I 5 migliori strumenti di gestione dei dati per i tuoi progetti
I 5 strumenti migliori per gestire i dati dei tuoi progetti
La gestione dei dati comporta la ricezione, la convalida e il raffinamento dei dati per garantire la loro affidabilità agli utenti. Gli strumenti di gestione dei dati sono in grado di svolgere una vasta gamma di funzioni come lo storage accurato, l’analisi, la distribuzione e la sincronizzazione dei dati. È principalmente utilizzato per la gestione delle informazioni sui prodotti, la gestione dei database dei clienti, la gestione delle fonti multimediali e la gestione delle risorse amministrative e finanziarie.
La gestione dei dati può essere semplificata attraverso l’automazione, che riduce le ridondanze e gli errori, risparmiando tempo e costi. Questi strumenti non sono solo utili per lo storage, ma possono anche fornire funzionalità per l’analisi dei dati, il monitoraggio dell’uso dei file, l’aggiornamento delle piattaforme e delle applicazioni associate, ecc.
I principali tipi di strumenti di gestione dei dati sono:
- 7 Passaggi per Padroneggiare l’Elaborazione del Linguaggio Naturale
- SQL in Pandas con Pandasql
- 5 piattaforme gratuite per creare un solido portfolio di Data Science
- Strumenti di gestione dei dati in cloud
- Strumenti ETL e di integrazione dei dati
- Strumenti di trasformazione dei dati
- Strumenti di gestione dei dati principali (MDM)
- Strumenti di visualizzazione e analisi dei dati
Ogni categoria serve a un diverso scopo nella gestione efficiente di grandi dataset.
🔑 Punti chiave
- Offre diversi strumenti e database
- Soluzioni pay-as-you-go
- Costo efficace per le piccole aziende
✅ Vantaggi
- Includono una varietà di database e strumenti
- Offrono una soluzione completa per la gestione e lo sviluppo delle tue esigenze di dati
- Costi ridotti
- Alta affidabilità e disponibilità
❌ Svantaggi
- L’uso di alcuni strumenti può essere difficile a causa della loro interfaccia utente complessa
- La fatturazione può essere confusa
- Richiedono esperti di cloud computing
Gestione dei dati in cloud (AWS) offre una vasta gamma di servizi di cloud computing che consentono alle organizzazioni di creare complesse pipeline di gestione dei dati e flussi di lavoro di analisi. Le offerte chiave includono Amazon Redshift, un servizio di data warehousing che consente la scalabilità e l’analisi basata su SQL di petabyte di dati strutturati. Amazon Athena consente query SQL serverless direttamente sui dati archiviati in S3. I servizi AWS creano una potente piattaforma basata su cloud per la gestione e l’ottenimento di informazioni da grandi dataset. Il modello di prezzo pay-as-you-go consente alle organizzazioni flessibilità e riduce i costi infrastrutturali.
🔑 Punti chiave
- Pipeline dati totalmente gestita
- Nessun limite di dati
- Una piattaforma per tutti gli spostamenti dei dati
- Automazione, affidabilità e scalabilità
✅ Vantaggi
- Ottimo rapporto qualità-prezzo
- Configurazione semplice
- Operazioni dati ELT a basso codice
- Integrazione facile
❌ Svantaggi
- Mancanza di funzioni personalizzate
- Occasionalmente si verificano ritardi
- La sincronizzazione di grandi quantità di dati può essere costosa
Fivetran è una piattaforma di integrazione dati basata su cloud che automatizza lo spostamento e la trasformazione dei dati tra origini e destinazioni. Fornisce connettori predefiniti per estrarre facilmente dati da applicazioni, database, API e file, e caricarli in data warehouse e data lake. Con le sue potenti funzionalità, Fivetran permette l’estrazione, il caricamento e la trasformazione senza soluzione di continuità dei dati da varie origini a varie destinazioni, rendendo l’integrazione dei dati un gioco da ragazzi.
🔑 Punti chiave
- Trasformazioni SQL
- Può essere eseguito nel proprio data warehouse, data lake, database o motore di interrogazione
- Controllo della versione e CI/CD
- Test e documentazione
✅ Vantaggi
- Le trasformazioni dbt sono scritte in SQL
- Le trasformazioni sono ottimizzate
- Le trasformazioni vengono eseguite in tempo quasi reale
- Le funzionalità operative come CI/CD, versioning e collaborazione
❌ Svantaggi
- Non adatto agli utenti non tecnici
- dbt si concentra solo sulle trasformazioni ed è limitato
- Mancano diversi data lake, database relazionali e data warehouse
dbt (data build tool) è una piattaforma open source per gestire ed eseguire trasformazioni dei dati basate su SQL. Consente agli analisti e agli ingegneri dei dati di sviluppare una logica di trasformazione modulare e riutilizzabile che può essere applicata su fonti di dati diverse all’interno di una piattaforma dati come un data warehouse, un data lake o un database. dbt gestisce la mappatura delle dipendenze, la compilazione dello schema e l’esecuzione del codice di trasformazione fornendo allo stesso tempo strumenti per il refactoring, la documentazione, il testing e il controllo delle versioni.
🔑 Punti chiave
- Soluzione di gestione dei dati aziendali
- Integrazione con applicazioni di terze parti
- Configurazione modulare
- Elevata scalabilità e sicurezza
✅ Pro
- Le funzionalità di pulizia dei dati di Informatica sono altamente preziose
- Le funzionalità di corrispondenza e fusione, insieme alla funzionalità di log degli audit, sono altamente efficienti
- Gestione accurata e coerente dei dati principali
❌ Contro
- Configurazione iniziale complicata e difficile da comprendere
- L’interfaccia utente ha bisogno di essere aggiornata
- Necessita di miglioramenti nel catalogo dei dati e nel marketplace dei dati
Informatica è una soluzione di gestione dei dati principali aziendali che compete con InfoSphere di IBM e Siebel UCM di Oracle. È una soluzione flessibile e multidominio che supporta la gestione dei dati principali sia in locale che nel cloud. Un vantaggio chiave di Informatica è la sua capacità di gestire diversi domini e relazioni dei dati principali, sia in locale che nel cloud. Fornisce una piattaforma centralizzata per quadrare, esplorare, gestire e condividere i dati principali all’interno dell’organizzazione tramite diverse applicazioni personalizzate. Ciò migliora la qualità dei dati, la governance e la produttività aziendale.
🔑 Punti chiave
- Strumento potente per la quadratura e l’esplorazione dei dati
- Può connettersi a diverse fonti di dati
- Tableau Server offre una posizione centralizzata per gestire tutte le fonti di dati pubblicate in un’organizzazione
✅ Pro
- Facile da usare
- Gratuito per la comunità
- Integrazioni multiple
- Alta performance
- Condivisione e collaborazione
❌ Contro
- La versione Pro è costosa
- Problemi di sicurezza
- Mancanza di funzionalità presenti in un completo strumento di business intelligence
Tableau è un eccellente strumento per la visualizzazione dei dati e l’intelligence aziendale per analizzare e visualizzare grandi volumi di dati. Aiuta gli utenti a creare grafici, grafici, mappe, dashboard e storie per visualizzare e analizzare i dati al fine di prendere decisioni aziendali. Tableau supporta potenti funzionalità di quadratura e esplorazione dei dati, consentendo agli utenti di rispondere a domande essenziali in pochi secondi. Gli utenti senza conoscenze di programmazione precedenti possono iniziare immediatamente a creare visualizzazioni utilizzando Tableau. Inoltre, è possibile connettersi a diverse fonti di dati non supportate da altri strumenti di business intelligence. Con Tableau, gli utenti possono generare report combinando e unendo diversi set di dati.
Gli strumenti di gestione dei dati svolgono un ruolo critico nell’organizzazione, nell’elaborazione e nell’analisi dei dati per ottenere informazioni aziendali. Con il continuo aumento dei volumi di dati, diventa ancora più importante disporre di strumenti robusti per gestire i dati durante tutto il loro ciclo di vita.
Questo articolo offre una panoramica di cinque soluzioni leader di gestione dei dati: AWS, Fivetran, dbt, Informatica MDM e Tableau. Ogni strumento svolge una diversa funzione, dalla gestione dei dati nel cloud su larga scala alla creazione di pipeline di ETL senza interruzioni fino alla gestione dei dati principali e all’analisi.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) è un professionista certificato nella scienza dei dati che ama creare modelli di apprendimento automatico. Attualmente si concentra sulla creazione di contenuti e sulla scrittura di blog tecnici sulle tecnologie di apprendimento automatico e scienza dei dati. Abid ha conseguito una laurea magistrale in Technology Management e una laurea in Ingegneria delle Telecomunicazioni. La sua visione è quella di sviluppare un prodotto di intelligenza artificiale utilizzando una rete neurale grafica per gli studenti che lottano con disturbi mentali.
