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2023 年适合小型企业的最佳数据管理软件

数据管理软件
坎塔塔
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  1. 什么是数据管理软件 (DMS)？
  2. 2023 年数据管理软件的可用区
    1. #1。 1010数据
    2. #2。 亚马逊网络服务 (AWS)
    3. #3。 阿塔卡马
    4. #4。 云时代
    5. #5。 科利布拉
    6. #6。 Commvault
    7. #7。 德鲁瓦
    8. #8。 谷歌
    9. #9。 惠普企业 (HPE)
    10. #10。 日立万塔拉
    11. #11。 IBM
    12. #12。 伊穆塔
    13. #13。 信息学
    14. #14。 马克逻辑
    15. #15。 微软
    16. #16. 甲骨文
    17. #17。 恰恰
    18. #18。 河沙
    19. #19。 树液
    20. #20。 SAS
    21. #21。 单店
    22. #22。 雪花
    23. ＃23。 系统斯蒂博
    24. #24。 塔伦德
    25. #25。 塔姆
    26. #26。 太极数据
    27. #27。 泰伯克
    28. #28。 扎洛尼
  3. 数据管理软件有哪些特点？
    1. #1。 数据准确性
    2. #2。 数据管理
    3. #3。 数据安全
    4. #4。 风险管理
    5. #5。 工作流程自动化
  4. 如何选择最佳数据管理软件
    1. #1。 协助数据清理
    2. #2。 数据整合功能
    3. #3。 友好的用户界面
    4. #4。 整合多种数据源
    5. #5。 特性和功能 可扩展性
    6. #6。 数据的备份、恢复和停机
    7. #7。 总拥有成本
  5. 结论
  6. 数据管理软件常见问题解答
  7. 数据管理系统有哪四种类型？
  8. 为什么我们需要数据管理软件？
  9. 什么是数据管理技能？
    1. 相关文章
    2. 参考资料

选择合适的供应商和解决方案可能是一个困难的过程，需要进行广泛的研究，并且通常不仅仅涉及解决方案及其技术能力。 我们在一个地方为您的小型企业介绍了最好的数据管理软件公司，让您的搜索更容易一些。 我们还提供了平台和产品线名称，以及介绍性软件教程，因此您可以看到每个解决方案的实际应用。

什么是数据管理软件 (DMS)？

数据管理软件 (DMS) 是收集数据并将其转换为单个存储容器，或将不同的数据集成到一致的资源（例如数据库）中的软件。 在不同的时候，特定的短语可以与更大的术语数据管理软件互换使用，因为许多数据管理资源可以将传入的数据引导到一个数据库或一组数据库。

2023 年数据管理软件的可用区

#1。 1010数据

1010data 提供集成的数据库管理和数据分析功能。 公司的旗舰产品 1010edge 还支持数据建模和可视化、报告和应用程序开发。 该技术可以发展到任何规模，并将不同的数据组合在一起以提供细粒度的视角。 此外，该工具的列式数据存储能力以有序的方式呈现数据。

#2。 亚马逊网络服务 (AWS)

AWS 提供 Amazon Redshift，这是一个完全托管的 PB 级数据仓库，可使用组织的现有分析软件分析数据。 Redshift 的数据仓库架构使用户能够自动化与云数据仓库供应、配置和监控相关的基本管理操作。 对 Amazon S3 执行连续、增量和自动备份。 Redshift Spectrum 也包括在内，它允许客户在不更改大量非结构化数据的情况下执行 SQL 查询。

#3。 阿塔卡马

Ataccama ONE 是一个完整的主数据管理产品，具有一系列令人兴奋的功能，适用于各种用例。 管理软件包括以机器学习为中心的用户界面以及处理数据转换、业务规则评估以及匹配和合并规则的数据处理引擎。 该平台支持任何类型的数据、域和集成。

#4。 云时代

Cloudera 提供基于 Apache Hadoop 的数据存储和处理平台，以及用于设计、实施、运营和生产管理的专有系统和数据管理工具。 2018 年 XNUMX 月，Cloudera 收购了 Hortonworks。 去年 XNUMX 月，它收购了位于圣马特奥的大数据分析专家 Arcadia Data。 Cloudera 的新集成数据管理产品 (Cloudera Data Platform) 支持混合和多云分析。

#5。 科利布拉

Collibra 的数据字典记录了组织的技术元数据及其使用方式。 它解释了一段数据的结构、它与其他数据的关系，以及它的来源、格式和用途。 该解决方案充当了用户的可搜索存储库，用户需要了解数据的保存位置和方式，以及如何使用这些数据。 用户还可以使用工作流定义和映射数据并建立角色和职责。 Collibra 数据管理软件的不同寻常之处在于它在设计时考虑到了业务最终用户。

#6。 Commvault

Commvault 作为领先的解决方案供应商之一，在备份和灾难恢复领域享有盛誉。 该公司还提供云数据管理产品，使企业能够通过本地和云部署管理数据。 用户拥有跨文件、应用程序、数据库、管理程序和云（包括 Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud 和 Oracle Cloud）的完整数据管理能力。 该产品还具有 Commvault 广受欢迎的备份和灾难恢复功能以及电子发现功能。

#7。 德鲁瓦

Druva Phoenix 为虚拟机和物理服务器提供数据可用性和治理功能。 其创新的以云为中心的战略结合了高性能、可扩展的备份、灾难恢复、存档和分析。 该产品可以迅速安装在世界各地的设施中，同时仍符合区域数据存储规则。 Phoenix 还可以集中管理，让您完全控制服务器备份和数据组合。

#8。 谷歌

Google 的 BigQuery 产品为分析提供了一个完全托管的企业数据仓库。 无服务器解决方案允许企业通过使用受控的列式存储以及来自对象存储和电子表格的数据构建逻辑数据仓库来分析任何数据。 BigQuery 建立在 Google Cloud Platform 之上，并通过流式摄取功能实时收集数据。 该产品还允许用户通过数据集、查询、电子表格和报告分享见解。

#9。 惠普企业 (HPE)

Hewlett Packard Enterprise (HPE) 是计算机硬件巨头惠普的企业软件部门。 该提供商提供了一个基于云的数据库管理系统，可以通过 Amazon Web Services、Microsoft Azure 或个人许可方法访问该系统。 Vertica 提供具有原生高可用性和线性扩展的 MPP SQL 分析数据库，允许企业近乎实时地查询数据。

#10。 日立万塔拉

Hitachi Vantara 是 Hitachi, Ltd. 的全资子公司，为数据集成、管理和分析提供各种产品。 日立的数据管理软件组合最适合当前环境，可以帮助企业快速提高关键性能指标，例如业务连续性、备份窗口、操作恢复和灾难恢复。 此外，该产品还为复杂的组织架构提供数据保护和恢复。

#11。 IBM

IBM 为几乎所有企业用例提供数据管理产品。 它的技术可以部署在任何环境中，并且与一些业内最大品牌的合作使其成为具有大量工作负载和大量数据工作的企业更具吸引力的替代方案。 IBM 还提供了 Informix 数据库，它支持 SQL、NoSQL/JSON、时间序列和空间数据。

#12。 伊穆塔

Immuta 的自动化数据治理技术允许用户通过专用数据目录发现和访问数据。 该产品有一个直观的策略构建器，允许安全主管用简单的英语而不是代码来设计策略，允许它们应用于任何数据。 Immuta 还允许通过项目进行合规协作，这些项​​目是用户可以共享数据的受控工作场所。 用户在移动项目时会承担适当的访问权和控制权。

#13。 信息学

Informatica 的大数据管理平台使企业能够访问、集成、清理、掌握、治理和保护大数据。 该应用程序具有数百个数据源、实时流和大量摄取的自定义接口。 Informatica 的可视化开发人员界面还确保可以在不牺牲可用性的情况下使用最好的开源平台。 AWS 和 Microsoft Azure 为大数据管理提供公共云功能。

#14。 马克逻辑

MarkLogic 提供用于数据集成、存储、管理和搜索的可操作和事务性企业 NoSQL 数据库。 响应不断变化的数据的灵活数据架构允许组织使用结构化和非结构化数据。 它还可以本地存储 JSON、XML、文本和地理数据。 用户可以使用 MarkLogic 的通用索引搜索所有数据，并且 API 支持应用程序开发和部署。 ACID 事务、可扩展性和灵活性以及经过验证的安全性都是数据库的特性。

#15。 微软

Microsoft 提供范围广泛的数据管理产品，包括分析、数据治理，甚至数据虚拟化。 其 SQL Server 解决方案包括本地和云数据仓库，以及内存数据库。 Microsoft 使企业能够访问、存储和分析任何类型的数据，甚至提供完全托管的 Hadoop 和 Spark。 该组织在商业智能和数据集成方面拥有一流的解决方案，是整个大数据市场的领先者之一。

#16. 甲骨文

Oracle 的数据管理功能使用户能够在云平台上处理新旧数据类型。 此外，该公司还提供具有 2,000 多个 SaaS 应用程序的自治数据仓库云。 该平台支持广泛的大数据功能，包括数据集成和分析。 Oracle Big Data Cloud、Oracle Big Data Cloud Service、Oracle Big Data SQL Cloud Service 和 Oracle NoSQL Database 是其其他数据管理服务。

#17。 恰恰

Precisely 的解决方案组合根据使用场景分为五个主要领域。 Precisely Connect、Ironstream、Assure 和 Syncsort 是其 Integrate 数据集成产品组合的一部分。 Precisely Spectrum Quality、Spectrum Context 和 Trillium 都是数据质量工具的验证单元的一部分。 Precisely Spectrum Spatial、Spectrum Geocoding 和 MapInfo 是 Location Intelligence Suite (Locate) 的亮点，而 Precisely Streets、Boundaries、Points Of Interest、Address 和 Demographics 是 Enrich 的亮点。 在公司的 Engage 部门，还有 Precisely Engage。

#18。 河沙

Riversand 是主数据管理 (MDM) 和产品信息管理解决方案的提供商。 该公司的 MDM 服务包括一个多域核心，旨在提供企业数据的全面视图。 Riversand 还具有高性能计算、一套简化的协作工具和数据治理能力。 每个许可证都包括通过供应商的数据可视化产品进行报告，允许客户通过图表、表格和仪表板进行高级分析。

#19。 树液

SAP 在单一平台上提供数据管理功能。 HANA SAP 使用户能够实时获取和混合各种形式的数据，同时还改进了数据治理、监控和编排。 智能数据集成可增强应用程序和数据管理，还允许用户建立统一的数据图景。 该平台具有适应性，可以在本地、云端或混合配置中安装。 HANA 是一种内存数据处理和高级分析技术，支持 OLAP 和 OLTP 处理。

#20。 SAS

SAS 是全球最大的数据管理业务独立供应商。 公司的主要产品建立在数据质量平台上，允许客户改进、整合和规范企业数据。 SAS Data Management 可以从遗留系统和 Hadoop 导入数据，以及构建和重用规则。 用户还可以自己更新数据、调整流程和分析结果。 通过集成的业务词典以及第三方元数据管理和沿袭可视化工具实现协作。

#21。 单店

SingleStore 每天可以摄取和转换数百万个事件，以及使用普通 SQL 分析数十亿行数据。 它可以通过 Amazon Web Services 或 Microsoft Azure 部署在本地、云中，或者作为与现有中间件、集成和商业智能软件兼容的服务。 除了出色的实时数据流功能外，该工具现在还支持对海量数据和多用户更有效的查询隔离。

#22。 雪花

Snowflake 提供了一个基于 Amazon Web Services 构建的云数据仓库。 该系统从几乎任何结构化或非结构化源（包括 JSON、Avro 和 XML）加载和优化数据。 Snowflake 对普通 SQL 有广泛的支持，允许用户执行更新、删除、分析功能、事务和复杂的连接。 该工具不需要管理，也不需要基础设施。 为了处理数据、创建报告和执行分析，列式数据库引擎采用了创新优化。

＃23。 系统斯蒂博

Stibo Trailblazer Enterprise Platform (STEP) 具有用于数据分析、数据匹配和丰富外部参考数据的数据质量功能。 数据管理软件还具有易于使用的界面，用于实施业务规则、检查和控制。 图形界面验证重复和与其他输入的匹配。

#24。 塔伦德

Talend 提供一整套数据集成和数据管理解决方案。 Talend Data Management Platform 是公司的主要数据管理产品，包括图形工具和向导，以及用于本地连接数据库、平面文件和基于云的应用程序的 900 多个预构建组件和连接器。 用户可以使用捆绑的数据映射器和解析功能来映射复杂的 EBCDIC 文件、XML、JSON 和 EDI 文档。

#25。 塔姆

Tamr 是一个流行的数据掌握平台，可提供分析见解、提高运营效率并改进数据运营。 通过整合、净化和分类数据的机器学习，供应商的云原生解决方案可作为传统 MDM 产品的可行替代方案。 Tamr 的主记录功能通过简单的是/否查询提供所有实体的全面概览。 Tamr 得到 NEA 和 Google Ventures 的支持，为各种垂直行业的现代 DataOps 奠定了基础。

#26。 太极数据

Teradata 提供广泛的数据管理解决方案，包括数据库管理、云数据仓库和数据仓库设备。 该产品组合可在公司自己的托管云以及 Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 上访问。 Teradata 使企业能够进行广泛的查询、数据库内分析和复杂的工作负载管理。

#27。 泰伯克

TIBCO 在其 TIBCO Unify 产品线下拥有种类繁多的数据管理产品。 TIBCO DQ（用于数据质量）、TIBCO EBX（用于主数据管理）和 TIBCO Data Virtualization 构成了 Unify 套件。 为了使手动程序自动化，TIBCO 的数据管理功能融入了人工智能和机器学习。 该公司通过内部开发和收购扩大了其大数据产品线。 TIBCO 还是 BI 和数据分析领域的市场领导者。

#28。 扎洛尼

Zaloni 数据管理平台沿管道操作数据，从数据源到消费者。 ZDP 可自动执行可重复的数据管理操作和流程，并支持对所有企业数据源进行集中管理，无论是在本地、云中、跨多个云还是在混合环境中。 Zaloni 与所有主要的 Hadoop 发行版以及大多数数据处理引擎和部署类型兼容。

数据管理软件有哪些特点？

以下是数据管理工具的一些关键特征，它们有助于识别和纠正数据不一致和错误、进行更改以及进行有意义的数据分析。

#1。 数据准确性

数据管理解决方案可以帮助识别和填补缺失信息的空白，并减少冗余，否则会损害分析精度。

#2。 数据管理

此类软件工具提供对数据的控制，使您能够立即检测数据何时以及如何被更改。 它还允许您创建警报，以便您在发生任何更改时立即了解它们。

#3。 数据安全

您可以利用令牌化、加密和访问控制等数据存储管理软件功能保护对公司数据的访问并防止其被破坏。

#4。 风险管理

为了限制数据风险，这些解决方案使组织能够使用受控方法在整个数据旅程中访问、集成和存储数据。

#5。 工作流程自动化

您可以通过使用基于触发器的功能（例如作业调度）来自动化工作流中的重复流程并优化数据管理流程。

如何选择最佳数据管理软件

在为您的公司选择最佳数据管理软件时，需要考虑以下一些因素：

#1。 协助数据清理

数据管理系统应该通过解决任何质量问题、增强一致性和消除冗余来帮助您清理和纠正数据。 这些任务可以通过数据分析、数据质量标准和数据清理等转换来帮助完成。

#2。 数据整合功能

组织需要数据管理工具，因为它能够将来自多个源系统的数据集成到单个中央存储库中。 它应该能够从不同的系统和数据格式（例如 PDF、COBOL、分隔符等）自动和无缝地收集数据。

#3。 友好的用户界面

数据管理解决方案应具有易于使用且直观的界面，以便即使是非技术员工也可以在必要时使用它。 它还应该提供用于管理所有数据的单一界面。 您应该能够识别个人数据并从单一平台对多种数据类型进行分类。

#4。 整合多种数据源

为了简化数据管理，数据管理应用程序解决方案应允许与其他工具和软件（例如 Salesforce）轻松连接。 此外，它应该支持团队协作，以便您的业务用户可以自己更改流程、查看结果和更新数据。

#5。 特性和功能 可扩展性

随着业务的增长，必须管理和评估的数据量也在增长。 因此，数据管理应用软件中的可扩展特性和功能应该让您能够灵活地快速处理不断变化的业务需求。

#6。 数据的备份、恢复和停机

数据集市管理软件应包括数据备份和灾难恢复工具，使您可以在发生故障或其他意外事件时轻松访问和检索数据。 此外，您应该能够以最小的干扰或停机时间轻松编辑数据或执行例行升级。

#7。 总拥有成本

选择适合您业务的优质数据管理软件的成本是一个重要的考虑因素。 市场上有几种数据存储管理软件选项，其中一些提供免费试用。

结论

我们刚刚为您提供了一些最有效的数据管理软件公司的摘要所有这些解决方案都具有强大的功能，不仅可以帮助您管理数据，还可以提高您的整体工作效率。

在选择您的选择时，请确保它满足您的需求、符合您的偏好并且在您的预算范围内。 借助功能强大的数据管理软件，您可以毫无畏惧地征服商业世界。

数据管理软件常见问题解答

数据管理系统有哪四种类型？

  • 客户关系管理系统。
  • 营销技术系统。
  • 数据仓库系统。
  • 分析工具。

为什么我们需要数据管理软件？

数据管理通过建立使用流程和法规并促进对用于在组织内做出决策的数据的信任来减少潜在错误。 拥有值得信赖的最新数据的公司可以更有效地适应市场变化和客户需求。

什么是数据管理技能？

数据管理技能是您用来成功管理和利用信息的能力。 数据管理能力包括发现趋势、理解数据库设计概念以及参与短期和长期数据库项目规划的能力。

参考资料

Peace 是一位高级内容作家、策略师和编辑，她将自己的才能贡献给 BusinessYield 等组织。她的背景是内容创作和思想领导，拥有 B2B SaaS、专业营销机构和娱乐领域的行业专业知识。总部位于加利福尼亚州安大略省米西索加，拥有滑铁卢大学数字通信和新闻创新硕士学位。当她工作不辛苦时，她喜欢旅行、阅读和吃碳水化合物。 她喜欢根据自己丰富的财务和营销经验撰写商业文章。

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