GEGEVENSBEHEER: hulpmiddelen voor effectief gegevensbeheer

Inhoudsopgave Verbergen

Wat is gegevensbeheer?
Welke soorten gegevensbeheersystemen zijn er?
Waarom is gegevensbeheer belangrijk?
Wat zijn de problemen met gegevensbeheer?
Best practices voor gegevensbeheer
Toptools voor cloudgegevensbeheer
Toptools voor ETL en gegevensintegratie
Conclusie
1. Gerelateerde artikelen
2. Referenties

Te vaak nemen organisaties cruciale beslissingen op basis van gegevens die ze niet kunnen zien of begrijpen. Dit kan business intelligence in gevaar brengen, wat van cruciaal belang is voor het behoud van een concurrentievoordeel in elke datagedreven industrie. Om dit probleem aan te pakken, moeten bedrijven hun gegevens gedurende hun hele bestaan actief beheren en bewaren. Heeft uw bedrijf het gegevensbeheersysteem of de tools die het nodig heeft om te gedijen op de wereldmarkt?

Wat is gegevensbeheer?

Gegevensbeheer is het efficiënt verzamelen, opslaan, beschermen, afleveren en verwerken van gegevens. In het bedrijfsleven hebben gegevens doorgaans betrekking op klanten, prospects, werknemers, deals, concurrenten en financiën. Wanneer een organisatie gegevens met succes beheert, verkrijgt het inzichten die zakelijke keuzes stimuleren.

Het beschermen van uw gegevens moet tijdens het hele proces een topprioriteit zijn, vooral nu de zorgen over gegevensprivacy toenemen en ransomware-aanvallen steeds vaker voorkomen.
Aangezien bedrijfsapplicaties en de databases daarin variëren in grootte, dient elke organisatie haar eigen strategie voor deze fasen te hanteren. Hierbij moet u rekening houden met uw specifieke technologische omgeving en, indien nodig, nieuwe stappen in het proces definiëren en toevoegen.
Voor een startup met beperkte data kan bijvoorbeeld het opschonen van data een bescheiden en snelle stap zijn. Toch kan het zijn dat een organisatie op ondernemingsniveau hier al vroeg in het proces prioriteit aan moet geven.

Welke soorten gegevensbeheersystemen zijn er?

Gegevensbeheersystemen maken de taak van gegevensbeheer beter beheersbaar door enkele van de meest tijdrovende aspecten van het integreren en beoordelen van kritieke gegevens te automatiseren. Deze systemen omvatten databases en analysetools waarmee bedrijven niet alleen kritieke gegevens kunnen opslaan en organiseren, maar ook het systeem kunnen doorzoeken als dat nodig is. De beste systemen condenseren gegevens in zinvolle rapporten met afbeeldingen waarmee gebruikers gegevens in één oogopslag kunnen contextualiseren.

Sommige bevatten zelfs geautomatiseerde besluitvormingsaanbevelingen die mogelijk zijn gemaakt door machine learning, waardoor belangrijke belanghebbenden worden geholpen bij het nemen van beter opgeleide, effectieve beslissingen over hoe de bedrijfsvoering kan worden gecontroleerd.
Gegevensbeheersystemen omvatten de volgende voorbeelden:

#1. Gegevensbeheer

Informatica, Azure Data Catalog en Talend zijn hulpprogramma's waarmee bedrijven gegevens kunnen volgen en deze kunnen correleren met metagegevens om ze vervolgens op te halen. Metadata helpen bij het verbeteren van de datastructuur door informatie op een zinvollere manier te organiseren. Oplossingen voor gegevensbewaking helpen bedrijven bij het begrijpen van elk gegevensbezit dat tot hun beschikking staat. Deze elementen moeten aanwezig zijn om grote databases echt bruikbaar te maken. Volgens Risher gaat data governance over hoe data worden georganiseerd, bewaard en beveiligd. Bedrijven kunnen de datakwaliteit waarborgen door middel van data governance.

#2. Bedrijfsinformatie (BI)

BI-oplossingen zoals Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics, Tableau en Snowflake verbeteren de gegevensopslag en beveiliging en bieden ook georganiseerde, gecontextualiseerde gegevens aan besluitvormers. BI-technologieën zijn vereist om gebruik te maken van enorme databases, die geen mens zou verwachten handmatig door te nemen om relevante inzichten te verkrijgen.

#3. Gegevens integratie

Tools zoals Azure Data Factory, Logic Apps en Functions bieden gebruiksvriendelijke interfaces voor het integreren van verschillende databronnen, wat kan leiden tot nieuwe inzichten. Gegevens uit boekhoudsoftware en een CRM kunnen bijvoorbeeld onafhankelijk en niet-gerelateerd lijken totdat ze samen worden gerangschikt. Wanneer de gegevens van deze verschillende systemen worden gecombineerd, kan dit helpen om een vollediger beeld te schetsen van de zakelijke cashflow en inkomsten. Dit geldt voor alle ogenschijnlijk niet-gerelateerde maar in feite verbonden gegevensbronnen.

#4. Masterdatabeheer (MDM)

Dit is het proces om ervoor te zorgen dat een organisatie altijd met één versie van actuele, betrouwbare informatie werkt en daarop zakelijke beslissingen baseert. Het gebruik van gegevens uit al uw gegevensbronnen en deze presenteren als een enkele consistente, betrouwbare bron, evenals het repliceren van gegevens naar andere systemen, vereist het gebruik van de juiste technologieën.

#5. Gegevensbeheer

In plaats van beleid voor informatiebeheer te ontwikkelen, past een datasteward deze toe in het hele bedrijf en dwingt deze af. Een datasteward houdt, zoals de naam al aangeeft, toezicht op het verzamelen en verplaatsen van bedrijfsgegevens en zorgt ervoor dat best practices worden gevolgd en regels worden nageleefd.

#6. Beheer van gegevenskwaliteit

Als een datasteward een digitale sheriff is, is een datakwaliteitsmanager zijn griffier. Kwaliteitsbeheer is verantwoordelijk voor het doorzoeken van verkregen gegevens om te zoeken naar onderliggende problemen zoals dubbele records, inconsistente versies, enzovoort. Het gedefinieerde datamanagementsysteem wordt ondersteund door datakwaliteitsmanagers.

#7. Dataveiligheid

Gegevensbeveiliging is tegenwoordig een van de meest kritieke aspecten van gegevensbeheer. Ondanks het feit dat opkomende praktijken zoals DevSecOps beveiligingsoverwegingen bevatten op elk niveau van applicatieontwikkeling en gegevensuitwisseling, zijn beveiligingsspecialisten nog steeds belast met coderingsbeheer, het voorkomen van ongeoorloofde toegang, bescherming tegen onbedoelde verplaatsing of verwijdering en andere eerstelijnszorgen.

#8. Big Data-beheer

De term "big data" verwijst naar het verzamelen, analyseren en gebruiken van enorme hoeveelheden digitale informatie om de bedrijfsvoering te verbeteren. Over het algemeen is dit gebied van gegevensbeheer gespecialiseerd in de opname, integriteit en opslag van onbewerkte gegevens die andere gegevensbeheerteams gebruiken om de bedrijfsvoering en beveiliging te verbeteren of om bedrijfsinformatie te genereren.

#9. Data opslagplaats

Data warehousing is het proces van het opslaan en analyseren van data. Informatie is de basis van het moderne zakendoen. De enorme hoeveelheid gegevens vormt een voor de hand liggende uitdaging: wat doen we met al deze blokken? Datawarehouse-beheer levert en beheert de fysieke en/of cloudgebaseerde infrastructuur die wordt gebruikt om onbewerkte gegevens te aggregeren en grondig te analyseren om zakelijke inzichten te bieden.

Waarom is gegevensbeheer belangrijk?

Gegevensbeheer is een cruciale eerste stap op weg naar het implementeren van efficiënte gegevensanalyse op schaal, wat leidt tot kritische inzichten die waarde toevoegen aan uw consumenten en uw bedrijfsresultaten verbeteren. Met goed gegevensbeheer kunnen mensen in een organisatie vertrouwde gegevens voor hun vragen identificeren en openen. Een efficiënte oplossing voor gegevensbeheer kan de volgende voordelen bieden:

#1. Zichtbaarheid

Gegevensbeheer kan de zichtbaarheid van de gegevensactiva van uw organisatie vergroten, waardoor het voor individuen gemakkelijker wordt om snel en met vertrouwen de juiste gegevens voor hun onderzoek te vinden. Dankzij de zichtbaarheid van gegevens kan uw bedrijf beter georganiseerd en efficiënter werken door werknemers te helpen de gegevens te ontdekken die ze nodig hebben om hun taken effectiever uit te voeren.

#2. Betrouwbaarheid

Gegevensbeheer vermindert mogelijke fouten door processen en voorschriften voor gebruik vast te stellen en het vertrouwen in de gegevens te bevorderen die worden gebruikt om beslissingen te nemen binnen uw organisatie. Bedrijven kunnen sneller reageren op marktontwikkelingen en klantbehoeften als ze beschikken over betrouwbare, actuele gegevens.

# 3. Veiligheid

Gegevensbeheer maakt gebruik van authenticatie- en coderingstechnieken om uw bedrijf en zijn werknemers te beschermen tegen gegevensverlies, diefstal en inbreuken. Robuuste gegevensbeveiliging zorgt ervoor dat kritieke bedrijfsinformatie wordt geback-upt en kan worden opgehaald in het geval dat de primaire bron niet meer beschikbaar is. Bovendien wordt beveiliging steeds belangrijker als uw gegevens persoonlijk identificeerbare informatie bevatten die goed moet worden beheerd om te voldoen aan de wetgeving inzake consumentenbescherming.

#4. schaalbaarheid

Gegevensbeheer stelt ondernemingen in staat om met succes gegevens en gebruikssituaties te schalen door middel van herhaalbare processen die gegevens en informatie onderhouden. Wanneer processen eenvoudig te repliceren zijn, kan uw bedrijf de extra uitgaven van duplicatie minimaliseren, zoals personeel dat steeds hetzelfde onderzoek moet uitvoeren of dure zoekopdrachten opnieuw moet uitvoeren.

Wat zijn de problemen met gegevensbeheer?

Omdat gegevensbeheer zo belangrijk is in de huidige digitale markt, is het van cruciaal belang dat het systeem meegroeit met de gegevensbehoeften van uw organisatie. Conventionele technieken voor gegevensbeheer maken schaalmogelijkheden een uitdaging zonder het beheer of de beveiliging in gevaar te brengen. Om ervoor te zorgen dat betrouwbare gegevens kunnen worden gevonden, moet moderne software voor gegevensbeheer veel moeilijkheden overwinnen.

#1. Toenemende datahoeveelheden

Elke afdeling in uw organisatie heeft toegang tot verschillende soorten gegevens en verschillende vereisten om de waarde ervan te optimaliseren. Conventionele benaderingen vereisen dat IT de gegevens voor elke use case voorbereidt en vervolgens de databases of bestanden beheert. Naarmate er meer gegevens worden verzameld, is het gemakkelijk voor een organisatie om uit het oog te verliezen welke gegevens ze heeft, waar ze zich bevinden en hoe ze deze moeten gebruiken.

#2. Nieuwe analytische rollen

Naarmate uw organisatie afhankelijker wordt van datagestuurde besluitvorming, zullen meer van uw medewerkers toegang moeten krijgen tot data en deze moeten evalueren. Het begrijpen van naamgevingsconventies, gecompliceerde gegevensstructuren en databases kan moeilijk zijn wanneer analyse buiten iemands vaardigheden ligt. Als het converteren van de gegevens te veel tijd of moeite kost, vindt de analyse niet plaats en gaat de potentiële waarde van die gegevens verloren of gaat deze verloren.

#3. Nalevingsvereisten

Voortdurend veranderende nalevingsnormen maken het moeilijk om ervoor te zorgen dat mensen de juiste gegevens gebruiken. De werknemers van een bedrijf moeten onmiddellijk leren welke gegevens ze wel en niet mogen gebruiken, inclusief hoe en welke persoonlijk identificeerbare informatie (PII) wordt opgenomen, bijgehouden en gecontroleerd op naleving en privacynormen.

Best practices voor gegevensbeheer

Het toepassen van best practices kan uw bedrijf helpen bij het aanpakken van enkele problemen met gegevensbeheer en daar de vruchten van plukken. Haal het meeste uit uw data door een effectief datamanagementplan te implementeren.

#1. Definieer uw zakelijke doelstellingen grondig.

De eerste fase is, zoals bij elke zakelijke activiteit, het bepalen van de doelen van uw organisatie. Het vaststellen van doelen helpt bij het bepalen van de procedure voor het verzamelen, opslaan, beheren, opschonen en evalueren van gegevens. Goed geformuleerde bedrijfsdoelstellingen garanderen dat u alleen gegevens bewaart en organiseert die relevant zijn voor de besluitvorming en voorkomen dat uw datamanagementsoftware overbelast en onbeheersbaar wordt.

#2. Let op de kwaliteit van de data.

U heeft een gegevensbeheersysteem opgezet om uw organisatie nauwkeurige gegevens te bieden, en voert daarom praktijken in om de kwaliteit van die gegevens te verbeteren. Stel doelen op om uw gegevensverzameling en -opslag te stroomlijnen, maar zorg ervoor dat u deze regelmatig controleert op juistheid, zodat gegevens niet verouderd of verouderd raken op een manier die de analyse negatief zou kunnen beïnvloeden. Deze algoritmen moeten ook onnauwkeurige of inconsistente opmaak, spelfouten en andere problemen detecteren die van invloed zijn op de resultaten. Een andere strategie om ervoor te zorgen dat gegevens vanaf het begin correct zijn, is door teamleden te trainen in het juiste proces voor gegevensinvoer en automatisering van gegevensvoorbereiding in te stellen.

#3. Geef de juiste persoon toegang tot de gegevens.

Kwaliteitsgegevens zijn slechts het halve werk. Je moet er ook voor zorgen dat de juiste mensen toegang hebben tot de gegevens waar en wanneer ze die nodig hebben. In plaats van algemene richtlijnen te geven aan iedereen in het bedrijf, verdient het over het algemeen de voorkeur om verschillende machtigingsniveaus in te stellen, zodat elk individu toegang heeft tot de essentiële gegevens om zijn werk te doen. Het kan moeilijk zijn om de juiste balans te vinden tussen gemak en veiligheid, maar als uw team niet snel toegang heeft tot de gegevens die ze nodig hebben, gaat er tijd en geld verloren.

#4. Geef gegevensbescherming een topprioriteit

Gegevens moeten op passende wijze toegankelijk zijn binnen uw organisatie, maar u moet waarborgen implementeren om uw gegevens te beschermen tegen buitenstaanders. Leer uw teamleden hoe ze op een verantwoorde manier met gegevens moeten omgaan en zorg ervoor dat uw processen voldoen aan de nalevingsvereisten. Bereid u voor op het slechtste scenario door een plan te ontwikkelen voor het omgaan met een mogelijke inbreuk. Door de juiste software voor gegevensbeheer te kiezen, kunt u uw gegevens veilig en beschermd houden.

Toptools voor cloudgegevensbeheer

Technologieën voor gegevensbeheer in de cloud helpen ondernemingen bij het integreren en beheren van gegevens in veel verschillende clouds. Deze strategie stelt bedrijven met enorme hoeveelheden gegevens in staat om hun gegevens volledig in de cloud op te slaan, te sorteren, te analyseren en te beheren.

#1. Panoplie

Panoply is een cloud-native datawarehouse en ELT-applicatie die data-integratie en -beheer vereenvoudigt. Het is uiterst gebruiksvriendelijk en kan teams van verschillende vaardigheidsniveaus aan, inclusief zakelijke gebruikers.
Belangrijke kenmerken zijn onder andere:

Een groot aantal native gegevensverbindingen die eenvoudige gegevensopname met één klik mogelijk maken
Een gebruiksvriendelijk dashboard dat het giswerk bij gegevensbeheer en budgettering wegneemt
Databases met meerdere knooppunten automatisch schalen voor onderhoudsarme datawarehousing
SQL-editor voor gegevensanalyse en query's in de browser
Koppelingen naar populaire datavisualisatie- en analysetools zoals Tableau, Looker, Power BI en andere
TL;DR: Het is een fantastische kant-en-klare business intelligence-oplossing voor MKB-bedrijven die het meeste uit hun gegevens willen halen tegen lagere kosten.

Prijs van Panoply: een gratis proefperiode wordt aangeboden.

#2. Amazon-webservices

Amazon Web Services (AWS) biedt een steeds groter wordende reeks tools die kunnen worden gecombineerd om een efficiënte cloudgegevensbeheerstack te vormen. Als u al Amazon gebruikt en veel gegevens genereert, kan dit de juiste tool voor cloudgegevensbeheer voor u zijn.

Belangrijke diensten zijn onder meer:

Amazon Athena voor op SQL gebaseerde gegevensanalyse
Amazon S3 voor tussentijdse en tijdelijke opslag
Amazon Glacier is een back-up- en opslagservice voor de lange termijn die wordt aangeboden door Amazon.
AWS Glue voor het maken van gegevenscatalogi om uw gegevens te ordenen, doorzoeken en doorzoeken
Amazon Datavisualisatie en dashboardcreatie met QuickSight
Datawarehousing met behulp van Amazon Redshift
Onafhankelijke facturatie voor elke opgezette dienst, zodat de kosten in verhouding staan tot het gebruik.
TL;DR: Het is een waardevol hulpmiddel voor grote organisaties die enorme hoeveelheden gegevens creëren en de technische mogelijkheid hebben om deze te beheren. Maar de kosten kunnen snel oplopen, waardoor een voorzichtige planning noodzakelijk is.

De kosten van AWS variëren afhankelijk van uw implementatie.

#3. Microsoft Azure

Als het gaat om het opzetten van een cloudgebaseerd datamanagementsysteem, biedt Microsoft Azure een aantal mogelijkheden. Het bevat ook een aantal analysetools die kunnen worden toegepast op de gegevens die in Azure zijn opgeslagen. Azure ondersteunt, net als AWS, veel databases of datawarehouse-indelingen en biedt een uitstekende set beheertools.

Belangrijke diensten zijn onder meer:

Typische SQL-gegevensarchieven en SQL-servers die op virtuele machines draaien
Blob-opslag
Tabelopslagkeuzes in de NoSQL-stijl
Private cloud-installaties
Azure Data Explorer voor real-time onderzoek van zeer grote streaming onbewerkte datasets
Panoply-integratie is eenvoudig voor ELT/ETL-services.
TL;DR: Omdat deze tools cloudgebaseerd zijn, hoef je je geen zorgen te maken over de implementatie. Er is echter een leercurve als u niet bekend bent met de Azure-omgeving.
De kosten van Azure variëren afhankelijk van uw implementatie.

#4. Google Cloud

Het Google Cloud Platform biedt, net als Amazon en Azure, een breed scala aan cloudgebaseerde oplossingen voor gegevensbeheer. Het heeft ook een handige workflowmanager die kan worden gebruikt om verschillende componenten met elkaar te verbinden.

De belangrijkste functies van Google Cloud zijn:

BigQuery voor gegevensopslag in tabelvorm en BigQuery-analyse voor query's in SQL-stijl
Cloud BigTable voor opslag in NoSQL-databasestijl
Cloud Data Intake via Pub/Sub en Cloud (Google Cloud kan ook verbinding maken met verschillende andere databronnen)
ML Engine voor complexere onderzoeken die ML en AI Data Studio gebruiken voor het maken van dashboards en GUI-gebaseerde analyse
Cloud Datalab voor op code gebaseerde datawetenschap
Koppelingen naar populaire BI-tools zoals Charito, Domo, Looker, Tableau en andere
TL;DR: Als u momenteel Google Cloud gebruikt en met grote hoeveelheden gegevens werkt, zou dit een eenvoudige toevoeging zijn, maar zelfs zeer technische gebruikers zullen met een stevige leercurve te maken krijgen.

De kosten van Google Cloud variëren afhankelijk van uw implementatie.

Toptools voor ETL en gegevensintegratie

ETL- en data-integratieoplossingen transporteren data van een bron naar een bestemming. Als verschillende tools een verschillende mate van flexibiliteit bieden bij het beheersen van het extractie-transformatie-laadproces (bijv. ETL vs. ELT), houd dan rekening met uw zakelijke behoeften bij het evalueren ervan.
De huidige ETL-systemen verschillen ook sterk in de manier waarop u met uw gegevens kunt omgaan. Sommige tools hebben visuele interfaces, andere hebben point-and-click-integratie en weer andere vereisen een meer diepgaand begrip van coderen.

#5. Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter is een on-premise ETL-tool. Hun essentiële kenmerken zijn onder meer:

Gebruik out-of-the-box verbindingen, naadloze connectiviteit en integratie met alle soorten gegevensbronnen
Automatische gegevensvalidatie met scriptvrije geautomatiseerde audit
Geavanceerde gegevenstransformaties, zoals niet-relationele gegevens, XML, JSON, PDF, Microsoft Office en IoT-gegevens
Metadatagestuurd beheer dat grafische weergaven biedt van datastromen, impact en afstamming
TL;DR: In een wereld van cloudplatforms is Informatica PowerCenter een on-premises holdout die misschien precies is wat bedrijven die beperkt zijn door complexe regelgevingskwesties nodig hebben.

De kosten van Informatica PowerCenter zijn op aanvraag beschikbaar.

#6. Gegevens Steek

Cloudgebaseerd ETL-platform genaamd Stitch Data. Stitch bevat de volgende functies:

Vooraf geïntegreerd met tientallen gegevensbronnen in en buiten de cloud, transporteert gegevens naar Amazon Redshift, S3, BigQuery, Panoply, PostgreSQL en andere
Eenvoudige planning van gegevensreplicatie
Foutafhandeling en waarschuwingen met geautomatiseerde oplossing indien mogelijk API- en JSON-framework, zodat u gegevens programmatisch naar een datawarehouse kunt sturen
Beheerde cloudservice met automatische schaling en SLA's op ondernemingsniveau
TL;DR: Stitch's open source Segment-platform biedt een breed scala aan integraties en een aantal community-sourced connectoren, waardoor het een populair alternatief is.

Steekprijzen beginnen bij $ 100 per maand, afhankelijk van de gegevensgrootte.

#7. vijftran

Fivetran is een webgebaseerde datapijplijn die data uit SaaS-applicaties en databases samenvoegt tot één enkel datawarehouse. De volgende zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Fivetran:

Biedt directe integratie en verzendt gegevens via een directe beveiligde verbinding met behulp van een slimme cachelaag.
De cachelaag helpt bij het verplaatsen van gegevens van de ene locatie naar de andere zonder ooit een kopie op de applicatieserver op te slaan.
Er is geen datalimiet opgelegd door Fivetran.
Kan worden gebruikt om de gegevens van een bedrijf te centraliseren en alle bronnen te integreren om Key Performance Indicators (KPI's) voor een hele onderneming te bepalen.
TL;DR: Gezien de recente waardering is Fivetran groot en zal alleen maar groter worden. Het wordt erkend als een beetje ingewikkelder dan Stitch, maar de belangrijkste beslissende factor is of het al dan niet de connectoren bevat die je nodig hebt.

Fivetran-prijzen beginnen bij $ 1 per tegoed en zijn gebaseerd op maandelijkse actieve rijen.

#8. Blendo

Dit is alweer een cloudgebaseerde ETL- en data-integratieservice die de volgende voordelen biedt:

Maakt met een paar klikken verbinding met meerdere gegevensbronnen en transporteert gegevens naar Amazon Redshift, Panoply, PostgreSQL, MS SQL Server en andere services.
Historische gegevens van cloudservices worden geladen en gesynchroniseerd.
Importeer regelmatig of met vooraf bepaalde intervallen gegevens uit verschillende gegevensbronnen.
Automatische gegevensverzameling, detectie en voorbereiding met behulp van een geschikt relationeel schema
TL; DR: Blendo is een sterke optie die vaak wordt geprezen om zijn service, maar die belangrijke kritieke integraties mist.

Blendo-prijzen beginnen bij $ 150 per maand en variëren afhankelijk van het aantal en type integraties en het datavolume.

#9. Microsoft SQL Server-SSIS

Microsoft biedt SSIS, een grafische interface voor het beheer van ETL met behulp van MS SQL Server. Belangrijke kenmerken zijn onder andere:

De gebruiksvriendelijke interface stelt gebruikers in staat om geïntegreerde datawarehousing-systemen te implementeren zonder veel of geen code te hoeven schrijven.
De grafische interface maakt eenvoudige ETL via slepen en neerzetten mogelijk voor een verscheidenheid aan gegevenstypen en magazijnbestemmingen, inclusief niet-MS DB's.
Het is een uitstekende oplossing voor een team met een mix van technische vaardigheidsniveaus, aangezien het net zo goed werkt voor ETL-experts als voor point-and-click-types.
SSIS is een voor de hand liggende keuze als je te maken hebt met SQL Server. Desalniettemin vereisen sommige taken codeerkennis, wat een uitdaging kan zijn voor teams met minder kennis.

SSIS kost $ 0.450 per uur.

#10. Azure-gegevensfabriek

Microsoft biedt Azure Data Factory (ADF), een ETL-tool voor hun cloudgebaseerde Azure-platform, naast SQL Server SSIS, de on-premise ETL-oplossing van het bedrijf. De belangrijkste kenmerken van ADF zijn als volgt:

ETL-pijplijnen in ADF zijn ontworpen met een grafische interface, waardoor gebruik met weinig code mogelijk is.
Voor eenvoudige gegevensopname is een breed scala aan gegevensinterfaces beschikbaar.
Volledige ondersteuning voor het importeren van gegevens in Azure-datawarehouses
Azure Data Factory is een gebruiksvriendelijkere keuze dan SQL Server SSIS, wat geschikt kan zijn voor bedrijven die op zoek zijn naar een on-premise ETL-optie.

$ 1 voor 1,000 uitvoeringen van Azure Data Factory.

Conclusie

Een onderneming hoeft niet datagedreven te zijn. In werkelijkheid kunnen gegevens precies zijn wat uw bedrijf nodig heeft om de juiste beslissingen te nemen, zich te richten op de behoeften van de klant en effectiever uit te breiden.
Er is geen pasklare datamanagementstrategie, maar er zijn tientallen mogelijkheden voor elk bedrijf. Gegevens zijn een verzameling feiten, geen mening over hoe uw bedrijf ervoor staat. Hoe kun je die feiten in je voordeel gebruiken?
Bouw uw gegevensbeheerprogramma met behulp van de bovenstaande informatie. Zet de juiste structuur op voor uw bedrijf en houd uw succes bij. Houd uw bedrijf in de gaten terwijl het zich uitbreidt.