VERİ YÖNETİMİ: Etkili Veri Yönetimi İçin Araçlar

İçindekiler gizlemek

Veri Yönetimi Nedir?
Ne Tür Veri Yönetim Sistemleri Vardır?
Veri Yönetimi Neden Önemli?
Veri Yönetimi ile İlgili Sorunlar Nelerdir?
Veri Yönetimi İçin En İyi Uygulamalar
En İyi Bulut Veri Yönetimi Araçları
En İyi ETL ve Veri Entegrasyon Araçları
Sonuç
1. İlgili Makaleler
2. Referanslar

Kuruluşlar sıklıkla göremedikleri veya anlayamadıkları verilere dayalı olarak kritik kararlar verirler. Bu, veri odaklı herhangi bir sektörde rekabet avantajını sürdürmek için kritik olan iş zekasını tehlikeye atabilir. Bu sorunu çözmek için şirketler, varlıkları boyunca verilerini aktif olarak yönetmeli ve korumalıdır. Şirketiniz, küresel pazarda başarılı olmak için ihtiyaç duyduğu veri yönetim sistemine veya araçlarına sahip mi?

Veri Yönetimi Nedir?

Veri yönetimi, verilerin verimli bir şekilde toplanması, depolanması, korunması, iletilmesi ve işlenmesidir. İş dünyasında veriler genellikle müşteriler, potansiyel müşteriler, çalışanlar, anlaşmalar, rakipler ve finansla ilgilidir. Bir kuruluş verileri başarılı bir şekilde yönettiğinde, iş seçimlerini yönlendiren içgörüler kazanır.

Özellikle veri gizliliği konusundaki endişeler arttıkça ve fidye yazılımı saldırıları daha yaygın hale geldikçe, verilerinizin korunması süreç boyunca en önemli öncelik olmalıdır.
İş uygulamaları ve bunların içindeki veritabanlarının boyutları farklılık gösterdiğinden, her kuruluşun bu aşamalar için kendi stratejisini benimsemesi gerekir. Bunu, kendi teknoloji ortamınızı göz önünde bulundurarak yapmalı ve gerekirse sürece yeni adımlar tanımlayıp eklemelisiniz.
Sınırlı veriye sahip bir başlangıç için, örneğin veri temizleme mütevazı ve hızlı bir adım olabilir. Yine de kurumsal düzeydeki bir kuruluşun buna sürecin başlarında öncelik vermesi gerekebilir.

Ne Tür Veri Yönetim Sistemleri Vardır?

Veri yönetimi sistemleri, kritik verileri entegre etme ve gözden geçirmenin en çok zaman alan yönlerinden bazılarını otomatikleştirerek veri yönetimi görevini daha kolay yönetilebilir hale getirir. Bu sistemler, firmaların yalnızca kritik verileri depolamasını ve düzenlemesini değil, aynı zamanda gerektiğinde sistemi sorgulamasını da sağlayan veritabanlarını ve analitik araçlarını içerir. En iyi sistemler, verileri, kullanıcıların verileri bir bakışta bağlamsallaştırmasına olanak tanıyan grafikler içeren anlamlı raporlara yoğunlaştırır.

Hatta bazıları, makine öğrenimi tarafından sağlanan otomatik karar verme önerileri içerir ve kilit paydaşların iş operasyonlarının nasıl kontrol edileceği konusunda daha eğitimli ve etkili kararlar almalarına yardımcı olur.
Veri yönetim sistemleri aşağıdaki örnekleri içerir:

1 numara. Veri yönetimi

Informatica, Azure Data Catalog ve Talend, işletmelerin verileri izlemesine ve sonraki alım için meta verilerle ilişkilendirmesine olanak tanıyan araçlardır. Meta veriler, bilgileri daha anlamlı bir şekilde düzenleyerek veri yapısının iyileştirilmesine yardımcı olur. Veri izleme çözümleri, firmaların ellerindeki her bir veri varlığını anlamalarına yardımcı olur. Büyük veritabanlarının gerçekten yararlı olabilmesi için bu öğelerin mevcut olması gerekir. Risher'e göre, veri yönetişimi tamamen verilerin nasıl organize edildiği, saklandığı ve korunduğu ile ilgilidir. İşletmeler, veri yönetişimi yoluyla veri kalitesini sağlayabilir.

2 numara. İş zekası (BI)

Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics, Tableau ve Snowflake gibi BI çözümleri veri depolamayı ve güvenliği geliştirirken aynı zamanda karar vericilere organize, bağlama uygun veriler sağlar. İş zekası teknolojileri, hiçbir insanın ilgili bilgileri elde etmek için manuel olarak geçmesini bekleyemeyeceği devasa veritabanlarından yararlanmak için gereklidir.

#3. Veri entegrasyonu

Azure Data Factory, Logic Apps ve Functions gibi araçlar, farklı veri kaynaklarını tümleştirmek için kullanıcı dostu arabirimler sağlayarak yeni içgörülere yol açabilir. Örneğin, muhasebe yazılımından ve bir CRM'den gelen veriler, birlikte düzenlenene kadar bağımsız ve ilgisiz görünebilir. Bu çeşitli sistemlerden gelen veriler birleştirildiğinde, işletme nakit akışı ve gelirinin daha eksiksiz bir resmini çizmeye yardımcı olabilir. Bu, görünüşte ilgisiz ama aslında bağlantılı tüm veri kaynakları için geçerlidir.

#4. Ana Veri Yönetimi (MDM)

Bu, bir kuruluşun her zaman güncel, güvenilir bilgilerin tek bir versiyonuyla çalışmasını ve iş kararlarını buna dayandırmasını sağlama sürecidir. Tüm veri kaynaklarınızdan veri tüketmek ve bunu tek bir tutarlı, güvenilir kaynak olarak sunmak ve ayrıca verileri diğer sistemlere çoğaltmak, uygun teknolojilerin kullanılmasını gerektirir.

# 5. Veri Yönetimi

Bilgi yönetimi ilkeleri geliştirmek yerine, bir veri görevlisi bunları şirket genelinde uygular ve uygular. Adından da anlaşılacağı gibi bir veri görevlisi, en iyi uygulamaların ve kuralların takip edildiğinden emin olarak kurumsal veri toplama ve hareket politikalarına göz kulak olur.

#6. Veri Kalitesi Yönetimi

Bir veri görevlisi bir dijital şerif ise, bir veri kalitesi yöneticisi onun mahkeme katibidir. Kalite yönetimi, yinelenen kayıtlar, tutarsız sürümler vb. gibi altta yatan sorunları aramak için elde edilen verileri araştırmaktan sorumludur. Tanımlanan veri yönetim sistemi, veri kalitesi yöneticileri tarafından desteklenmektedir.

#7. Veri güvenliği

Veri güvenliği, günümüzde veri yönetiminin en kritik yönlerinden biridir. DevSecOps gibi yeni ortaya çıkan uygulamalar, uygulama geliştirme ve veri alışverişinin her düzeyinde güvenlik konularını içeriyor olsa da, güvenlik uzmanları hala şifreleme yönetimi, yetkisiz erişimi önleme, kazara taşıma veya silmeye karşı koruma ve diğer ön saflardaki endişelerle görevlendirilmiştir.

# 8. Büyük Veri Yönetimi

"Büyük veri" terimi, operasyonları iyileştirmek için muazzam miktarda dijital bilginin toplanması, analizi ve kullanılması anlamına gelir. Genel anlamda, bu veri yönetimi alanı, diğer veri yönetimi ekiplerinin operasyonları ve güvenliği iyileştirmek veya iş zekası oluşturmak için kullandığı ham verilerin alınması, bütünlüğü ve depolanması konusunda uzmanlaşmıştır.

#9. Veri depolama

Veri ambarı, verilerin saklanması ve analiz edilmesi sürecidir. Bilgi, modern ticaretin temelidir. Büyük veri hacmi bariz bir zorluk sunuyor: Tüm bu bloklarla ne yapacağız? Veri ambarı yönetimi, iş öngörüleri sağlamak için ham verileri bir araya getirmek ve kapsamlı bir şekilde analiz etmek için kullanılan fiziksel ve/veya bulut tabanlı altyapıyı sağlar ve yönetir.

Veri Yönetimi Neden Önemli?

Veri yönetimi, müşterilerinize değer sağlayan ve kârlılığınızı artıran kritik içgörülere yol açan, ölçekte verimli veri analizi uygulamaya yönelik kritik bir ilk adımdır. İyi bir veri yönetimiyle, bir kuruluştaki kişiler sorguları için güvenilir verileri tanımlayabilir ve bunlara erişebilir. Verimli bir veri yönetimi çözümü aşağıdaki avantajları sağlayabilir:

#1. görünürlük

Veri yönetimi, kuruluşunuzun veri varlıklarının görünürlüğünü artırabilir ve bireylerin araştırmaları için doğru verileri hızlı ve güvenli bir şekilde bulmasını kolaylaştırabilir. Veri görünürlüğü, çalışanların görevlerini daha etkin bir şekilde yürütmek için ihtiyaç duydukları verileri keşfetmelerine yardımcı olarak firmanızın daha organize ve verimli olmasını sağlar.

#2. Güvenilirlik

Veri yönetimi, kullanım için süreçler ve düzenlemeler oluşturarak ve kuruluşunuz içinde kararlar almak için kullanılan verilere duyulan güveni artırarak olası hataları azaltır. Şirketler, güvenilir ve güncel verilere sahip olduklarında pazardaki gelişmelere ve müşteri ihtiyaçlarına daha hızlı yanıt verebilir.

# 3. Güvenlik

Veri yönetimi, firmanızı ve çalışanlarını veri kayıplarına, hırsızlıklara ve ihlallere karşı korumak için kimlik doğrulama ve şifreleme teknikleri kullanır. Sağlam veri güvenliği, birincil kaynağın kullanılamaması durumunda kritik firma bilgilerinin yedeklenmesini ve geri alınabilir olmasını sağlar. Ayrıca, verileriniz tüketiciyi koruma mevzuatına uymak için uygun şekilde yönetilmesi gereken kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler içeriyorsa, güvenlik giderek daha kritik hale gelir.

#4. ölçeklenebilirlik

Veri yönetimi, kuruluşların verileri ve bilgileri koruyan tekrarlanabilir süreçler aracılığıyla verileri ve kullanım durumlarını başarılı bir şekilde ölçeklendirmesini sağlar. Süreçlerin kopyalanması basit olduğunda, şirketiniz, personelin aynı araştırmayı tekrar tekrar tamamlaması veya maliyetli sorguları yeniden çalıştırması gibi, tekrardan kaynaklanan ekstra harcamaları en aza indirebilir.

Veri Yönetimi ile İlgili Sorunlar Nelerdir?

Günümüzün dijital pazarında veri yönetimi çok önemli olduğundan, sistemin kuruluşunuzun veri ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde büyümesi çok önemlidir. Geleneksel veri yönetimi teknikleri, yönetişimi veya güvenliği tehlikeye atmadan ölçeklendirme yeteneklerini zorlaştırır. Güvenilir verilerin bulunabilmesini sağlamak için modern veri yönetimi yazılımlarının birçok zorluğun üstesinden gelmesi gerekir.

1 numara. Artan veri miktarları

Kuruluşunuzdaki her departman, değerini optimize etmek için çeşitli veri türlerine ve farklı gereksinimlere erişebilir. Geleneksel yaklaşımlar, BT'nin verileri her kullanım durumu için hazırlamasını ve ardından veritabanlarını veya dosyaları yönetmesini gerektirir. Daha fazla veri biriktikçe, bir kuruluşun hangi verilere sahip olduğunu, nerede olduğunu ve nasıl kullanılacağını takip etmesi kolaydır.

2 numara. Yeni analiz rolleri

Kuruluşunuz veriye dayalı karar vermeye daha bağımlı hale geldikçe, daha fazla çalışanınızın verilere erişmesi ve verileri değerlendirmesi gerekecektir. Adlandırma kurallarını, karmaşık veri yapılarını ve veritabanlarını anlamak, analitik bir kişinin becerilerinin dışında olduğunda zor olabilir. Verilerin dönüştürülmesi çok fazla zaman veya çaba gerektiriyorsa, analiz gerçekleşmez ve bu verilerin potansiyel değeri azalır veya kaybolur.

#3. Uyumluluk gereksinimleri

Sürekli değişen uyumluluk standartları, insanların doğru verileri kullanmasını sağlamayı zorlaştırıyor. Bir şirketin çalışanları, uyumluluk ve gizlilik standartları için hangi kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) alındığı, izlendiği ve izlendiği dahil olmak üzere hangi verileri kullanabileceklerini ve kullanmamaları gerektiğini hemen öğrenmelidir.

Veri Yönetimi İçin En İyi Uygulamalar

En iyi uygulamaları benimsemek, firmanızın bazı veri yönetimi zorluklarını ele almasına ve meyvelerini toplamasına yardımcı olabilir. Etkili bir veri yönetimi planı uygulayarak verilerinizden en iyi şekilde yararlanın.

1 numara. İş hedeflerinizi iyice tanımlayın.

Herhangi bir ticari faaliyette olduğu gibi ilk aşama, kuruluşunuzun hedeflerini belirlemektir. Hedeflerin belirlenmesi, verilerin toplanması, saklanması, yönetilmesi, temizlenmesi ve değerlendirilmesi prosedürünün belirlenmesine yardımcı olacaktır. İyi ifade edilmiş iş hedefleri, yalnızca karar vermeyle ilgili verileri tutmanızı ve düzenlemenizi garanti eder ve veri yönetimi yazılımınızın aşırı yüklenmesini ve yönetilemez hale gelmesini önler.

2 numara. Verilerin kalitesine dikkat edin.

Kuruluşunuza doğru veriler sunmak için bir veri yönetim sistemi kurar, dolayısıyla bu verilerin kalitesini artıracak uygulamaları hayata geçirirsiniz. Veri toplamanızı ve depolamanızı kolaylaştırmak için hedefler oluşturun, ancak verilerin analitiği olumsuz yönde etkileyebilecek herhangi bir şekilde eskimesi veya eskimesi için doğruluğunu düzenli olarak doğruladığınızdan emin olun. Bu algoritmalar ayrıca yanlış veya tutarsız biçimlendirmeyi, yazım hatalarını ve sonuçlara etki edecek diğer sorunları da tespit etmelidir. Verilerin baştan doğru olmasını sağlamanın bir başka stratejisi de ekip üyelerini veri girişi için uygun süreç konusunda eğitmek ve veri hazırlama otomasyonunu kurmaktır.

#3. Verilere uygun kişinin erişimini sağlayın.

Kaliteli veriler savaşın sadece yarısıdır. Ayrıca, doğru kişilerin ihtiyaç duydukları zaman ve yerde verilere erişmesini sağlamalısınız. Şirketteki herkese kapsamlı yönergeler vermek yerine, her bireyin işini gerçekleştirmek için gerekli verilere erişebilmesi için farklı izin düzeyleri oluşturmak genellikle tercih edilir. Kolaylık ve güvenlik arasında uygun dengeyi kurmak zor olabilir, ancak ekibiniz ihtiyaç duydukları verilere anında erişemezse, zaman ve para kaybedilmiş olur.

#4. Veri korumasına en yüksek önceliği verin

Veriler, kuruluşunuz içinde uygun şekilde erişilebilir olmalıdır, ancak verilerinizi dışarıdan gelenlere karşı korumak için önlemler uygulamanız gerekir. Ekip üyelerinizi verileri sorumlu bir şekilde nasıl ele alacakları konusunda eğitin ve süreçlerinizin uyumluluk gereksinimlerini karşıladığından emin olun. Olası bir ihlalle başa çıkmak için bir plan geliştirerek en kötü durum senaryosuna hazırlanın. Doğru veri yönetimi yazılımını seçmek, verilerinizi güvende ve korumalı tutmanıza yardımcı olabilir.

En İyi Bulut Veri Yönetimi Araçları

Bulut veri yönetimi teknolojileri, kuruluşların verileri birçok bulutta entegre etmelerine ve yönetmelerine yardımcı olur. Bu strateji, büyük hacimli verilere sahip şirketlerin verilerini tamamen bulutta depolamasını, sıralamasını, analiz etmesini ve yönetmesini sağlar.

#1. panoply

Panoply, veri entegrasyonunu ve yönetimini basitleştiren, bulut tabanlı bir veri ambarı ve ELT uygulamasıdır. Son derece kullanıcı dostudur ve iş kullanıcıları da dahil olmak üzere çeşitli beceri düzeylerine sahip ekipleri yönetebilir.
Önemli özellikler şunları içerir:

Basit, tek tıklamayla veri alımına izin veren çok sayıda yerel veri bağlantısı
Veri yönetimi ve bütçelemeden tahminde bulunmayı ortadan kaldıran, kullanımı kolay bir pano
Düşük bakım gerektiren veri ambarı için çok düğümlü veritabanlarını otomatik olarak ölçeklendirme
Tarayıcıda veri analizi ve sorgulama için SQL editörü
Tableau, Looker, Power BI ve diğerleri gibi popüler veri görselleştirme ve analiz araçlarına bağlantılar
TL;DR: Verilerinden daha düşük bir maliyetle en iyi şekilde yararlanmak isteyen KOBİ'ler için harika bir anahtar teslim iş zekası çözümü.

Panoply'nin Fiyatı: ücretsiz deneme sunulmaktadır.

2 numara. Amazon Web Hizmetleri

Amazon Web Services (AWS), verimli bir bulut veri yönetimi yığını oluşturmak için birleştirilebilecek, sürekli genişleyen bir dizi araç sunar. Halihazırda Amazon kullanıyorsanız ve çok fazla veri oluşturuyorsanız, bu sizin için uygun bulut veri yönetimi aracı olabilir.

Önemli hizmetler şunları içerir:

SQL tabanlı veri analitiği için Amazon Athena
Ara ve geçici depolama için Amazon S3
Amazon Glacier, Amazon tarafından sağlanan uzun vadeli bir yedekleme ve depolama hizmetidir.
Verilerinizi düzenlemek, aramak ve sorgulamak için veri katalogları oluşturmaya yönelik AWS Glue
QuickSight kullanarak Amazon Veri görselleştirme ve pano oluşturma
Amazon Redshift kullanarak veri ambarı oluşturma
Her hızlandırılmış hizmet için bağımsız faturalama, böylece maliyetler kullanımla orantılıdır.
TL;DR: Çok büyük miktarlarda veri oluşturan ve bunları yönetmek için teknik yeteneğe sahip büyük kuruluşlar için değerli bir araçtır. Ancak, maliyetler hızla artabilir ve bu da dikkatli bir planlama gerektirir.

AWS'nin maliyeti, uygulamanıza bağlı olarak değişir.

3 numara. Microsoft Azure

Bulut tabanlı bir veri yönetim sistemi kurmaya gelince, Microsoft Azure bir dizi olasılık sunar. Ayrıca, Azure'da depolanan verilere uygulanabilecek bir dizi analiz aracı içerir. AWS gibi Azure, birçok veritabanını veya veri ambarı formatını destekler ve mükemmel bir yönetim araçları seti sunar.

Önemli hizmetler şunları içerir:

Sanal makinelerde çalışan tipik SQL veri depoları ve SQL sunucuları
Blob depolama
NoSQL stilinde tablo depolama seçenekleri
Özel bulut kurulumları
Çok büyük akışlı ham veri kümelerinin gerçek zamanlı incelenmesi için Azure Veri Gezgini
Panoply entegrasyonu, ELT/ETL hizmetleri için basittir.
TL;DR: Bu araçlar bulut tabanlı olduğundan uygulama konusunda endişelenmenize gerek kalmayacak. Bununla birlikte, Azure ortamına aşina değilseniz bir öğrenme eğrisi vardır.
Azure'un maliyeti, uygulamanıza bağlı olarak değişir.

#4. Google Bulut

Amazon ve Azure gibi Google Bulut Platformu, çok çeşitli bulut tabanlı veri yönetimi çözümleri sunar. Ayrıca, çeşitli bileşenleri bağlamak için kullanılabilecek kullanışlı bir iş akışı yöneticisine sahiptir.

Temel Google Cloud özellikleri şunları içerir:

Tablo veri depolaması için BigQuery ve SQL tarzı sorgular için BigQuery analitiği
NoSQL veritabanı tarzı depolama için Cloud BigTable
Pub/Sub ve Cloud aracılığıyla Bulut Veri Alımı (Google Cloud ayrıca çeşitli diğer veri kaynaklarına da bağlanabilir)
Pano oluşturma ve GUI tabanlı analiz için ML ve AI Data Studio'yu kullanan daha karmaşık araştırmalar için ML Engine
Kod tabanlı veri bilimi için Cloud Datalab
Charito, Domo, Looker, Tableau ve diğerleri gibi popüler BI araçlarına bağlantılar
TL;DR: Şu anda Google Cloud kullanıyorsanız ve büyük hacimli verilerle çalışıyorsanız, bu basit bir ekleme olacaktır, ancak son derece teknik kullanıcılar bile zor bir öğrenme eğrisi ile karşı karşıya kalacaktır.

Google Cloud'un maliyeti, uygulamanıza bağlı olarak değişir.

En İyi ETL ve Veri Entegrasyon Araçları

ETL ve veri entegrasyon çözümleri, verileri bir kaynaktan bir hedefe taşır. Çeşitli araçlar, çıkarma-dönüştürme-yükleme sürecini kontrol etmede değişen derecelerde esneklik sağlıyorsa (örn. ETL'ye karşı ELT), bu nedenle, bunları değerlendirirken iş gereksinimlerinizi göz önünde bulundurun.
Mevcut ETL sistemleri, verilerinizle nasıl etkileşim kurabileceğiniz konusunda da büyük farklılıklar gösterir. Bazı araçlar görsel arayüzlere sahiptir, diğerleri işaretle ve tıkla entegrasyonuna sahiptir ve yine de diğerleri daha derinlemesine bir kodlama anlayışı gerektirir.

# 5. Bilişim PowerCenter

Informatica PowerCenter şirket içi bir ETL aracıdır. Temel özellikleri şunları içerir:

Kullanıma hazır bağlantılar, sorunsuz bağlantı ve her türlü veri kaynağıyla entegrasyon kullanma
Komut dosyası içermeyen otomatik denetim kullanarak otomatik veri doğrulama
İlişkisel olmayan veriler, XML, JSON, PDF, Microsoft Office ve IoT verileri gibi gelişmiş veri dönüşümleri
Veri akışlarının, etkisinin ve kökeninin grafiksel temsillerini sağlayan meta veriye dayalı yönetim
TL;DR: Bulut platformları dünyasında Informatica PowerCenter, karmaşık düzenleyici sorunlarla sınırlı şirketlerin ihtiyaç duyduğu şey olabilecek şirket içi bir destektir.

Informatica PowerCenter'ın maliyeti istek üzerine mevcuttur.

#6. Veri Birleştirme

Stitch Data adlı bulut tabanlı ETL platformu. Stitch aşağıdaki özellikleri içerir:

Bulut üzerinde ve dışında düzinelerce veri kaynağıyla önceden entegre edilmiştir; verileri Amazon Redshift, S3, BigQuery, Panoply, PostgreSQL ve diğerlerine taşır
Basit veri çoğaltma planlaması
Mümkün olduğunda otomatik çözümleme ile hata işleme ve uyarı verme API ve JSON çerçevesi, verileri bir veri ambarına programlı olarak göndermenize olanak tanır
Otomatik ölçeklendirme ve kurumsal düzeyde SLA'lar ile yönetilen bulut hizmeti
TL;DR: Stitch'in açık kaynaklı Segment platformu, geniş bir entegrasyon yelpazesinin yanı sıra bir dizi topluluk kaynaklı bağlayıcı sunarak onu popüler bir alternatif haline getirir.

Dikiş fiyatlandırması, veri boyutuna bağlı olarak aylık 100 ABD dolarından başlar.

#7. beştran

Fivetran, SaaS uygulamalarından ve veritabanlarından gelen verileri tek bir veri ambarında birleştiren web tabanlı bir veri hattıdır. Fivetran'ın başlıca özelliklerinden bazıları şunlardır:

Doğrudan entegrasyon sunar ve akıllı bir önbelleğe alma katmanı kullanan doğrudan güvenli bağlantı üzerinden veri iletir.
Önbelleğe alma katmanı, uygulama sunucusunda bir kopya depolamadan verilerin bir konumdan diğerine taşınmasına yardımcı olur.
Fivetran tarafından uygulanan herhangi bir veri sınırı yoktur.
Tüm kuruluş genelinde Temel Performans Göstergelerini (KPI) belirlemek için bir şirketin verilerini merkezileştirmek ve tüm kaynakları entegre etmek için kullanılabilir.
TL;DR: Son değerlemesi göz önüne alındığında, Fivetran büyük ve daha da büyüyecek. Stitch'ten biraz daha karmaşık olduğu kabul edilir, ancak asıl belirleyici faktör, ihtiyacınız olan konektörleri içerip içermediğidir.

Fivetran fiyatlandırması, kredi başına 1 ABD dolarından başlar ve Aylık Etkin Satırlara dayalıdır.

# 8. Blendo

Bu, aşağıdaki avantajları sunan başka bir bulut tabanlı ETL ve veri entegrasyon hizmetidir:

Birkaç tıklamayla birden çok veri kaynağına bağlanır ve verileri Amazon Redshift, Panoply, PostgreSQL, MS SQL Server ve diğer hizmetlere taşır.
Bulut hizmetlerinden geçmiş veriler yüklenir ve senkronize edilir.
Çeşitli veri kaynaklarından düzenli olarak veya önceden belirlenmiş aralıklarla veri içe aktarın.
Uygun bir ilişkisel şema kullanarak otomatik veri toplama, algılama ve hazırlama
TL;DR: Blendo, hizmeti nedeniyle sıklıkla övülen, ancak önemli kritik entegrasyonlardan yoksun olabilen güçlü bir seçenektir.

Blendo fiyatlandırması ayda 150 ABD dolarından başlar ve veri hacminin yanı sıra entegrasyonların sayısına ve türüne göre değişir.

# 9. Microsoft SQL Server SSIS'i

Microsoft, MS SQL Server kullanarak ETL'yi yönetmek için bir grafik arayüz olan SSIS'yi sağlar. Önemli özellikler şunları içerir:

Kullanıcı dostu arayüz, kullanıcıların çok fazla veya herhangi bir kod yazmak zorunda kalmadan entegre veri ambarı sistemlerini devreye almalarını sağlar.
Grafik arayüz, MS olmayan DB'ler dahil olmak üzere çeşitli veri türleri ve ambar hedefleri için basit sürükle ve bırak ETL'yi etkinleştirir.
ETL uzmanları ve işaretle ve tıkla türleri için eşit derecede iyi çalıştığından, teknik beceri düzeylerinin bir karışımına sahip bir ekip için mükemmel bir çözümdür.
SQL Server ile uğraşıyorsanız SSIS bariz bir seçimdir. Bununla birlikte, bazı görevler, daha az bilgili ekipler için zor olabilecek kodlama bilgisi gerektirir.

SSIS, saat başına 0.450 ABD Doları tutarındadır.

# 10. Azure Veri Fabrikası

Microsoft, şirketin şirket içi ETL çözümü olan SQL Server SSIS'ye ek olarak bulut tabanlı Azure platformları için bir ETL aracı olan Azure Data Factory (ADF) sağlar. ADF'nin ana özellikleri aşağıdaki gibidir:

ADF'deki ETL ardışık düzenleri, düşük kod kullanımına olanak tanıyan bir grafik arayüzle tasarlanmıştır.
Basit veri alımı için çok çeşitli veri arayüzleri mevcuttur.
Azure veri ambarlarına veri aktarmaya yönelik eksiksiz destek
Azure Data Factory, şirket içi bir ETL seçeneği arayan şirketler için uygun olabilecek SQL Server SSIS'den daha kullanıcı dostu bir seçimdir.

1 Azure Data Factory çalıştırması için 1,000 ABD doları.

Sonuç

Bir işletmenin veri odaklı olması gerekli değildir. Gerçekte veriler, işletmenizin doğru kararlar alması, müşteri ihtiyaçlarına göre dönmesi ve daha etkili bir şekilde büyümesi için tam da ihtiyaç duyduğu şey olabilir.
Herkese uyan tek bir veri yönetimi stratejisi yoktur, ancak her işletme için düzinelerce olasılık vardır. Veriler, işinizin nasıl gittiğine dair bir görüş değil, bir gerçekler koleksiyonudur. Bu gerçekleri kendi avantajınıza nasıl kullanabilirsiniz?
Yukarıda verilen bilgileri kullanarak veri yönetimi programınızı oluşturun. Firmanız için uygun yapıyı kurun ve başarınızı takip edin. Genişlerken işinize göz kulak olun.