Les sociétés d’analyse de données doivent être intégrées lors de l’utilisation de l’informatique décisionnelle dans votre organisation. Ces entreprises sont nécessaires pour votre précision et votre capacité à s’adapter aux tendances de l’informatique distribuée. Les outils d’entreposage de données basés sur le cloud facilitent l’automatisation de nombreux processus d’analyse de données à un rythme plus rapide que la vitesse du travail sur le lieu de travail.
Les données sont gérées par la plate-forme ETL de Skyvia, qui intègre des techniques de gestion des données pour gérer données et améliorer la qualité des données. Skyvia est une suite complète d’applications pour la collecte, la transformation, le partage et la gestion des données. Lors de l’utilisation d’ETL, ces fonctionnalités sont essentielles pour garantir que les données issues d’ETL sont fiables, propres, complètes et conformes aux normes de gouvernance des données.
Lors de la recherche d’un meilleur outil ETL, les entreprises intelligentes examineront divers facteurs. Certains des plus importants sont
Cas d’utilisation : En fin de compte, c’est l’une des considérations les plus importantes lors du choix d’un outil ETL. Par exemple, si votre organisation souhaite simplement compter ses ventes quotidiennes, les anciennes approches ETL peuvent suffire. Cependant, si vous avez besoin d’une solution plus avancée, veuillez nous contacter. D’autre part, s’il existe une variété de cas d’utilisation différents ou ceux qui impliquent des options de cloud distribué, des approches plus modernes seront bénéfiques.
Capacités : un entrepôt de données doit être à la fois robuste et flexible pour écrire et lire des données où qu’elles se trouvent, que ce soit sur site ou dans le cloud. Il devrait également vous fournir des outils spécifiques de qualité des données, y compris la déduplication, ainsi que la possibilité de collaborer avec d’autres pour réutiliser les processus. L’utilisation d’outils ETL pour agréger des données provenant de différentes sources, telles qu’AWS et Microsoft Azure, peut minimiser la latence.
Sources de données : le type de sources de données impliquées dans un processus ETL est un considération importante. Certaines organisations peuvent n’avoir besoin de travailler qu’avec des données simples et structurées, tandis que d’autres peuvent avoir besoin d’envisager une combinaison de données structurées et non structurées. De nombreux outils ne sont pas bien adaptés au travail à volume élevé impliqué dans la fabrication à grande échelle.
Intégration : Le facteur le plus important pour déterminer quel outil ETL est le meilleur pour votre organisation est la portée et la fréquence des efforts d’intégration. Les travaux les plus exigeants qui nécessitent plusieurs intégrations par jour, ou ceux qui impliquent de nombreuses sources distribuées, nécessitent des approches ETL avancées.
Utilisateurs professionnels : la fluidité des données de l’utilisateur professionnel est importante lors de la sélection d’un outil ETL. La plupart des utilisateurs professionnels ne savent pas transformer les données. C’est là que l’outil aide. Si une entreprise sait que l’entreprise ne sera pas rentable, elle ne devrait pas prendre beaucoup de risques en termes de perte de clients ou d’argent.
Budget : Il existe un certain nombre de options lorsqu’il s’agit de choix ETL qui coûtent beaucoup de temps et d’argent à mettre en œuvre. Certains services ETL cloud qui offrent également ELT peuvent être utilisés pour éliminer les données inutiles. Cela peut vous aider à économiser de l’argent.
Objectifs commerciaux : les besoins commerciaux sont le facteur le plus important à prendre en compte lors du choix des outils ETL. Il est crucial pour l’entreprise d’acquérir les outils dont elle a besoin pour être performante en termes de rapidité, d’efficacité et de flexibilité dans les moyens d’intégration des données.
Il existe plusieurs raisons pour lesquelles une organisation peut avoir besoin d’un extrait, outil de transformation, de chargement (ETL) :
Pour consolider les données provenant de plusieurs sources : les outils ETL peuvent vous aider à agréger les sources de différents systèmes de données, y compris les bases de données, les fichiers plats et les API, et à les recharger dans un entrepôt de données ou une entreprise plateforme de renseignement. Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité lorsque vous avez des données dans plusieurs systèmes et que vous devez les rassembler dans un emplacement unique pour le traitement et l’analyse. Transformer et nettoyer les données : les outils ETL peuvent transformer et nettoyer les données pendant le processus de chargement. Ces outils peuvent effectuer un large éventail d’activités, y compris le filtrage, la combinaison et le tri des informations, ainsi que le nettoyage des données et la protection des bases de données avec des techniques de masquage. Automatiser l’intégration des données : un certain nombre d’outils ETL peuvent vous permettre d’automatiser les procédures d’intégration des données. Cela vous permet de planifier et d’automatiser rapidement les extractions et les transformations de données, de sorte que vous passez moins de temps à effectuer manuellement ce processus et que votre intégration de données est moins susceptible d’entraîner des erreurs. Prise en charge de la prise de décision basée sur les données : les outils ETL peuvent rassembler des sources de données disparates pour fournir une vue plus complète de votre entreprise et vous permettre de prendre des décisions plus éclairées sur la base de ces données.