Thông thường, các tổ chức đưa ra các quyết định quan trọng dựa trên dữ liệu mà họ không thể nhìn thấy hoặc hiểu được. Điều này có thể gây nguy hiểm cho hoạt động kinh doanh thông minh, vốn rất quan trọng để duy trì lợi thế cạnh tranh trong bất kỳ ngành công nghiệp dựa trên dữ liệu nào. Để giải quyết vấn đề này, các công ty phải tích cực quản lý và bảo toàn dữ liệu của họ trong suốt quá trình tồn tại. Công ty của bạn có hệ thống hoặc công cụ quản lý dữ liệu cần thiết để phát triển mạnh trên thị trường toàn cầu không?
Quản lý dữ liệu là gì?
Quản lý dữ liệu là việc thu thập, lưu trữ, bảo vệ, phân phối và xử lý dữ liệu hiệu quả. Trong kinh doanh, dữ liệu thường liên quan đến khách hàng, khách hàng tiềm năng, nhân viên, giao dịch, đối thủ cạnh tranh và tài chính. Khi một tổ chức quản lý dữ liệu thành công, nó sẽ thu được thông tin chi tiết giúp thúc đẩy các lựa chọn kinh doanh.
Bảo vệ dữ liệu của bạn phải là ưu tiên hàng đầu trong suốt quá trình, đặc biệt là khi lo lắng về quyền riêng tư dữ liệu ngày càng tăng và các cuộc tấn công bằng mã độc tống tiền ngày càng phổ biến.
Vì các ứng dụng kinh doanh và cơ sở dữ liệu bên trong chúng có kích thước khác nhau nên mỗi tổ chức nên áp dụng chiến lược riêng cho các giai đoạn này. Bạn nên làm như vậy trong khi tính đến môi trường công nghệ cụ thể của mình và nếu cần, hãy xác định và thêm các bước mới vào quy trình.
Ví dụ, đối với một công ty khởi nghiệp có dữ liệu hạn chế, việc làm sạch dữ liệu có thể là một bước khiêm tốn và nhanh chóng. Tuy nhiên, một tổ chức cấp doanh nghiệp có thể cần sớm ưu tiên nó trong quy trình.
Có những loại hệ thống quản lý dữ liệu nào?
Các hệ thống quản lý dữ liệu làm cho nhiệm vụ quản lý dữ liệu trở nên dễ quản lý hơn bằng cách tự động hóa một số khía cạnh tốn thời gian nhất trong việc tích hợp và xem xét dữ liệu quan trọng. Các hệ thống này bao gồm cơ sở dữ liệu và công cụ phân tích cho phép các công ty không chỉ lưu trữ và sắp xếp dữ liệu quan trọng mà còn truy vấn hệ thống khi cần. Các hệ thống tốt nhất cô đọng dữ liệu thành các báo cáo có ý nghĩa chứa đồ họa cho phép người dùng bối cảnh hóa dữ liệu trong nháy mắt.
Một số thậm chí còn chứa các đề xuất ra quyết định tự động được kích hoạt bằng máy học, hỗ trợ các bên liên quan chính đưa ra các quyết định hiệu quả và có hiểu biết hơn về cách kiểm soát hoạt động kinh doanh.
Các hệ thống quản lý dữ liệu bao gồm các ví dụ sau:
#1. Quản trị dữ liệu
Informatica, Azure Data Catalog và Talend là những công cụ cho phép doanh nghiệp theo dõi dữ liệu và tương quan dữ liệu đó với siêu dữ liệu để truy xuất sau này. Siêu dữ liệu hỗ trợ cải thiện cấu trúc dữ liệu bằng cách tổ chức thông tin theo cách có ý nghĩa hơn. Các giải pháp giám sát dữ liệu hỗ trợ các công ty hiểu từng tài sản dữ liệu theo ý của họ. Các yếu tố này phải có mặt để cơ sở dữ liệu lớn thực sự hữu ích. Theo Risher, quản trị dữ liệu là tất cả về cách dữ liệu được tổ chức, lưu giữ và bảo vệ. Các doanh nghiệp có thể đảm bảo chất lượng dữ liệu thông qua quản trị dữ liệu.
#2. Kinh doanh thông minh (BI)
Các giải pháp BI như Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics, Tableau và Snowflake cải thiện khả năng lưu trữ và bảo mật dữ liệu đồng thời cung cấp dữ liệu có tổ chức, theo ngữ cảnh cho những người ra quyết định. Các công nghệ BI được yêu cầu để sử dụng cơ sở dữ liệu khổng lồ mà không con người nào có thể mong đợi thực hiện thủ công để rút ra những hiểu biết có liên quan.
#3. Tích hợp dữ liệu
Các công cụ như Azure Data Factory, Ứng dụng logic và Hàm cung cấp giao diện thân thiện với người dùng để tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, có thể dẫn đến những hiểu biết mới. Ví dụ: dữ liệu từ phần mềm kế toán và CRM có thể xuất hiện độc lập và không liên quan cho đến khi được sắp xếp cùng nhau. Khi dữ liệu từ các hệ thống khác nhau này được kết hợp, nó có thể giúp vẽ nên một bức tranh hoàn chỉnh hơn về dòng tiền và doanh thu của doanh nghiệp. Điều này đúng với tất cả các nguồn dữ liệu có vẻ không liên quan nhưng trên thực tế lại được kết nối với nhau.
#4. Quản lý dữ liệu chủ (MDM)
Đây là quá trình đảm bảo rằng một tổ chức luôn làm việc với một phiên bản duy nhất của thông tin hiện tại, đáng tin cậy và đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên đó. Việc sử dụng dữ liệu từ tất cả các nguồn dữ liệu của bạn và trình bày nó dưới dạng một nguồn nhất quán, đáng tin cậy, cũng như sao chép dữ liệu vào các hệ thống khác, đòi hỏi phải sử dụng các công nghệ phù hợp.
#5. Quản lý dữ liệu
Thay vì phát triển các chính sách quản lý thông tin, người quản lý dữ liệu sẽ áp dụng và thực thi chúng trong toàn công ty. Người quản lý dữ liệu, như tên của nó, theo dõi các chính sách di chuyển và thu thập dữ liệu của doanh nghiệp, đảm bảo rằng các phương pháp hay nhất được tuân thủ và các quy tắc được tuân thủ.
#6. Quản lý chất lượng dữ liệu
Nếu người quản lý dữ liệu là cảnh sát trưởng kỹ thuật số, thì người quản lý chất lượng dữ liệu là thư ký tòa án của anh ta. Quản lý chất lượng chịu trách nhiệm tìm kiếm thông qua dữ liệu thu được để tìm kiếm các vấn đề tiềm ẩn như bản ghi trùng lặp, phiên bản không nhất quán, v.v. Hệ thống quản lý dữ liệu xác định được hỗ trợ bởi các nhà quản lý chất lượng dữ liệu.
# 7. Bảo mật dữ liệu
Bảo mật dữ liệu là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của quản lý dữ liệu hiện nay. Mặc dù thực tế là các phương pháp mới nổi như DevSecOps kết hợp các cân nhắc về bảo mật ở mọi cấp độ phát triển ứng dụng và trao đổi dữ liệu, nhưng các chuyên gia bảo mật vẫn được giao nhiệm vụ quản lý mã hóa, ngăn chặn truy cập trái phép, bảo vệ chống lại sự di chuyển hoặc xóa vô tình và các mối lo ngại khác ở tuyến đầu.
#số 8. Quản lý dữ liệu lớn
Thuật ngữ “dữ liệu lớn” đề cập đến việc thu thập, phân tích và sử dụng khối lượng thông tin kỹ thuật số khổng lồ để cải thiện hoạt động. Nói chung, lĩnh vực quản lý dữ liệu này chuyên về việc tiếp nhận, tính toàn vẹn và lưu trữ dữ liệu thô mà các nhóm quản lý dữ liệu khác sử dụng để cải thiện hoạt động và bảo mật hoặc tạo thông tin kinh doanh.
# 9. Kho dữ liệu
Kho dữ liệu là quá trình lưu trữ và phân tích dữ liệu. Thông tin là nền tảng của kinh doanh hiện đại. Khối lượng dữ liệu khổng lồ đưa ra một thách thức rõ ràng: chúng ta sẽ làm gì với tất cả các khối này? Quản lý kho dữ liệu cung cấp và quản lý cơ sở hạ tầng vật lý và/hoặc dựa trên đám mây được sử dụng để tổng hợp dữ liệu thô và phân tích dữ liệu đó một cách kỹ lưỡng nhằm cung cấp thông tin chi tiết về doanh nghiệp.
Tại sao quản lý dữ liệu lại quan trọng?
Quản lý dữ liệu là bước quan trọng đầu tiên để triển khai phân tích dữ liệu hiệu quả trên quy mô lớn, dẫn đến những hiểu biết quan trọng mang lại giá trị cho người tiêu dùng và nâng cao lợi nhuận của bạn. Với khả năng quản lý dữ liệu tốt, mọi người trong tổ chức có thể xác định và truy cập dữ liệu đáng tin cậy cho các truy vấn của họ. Một giải pháp quản lý dữ liệu hiệu quả có thể mang lại những ưu điểm sau:
# 1. Hiển thị
Quản lý dữ liệu có thể tăng khả năng hiển thị của tài sản dữ liệu của tổ chức bạn, giúp các cá nhân dễ dàng tìm thấy dữ liệu chính xác cho nghiên cứu của họ một cách nhanh chóng và tự tin. Khả năng hiển thị dữ liệu cho phép công ty của bạn hoạt động có tổ chức và hiệu quả hơn bằng cách giúp nhân viên khám phá dữ liệu họ cần để thực hiện nhiệm vụ hiệu quả hơn.
# 2. độ tin cậy
Quản lý dữ liệu làm giảm các lỗi tiềm ẩn bằng cách thiết lập các quy trình và quy định cho việc sử dụng và củng cố niềm tin vào dữ liệu được sử dụng để đưa ra quyết định trong tổ chức của bạn. Các công ty có thể phản ứng nhanh hơn với sự phát triển của thị trường và nhu cầu của khách hàng khi họ có dữ liệu cập nhật, đáng tin cậy.
# 3. Bảo vệ
Quản lý dữ liệu sử dụng các kỹ thuật xác thực và mã hóa để bảo vệ công ty của bạn và nhân viên của công ty khỏi mất mát, trộm cắp và vi phạm dữ liệu. Bảo mật dữ liệu mạnh mẽ đảm bảo rằng thông tin quan trọng của công ty được sao lưu và có thể truy xuất được trong trường hợp nguồn chính không khả dụng. Hơn nữa, tính bảo mật ngày càng trở nên quan trọng nếu dữ liệu của bạn chứa thông tin nhận dạng cá nhân phải được quản lý đúng cách để tuân thủ luật bảo vệ người tiêu dùng.
# 4. Khả năng mở rộng
Quản lý dữ liệu cho phép doanh nghiệp mở rộng thành công dữ liệu và các tình huống sử dụng thông qua các quy trình có thể lặp lại để duy trì dữ liệu và thông tin. Khi các quy trình dễ sao chép, công ty của bạn có thể giảm thiểu các chi phí phát sinh do sao chép, chẳng hạn như nhân sự hoàn thành lặp đi lặp lại cùng một nghiên cứu hoặc chạy lại các truy vấn tốn kém.
Các vấn đề với quản lý dữ liệu là gì?
Vì quản lý dữ liệu rất quan trọng trong thị trường kỹ thuật số ngày nay, điều quan trọng là hệ thống phải phát triển để phù hợp với nhu cầu dữ liệu của tổ chức bạn. Các kỹ thuật quản lý dữ liệu thông thường làm cho khả năng mở rộng quy mô trở nên thách thức mà không gây nguy hiểm cho quản trị hoặc bảo mật. Để đảm bảo có thể tìm thấy dữ liệu đáng tin cậy, phần mềm quản lý dữ liệu hiện đại phải vượt qua nhiều khó khăn.
#1. Tăng số lượng dữ liệu
Mọi bộ phận trong tổ chức của bạn đều có quyền truy cập vào các loại dữ liệu khác nhau và các yêu cầu riêng biệt để tối ưu hóa giá trị của dữ liệu đó. Các phương pháp truyền thống yêu cầu bộ phận CNTT chuẩn bị dữ liệu cho từng trường hợp sử dụng, sau đó quản lý cơ sở dữ liệu hoặc tệp. Khi có nhiều dữ liệu tích lũy, tổ chức dễ dàng mất dấu dữ liệu mình có, vị trí và cách sử dụng dữ liệu đó.
#2. Vai trò phân tích mới
Khi tổ chức của bạn ngày càng phụ thuộc vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, thì sẽ cần nhiều nhân viên hơn để truy cập và đánh giá dữ liệu. Hiểu quy ước đặt tên, cấu trúc dữ liệu phức tạp và cơ sở dữ liệu có thể khó khăn khi phân tích nằm ngoài bộ kỹ năng của một người. Nếu việc chuyển đổi dữ liệu đòi hỏi quá nhiều thời gian hoặc công sức, quá trình phân tích sẽ không diễn ra và giá trị tiềm năng của dữ liệu đó sẽ bị giảm đi hoặc mất đi.
#3. Yêu cầu tuân thủ
Việc liên tục thay đổi các tiêu chuẩn tuân thủ gây khó khăn cho việc đảm bảo rằng mọi người đang sử dụng đúng dữ liệu. Nhân viên của công ty phải ngay lập tức tìm hiểu dữ liệu nào họ có thể và không nên sử dụng, bao gồm cả cách thức và thông tin nhận dạng cá nhân (PII) nào được nhập, theo dõi và giám sát để tuân thủ các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và quyền riêng tư.
Thực tiễn tốt nhất để quản lý dữ liệu
Việc áp dụng các phương pháp hay nhất có thể hỗ trợ công ty của bạn giải quyết một số khó khăn trong quản lý dữ liệu và gặt hái thành quả. Tận dụng tối đa dữ liệu của bạn bằng cách triển khai kế hoạch quản lý dữ liệu hiệu quả.
#1. Xác định kỹ lưỡng các mục tiêu kinh doanh của bạn.
Giai đoạn đầu tiên, giống như bất kỳ hoạt động kinh doanh nào, là xác định mục tiêu của tổ chức bạn. Việc thiết lập các mục tiêu sẽ giúp xác định quy trình thu thập, lưu trữ, quản lý, làm sạch và đánh giá dữ liệu. Các mục tiêu kinh doanh được nêu rõ đảm bảo rằng bạn chỉ lưu giữ và sắp xếp dữ liệu phù hợp với việc ra quyết định và ngăn phần mềm quản lý dữ liệu của bạn bị quá tải và không thể quản lý được.
#2. Hãy chú ý đến chất lượng của dữ liệu.
Bạn thiết lập một hệ thống quản lý dữ liệu để cung cấp cho tổ chức của mình dữ liệu chính xác, do đó, hãy áp dụng các phương pháp để nâng cao chất lượng của dữ liệu đó. Tạo mục tiêu để hợp lý hóa việc thu thập và lưu trữ dữ liệu của bạn, nhưng hãy đảm bảo thường xuyên xác minh tính chính xác để dữ liệu không bị lỗi thời hoặc cũ theo bất kỳ cách nào có thể ảnh hưởng tiêu cực đến phân tích. Các thuật toán này cũng sẽ phát hiện định dạng không chính xác hoặc không nhất quán, lỗi chính tả và các vấn đề khác sẽ ảnh hưởng đến kết quả. Một chiến lược khác để đảm bảo dữ liệu chính xác ngay từ đầu là đào tạo các thành viên trong nhóm về quy trình nhập dữ liệu phù hợp và thiết lập tự động hóa chuẩn bị dữ liệu.
#3. Cung cấp cho người thích hợp quyền truy cập vào dữ liệu.
Dữ liệu chất lượng chỉ là một nửa trận chiến. Bạn cũng phải đảm bảo rằng đúng người có quyền truy cập vào dữ liệu khi nào và ở đâu họ cần. Thay vì cung cấp các hướng dẫn chung chung cho mọi người trong công ty, thông thường nên thiết lập các cấp độ quyền riêng biệt để mỗi cá nhân có quyền truy cập vào dữ liệu cần thiết để hoàn thành công việc của họ. Có thể khó đạt được sự cân bằng phù hợp giữa sự thuận tiện và bảo mật, nhưng nếu nhóm của bạn không thể truy cập dữ liệu họ yêu cầu kịp thời, thời gian và tiền bạc sẽ bị mất.
#4. Ưu tiên hàng đầu cho việc bảo vệ dữ liệu
Dữ liệu phải được truy cập phù hợp trong tổ chức của bạn, nhưng bạn phải triển khai các biện pháp bảo vệ để giữ an toàn cho dữ liệu của mình khỏi những người bên ngoài. Giáo dục các thành viên trong nhóm của bạn về cách xử lý dữ liệu một cách có trách nhiệm và đảm bảo rằng các quy trình của bạn đáp ứng các yêu cầu tuân thủ. Chuẩn bị cho tình huống xấu nhất bằng cách xây dựng kế hoạch đối phó với vi phạm tiềm ẩn. Chọn đúng phần mềm quản lý dữ liệu có thể giúp giữ an toàn và bảo vệ dữ liệu của bạn.
Công cụ quản lý dữ liệu đám mây hàng đầu
Công nghệ quản lý dữ liệu đám mây hỗ trợ doanh nghiệp tích hợp và quản lý dữ liệu trên nhiều đám mây. Chiến lược này cho phép các công ty có khối lượng dữ liệu khổng lồ lưu trữ, sắp xếp, phân tích và quản lý dữ liệu của họ hoàn toàn trên đám mây.
# 1. Panoply
Panoply là kho dữ liệu gốc trên đám mây và ứng dụng ELT giúp đơn giản hóa việc quản lý và tích hợp dữ liệu. Nó cực kỳ thân thiện với người dùng và có thể xử lý các nhóm có trình độ kỹ năng khác nhau, bao gồm cả người dùng doanh nghiệp.
Các đặc điểm quan trọng bao gồm:
- Một số lượng lớn các kết nối dữ liệu gốc cho phép nhập dữ liệu đơn giản, bằng một cú nhấp chuột
- Bảng điều khiển dễ sử dụng giúp loại bỏ phỏng đoán khỏi quản lý dữ liệu và lập ngân sách
- Tự động mở rộng cơ sở dữ liệu nhiều nút để lưu trữ dữ liệu bảo trì thấp
- Trình soạn thảo SQL để phân tích và truy vấn dữ liệu trong trình duyệt
- Liên kết đến các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu phổ biến như Tableau, Looker, Power BI, v.v.
- TL;DR: Đó là một giải pháp thông minh kinh doanh chìa khóa trao tay tuyệt vời dành cho các SMB muốn tận dụng tối đa dữ liệu của họ với chi phí thấp hơn.
Giá của Panoply: một thử nghiệm miễn phí được cung cấp.
#2. Dịch vụ web của Amazon
Amazon Web Services (AWS) cung cấp một loạt công cụ ngày càng mở rộng có thể được kết hợp để tạo thành một ngăn quản lý dữ liệu đám mây hiệu quả. Nếu bạn đã sử dụng Amazon và tạo ra nhiều dữ liệu, thì đây có thể là công cụ quản lý dữ liệu đám mây thích hợp dành cho bạn.
Các dịch vụ quan trọng bao gồm:
- Amazon Athena cho phân tích dữ liệu dựa trên SQL
- Amazon S3 để lưu trữ tạm thời và tạm thời
- Amazon Glacier là dịch vụ lưu trữ và sao lưu dài hạn do Amazon cung cấp.
- AWS Glue để tạo danh mục dữ liệu nhằm sắp xếp, tìm kiếm và truy vấn dữ liệu của bạn
- Trực quan hóa dữ liệu Amazon và tạo bảng điều khiển bằng QuickSight
- Lưu trữ dữ liệu bằng Amazon Redshift
- Lập hóa đơn độc lập cho từng dịch vụ mở rộng để chi phí tỷ lệ thuận với mức sử dụng.
- TL;DR: Đó là một công cụ có giá trị cho các tổ chức lớn tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ và có khả năng kỹ thuật để quản lý dữ liệu đó. Tuy nhiên, chi phí có thể tăng lên nhanh chóng, đòi hỏi phải lập kế hoạch thận trọng.
Chi phí của AWS khác nhau tùy thuộc vào quá trình triển khai của bạn.
#3. Microsoft Azure
Khi nói đến việc thiết lập hệ thống quản lý dữ liệu dựa trên đám mây, Microsoft Azure cung cấp một số khả năng. Nó cũng bao gồm một số công cụ phân tích có thể được áp dụng cho dữ liệu được lưu trữ trong Azure. Azure, giống như AWS, hỗ trợ nhiều cơ sở dữ liệu hoặc định dạng kho dữ liệu và cung cấp một bộ công cụ quản lý tuyệt vời.
Các dịch vụ quan trọng bao gồm:
- Lưu trữ dữ liệu SQL điển hình và máy chủ SQL chạy trên máy ảo
- Lưu trữ Blob
- Các lựa chọn lưu trữ bảng theo kiểu NoSQL
- Cài đặt đám mây riêng
- Azure Data Explorer để kiểm tra thời gian thực các tập dữ liệu thô phát trực tuyến rất lớn
- Tích hợp Panoply đơn giản cho các dịch vụ ELT/ETL.
- TL;DR: Vì các công cụ này dựa trên đám mây nên bạn sẽ không phải lo lắng về việc triển khai. Tuy nhiên, có một đường cong học tập nếu bạn không quen với môi trường Azure.
- Chi phí của Azure khác nhau tùy thuộc vào việc triển khai của bạn.
#4. Google đám mây
Google Cloud Platform, giống như Amazon và Azure, cung cấp nhiều giải pháp quản lý dữ liệu dựa trên đám mây. Nó cũng có một trình quản lý quy trình công việc tiện dụng có thể được sử dụng để kết nối các thành phần khác nhau.
Các tính năng chính của Google Cloud bao gồm:
- BigQuery để lưu trữ dữ liệu dạng bảng và phân tích BigQuery cho các truy vấn kiểu SQL
- Cloud BigTable để lưu trữ kiểu cơ sở dữ liệu NoSQL
- Lấy dữ liệu trên đám mây qua Pub/Sub và Cloud (Google Cloud cũng có thể kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác)
- ML Engine cho các nghiên cứu phức tạp hơn sử dụng ML và AI Data Studio để tạo bảng điều khiển và phân tích dựa trên GUI
- Cloud Datalab cho khoa học dữ liệu dựa trên mã
- Liên kết đến các công cụ BI phổ biến như Charito, Domo, Looker, Tableau và các công cụ khác
- TL;DR: Nếu bạn hiện đang sử dụng Google Cloud và hoạt động với khối lượng dữ liệu lớn, thì đây sẽ là một bổ sung đơn giản, nhưng ngay cả những người dùng có kỹ thuật cao cũng sẽ phải đối mặt với quá trình học tập khó khăn.
Chi phí của Google Cloud khác nhau tùy thuộc vào việc triển khai của bạn.
Công cụ tích hợp dữ liệu và ETL hàng đầu
Các giải pháp tích hợp dữ liệu và ETL vận chuyển dữ liệu từ nguồn đến đích. Nếu Các công cụ khác nhau cung cấp các mức độ linh hoạt khác nhau trong việc kiểm soát quá trình trích xuất-biến đổi-tải (ví dụ: ETL so với ELT), thì hãy lưu ý đến nhu cầu kinh doanh của bạn trong khi đánh giá chúng.
Các hệ thống ETL hiện tại cũng khác nhau rất nhiều về cách bạn có thể tương tác với dữ liệu của mình. Một số công cụ có giao diện trực quan, một số công cụ khác có tích hợp trỏ và nhấp và một số công cụ khác yêu cầu hiểu biết sâu hơn về mã hóa.
#5. Trung tâm năng lượng Informatica
Informatica PowerCenter là một công cụ ETL tại chỗ. Các tính năng thiết yếu của chúng bao gồm:
- Sử dụng các kết nối vượt trội, kết nối liền mạch và tích hợp với tất cả các loại nguồn dữ liệu
- Xác thực dữ liệu tự động bằng kiểm tra tự động không có tập lệnh
- Chuyển đổi dữ liệu nâng cao, chẳng hạn như dữ liệu phi quan hệ, dữ liệu XML, JSON, PDF, Microsoft Office và IoT
- Quản lý dựa trên siêu dữ liệu cung cấp các biểu diễn đồ họa về luồng dữ liệu, tác động và dòng dữ liệu
- TL;DR: Trong thế giới của các nền tảng đám mây, Informatica PowerCenter là một giải pháp lưu giữ tại chỗ có thể chính là thứ mà các công ty bị giới hạn bởi các vấn đề quy định phức tạp cần.
Chi phí của Informatica PowerCenter được cung cấp theo yêu cầu.
#6. khâu dữ liệu
Nền tảng ETL dựa trên đám mây được gọi là Stitch Data. Stitch bao gồm các tính năng sau:
- Được tích hợp sẵn với hàng chục nguồn dữ liệu trong và ngoài đám mây, vận chuyển dữ liệu vào Amazon Redshift, S3, BigQuery, Panoply, PostgreSQL và các nguồn khác
- Lập lịch sao chép dữ liệu đơn giản
- Xử lý và cảnh báo lỗi với độ phân giải tự động khi có thể có khung API và JSON, cho phép bạn gửi dữ liệu theo chương trình vào kho dữ liệu
- Dịch vụ đám mây được quản lý với quy mô tự động và SLA cấp doanh nghiệp
- TL; DR: Nền tảng Segment mã nguồn mở của Stitch cung cấp nhiều loại tích hợp cũng như một số trình kết nối có nguồn từ cộng đồng, làm cho nó trở thành một giải pháp thay thế phổ biến.
Giá Stitch bắt đầu từ $100 mỗi tháng, tùy thuộc vào kích thước dữ liệu.
#7. Fivetran
Fivetran là một đường dẫn dữ liệu dựa trên web hợp nhất dữ liệu từ các ứng dụng và cơ sở dữ liệu SaaS vào một kho dữ liệu duy nhất. Sau đây là một số tính năng chính của Fivetran:
- Cung cấp khả năng tích hợp trực tiếp và truyền dữ liệu qua kết nối an toàn trực tiếp bằng cách sử dụng lớp bộ nhớ đệm thông minh.
- Lớp bộ nhớ đệm hỗ trợ di chuyển dữ liệu từ vị trí này sang vị trí khác mà không cần lưu trữ bản sao trên máy chủ ứng dụng.
- Không có giới hạn dữ liệu áp đặt bởi Fivetran.
- Có thể được sử dụng để tập trung hóa dữ liệu của công ty và tích hợp tất cả các nguồn nhằm xác định Chỉ số hiệu suất chính (KPI) trên toàn bộ doanh nghiệp.
- TL;DR: Với mức định giá gần đây, Fivetran đã lớn và sẽ ngày càng lớn hơn. Nó được công nhận là phức tạp hơn một chút so với Stitch, nhưng yếu tố quyết định chính là liệu nó có bao gồm các đầu nối mà bạn yêu cầu hay không.
Giá Fivetran bắt đầu ở mức 1 đô la cho mỗi tín dụng và dựa trên Hàng hoạt động hàng tháng.
#số 8. Blendo
Đây là một dịch vụ tích hợp dữ liệu và ETL dựa trên đám mây khác mang lại những lợi ích sau:
- Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu bằng một vài cú nhấp chuột và truyền dữ liệu tới Amazon Redshift, Panoply, PostgreSQL, MS SQL Server và các dịch vụ khác.
- Dữ liệu lịch sử từ các dịch vụ đám mây được tải và đồng bộ hóa.
- Nhập dữ liệu từ một số nguồn dữ liệu một cách thường xuyên hoặc theo các khoảng thời gian định trước.
- Thu thập, phát hiện và chuẩn bị dữ liệu tự động bằng cách sử dụng lược đồ quan hệ thích hợp
- TL; DR: Blendo là một lựa chọn mạnh mẽ thường được ca ngợi về dịch vụ của nó nhưng có thể thiếu các tích hợp quan trọng chính.
Giá Blendo bắt đầu từ $150 mỗi tháng và thay đổi tùy thuộc vào số lượng và loại tích hợp cũng như khối lượng dữ liệu.
#9. Máy chủ Microsoft SQL SSIS
Microsoft cung cấp SSIS, một giao diện đồ họa để quản lý ETL bằng MS SQL Server. Các đặc điểm quan trọng bao gồm:
- Giao diện thân thiện với người dùng cho phép người dùng triển khai các hệ thống kho dữ liệu tích hợp mà không cần phải viết nhiều—hoặc bất kỳ—mã nào.
- Giao diện đồ họa cho phép ETL kéo và thả đơn giản cho nhiều loại dữ liệu và đích kho, bao gồm cả các DB không phải MS.
- Đó là một giải pháp tuyệt vời cho một nhóm có nhiều trình độ kỹ năng kỹ thuật khác nhau, vì nó hoạt động tốt như nhau đối với các chuyên gia ETL và các loại trỏ và nhấp.
- SSIS là một lựa chọn hiển nhiên nếu bạn đang làm việc với SQL Server. Tuy nhiên, một số nhiệm vụ đòi hỏi phải có kiến thức viết mã, đây có thể là một thách thức đối với các nhóm ít kiến thức hơn.
SSIS có giá 0.450 đô la mỗi giờ.
#10. Nhà máy dữ liệu Azure
Microsoft cung cấp Azure Data Factory (ADF), một công cụ ETL cho nền tảng Azure dựa trên đám mây của họ, bên cạnh SQL Server SSIS, giải pháp ETL tại chỗ của công ty. Các đặc điểm chính của ADF như sau:
- Đường ống ETL trong ADF được thiết kế với giao diện đồ họa, cho phép sử dụng ít mã.
- Để nhập dữ liệu đơn giản, có sẵn nhiều loại giao diện dữ liệu.
- Hoàn thành hỗ trợ nhập dữ liệu vào kho dữ liệu Azure
- Azure Data Factory là lựa chọn thân thiện với người dùng hơn SQL Server SSIS, có thể phù hợp với các công ty đang tìm kiếm tùy chọn ETL tại chỗ.
$1 cho 1,000 lần chạy Azure Data Factory.
Kết luận
Không nhất thiết phải có một doanh nghiệp dựa trên dữ liệu. Trên thực tế, dữ liệu có thể chính là thứ mà doanh nghiệp của bạn cần để đưa ra quyết định chính xác, hướng tới nhu cầu của khách hàng và mở rộng hiệu quả hơn.
Không có chiến lược quản lý dữ liệu chung cho tất cả, nhưng có hàng tá khả năng cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Dữ liệu là tập hợp các dữ kiện, không phải là ý kiến về hoạt động kinh doanh của bạn. Làm thế nào bạn có thể sử dụng những sự thật đó để lợi thế của bạn?
Xây dựng chương trình quản lý dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng thông tin được cung cấp ở trên. Thiết lập cấu trúc phù hợp cho công ty của bạn và theo dõi thành công của bạn. Theo dõi doanh nghiệp của bạn khi nó mở rộng.
- KỸ SƯ DỮ LIỆU: Yêu Cầu Kỹ Năng Và Mức Lương 2023
- CÔNG CỤ QUẢN LÝ DỮ LIỆU MASTER: Công cụ Quản lý Dữ liệu Tốt nhất
- SQL có thể đạt được điều gì cho doanh nghiệp?
- NHÀ CUNG CẤP DỊCH VỤ ĐÁM MÂY HÀNG ĐẦU NĂM 2023: Hướng dẫn cơ bản
- CÁC CẠNH TRANH HÀNG ĐẦU AMAZON: Tất cả những gì bạn cần biết
dự án
