Introduktion till Data Warehouse-verktyg
Följande artikel ger dig en översikt av Data Warehouse Tools. Data Warehouse definieras som en teknik för insamling och administration av data från olika källor för att ge meningsfulla affärsinsikter. Datavaruhuset kallas också DWH, är ett dataanalys- och rapporteringssystem. Det är känt kärnan i affärsintelligens eftersom informationslagret kretsar kring alla analytiska källor. Ett datalager är ett centralt arkiv och på grund av detta lagrar det både historisk och befintlig information på en plats. Den innehåller inbyggd information från olika källor och används vid utarbetande och distribution av analytiska rapporter till kunskapsarbetarna i företaget. Detta kommer att hjälpa till att växa affärer och bli bättre för att förstå och förutsäga deras försäljningsmönster och också hjälpa till att göra marknadsföringsstrategier i enlighet därmed.
Lista med datalagerverktyg-
- QuerySurge.
- CloverDX.
- Teradata.
- Dundas.
- SAS.
- Sisense.
- Tablå.
- BigQuery.
- PostgreSQL.
- Pentaho.
- Lösare BI360.
Låt oss titta närmare på Data Warehouse Tools med deras funktioner i detalj.
-
QuerySurge:
QuerySurge är en RTTS-utvecklad lösning för ETL-testning. Det är speciellt utformat för automatisering av datalagring och testning av big data. Det garanterar att även i målschemat förblir information från källor intakt.
Funktioner OF QuerySurge-
- Dessa kommer att förbättra datastyrningen och datakvaliteten.
- Dataöverföringscykler kommer att påskyndas av QuerySurge.
- Förbättra kvaliteten på data och datastyring.
- Med denna automatisering av manuell testning blir det enkelt.
- Det ger testning på olika plattformar, som Oracle, Amazon, IBM, Teradata och Cloudera.
- Det ökar testhastigheten och ger informationstäckning upp till 100 procent.
- Den inkluderar en DevOps-lösning off - the-box för de flesta konstruktions-, ETL- och QA-programvarahantering.
- Ge delade, automatiserade e-postrapporter och instrumentpaneler för informationssäkerhet.
-
CloverDX:
CloverDX är en plattform för dataintegration som designades för de människor som behöver fullständig och grundlig kontroll över vad de gör, försöker fixa komplicerade problem i intensiva miljöer och snarare än att utveckla sina egna kommer de att föredra att köpa verktyg från bra ras. Det ger ett gränssnitt med andra externa system.
Funktioner hos CloverDX-
- Njut av privat hjälp från CloverDX för företagsklass.
- Värd i molnet eller på plats, noder eller klusternoder.
- Skapa utdragbara ramar för att spara och dela kontanter med intresseföretag.
- Automatisering och orkestrering av processer och transformationer.
-
Teradata:
Ett annat datalagerverktyg är Teradata som används för att visa och hantera stora mängder information i datalageret. Organisationen kan skryta med att lösningen från Vantage är ”plattformen för Pervasive Data Intelligence” och ”mjukvaran i sitt slag som hanterar all information på konstant basis.” Vantage ger komplett integration med många instrument och språk samt ledande analytiska motorer.
Funktioner hos Teradata-
- Teradata stöder SQL-industristandarden för att interagera med tabeller för att lagra data.
- Teradatas databassystem bygger på en solid parallellarkitektur (MPP).
- För att säkerställa att uppgiften avslutas snabbt sprider Teradata System tilldelningen mellan dess procedurer.
- Teradata kan ansluta till system som är anslutna till en kanal som en stordator eller nätverksanslutna system.
- Teradata-system är mycket skalbara.
-
Dundas:
Det är en instrumentpanel, analys, rapporteringsverktyg. Med Dundas är obegränsad datatransformation möjlig. Det ger funktioner för att skapa attraktiva data som diagram, tabellformat, diagram, textformatering etc.
Funktioner i Dundas-
- Enkel åtkomst till webbläsare.
- Serverapplikation med kompletta produktfunktioner.
- Integrera och få tillgång till alla typer av datakällor.
- Intelligenta verktyg för dra och släpp.
- Kan analysera avancerade och förutsägbara data.
-
SAS:
SAS är ett av de stora datalagerverktygen som hjälper användare att få tillgång till information från olika datakällor. Att analysera stor information med SAS gör det enkelt. SAS tillhandahåller också data över organisationer. Rå datafiler kan visas i externa databaser och information kan hanteras med olika informationsverktyg och vetenskapliga grafer och rapporter.
Funktioner hos SAS-
- I SAS kan du enkelt förstå GUI.
- Enkelt och förmåga att generera komplicerade modeller.
- Inbyggd kunskapsbas och kapaciteten att generera anpassade QKB: er.
-
Sisense:
Sisense är ett affärsintelligensverktyg som analyserar och visualiserar i realtid både stora och olika datamängder. Det är en idealisk metod för att förbereda komplex information för instrumentpaneler med ett brett utbud av skärmar.
Funktioner i Sisense-
- Skapa en enda sanningsversion med smidiga data.
- Det låter dig skapa interaktiva instrumentpaneler utan teknik.
- Sök efter stora data med hög hastighet.
- Exportera data till Excel, CSV, PDF och andra format.
- Hanterar information på en enda handelsserver i en skala.
- Kritiska mätvärden identifieras genom att filtrera och beräkna.
-
Tablå:
Många Business Intelligence-branscher som använder detta verktyg för att visualisera data. Det hjälper till att analysera komplexa data i ett enkelt format. Datavisualiseringar skapade med detta tableauverktyg är i form av instrumentpaneler och kalkylblad. Data som skapas av tablåverktyget förstås lätt av alla i branschen på alla nivåer. Även icke-teknisk som inte är IT-person som inte har någon kunskap om teknik kan förstå dessa data.
Bekvämligheter på Tableau-
- Importera alla storlekar och intervallinformation.
- Den hanterar metadata.
- Tableau Skapa en "fråga utan kod" datafråga
-
BigQuery:
BigQuery är ett molnbaserat datalagerverktyg som erbjuds av Google på affärsnivå. Plattformen är byggd för att spara tid genom att lagra och fråga stora datasätt genom att tillhandahålla supersnabba SQL-frågor på några sekunder mot flera terabyte-datauppsättningar, vilket ger användarna information i realtid om data. Google BigQuery erbjuder automatisk informationsöverföring och fullständig åtkomstkontroll för data.
Funktioner i BigQuery-
- Ett stort antal data kan analyseras mycket snabbt.
- Kodfärdighet krävs i BigQuery API.
- För icke-IT-användare tillhandahåller det inlärningskurvan.
- Betala som du går. Låg kostnad.
-
PostgreSQL:
PostgreSQL är ett kraftfullt objektsrelaterat databassystem med öppen källkod med mer än 30 års aktiv tillväxt som har gjort det ett starkt rykte för tillförlitlighet, robusthet och effektivitet.
Funktioner hos PostgreSQL-
- PostgreSQL stöder backend.
- PostgreSQL tillhandahålls inte av säljaren.
- PostgreSQL är extremt utdragbar i förhållande till att vara fri och öppen källkod.
- Det hjälper utvecklare att bygga applikationer, chefer för att skydda dataintegriteten och skapa feltoleranta miljöer och hjälper dig att hantera dina data oavsett hur stor eller liten datasatsen är.
-
Pentaho:
Pentaho är öppen källkod. Det här verktyget används inte bara för datalager utan också i affärsanalysprocessen. Den är utformad med sin integrerade, moderna, inbäddningsbara och framtidsorganiserade analysplattform, inklusive olika och stora datakrav, för kontinuerlig innovation. Verktyget möjliggör integration av big data utan kodning, datavisualisering med personliga instrumentpaneler och en plattform för datapipeline-accelerationen.
Bekvämligheter på Pentaho-
- Pentaho har ett enkelt gränssnitt.
- Pentaho har också flera verktyg.
- Analysera snabbt och enkelt information från olika källor från Pentaho.
-
Solver BI360:
Solver BI360 ger 360 data, rapportering, datalagring och interaktiva instrumentpaneler som en del av den kompletta plattformen för affärsintelligens. I Data Explorer kan användare se data och lägga till storlekar och moduler enkelt.
Funktioner i Solver BI360-
- Solver BI360 är mycket flexibel.
- De har bra kundsupport.
Slutsats - Data Warehouse Tools-
I den här artikeln har vi sett vad som är datalager och programvara för datalagring. Genom att jämföra alla verktyg och programvara kan användaren välja det bästa alternativa verktyget baserat på krav, noggrannhet och effektivitet.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Data Warehouse Tools. Här diskuterar vi introduktionen och Lista över lagerverktyg med deras respektive funktioner. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Topp 10 typer av DevOps-verktyg
- Datavarehusarkitektur
- 10 populära datalagertekniker
- Karriär inom datalagring
- Oracle Data Warehousing
- Steg att följa i Mainframe Testing