DATENMANAGEMENT: Tools für effektives Datenmanagement

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Was ist Datenmanagement?
Welche Arten von Datenmanagementsystemen gibt es?
Warum ist Datenmanagement wichtig?
Welche Probleme gibt es beim Datenmanagement?
Best Practices für das Datenmanagement
Die besten Cloud-Datenverwaltungstools
Top ETL- und Datenintegrationstools
Zusammenfassung
1. Ähnliche Artikel
2. Bibliographie

Allzu oft treffen Unternehmen kritische Entscheidungen auf der Grundlage von Daten, die sie nicht sehen oder verstehen können. Dies kann Business Intelligence gefährden, die für die Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils in jeder datengesteuerten Branche von entscheidender Bedeutung ist. Um dieses Problem anzugehen, müssen Unternehmen ihre Daten während ihrer gesamten Existenz aktiv verwalten und aufbewahren. Verfügt Ihr Unternehmen über das Datenmanagementsystem oder die Tools, die es benötigt, um auf dem globalen Markt erfolgreich zu sein?

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement ist das effiziente Sammeln, Speichern, Schützen, Liefern und Verarbeiten von Daten. In der Wirtschaft beziehen sich Daten typischerweise auf Kunden, Interessenten, Mitarbeiter, Geschäfte, Konkurrenten und Finanzen. Wenn ein Unternehmen Daten erfolgreich verwaltet, gewinnt es Erkenntnisse, die Geschäftsentscheidungen beeinflussen.

Der Schutz Ihrer Daten sollte während des gesamten Prozesses oberste Priorität haben, insbesondere da die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes zunehmen und Ransomware-Angriffe häufiger werden.
Da Geschäftsanwendungen und die darin enthaltenen Datenbanken unterschiedlich groß sind, sollte jede Organisation ihre eigene Strategie für diese Phasen verfolgen. Sie sollten dies unter Berücksichtigung Ihrer spezifischen Technologieumgebung tun und gegebenenfalls neue Schritte zum Prozess definieren und hinzufügen.
Für ein Startup mit begrenzten Daten könnte beispielsweise die Datenbereinigung ein bescheidener und schneller Schritt sein. Eine Organisation auf Unternehmensebene muss jedoch möglicherweise früh im Prozess Prioritäten setzen.

Welche Arten von Datenmanagementsystemen gibt es?

Datenmanagementsysteme machen die Aufgabe des Datenmanagements überschaubarer, indem sie einige der zeitaufwändigsten Aspekte der Integration und Überprüfung kritischer Daten automatisieren. Diese Systeme umfassen Datenbanken und Analysetools, die es Unternehmen ermöglichen, nicht nur kritische Daten zu speichern und zu organisieren, sondern das System bei Bedarf auch abzufragen. Die besten Systeme verdichten Daten zu aussagekräftigen Berichten, die Grafiken enthalten, mit denen Benutzer Daten auf einen Blick kontextualisieren können.

Einige enthalten sogar Empfehlungen zur automatisierten Entscheidungsfindung, die durch maschinelles Lernen ermöglicht werden und wichtige Interessengruppen dabei unterstützen, fundiertere und effektivere Entscheidungen zur Steuerung des Geschäftsbetriebs zu treffen.
Beispiele für Datenmanagementsysteme sind:

#1. Datenamt

Informatica, Azure Data Catalog und Talend sind Tools, mit denen Unternehmen Daten nachverfolgen und mit Metadaten für den späteren Abruf korrelieren können. Metadaten helfen bei der Verbesserung der Datenstruktur, indem Informationen sinnvoller organisiert werden. Datenüberwachungslösungen unterstützen Unternehmen dabei, jeden ihnen zur Verfügung stehenden Datenwert zu verstehen. Diese Elemente müssen vorhanden sein, damit große Datenbanken wirklich nützlich sind. Laut Risher dreht sich bei Data Governance alles darum, wie Daten organisiert, aufbewahrt und geschützt werden. Unternehmen können die Datenqualität durch Data Governance sicherstellen.

#2. Geschäftsintelligenz (BI)

BI-Lösungen wie Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics, Tableau und Snowflake verbessern die Datenspeicherung und -sicherheit und stellen Entscheidungsträgern gleichzeitig organisierte, kontextbezogene Daten zur Verfügung. BI-Technologien sind erforderlich, um riesige Datenbanken zu nutzen, die kein Mensch manuell durchgehen könnte, um relevante Erkenntnisse abzuleiten.

#3. Datenintegration

Tools wie Azure Data Factory, Logic Apps und Functions bieten benutzerfreundliche Schnittstellen zur Integration verschiedener Datenquellen, die zu neuen Erkenntnissen führen können. Beispielsweise können Daten aus Buchhaltungssoftware und einem CRM unabhängig und ohne Bezug erscheinen, bis sie zusammen angeordnet werden. Wenn die Daten aus diesen verschiedenen Systemen kombiniert werden, kann dies dazu beitragen, ein vollständigeres Bild des Geschäfts-Cashflows und der Einnahmen zu zeichnen. Dies gilt für alle scheinbar nicht zusammenhängenden, aber in Wirklichkeit verbundenen Datenquellen.

#4. Stammdatenverwaltung (MDM)

Dies ist der Prozess, um sicherzustellen, dass eine Organisation immer mit einer einzigen Version aktueller, zuverlässiger Informationen arbeitet und Geschäftsentscheidungen darauf stützt. Die Nutzung von Daten aus all Ihren Datenquellen und deren Darstellung als eine einzige konsistente, zuverlässige Quelle sowie die Replikation von Daten in andere Systeme erfordert den Einsatz der richtigen Technologien.

#5. Datenverwaltung

Anstatt Richtlinien für das Informationsmanagement zu entwickeln, wendet ein Datenverwalter diese im gesamten Unternehmen an und setzt sie durch. Ein Datenverwalter behält, wie der Name schon sagt, ein Auge auf die Datenerfassungs- und -bewegungsrichtlinien des Unternehmens und stellt sicher, dass Best Practices befolgt und Regeln befolgt werden.

#6. Datenqualitätsmanagement

Wenn ein Datenverwalter ein digitaler Sheriff ist, ist ein Datenqualitätsmanager sein Gerichtsschreiber. Das Qualitätsmanagement ist dafür verantwortlich, die erfassten Daten zu durchsuchen, um nach zugrunde liegenden Problemen wie doppelten Datensätzen, inkonsistenten Versionen usw. zu suchen. Das definierte Datenmanagementsystem wird von Datenqualitätsmanagern unterstützt.

#7. Datensicherheit

Datensicherheit ist heutzutage einer der kritischsten Aspekte des Datenmanagements. Trotz der Tatsache, dass aufkommende Praktiken wie DevSecOps Sicherheitsüberlegungen auf jeder Ebene der Anwendungsentwicklung und des Datenaustauschs berücksichtigen, sind Sicherheitsspezialisten immer noch mit der Verschlüsselungsverwaltung, der Verhinderung unbefugten Zugriffs, dem Schutz vor versehentlichem Verschieben oder Löschen und anderen Bedenken an vorderster Front beauftragt.

#8. Big-Data-Management

Der Begriff „Big Data“ bezieht sich auf die Erfassung, Analyse und Nutzung enormer Mengen digitaler Informationen zur Verbesserung des Betriebs. Im Allgemeinen ist dieser Bereich des Datenmanagements auf die Aufnahme, Integrität und Speicherung von Rohdaten spezialisiert, die andere Datenmanagementteams verwenden, um den Betrieb und die Sicherheit zu verbessern oder Business Intelligence zu generieren.

#9. Datenspeicherung

Data Warehousing ist der Prozess der Speicherung und Analyse von Daten. Informationen sind die Grundlage des modernen Geschäfts. Die schiere Menge an Daten bietet eine offensichtliche Herausforderung: Was machen wir mit all diesen Blöcken? Data Warehouse Management liefert und verwaltet die physische und/oder Cloud-basierte Infrastruktur, die verwendet wird, um Rohdaten zu aggregieren und gründlich zu analysieren, um Geschäftseinblicke zu liefern.

Warum ist Datenmanagement wichtig?

Das Datenmanagement ist ein entscheidender erster Schritt zur Implementierung einer effizienten Datenanalyse im großen Maßstab, die zu entscheidenden Erkenntnissen führt, die Ihren Verbrauchern einen Mehrwert bieten und Ihr Endergebnis verbessern. Mit einem guten Datenmanagement können Mitarbeiter in einer Organisation vertrauenswürdige Daten für ihre Abfragen identifizieren und darauf zugreifen. Eine effiziente Datenmanagementlösung kann folgende Vorteile bieten:

#1. Sichtweite

Die Datenverwaltung kann die Sichtbarkeit der Datenbestände Ihres Unternehmens verbessern und es Einzelpersonen erleichtern, schnell und sicher die richtigen Daten für ihre Recherche zu finden. Datentransparenz ermöglicht Ihrem Unternehmen, organisierter und effizienter zu sein, indem es Mitarbeitern hilft, die Daten zu finden, die sie benötigen, um ihre Aufgaben effektiver auszuführen.

#2. Verlässlichkeit

Das Datenmanagement reduziert potenzielle Fehler, indem es Prozesse und Vorschriften für die Nutzung einrichtet und das Vertrauen in die Daten fördert, die für Entscheidungen in Ihrem Unternehmen verwendet werden. Unternehmen können schneller auf Marktentwicklungen und Kundenbedürfnisse reagieren, wenn sie über vertrauenswürdige und aktuelle Daten verfügen.

#3. Sicherheit

Die Datenverwaltung verwendet Authentifizierungs- und Verschlüsselungstechniken, um Ihr Unternehmen und seine Mitarbeiter vor Datenverlusten, -diebstahl und -verletzungen zu schützen. Robuste Datensicherheit stellt sicher, dass kritische Unternehmensinformationen gesichert und abrufbar sind, falls die primäre Quelle nicht mehr verfügbar ist. Darüber hinaus wird die Sicherheit immer wichtiger, wenn Ihre Daten personenbezogene Daten enthalten, die ordnungsgemäß verwaltet werden müssen, um die Verbraucherschutzgesetze einzuhalten.

#4. Skalierbarkeit

Datenmanagement ermöglicht es Unternehmen, Daten und Nutzungssituationen durch wiederholbare Prozesse, die Daten und Informationen pflegen, erfolgreich zu skalieren. Wenn Prozesse einfach zu replizieren sind, kann Ihr Unternehmen die zusätzlichen Ausgaben durch Duplizierung minimieren, z. B. wenn Mitarbeiter immer wieder dieselben Recherchen durchführen oder kostspielige Abfragen wiederholen müssen.

Welche Probleme gibt es beim Datenmanagement?

Da das Datenmanagement auf dem heutigen digitalen Markt so wichtig ist, ist es entscheidend, dass das System wächst, um den Datenanforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden. Herkömmliche Datenverwaltungstechniken erschweren die Skalierungsmöglichkeiten, ohne die Governance oder Sicherheit zu gefährden. Um sicherzustellen, dass glaubwürdige Daten gefunden werden können, muss moderne Datenverwaltungssoftware viele Schwierigkeiten überwinden.

#1. Steigende Datenmengen

Jede Abteilung in Ihrem Unternehmen hat Zugriff auf verschiedene Arten von Daten und unterschiedliche Anforderungen, um deren Wert zu optimieren. Herkömmliche Ansätze erfordern, dass die IT die Daten für jeden Anwendungsfall aufbereitet und dann die Datenbanken oder Dateien verwaltet. Wenn sich mehr Daten ansammeln, verliert ein Unternehmen leicht den Überblick darüber, welche Daten es hat, wo sie sich befinden und wie sie verwendet werden.

#2. Neue Analytics-Rollen

Je mehr Ihr Unternehmen auf datengesteuerte Entscheidungen angewiesen ist, desto mehr Ihrer Mitarbeiter müssen auf Daten zugreifen und diese auswerten. Das Verständnis von Namenskonventionen, komplizierten Datenstrukturen und Datenbanken kann schwierig sein, wenn Analysen außerhalb der Fähigkeiten einer Person liegen. Wenn die Konvertierung der Daten zu viel Zeit oder Aufwand erfordert, findet die Analyse nicht statt und der potenzielle Wert dieser Daten wird verringert oder geht verloren.

#3. Compliance-Anforderungen

Sich ständig ändernde Compliance-Standards erschweren es, sicherzustellen, dass die Menschen die richtigen Daten verwenden. Die Mitarbeiter eines Unternehmens müssen sofort erfahren, welche Daten sie verwenden dürfen und welche nicht, einschließlich der Art und Weise, wie und welche personenbezogenen Daten (PII) aufgenommen, nachverfolgt und auf Compliance- und Datenschutzstandards überwacht werden.

Best Practices für das Datenmanagement

Die Übernahme von Best Practices kann Ihrem Unternehmen helfen, einige Schwierigkeiten bei der Datenverwaltung zu lösen und die Früchte zu ernten. Machen Sie das Beste aus Ihren Daten, indem Sie einen effektiven Datenverwaltungsplan implementieren.

#1. Definieren Sie Ihre Geschäftsziele gründlich.

Die erste Phase besteht, wie bei jeder Geschäftstätigkeit, darin, die Ziele Ihrer Organisation festzulegen. Das Festlegen von Zielen hilft dabei, das Verfahren zum Sammeln, Speichern, Verwalten, Bereinigen und Auswerten von Daten festzulegen. Gut formulierte Geschäftsziele garantieren, dass Sie nur entscheidungsrelevante Daten aufbewahren und organisieren und verhindern, dass Ihre Datenmanagement-Software überlastet und unüberschaubar wird.

#2. Achten Sie auf die Qualität der Daten.

Sie richten ein Datenmanagementsystem ein, um Ihrer Organisation genaue Daten bereitzustellen, und führen daher Verfahren ein, um die Qualität dieser Daten zu verbessern. Erstellen Sie Ziele, um Ihre Datenerfassung und -speicherung zu rationalisieren, aber stellen Sie sicher, dass Sie die Korrektheit regelmäßig überprüfen, damit die Daten nicht veraltet oder in irgendeiner Weise veraltet sind, die die Analyse negativ beeinflussen könnte. Diese Algorithmen sollten auch ungenaue oder widersprüchliche Formatierungen, Rechtschreibfehler und andere Probleme erkennen, die sich auf die Ergebnisse auswirken. Eine weitere Strategie, um sicherzustellen, dass die Daten von Anfang an korrekt sind, besteht darin, die Teammitglieder im richtigen Prozess für die Dateneingabe zu schulen und die Automatisierung der Datenvorbereitung einzurichten.

#3. Gewähren Sie der entsprechenden Person Zugriff auf die Daten.

Hochwertige Daten sind nur die halbe Miete. Sie müssen auch sicherstellen, dass die richtigen Personen Zugriff auf die Daten haben, wann und wo immer sie sie benötigen. Anstatt pauschale Richtlinien für alle im Unternehmen bereitzustellen, ist es im Allgemeinen vorzuziehen, unterschiedliche Berechtigungsebenen einzurichten, damit jeder Einzelne Zugriff auf die wesentlichen Daten hat, um seine Arbeit zu erledigen. Es kann schwierig sein, das richtige Gleichgewicht zwischen Komfort und Sicherheit zu finden, aber wenn Ihr Team nicht zeitnah auf die benötigten Daten zugreifen kann, gehen Zeit und Geld verloren.

#4. Geben Sie dem Datenschutz höchste Priorität

Daten sollten in Ihrer Organisation angemessen zugänglich sein, aber Sie müssen Sicherheitsvorkehrungen treffen, um Ihre Daten vor Außenstehenden zu schützen. Schulen Sie Ihre Teammitglieder im verantwortungsvollen Umgang mit Daten und stellen Sie sicher, dass Ihre Prozesse den Compliance-Anforderungen entsprechen. Bereiten Sie sich auf das Worst-Case-Szenario vor, indem Sie einen Plan für den Umgang mit einem potenziellen Verstoß entwickeln. Die Wahl der richtigen Datenverwaltungssoftware kann dazu beitragen, dass Ihre Daten sicher und geschützt bleiben.

Die besten Cloud-Datenverwaltungstools

Cloud-Datenverwaltungstechnologien unterstützen Unternehmen bei der Integration und Verwaltung von Daten über viele Clouds hinweg. Diese Strategie ermöglicht es Unternehmen mit riesigen Datenmengen, ihre Daten vollständig in der Cloud zu speichern, zu sortieren, zu analysieren und zu verwalten.

#1. Palette

Panoply ist eine Cloud-native Data Warehouse- und ELT-Anwendung, die die Datenintegration und -verwaltung vereinfacht. Es ist äußerst benutzerfreundlich und kann mit Teams unterschiedlicher Qualifikationsstufen, einschließlich Geschäftsanwendern, umgehen.
Wichtige Merkmale sind:

Eine große Anzahl nativer Datenverbindungen, die eine einfache Datenaufnahme mit einem Klick ermöglichen
Ein benutzerfreundliches Dashboard, das das Rätselraten bei der Datenverwaltung und Budgetierung beseitigt
Automatische Skalierung von Multi-Node-Datenbanken für wartungsarmes Data Warehousing
SQL-Editor zur Datenanalyse und Abfrage im Browser
Links zu beliebten Datenvisualisierungs- und Analysetools wie Tableau, Looker, Power BI und anderen
TL;DR: Es ist eine fantastische, schlüsselfertige Business-Intelligence-Lösung für KMUs, die das Beste aus ihren Daten zu geringeren Kosten herausholen möchten.

Preis von Panoply: eine kostenlose Testversion wird angeboten.

#2. Amazon Web-Services

Amazon Web Services (AWS) bietet eine ständig wachsende Palette von Tools, die kombiniert werden können, um einen effizienten Cloud-Datenmanagement-Stack zu bilden. Wenn Sie Amazon bereits nutzen und viele Daten generieren, könnte dies das passende Cloud-Datenmanagement-Tool für Sie sein.

Wichtige Leistungen sind:

Amazon Athena für SQL-basierte Datenanalysen
Amazon S3 für die Zwischen- und Zwischenspeicherung
Amazon Glacier ist ein langfristiger Sicherungs- und Speicherdienst von Amazon.
AWS Glue zum Erstellen von Datenkatalogen zum Organisieren, Suchen und Abfragen Ihrer Daten
Visualisierung von Amazon-Daten und Erstellung von Dashboards mit QuickSight
Data Warehousing mit Amazon Redshift
Unabhängige Rechnungsstellung für jeden ausgegliederten Dienst, sodass die Kosten proportional zur Nutzung sind.
TL;DR: Es ist ein wertvolles Tool für große Organisationen, die riesige Datenmengen erstellen und über die technischen Möglichkeiten verfügen, diese zu verwalten. Die Kosten können jedoch schnell steigen, was eine sorgfältige Planung erforderlich macht.

Die Kosten für AWS variieren je nach Ihrer Implementierung.

#3. Microsoft Azure

Wenn es darum geht, ein cloudbasiertes Datenmanagementsystem einzurichten, bietet Microsoft Azure eine Reihe von Möglichkeiten. Es enthält auch eine Reihe von Analysetools, die auf die in Azure gespeicherten Daten angewendet werden können. Azure unterstützt wie AWS viele Datenbanken oder Data-Warehouse-Formate und bietet eine hervorragende Reihe von Verwaltungstools.

Wichtige Leistungen sind:

Typische SQL-Datenspeicher und SQL-Server, die auf virtuellen Maschinen ausgeführt werden
Blob-Speicherung
Tabellenspeicheroptionen im NoSQL-Stil
Private Cloud-Installationen
Azure Data Explorer für die Echtzeit-Untersuchung sehr großer Streaming-Rohdatensätze
Panoply-Integration ist für ELT/ETL-Dienste einfach.
TL;DR: Da diese Tools Cloud-basiert sind, müssen Sie sich keine Gedanken über die Implementierung machen. Es gibt jedoch eine Lernkurve, wenn Sie mit der Azure-Umgebung nicht vertraut sind.
Die Kosten für Azure variieren je nach Ihrer Implementierung.

#4. Google-Cloud

Die Google Cloud Platform bietet wie Amazon und Azure eine breite Palette von Cloud-basierten Datenverwaltungslösungen. Es hat auch einen praktischen Workflow-Manager, mit dem verschiedene Komponenten verbunden werden können.

Zu den wichtigsten Funktionen von Google Cloud gehören:

BigQuery für die tabellarische Datenspeicherung und BigQuery-Analysen für Abfragen im SQL-Stil
Cloud BigTable für Speicher im NoSQL-Datenbankstil
Cloud-Datenaufnahme über Pub/Sub und Cloud (Google Cloud kann sich auch mit einer Vielzahl anderer Datenquellen verbinden)
ML Engine für komplexere Studien, die ML und AI Data Studio für die Dashboard-Erstellung und GUI-basierte Analyse verwenden
Cloud Datalab für codebasierte Data Science
Links zu beliebten BI-Tools wie Charito, Domo, Looker, Tableau und anderen
TL;DR: Wenn Sie derzeit Google Cloud verwenden und mit großen Datenmengen arbeiten, wäre dies eine einfache Ergänzung, aber selbst hochtechnische Benutzer werden mit einer steifen Lernkurve konfrontiert.

Die Kosten für Google Cloud variieren je nach Ihrer Implementierung.

Top ETL- und Datenintegrationstools

ETL- und Datenintegrationslösungen transportieren Daten von einer Quelle zu einem Ziel. Wenn verschiedene Tools unterschiedliche Flexibilitätsgrade bei der Steuerung des Extrahieren-Transformieren-Laden-Prozesses bieten (z. B. ETL vs. ELT), sollten Sie bei der Bewertung Ihre geschäftlichen Anforderungen berücksichtigen.
Aktuelle ETL-Systeme unterscheiden sich auch stark darin, wie Sie mit Ihren Daten interagieren können. Einige Tools verfügen über visuelle Schnittstellen, andere über eine Point-and-Click-Integration und wieder andere erfordern ein tieferes Verständnis der Codierung.

#5. Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter ist ein lokales ETL-Tool. Zu ihren wesentlichen Merkmalen gehören:

Verwenden Sie Out-of-the-Box-Verbindungen, nahtlose Konnektivität und Integration mit allen Arten von Datenquellen
Automatische Datenvalidierung mit skriptfreiem automatisiertem Audit
Erweiterte Datentransformationen wie nicht relationale Daten, XML-, JSON-, PDF-, Microsoft Office- und IoT-Daten
Metadatengesteuertes Management, das grafische Darstellungen von Datenflüssen, Auswirkungen und Herkunft bietet
TL;DR: In einer Welt der Cloud-Plattformen ist Informatica PowerCenter ein On-Premises-Holdout, das möglicherweise genau das ist, was Unternehmen mit eingeschränkten regulatorischen Anforderungen benötigen.

Die Kosten für Informatica PowerCenter sind auf Anfrage erhältlich.

#6. Datenstich

Cloudbasierte ETL-Plattform namens Stitch Data. Stich enthält die folgenden Funktionen:

Vorintegriert mit Dutzenden von Datenquellen innerhalb und außerhalb der Cloud, transportiert Daten in Amazon Redshift, S3, BigQuery, Panoply, PostgreSQL und andere
Einfache Planung der Datenreplikation
Fehlerbehandlung und -benachrichtigung mit automatisierter Auflösung, wenn möglich API und JSON-Framework, mit dem Sie Daten programmgesteuert an ein Data Warehouse senden können
Verwalteter Cloud-Service mit automatischer Skalierung und SLAs der Enterprise-Klasse
TL;DR: Die Open-Source-Plattform Segment von Stitch bietet eine breite Palette von Integrationen sowie eine Reihe von Konnektoren aus der Community, was sie zu einer beliebten Alternative macht.

Die Preise für Stitch beginnen je nach Datengröße bei 100 $ pro Monat.

#7. Fivetran

Fivetran ist eine webbasierte Datenpipeline, die Daten aus SaaS-Anwendungen und Datenbanken in einem einzigen Data Warehouse zusammenführt. Im Folgenden sind einige der Hauptmerkmale von Fivetran aufgeführt:

Bietet direkte Integration und überträgt Daten über eine direkte sichere Verbindung unter Verwendung einer cleveren Caching-Schicht.
Die Caching-Schicht hilft beim Verschieben von Daten von einem Ort zum anderen, ohne jemals eine Kopie auf dem Anwendungsserver zu speichern.
Es gibt kein von Fivetran auferlegtes Datenlimit.
Kann verwendet werden, um die Daten eines Unternehmens zu zentralisieren und alle Quellen zu integrieren, um Key Performance Indicators (KPIs) für ein gesamtes Unternehmen zu bestimmen.
TL;DR: Angesichts seiner jüngsten Bewertung ist Fivetran groß und wird nur noch größer werden. Es ist bekannt dafür, dass es etwas komplizierter ist als Stitch, aber der Hauptentscheidungsfaktor ist, ob es die von Ihnen benötigten Anschlüsse enthält oder nicht.

Die Preise von Fivetran beginnen bei 1 $ pro Credit und basieren auf monatlich aktiven Zeilen.

#8. Blendo

Dies ist ein weiterer Cloud-basierter ETL- und Datenintegrationsdienst, der die folgenden Vorteile bietet:

Stellt mit wenigen Klicks eine Verbindung zu mehreren Datenquellen her und transportiert Daten zu Amazon Redshift, Panoply, PostgreSQL, MS SQL Server und anderen Diensten.
Historische Daten von Cloud-Diensten werden geladen und synchronisiert.
Importieren Sie regelmäßig oder in festgelegten Intervallen Daten aus mehreren Datenquellen.
Automatische Datenerfassung, -erkennung und -aufbereitung unter Verwendung eines geeigneten relationalen Schemas
TL;DR: Blendo ist eine starke Option, die häufig für ihren Service gelobt wird, der jedoch möglicherweise wichtige kritische Integrationen fehlen.

Die Preise von Blendo beginnen bei 150 $ pro Monat und variieren je nach Anzahl und Art der Integrationen sowie dem Datenvolumen.

#9. Microsoft SQL Server-SSIS

Microsoft stellt SSIS bereit, eine grafische Oberfläche zum Verwalten von ETL mit MS SQL Server. Wichtige Merkmale sind:

Die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es Benutzern, integrierte Data-Warehousing-Systeme bereitzustellen, ohne viel – oder gar keinen – Code schreiben zu müssen.
Die grafische Oberfläche ermöglicht einfaches Drag-and-Drop-ETL für eine Vielzahl von Datentypen und Warehouse-Zielen, einschließlich Nicht-MS-DBs.
Es ist eine hervorragende Lösung für ein Team mit einer Mischung aus technischen Fähigkeiten, da es für ETL-Experten und Point-and-Click-Typen gleichermaßen gut funktioniert.
SSIS ist eine offensichtliche Wahl, wenn Sie mit SQL Server zu tun haben. Dennoch erfordern einige Aufgaben Programmierkenntnisse, was für weniger sachkundige Teams eine Herausforderung darstellen kann.

SSIS kostet 0.450 $ pro Stunde.

#10. Azure Data Factory

Microsoft bietet Azure Data Factory (ADF), ein ETL-Tool für seine Cloud-basierte Azure-Plattform, zusätzlich zu SQL Server SSIS, der lokalen ETL-Lösung des Unternehmens. Die Hauptmerkmale von ADF sind wie folgt:

ETL-Pipelines in ADF sind mit einer grafischen Oberfläche ausgestattet, die eine Low-Code-Nutzung ermöglicht.
Zur einfachen Datenaufnahme steht eine Vielzahl von Datenschnittstellen zur Verfügung.
Vollständige Unterstützung für den Import von Daten in Azure Data Warehouses
Azure Data Factory ist eine benutzerfreundlichere Wahl als SQL Server SSIS, was für Unternehmen geeignet sein kann, die eine lokale ETL-Option suchen.

1 $ für 1,000 Ausführungen von Azure Data Factory.

Zusammenfassung

Es ist nicht notwendig, dass ein Unternehmen datengesteuert ist. In Wirklichkeit sind Daten möglicherweise genau das, was Ihr Unternehmen braucht, um die richtigen Entscheidungen zu treffen, sich an den Kundenbedürfnissen auszurichten und effektiver zu expandieren.
Es gibt keine Einheitsstrategie für das Datenmanagement, aber es gibt Dutzende von Möglichkeiten für jedes Unternehmen. Daten sind eine Sammlung von Fakten, keine Meinung darüber, wie es Ihrem Unternehmen geht. Wie können Sie diese Fakten zu Ihrem Vorteil nutzen?
Erstellen Sie Ihr Datenverwaltungsprogramm mit den oben bereitgestellten Informationen. Richten Sie die richtige Struktur für Ihr Unternehmen ein und behalten Sie Ihren Erfolg im Auge. Behalten Sie Ihr Unternehmen im Auge, während es expandiert.