrationer med tredjepartsapplikationer
• Modulär konfiguration
• Stor skalbarhet och säkerhet

✅ Fördelar

• Informaticas datarensningsfunktioner är mycket värdefulla
• Matchnings- och sammanslagningsfunktionerna, tillsammans med granskningsspårfunktionen, är mycket effektiva
• Exakt och konsekvent hantering av masterdata

Nackdelar

• Komplicerad och svårförståelig initial installation
• Användargränssnittet behöver uppdateras
• Behöver förbättras i datakatalog och datamarknadsplats

Informatik är ett företag masterdatahanteringslösning som konkurrerar med IBM:s InfoSphere och Oracles Siebel UCM. Det är en flexibel multidomänlösning som stöder hantering av masterdata både på plats och i molnet. En viktig fördel med Informatica är dess förmåga att hantera flera domäner och relationer av masterdata, oavsett om det är lokalt eller i molnet. Det tillhandahåller en centraliserad plattform för att upptäcka, utforska, hantera och dela masterdata över hela organisationen genom olika skräddarsydda applikationer. Detta förbättrar datakvalitet, styrning och affärsproduktivitet.

🔑 Nyckelpunkter

• Kraftfullt verktyg för dataupptäckt och utforskning
• Den kan ansluta till flera datakällor
• Tableau Server tillhandahåller en centraliserad plats för att hantera alla publicerade datakällor i en organisation

✅ Fördelar

• Lätt att använda.
• Gratis för gemenskapen
• Multipel integration
• High Performance
• Delning och samarbete

Nackdelar

• Pro-versionen är dyr
• Säkerhetsproblem
• Saknar funktioner som finns i ett fullfjädrat business intelligence-verktyg

Tableau är ett utmärkt verktyg för datavisualisering och business intelligence för att analysera och visualisera stora mängder data. Det hjälper användare att skapa diagram, grafer, kartor, instrumentpaneler och berättelser för att visualisera och analysera data för att hjälpa till att fatta affärsbeslut. Tableau stöder kraftfull dataupptäckt och utforskning, vilket gör det möjligt för användare att svara på viktiga frågor på några sekunder. Användare utan förkunskaper om programmering kan börja skapa visualiseringar direkt med hjälp av Tableau. Dessutom kan du ansluta till flera datakällor som andra BI-verktyg inte stöder. Med Tableau kan användare generera rapporter genom att kombinera och blanda olika datamängder.

 
 
Datahanteringsverktyg spelar en avgörande roll för att organisera, bearbeta och analysera data för att driva affärsinsikter. När datavolymerna fortsätter att växa, blir det ännu viktigare att ha robusta verktyg för att hantera data under hela dess livscykel.

Den här artikeln gav en översikt över fem ledande datahanteringslösningar: AWS, Fivetran, dbt, Informatica MDM och Tableau. Varje verktyg tjänar ett annat syfte, från att hantera molndata i stor skala till sömlösa ETL-pipelines till masterdatahantering och analys.

 
 
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) är en certifierad datavetare som älskar att bygga modeller för maskininlärning. För närvarande fokuserar han på att skapa innehåll och skriva tekniska bloggar om maskininlärning och datavetenskap. Abid har en magisterexamen i Technology Management och en kandidatexamen i telekommunikationsteknik. Hans vision är att bygga en AI-produkt med hjälp av ett grafiskt neuralt nätverk för studenter som kämpar med psykisk ohälsa.
 

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.kdnuggets.com/top-5-data-management-tools-for-your-projects?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-top-5-data-management-tools-for-your-projects