Introduktion til datavarehusværktøjer

Den følgende artikel giver dig en oversigt over Data Warehouse Tools. Data Warehouse er defineret som en teknik til indsamling og administration af data fra forskellige kilder for at give meningsfuld forretningsindsigt. Datavarehuset kaldes også DWH, er et dataanalyse- og rapporteringssystem. Det er kendt kernen i forretningsinformation, fordi informationslageret drejer sig om alle analytiske kilder. Et datavarehus er et centralt lager, og på grund af det gemmer det både historiske og eksisterende oplysninger på et sted. Den indeholder indbygget information fra forskellige kilder og bruges til udarbejdelse og distribution af analytiske rapporter til vidensarbejderne i virksomheden. Dette vil hjælpe med væksten i forretningen og blive bedre med at forstå og forudsige deres salgsmønstre og også hjælpe med at lave markedsføringsstrategier i overensstemmelse hermed.

Liste over datalagerværktøjer-

  1. QuerySurge.
  2. CloverDX.
  3. Teradata.
  4. Dundas.
  5. SAS.
  6. Sisense.
  7. Tableau.
  8. BigQuery.
  9. PostgreSQL.
  10. Pentaho.
  11. Solver BI360.

Lad os se nærmere på Data Warehouse Tools med deres funktioner i detaljer.

  1. QuerySurge:

QuerySurge er en RTTS-udviklet løsning til ETL-test. Det er specielt designet til automatisering af datalagring og test af big data. Det garanterer, at også i målordningerne forbliver information hentet fra kilder intakt.

Funktioner OF QuerySurge-

  • Disse vil forbedre datastyring og datakvalitet.
  • Dataudleveringscyklusser accelereres af QuerySurge.
  • Forbedre kvaliteten af ​​data og datastyring.
  • Med denne automatisering af manuel test bliver det let.
  • Det giver test på forskellige platforme, såsom Oracle, Amazon, IBM, Teradata og Cloudera.
  • Det øger testhastigheden og giver informationsdækning op til 100 procent.
  • Den inkluderer en DevOps-løsning off - the-box til mest konstruktion, ETL og QA-softwarestyring.
  • Lever delte, automatiserede e-mail-rapporter og dashboards for informationssikkerhed.

  1. CloverDX:

CloverDX er en dataintegrationsplatform, der er designet til de mennesker, der har brug for fuldstændig og grundig kontrol over, hvad de laver, forsøger at løse komplicerede problemer i intensive miljøer og snarere end at udvikle deres egne, de foretrækker at købe god-fra-race-værktøjer. Det giver en grænseflade med andre eksterne systemer.

Funktioner ved CloverDX-

  • Nyd privat assistance fra CloverDX til virksomhedsklasse.
  • Vær vært i skyen eller på stedet, knudepunkter eller klyngeknuder.
  • Opret udvidelige rammer for at gemme og dele kontanterne med associerede virksomheder.
  • Automatisering og orkestrering af processer og transformationer.

  1. Teradata:

Et andet datalagerværktøj er Teradata, der bruges til at vise og håndtere store mængder information i datalageret. Organisationen kan prale af, at løsningen fra Vantage er "platformen til gennemgribende data-intelligens" og "softwaren af ​​sin art, der administrerer al information konstant." Vantage giver komplet integration med mange instrumenter og sprog samt førende analytiske motorer.

Funktioner af Teradata-

  • Teradata understøtter SQL-industristandarden for at interagere med tabeller for at gemme dataene.
  • Datasystemet til Teradata er bygget på en solid parallel (MPP) arkitektur.
  • For at sikre, at opgaven afsluttes hurtigt, spreder Teradata System tildelingen mellem dens procedurer.
  • Teradata kan oprette forbindelse til systemer, der er forbundet til en kanal som en mainframe eller netværkstilsluttede systemer.
  • Teradata-systemer er meget skalerbare.

  1. Dundas:

Det er et instrumentbord, analyse-, rapporteringsværktøj. Med Dundas er ubegrænset datatransformation mulig. Det giver funktioner til at oprette attraktive data som diagrammer, tabellerformater, graf, tekstformatering osv.

Funktioner af Dundas-

  • Nem adgang til webbrowser.
  • Serverapplikation med komplette produktfunktioner.
  • Integrer og adgang til alle slags datakilder.
  • Intelligente værktøjer til træk og slip.
  • Kan analysere avancerede og forudsigelige data.

  1. SAS:

SAS er et af de store datalagerværktøjer, der hjælper brugere med at få adgang til information fra forskellige datakilder. At analysere store oplysninger med SAS gør det enkelt. SAS leverer også data på tværs af organisationer. Rå datafiler kan ses i eksterne databaser, og information kan styres ved hjælp af forskellige informationsværktøjer og videnskabelige grafer og rapporter.

Funktioner ved SAS-

  • I SAS kan du let forstå GUI.
  • Let og evne til at generere komplicerede modeller.
  • Indbygget vidensbase og kapaciteten til at generere tilpassede QKB'er.

  1. Sisense:

Sisense er et business intelligence-værktøj, der analyserer og visualiserer i realtid både store og forskellige datasæt. Det er en ideel metode til at forberede kompleks information til dashboards med en bred vifte af skærme.

Funktioner ved Sisense-

  • Opret en enkelt sandhedsversion ved hjælp af glatte data.
  • Det giver dig mulighed for at oprette interaktive dashboards uden teknologi.
  • Søg efter store data i høj hastighed.
  • Eksporter data til Excel, CSV, PDF og andre formater Billeder.
  • Håndterer oplysninger på en enkelt vareserver i en skala.
  • Kritiske målinger identificeres ved filtrering og beregning.

  1. Tableau:

Mange Business Intelligence-brancher, der bruger dette værktøj til visualisering af data. Det hjælper med at analysere komplekse data i et simpelt format. Datavisualiseringer oprettet med dette tableauværktøj er i form af instrumentbræt og regneark. Data, der er oprettet af tableau-værktøjet, kan let forstås af alle i branchen på ethvert niveau. Selv ikke-teknisk, der ikke er en IT-person, der ikke har nogen viden om teknologi, kan forstå disse data.

Funktioner ved Tableau-

  • Importer oplysninger om alle størrelser og intervaller.
  • Det administrerer metadataene.
  • Tableau Opret en "no-code" dataforespørgsel.

  1. BigQuery:

BigQuery er et cloud-baseret datalagerværktøj på forretningsniveau, der tilbydes af Google. Platformen er bygget for at spare tid ved at gemme og forespørge store datasæt ved at levere supersnelle SQL-forespørgsler på få sekunder mod multi-terabyte datasæt, hvilket giver brugerne realtidsindblik i data. Google BigQuery tilbyder automatisk informationsoverførsel og komplet datatilgangskontrol.

Funktioner i BigQuery-

  • Et stort antal data kan analyseres meget hurtigt.
  • Kodefærdighed kræves i BigQuery API.
  • For ikke-IT-brugere giver det læringskurven.
  • Betal når du går. Lavpris.

  1. PostgreSQL:

PostgreSQL er et open source-kraftfuldt, objekt-relateret databasesystem med mere end 30 års aktiv vækst, der har gjort det til et stærkt ry for pålidelighed, robusthed og effektivitet.

Funktioner ved PostgreSQL-

  • PostgreSQL understøtter backend.
  • PostgreSQL leveres ikke af leverandøren.
  • PostgreSQL er ekstremt udvidelig i forhold til at være fri og open source.
  • Det hjælper udviklere med at opbygge applikationer, administratorer til at beskytte dataintegritet og skabe fejltolerante miljøer og hjælper dig med at administrere dine data, uanset hvor stort eller lille datasættet er.

  1. Pentaho:

Pentaho er open source. Dette værktøj bruges ikke kun til datalager, men også brugt i forretningsanalyseprocessen. Det er designet med sin integrerede, moderne, integrerede og fremtidsorganiserede analytiske platform, inklusive forskellige og big data-krav, til kontinuerlig innovation. Værktøjet tillader integration af big data uden kodning, datavisualisering med personlige dashboards og en platform til datapipeline-acceleration.

Funktioner ved Pentaho-

  • Pentaho har en nem grænseflade.
  • Pentaho har også flere værktøjer.
  • Analyser hurtigt og nemt information fra forskellige kilder fra Pentaho.

  1. Solver BI360:

Solver BI360 giver 360 data, rapportering, datalagring og interaktive dashboards som en del af den komplette platform for forretningsoplysning. I Data Explorer kan brugerne se data og tilføje størrelser og moduler let.

Funktioner ved Solver BI360-

  • Solver BI360 er meget fleksibel.
  • De har stor kundesupport.

Konklusion - Data Warehouse Tools-

I denne artikel har vi set, hvad der er datavarehus og software til datalagring. Ved at sammenligne alle værktøjer og software kan brugeren vælge det bedste alternative værktøj baseret på krav, nøjagtighed og effektivitet.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Data Warehouse Tools. Her diskuterer vi introduktionen og listen over lagerværktøjer med deres respektive funktioner. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Top 10 typer DevOps-værktøjer
  2. Datavarehusarkitektur
  3. 10 populære datalagerteknologier
  4. Karriere inden for datalagring
  5. Oracle Data Warehousing
  6. Trin, der skal følges i Mainframe Testing

Kategori:

Big Data