数据管理的重要性及工具选择
数据管理是一个综合性的概念，它涵盖了各种理念、流程、步骤以及相关的系统，旨在帮助组织优化其宝贵的数据资源。
理想的数据管理应当能够准确、连贯地提取有价值的信息，这对于深入分析现状、提升运营效率、增强生产力以及增加收入至关重要。 因此，企业需要借助合适的工具来有效地管理和处理日益增长的数据量。
如今，无论是企业、个人消费者，还是各种系统和应用，都在不断产生多种多样的结构化和非结构化数据。 一项来自 IBM 的研究表明，人类每天创造的数据量约为 2.5 百万亿字节。 这意味着组织需要处理来自广泛来源的大量数据。
数据本身是一种宝贵的资源，但前提是能够合理利用。 然而，许多组织目前缺乏充分发挥数据价值的能力和技能。
组织在数据管理方面面临的一些挑战包括：
- 由于缺乏适当的策略和工具，难以提取有用的信息。
- 可能违反政策和合规性要求。
- 缺乏明确的目标导向。
- 需要处理来自多个不同来源、存储方式、应用程序和格式的数据。
幸运的是，市场上存在各种数据管理工具，可以帮助企业分析、存储和保护数据。 这些工具在功能、可扩展性和成本等方面存在差异。 因此，选择工具需要根据组织的需求进行，例如数据类型、分析需求以及预期目标。
使用正确的工具可以帮助企业发现新的机遇，改进运营，遵守法规，并提高生产力，同时降低业务风险和成本。 面对市场上琳琅满目的解决方案，以下是一些可以帮助您充分利用数据价值的优秀工具。
Looker
Looker 是一款商业智能和大数据分析工具，以其卓越的可视化和报告功能而著称。 它能够帮助用户探索、分析并轻松共享各种格式的报告，以满足不同的需求。 此外，Looker BI 是一款基于网络的云工具，可从多个来源收集和分析各类数据。
其易于理解的仪表板为不同类型的用户提供了便捷的报告浏览和理解方式。
主要特点：
- 便捷的数据访问、深入的分析和报告。
- 强大的数据安全性。
- 出色的报告、仪表板功能和见解。
- 与其他工具集成，提供可操作的见解。
- 在出现诸如 ETL 失败、销售额下降、欺诈交易等问题时发送警报。
目前，Looker 已成为 Google Cloud 的一部分。
Profisee
Profisee 是一个多领域主数据管理平台，其设置和使用过程简单快捷。 灵活的集成方案提供了多种数据管理功能，支持广泛的来源和格式，并在组织内部实现高效的工作流程。
主要特点包括：
- 直观、灵活且用户友好的界面，具有多种自定义选项。
- 灵活的数据建模。
- 数据分析、演示和易于理解的报告。
- 简化数据管理和治理流程。
- 增强的记录和事件管理。
- 无缝的实时双向集成。
- 数据合并、匹配、标准化和清理功能。
- 高度可扩展。
- 价格实惠，并提供灵活的定价方案。
Tableau
Tableau 是一款交互式可视化工具，允许企业查看和理解其数据，从而快速获得新的见解。 该 BI 平台将原始数据转换为易于理解和分析的格式。 除了工作表和可操作的仪表板外，它还提供数据混合、数据协作和智能实时分析。
其可扩展的服务器和易于部署的企业分析平台使组织能够做出更好的数据驱动决策。 您可以将其部署在云端或本地服务器上的 Windows 或 Linux 系统上。 此外，Tableau 具有现代数据架构，可以处理来自任何来源的数据，无论其类型和大小如何。
Tableau 的主要功能包括：
- 提供与各种数据源的轻松连接。
- 允许无限数据探索的交互式仪表板。
- 提供对可视化的便捷访问。
- 支持数据治理以及安全和可扩展的协作，可以共享仪表板、数据和见解等。
- 自助服务分析能力。
- 轻松快速地部署和扩展以满足各种需求。
Panoply
Panoply 使组织能够在一个位置访问所有数据。 这种云原生工具允许企业同步、合并和存储来自 80 多个不同来源的数据。 它还提供了使用各种商业智能和分析工具可视化数据的能力。
通常，它包含多个本机数据连接器、一个浏览器内 SQL 编辑器和其他功能，以便轻松快速地摄取数据。
功能包括：
- 直观的管理仪表板。
- 支持数据收集、数据仓库管理、查询性能优化等。
- 连接到 BI、数据分析和可视化工具，例如 Looker 和 Tableau 等。
- 数据集成可以快速轻松地从数据库、文件和 API 中提取数据。
- 具有自动数据摄取以及有助于释放资源的预处理功能。
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI 提供分析和见解，从而使团队能够快速做出数据驱动的决策。 这种可扩展的工具将数据转换为易于共享的视觉效果，适用于所有设备以及云和本地环境。
主要特点包括：
- 提供支持协作的自定义仪表板和报告。
- 在一个视图中直观地探索和分析数据。
- 内置数据治理和安全性。
- 将 AI 与 Azure 分析服务相结合，以提高可扩展性和分析高达 PB 级数据的能力。
IBM InfoSphere Information Server
IBM InfoSphere Information Server 是一个可扩展的本地和云 ETL 平台，允许企业探索、分析和理解其所有数据。 其功能包括创建、转换、管理和共享数据，以及跟踪或监控使用情况、执行策略和确保合规性的能力。 此外，该工具可以管理整个数据生态系统的各个方面，无论来源、格式或系统如何，都可以在一个可信的视图中将数据交付给用户。
IBM InfoSphere Information Server 的特性包括：
- 数据识别、清理、自动化、治理、报告、监控、分析和质量控制。
- 可操作的见解，从而允许业务领导者做出数据驱动的决策。
- 将数据转换为易于理解和使用的格式。
- 支持跨不同云和本地系统和服务（例如 BI、数据湖等）的近实时数据集成。
- 调整数据资产、业务流程和战略以提高生产力。
AWS 上的数据湖和分析
AWS 上的数据湖和分析 是一个具有广泛工具和功能的 Amazon 平台，可帮助您构建、优化和管理用于分析的数据湖。 它允许您移动、存储和分析范围广泛的数据类型和数据量。 AWS 数据湖工具使团队能够正确组合来自不同来源的数据，执行必要的分析，并获得深入、可操作的见解。
此外，该工具是一个强大的解决方案，可处理企业在处理不同类型和大量数据时所需的敏捷性、灵活性和规模。
主要组成部分包括：
- Amazon S3 – 临时或中间存储
- Amazon Glacier – 备份和存档
- AWS Glue – 数据目录
- Amazon Quicksight – 仪表板和可视化
- Amazon EMR – 大数据处理
- Amazon Athena – 基于 SQL 的数据分析
- Amazon Redshift – 数据仓库
Oracle 企业数据管理
Oracle 企业数据管理 平台是一个可靠、全面的解决方案，具有多种功能，使企业能够构建和管理数据驱动的项目。 它提供权威、整合和一致的主数据，组织可以将其用于分析和运营。
它提供实时分析和简单的报告，从而使团队能够获得可操作的见解。
其他功能包括：
- 支持多源的统一数据管理能力。
- 加强数据治理、质量、验证、访问控制等。
- 实现对组织和标准政策的遵守。
- 支持跨职能协作和可重复的业务流程。
- 高级分析和可视化。
- 兼容多个 Windows 和 Linux 操作系统版本。
- 支持大型数据库、多种编程语言、数据复制、迁移等。
- 高级灵活的搜索、发现和浏览功能。
Informatica PowerCenter
Informatica PowerCenter 是一种 ETL 工具，可提供有效的端到端数据集成平台。 它具有广泛的功能，可以将原始、分散和分散的数据集成并转换为高质量、完整的业务就绪和有价值的见解。 灵活的平台具有高度可扩展性，可以满足您不断增长的数据量、复杂性和业务需求。
您还可以使用附加包增强功能，例如数据集成中心、B2B 数据交换、生产力附加组件、高级数据转换等。
其他功能：
- 无缝连接和集成以支持所有类型的数据源。
- 高级数据转换。
- 支持内部部署和云部署，例如 Microsoft Azure 和 Amazon Web 服务等。
- 易于使用的数据治理和迁移工具。
- 实时应用程序和数据分析。
- 自动化数据测试和验证。
Dell Boomi
Dell Boomi 是一种智能且灵活的数据管理解决方案，使用户能够轻松快速地跨不同设备、渠道和平台统一数据和应用程序。 这种云原生平台易于部署、安全且可扩展，以满足不断增长的需求。
它结合了高级功能，例如内置智能、直观的界面、出色的洞察力以及其他使企业能够处理和管理数据的功能。
主要特点：
- 跨混合 IT 基础架构连接所有数据源和应用程序。
- 通过中央数据中心同步数据。
- 自动化大多数流程，同时提供灵活的工作流程和业务逻辑。
- 它支持内部和第三方系统之间的互操作性。
- 增强数据管理，能够在出现数据输入和重复问题时提醒 IT 团队。
总结
数据管理工具提供了广泛的益处，使组织能够提高绩效、效率和收入。 它们帮助企业降低运营成本、做出数据驱动的决策、加强协作并遵守各种法规。
总而言之，使用数据管理工具可以实现数据整合、一致性、安全的流程和整体效率。