Datenanalyseunternehmen sollten bei der Nutzung von Business Intelligence in Ihrer Organisation integriert werden. Solche Unternehmen sind notwendig für Ihre Genauigkeit und Fähigkeit, verteilte Computertrends zu berücksichtigen. Cloudbasierte Data-Warehousing-Tools erleichtern die Automatisierung vieler Datenanalyseprozesse in einem Tempo, das schneller ist als die Arbeitsgeschwindigkeit am Arbeitsplatz.
Die Daten werden von der ETL-Plattform von Skyvia verwaltet, die Datenverwaltungstechniken zur Verwaltung enthält Daten und Verbesserung der Datenqualität. Skyvia ist eine umfassende Suite von Anwendungen zum Sammeln, Umwandeln, Teilen und Verwalten von Daten. Bei der Verwendung von ETL sind diese Funktionen entscheidend, um sicherzustellen, dass die aus ETL resultierenden Daten vertrauenswürdig, sauber, vollständig und den Data-Governance-Standards entsprechen.
Bei der Suche nach einem Top-ETL-Tool, werden intelligente Unternehmen eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen. Einige der wichtigsten sind
Anwendungsfall: Letztendlich ist dies eine der wichtigsten Überlegungen bei der Auswahl eines ETL-Tools. Wenn Ihre Organisation beispielsweise einfach nur ihre täglichen Verkäufe zählen möchte, können ältere ETL-Ansätze ausreichend sein. Wenn Sie jedoch eine fortschrittlichere Lösung benötigen, kontaktieren Sie uns bitte. Wenn es andererseits eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsfälle gibt oder solche, die verteilte Cloud-Optionen beinhalten, sind modernere Ansätze von Vorteil.
Fähigkeiten: Ein Data Warehouse muss Seien Sie sowohl robust als auch flexibel, um Daten zu schreiben und zu lesen, wo immer sie sich befinden, ob lokal oder in der Cloud. Es sollte Ihnen auch spezifische Datenqualitätstools, einschließlich Deduplizierung, sowie die Möglichkeit bieten, mit anderen zusammenzuarbeiten, um Prozesse wiederzuverwenden. Die Verwendung von ETL-Tools zum Aggregieren von Daten aus verschiedenen Quellen wie AWS und Microsoft Azure kann die Latenzzeit minimieren.
Datenquellen: Die Art der Datenquellen, die an einem ETL-Prozess beteiligt sind, ist eine wichtige Überlegung. Einige Organisationen müssen möglicherweise nur mit einfachen, strukturierten Daten arbeiten, während andere möglicherweise eine Kombination aus strukturierten und unstrukturierten Daten in Betracht ziehen müssen. Viele Tools eignen sich nicht gut für die hochvolumige Arbeit in der Massenfertigung.
Integration: Der wichtigste Faktor bei der Bestimmung, welches ETL-Tool für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, ist Umfang und Häufigkeit der Integrationsbemühungen. Die anspruchsvolleren Jobs, die mehrere Integrationen pro Tag erfordern, oder solche, die viele verteilte Quellen umfassen, erfordern fortschrittliche ETL-Ansätze.
Geschäftsbenutzer: Die Datenkompetenz des Geschäftsbenutzers ist wichtig bei der Auswahl eines ETL-Tools. Die meisten Geschäftsanwender sind nicht gut darin, Daten zu transformieren. Da hilft das Tool. Wenn ein Unternehmen weiß, dass das Geschäft nicht profitabel sein wird, sollte es kein großes Risiko in Bezug auf den Verlust von Kunden oder Geld eingehen.
Budget: Es gibt eine Reihe von Optionen, wenn es um ETL-Entscheidungen geht, deren Implementierung viel Zeit und Geld kostet. Bestimmte Cloud-ETL-Dienste, die auch ELT anbieten, können verwendet werden, um unnötige Daten zu entfernen. Dadurch können Sie Geld sparen.
Geschäftsziele: Geschäftsanforderungen sind der wichtigste Faktor, der bei der Auswahl von ETL-Tools zu berücksichtigen ist. Für das Unternehmen ist es entscheidend, die Tools zu erwerben, die es benötigt, um in Bezug auf Geschwindigkeit, Effektivität und Flexibilität bei der Datenintegration gute Leistungen zu erbringen.
Es gibt mehrere Gründe, warum ein Unternehmen einen Extrakt benötigen könnte, z. Transform, Load (ETL)-Tool:
So konsolidieren Sie Daten aus mehreren Quellen: ETL-Tools können Ihnen dabei helfen, Quellen aus verschiedenen Datensystemen, einschließlich Datenbanken, Flatfiles und APIs, zusammenzufassen und sie wieder in ein Data Warehouse oder Unternehmen zu laden Intelligence-Plattform. Sie können diese Funktion nutzen, wenn Sie Daten in mehreren Systemen haben und diese zur Verarbeitung und Analyse an einen einzigen Ort bringen müssen. Daten transformieren und bereinigen: ETL-Tools können Daten während des Ladevorgangs transformieren und bereinigen. Diese Tools können eine Vielzahl von Aktivitäten ausführen, darunter das Filtern, Kombinieren und Sortieren von Informationen sowie das Bereinigen von Daten und das Schützen von Datenbanken mit Maskierungstechniken. Datenintegration automatisieren: Mit einer Reihe von ETL-Tools können Sie Datenintegrationsverfahren automatisieren. Auf diese Weise können Sie Datenextraktionen und-transformationen schnell planen und automatisieren, sodass Sie weniger Zeit mit der manuellen Durchführung dieses Prozesses verbringen und Ihre Datenintegration weniger wahrscheinlich zu Fehlern führt. Unterstützen Sie die datengesteuerte Entscheidungsfindung: ETL-Tools können unterschiedliche Datenquellen zusammenführen, um einen umfassenderen Überblick über Ihr Unternehmen zu bieten und es Ihnen zu ermöglichen, fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten zu treffen.