Top Strumenti per l’Archiviazione dei Dati nel 2023

Top Strumenti Archiviazione Dati 2023

Un data warehouse è un sistema di gestione dei dati per la segnalazione, l’analisi e la memorizzazione dei dati. È un data warehouse aziendale e fa parte dell’intelligence aziendale. I dati provenienti da una o più fonti diverse vengono memorizzati nei data warehouse, che sono repository centrali. I data warehouse sono strumenti analitici progettati per aiutare gli utenti di report in diversi dipartimenti a prendere decisioni. I data warehouse raccolgono dati aziendali e organizzativi storici in modo che possano essere valutati e da essi possano essere tratti spunti. Questo aiuta a sviluppare un sistema uniforme di verità per l’intera organizzazione.

Grazie alle tecnologie di cloud computing, il costo e la difficoltà di creazione di data warehouse per le aziende sono stati notevolmente ridotti. In precedenza, le aziende dovevano investire molto nell’infrastruttura. I data center fisici stanno lasciando spazio ai data warehouse basati su cloud e ai loro strumenti. Molte grandi aziende utilizzano ancora il vecchio metodo di data warehousing, ma è evidente che il cloud è dove il data warehouse funzionerà in futuro. Le tecnologie di data warehousing basate su cloud a pagamento per utilizzo sono veloci, efficaci e altamente scalabili.

Importanza del data warehouse

Per soddisfare le esigenze in continua evoluzione delle aziende, le moderne soluzioni di data warehousing automatizzano le attività ripetitive di progettazione, sviluppo e implementazione di un’architettura di data warehouse. Per questo motivo, molte aziende utilizzano strumenti di data warehouse per acquisire approfondite conoscenze.

Dalla descrizione sopra riportata, si può vedere come il data warehousing sia diventato cruciale per le grandi aziende e quelle di medie-grandi dimensioni. Il data warehouse facilita l’accesso del team ai dati e li aiuta a trarre conclusioni dalle informazioni e a unire dati provenienti da molte fonti. Di conseguenza, le aziende utilizzano strumenti di data warehouse per i seguenti obiettivi:

  • Per conoscere i problemi operativi e strategici.
  • Accelerare i sistemi di presa di decisioni e di assistenza.
  • Analizzare e valutare i risultati delle iniziative di marketing.
  • Analizzare le prestazioni dei dipendenti.
  • Osservare le tendenze dei consumatori e prevedere il ciclo di business successivo.
I tool di data warehouse più popolari sul mercato sono elencati di seguito.
Amazon Redshift

Redshift è uno strumento di data warehousing basato su cloud per le aziende. La piattaforma completamente gestita può elaborare rapidamente petabyte di dati. È quindi adatto per l’analisi dei dati ad alta velocità. Inoltre, è supportato il ridimensionamento automatico della concorrenza. L’automazione modifica le risorse allocate per l’elaborazione delle query per soddisfare le esigenze del carico di lavoro. Senza oneri operativi, è possibile eseguire centinaia di query contemporaneamente. Redshift consente inoltre di scalare il cluster o modificare il tipo di nodo. Di conseguenza, consente di migliorare le prestazioni del data warehouse e risparmiare spese operative.

Microsoft Azure

Azure SQL Data Warehouse di Microsoft è un database relazionale ospitato nel cloud. Può essere ottimizzato per la segnalazione in tempo reale e il caricamento e l’elaborazione di dati su scala di petabyte. La piattaforma utilizza l’elaborazione massivamente parallela e un’architettura basata su nodi (MPP). L’architettura è adatta all’ottimizzazione delle query per l’elaborazione parallela. Di conseguenza, rende considerevolmente più veloce estrarre e visualizzare le intuizioni aziendali.

Molti servizi di MS Azure sono compatibili con il data warehouse. Ad esempio, è possibile utilizzare le tecnologie di machine learning della piattaforma per creare app intelligenti. Inoltre, è possibile archiviare molti tipi di dati strutturati e non strutturati sul forum. Le informazioni possono provenire da diverse fonti, tra cui dispositivi IoT e database SQL locali.

Google BigQuery

BigQuery è una piattaforma di data warehousing con funzionalità di machine learning integrate a un prezzo ragionevole. Può essere combinato con TensorFlow e Cloud ML per creare modelli AI efficaci. Per l’analisi in tempo reale, può eseguire query su petabyte di dati in pochi secondi.

Questo data warehouse nativo del cloud supporta l’analisi geospaziale. Puoi utilizzarlo per valutare dati basati sulla posizione o cercare nuove opportunità di business. BigQuery può separare lo storage dalla computazione. Di conseguenza, puoi scalare le risorse di processore e memoria in base alle esigenze aziendali. Puoi controllare il costo, la disponibilità e la scalabilità di ogni risorsa separata.

Snowflake

Crea un data warehouse aziendale di alta qualità con Snowflake. Puoi valutare dati provenienti da diverse fonti strutturate e non strutturate con il programma. La potenza di elaborazione e lo storage sono separati dall’architettura condivisa a più cluster. Di conseguenza, ti consente di scalare le risorse della CPU in base all’attività dell’utente. La scalabilità accelera le prestazioni delle query per fornire intuizioni preziose più rapidamente. Grazie al design multi-tenant di Snowflake, puoi scambiare istantaneamente dati in tutta l’organizzazione senza spostare alcun dato.

Micro Focus Vertica

Vertica è un data warehouse SQL che può essere accessibile online utilizzando servizi come AWS e Azure. Può anche essere configurato localmente o come ibrido. Lo strumento sfrutta MPP per velocizzare le query e supporta lo storage colonnare. Il design condiviso-niente dell’architettura riduce la concorrenza per le risorse condivise.

Vertica dispone di strumenti di analisi integrati. Questi consistono in serie temporali, ricerca di pattern e apprendimento automatico. Il programma utilizza la compressione per massimizzare lo storage. Inoltre, supporta interfacce di programmazione standard come OLEDB.

Teradata

Teradata è una piattaforma di data warehousing per la raccolta e l’elaborazione di enormi volumi di dati aziendali online. L’utilità fornisce un’architettura per interrogazioni parallele rapide. In questo modo velocizza l’accesso alle informazioni utili. QueryGrid di Teradata offre un’ingegneria su misura. Questo viene realizzato utilizzando diverse motori di analisi per fornire lo strumento appropriato per il compito.

Inoltre, utilizza l’elaborazione intelligente in memoria per migliorare le prestazioni del database senza costi aggiuntivi. Il data warehouse si interfaccia con strumenti analitici a pagamento e gratuiti tramite SQL.

Amazon DynamoDB

Un sistema di database basato su cloud NoSQL scalabile per le aziende è chiamato DynamoDB. Su petabyte di dati, può aumentare la capacità di interrogazione fino a 10 o addirittura 20 trilioni di richieste giornaliere. Utilizza anche la gestione dei dati chiave-valore e documentali per sviluppare uno schema flessibile. Di conseguenza, le tabelle possono scalare automaticamente aggiungendo colonne aggiuntive in risposta alla domanda in espansione.

Il sistema di database dispone di DynamoDB Accelerator (DAX) installato. Grazie a questa cache in memoria, il tempo necessario per leggere i dati tabulari può essere ridotto da millisecondi a microsecondi. Di conseguenza, permette operazioni di interrogazione rapide, inclusi milioni di query al secondo.

PostgreSQL

Un programma di gestione del database open-source basato su cloud è PostgreSQL. La risorsa può essere il database centrale per le PMI e le grandi imprese. Puoi utilizzarlo ad esempio per alimentare app aziendali a scala Internet. Considera di combinare PostgreSQL con l’estensione PostGIS per lavorare con dati geografici. Sarai in grado di fornire soluzioni aziendali basate sulla posizione grazie all’integrazione.

La piattaforma supporta l’interrogazione in JSON e SQL. Inoltre, possono essere utilizzate tecnologie come il controllo di concorrenza a versioni multiple per migliorare le prestazioni del database (MVCC).

Amazon Relational Database Service (RDS)

Puoi creare un database relazionale basato su cloud a basso costo utilizzando Amazon RDS. La piattaforma supporta sei motori di database, tra cui PostgreSQL e Amazon Aurora. Sono una scelta quando è necessario gestire applicazioni ad alto volume. La replica può essere creata per aumentare la disponibilità del sistema per i flussi di lavoro operativi. Ad esempio, puoi indirizzare il traffico di lettura lontano dal tuo database primario e verso repliche virtuali utilizzando le repliche di lettura. Inoltre, puoi aumentare la memoria RDS e la potenza di elaborazione fino a 244 GB di RAM e 32 CPU virtuali.

Amazon Simple Storage Service S3

Le piccole e grandi aziende possono utilizzare Amazon S3 per aumentare le proprie esigenze di archiviazione online. Supporta l’analisi di big data con servizi scalabili e orientati agli oggetti. Ciascuno dei “bucket” utilizzati per archiviare i dati ha una capacità massima di 5 terabyte. La piattaforma offre diverse alternative di classe di archiviazione economica. Ad esempio, utilizzando S3 Standard-IA per archiviare solo dati raramente accessibili può portare a risparmi di costo.

SAP HANA

SAP HANA è una risorsa basata su cloud con funzionalità di caching in memoria. Supporta l’analisi dei dati a livello aziendale e l’elaborazione di transazioni in tempo reale ad alta velocità. Inoltre, offre un’interfaccia centralizzata e semplice per la virtualizzazione, l’integrazione e l’accesso ai dati.

Puoi interrogare database remoti tramite federazione dei dati senza spostare i tuoi dati. Alcune delle fonti di dati menzionate sono Hadoop e SAP Adaptive Server Enterprise (SAP ASE). SAP HANA supporta lo sviluppo di app basate su testo, previsioni e intelligenza.

MarkLogic

MarkLogic offre un sistema di database NoSQL con potenti funzionalità di interrogazione e applicazioni flessibili. L’indipendenza dello schema della piattaforma consente di consumare direttamente dati in qualsiasi formato o tipo. Contiene uno storage nativo per schemi specificati, il che spiega perché. I formati supportati includono dati geospaziali, JSON, RDF e grandi binari come film. Una volta caricati i dati, il motore di ricerca integrato semplifica l’interrogazione. Grazie ad esso, puoi iniziare immediatamente a fare domande e ricevere risposte.

MariaDB

MariaDB è una soluzione di database di grado commerciale che supporta programmi rivolti al cliente. Puoi anche utilizzarlo per creare un database colonnare per l’analisi in tempo reale. La soluzione utilizza anche l’elaborazione massiva in parallelo (MPP). Pertanto, puoi eseguire ricerche SQL su centinaia di miliardi di record. Non è necessario creare indici prima di eseguire questa operazione. MariaDB può espandersi in base al carico di lavoro e alle esigenze aziendali, sia in cloud che secondo necessità.

Db2 Warehouse

Db2 Warehouse è una piattaforma di archiviazione dati cloud completamente gestita e scalabile di IBM. È adatta per applicazioni che coinvolgono analisi e intelligenza artificiale. Il sistema offre risorse di apprendimento automatico incorporate che possono essere utilizzate per sviluppare e distribuire modelli di ML nell’ecosistema. Python e SQL sono i linguaggi supportati per la ricerca di apprendimento automatico.

Inoltre, Db2 Warehouse include un’interfaccia utente intuitiva o un’API REST. Gli strumenti possono controllare l’elasticità della scalabilità dello storage e della potenza di elaborazione. Le capacità MPP della piattaforma sono potenziate da diversi server che offrono interrogazioni simultanee veloci per volumi di dati massicci.

Exadata

Il “data warehouse autonomo” di Oracle funziona sulla piattaforma cloud Exadata. La piattaforma a guida automatica utilizza l’apprendimento automatico adattivo per automatizzare le attività amministrative, tra cui il monitoraggio, l’aggiornamento, la protezione del database e l’ottimizzazione e il patching.

È semplice creare un data warehouse indipendente di Exadata. Inizia specificando le tabelle e caricando rapidamente i tuoi dati. Per migliorare le prestazioni e la scalabilità, il sistema utilizza l’elaborazione colonnare e il parallelismo.

BI360 Data Warehouse

Le aziende possono combinare enormi quantità di dati provenienti da molte fonti con Solver BI360. Queste comprendono repository di dati non strutturati, CRM, ERP e software di contabilità. Viene preconfigurato per semplificare le operazioni di business intelligence e di distribuzione del database. Le interfacce di analisi e i dashboard del sistema basato su cloud sono facili da utilizzare. Ad esempio, il Data Explorer può essere utilizzato per esplorare i dati. Inoltre, è possibile aggiungere moduli e dimensioni.

Il data warehouse viene gestito su MS SQL Server. Inoltre, ha funzionalità integrate per il caricamento automatico dei dati, semplificando la ricerca e l’interrogazione dei database.

Cloudera

Il database operativo gestito da Cloudera è una piattaforma ad alta concorrenza a bassa latenza. È perfetto per ottenere intelligenza aziendale in tempo reale dall’analisi di dati estesi. La risorsa supporta una distribuzione flessibile, portabile ed economica. Grazie a ciò, è possibile passare tra server in loco e basati su cloud.

La piattaforma costruisce uno storage NoSQL colonnare per dati non strutturati utilizzando HBase. Ma all’interno di Cloudera, Kudu aiuta nella creazione di un database relazionale per dati strutturati. Inoltre, il programma offre modellazione predittiva utilizzando sia dati attuali che storici.

Hevo Data

Trovare tendenze e opportunità è più semplice quando non ci si preoccupa di mantenere in buono stato i flussi di dati. Puoi duplicare i dati da oltre 150 fonti, tra cui Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks e Firebolt, quasi in tempo reale con Hevo. Senza scrivere nemmeno una riga di codice. Pertanto, l’assistenza è meno preoccupante quando si utilizza Hevo come piattaforma per il flusso di dati.

Hevo garantisce la perdita zero di dati nei rari casi in cui qualcosa vada storto. Hevo ti consente inoltre di monitorare il tuo flusso di lavoro per individuare la fonte di eventuali problemi e risolverli prima che danneggino l’intero flusso di lavoro. Ora hai uno strumento affidabile che ti mette al controllo con maggiore visibilità quando aggiungi un servizio clienti disponibile 24 ore su 24 all’elenco.

SAS Cloud

La task di analizzare grandi quantità di dati è resa più semplice con SAS. Gli utenti possono accedere ai dati da numerose fonti utilizzando SAS (Statistical Analysis Software), un sistema di data warehousing. Inoltre, fornisce dati che possono essere controllati e condivisi tra le aziende utilizzando vari strumenti informativi e report.

Viene utilizzata una base di conoscenza interna di qualità (QKB) in SAS per archiviare e elaborare i dati. Gli utenti di SAS possono utilizzare lo strumento con una connessione Internet da qualsiasi posizione, poiché le attività sono gestite da un unico sito.

Integrate.io

Integrate.io è una piattaforma di integrazione dati basata su cloud per creare semplici flussi di dati visualizzati per il tuo data warehouse. Integrate.io può centralizzare tutte le tue metriche e gli strumenti di vendita come l’automazione, il CRM, i sistemi di supporto clienti, ecc. Combina tutte le tue fonti di dati.

Integrate.io è una piattaforma flessibile e scalabile per l’integrazione dei dati. Può lavorare con dati strutturati e non strutturati. Può integrare dati con diverse fonti come archivi dati SQL, database NoSQL e servizi di archiviazione cloud.

SAP Data Warehouse Cloud

Tutte le operazioni aziendali di un’organizzazione vengono mappate dalla piattaforma integrata di gestione dati nota come SAP Data Warehouse Cloud. È un pacchetto di applicazioni di élite per architetture client/server pubbliche. È uno degli strumenti migliori disponibili per i data warehouse. Ha creato nuovi standard per fornire soluzioni di data warehousing e gestione industriale di alto livello.

SAP Data Warehouse offre soluzioni aziendali altamente adattabili e trasparenti. È progettato modularmente per una semplice configurazione e un efficace utilizzo dello spazio. Sia le analisi che le transazioni possono essere incluse in un sistema di database. Questi database portatili e multi-piattaforma sono la prossima generazione.

IBM Infosphere

Il buon strumento ETL IBM Infosphere svolge compiti di integrazione dei dati utilizzando notazioni grafiche. Offre tutti i componenti critici per l’integrazione dei dati, il data warehousing, l’amministrazione e la gestione e governance dei dati. Un Hybrid Data Warehouse (HDW) e un Logical Data Warehouse formano il nucleo di questo sistema di data warehousing (LDW).

Un data warehouse ibrido combina molte tecnologie di data warehousing per garantire che il carico di lavoro appropriato sia gestito dalla piattaforma giusta. Aiuta nella presa di decisioni proattive e nella semplificazione dei processi. Riduce i costi ed è uno strumento potente per migliorare l’agilità aziendale.

La affidabilità, la scalabilità e le migliori prestazioni di questo strumento aiutano a completare progetti impegnativi. Si assicura che gli utenti finali ricevano informazioni affidabili.

Ab Initio Software

Ab Initio, fondata nel 1995, offre tecnologie intuitive di data warehousing per applicazioni di elaborazione parallela dei dati. Cerca di aiutare le aziende con compiti di analisi dei dati di quarta generazione, manipolazione dei dati, elaborazione batch e elaborazione dei dati quantitativi e qualitativi. L’elaborazione dei dati ad alto volume e l’integrazione sono una specializzazione dell’azienda Ab Initio.

Poiché l’azienda preferisce mantenere un elevato livello di privacy per quanto riguarda i suoi prodotti, il software Ab Initio è un prodotto con licenza. È un programma basato su GUI che mira a rendere più accessibili le attività di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati. Un Accordo di Non Divulgazione (NDA) proibisce a chiunque sia coinvolto nello sviluppo di questo prodotto di divulgare pubblicamente informazioni tecniche sviluppate “ab initio”.

ParAccel (acquisita da Actian)

Un’azienda di software chiamata ParAccel è situata in California e opera nei settori della gestione dei database e del data warehousing. Actian ha acquistato ParAccel nel 2013.

Maverick & Amigo sono due dei principali prodotti dell’azienda. Maverick è un deposito dati autonomo di per sé. Offre software DBMS alle aziende in molti settori. Tuttavia, Amigo è stato creato per migliorare la velocità di elaborazione delle query quando vengono normalmente indirizzate a un database esistente.

In seguito, Amigo è stato abbandonato da ParAccel, mentre Maverick è stato promosso. Maverick si è trasformato progressivamente in un database ParAccel che supporta l’orientamento delle colonne e utilizza un’architettura shared-nothing.

AnalytiX DS

Analytix DS è un esperto in strumenti e soluzioni di gestione per l’integrazione e la mappatura dei dati.

Servizi di big data e integrazione a livello aziendale sono ampiamente supportati. La mappatura pre-ETL è stata utilizzata per la prima volta dal pioniere dell’analisi dei dati Mike Boggs. Oggi Analytix vanta un’ampia squadra multinazionale di fornitori di servizi e assistenti. La sede principale si trova in Virginia, con uffici in tutta l’America del Nord e l’Asia. A breve è prevista l’apertura di un nuovo centro di sviluppo a Bangalore.