Når du er i færd med at integrere alle dine data, der skal gemmes i dit datavarehus til slutbrugeranalyse, er det bydende nødvendigt at kortlægge dine data. Datakortlægning oversætter mellem en kilde til information og en anden, der i det væsentlige matcher datakildefelter til målfelterne i datavarehuset.,
antallet og kompleksiteten af databaser, kilder og typer af data, der skal konsolideres, gør datakortlægning til en kritisk funktion til at udtrække mest værdi fra dit data warehousearehouse og nøjagtigt den mest nøjagtige indsigt fra dine data. Da datakortlægning spiller en så vigtig rolle i datalagring, er organisationer nødt til at beslutte, hvordan datakortlægning passer ind i deres større datastrategi: enten at udføre kortlægningen selv på stedet eller bruge andre værktøjer, der er tilgængelige i dag.,
ud over on-premise-værktøjer er der et væld af open source og cloud-baserede datakortlægningsværktøjer til rådighed, som hver giver forskellige niveauer af funktionalitet og support baseret på dine behov.
on-premise datakortlægningsværktøjer
store virksomheder med store datamængder kan hente en vis fordel og komfortniveau fra On-premise datakortlægningsværktøjer, især hvis der er bekymring for sikkerhed eller behovet for meget hurtig tilgængelighed., Men hvad kan du få i funktionalitet og fred i sindet, vil du også betaler for med en ublu pris, yderligere software til at konfigurere sammen med eksisterende hardware, og afhængighed af dit IT-team til at fungere.,
Her er flere on-premise data kortlægning af værktøjer til at overveje:
- Centerprise Data Integrator
- IBM InfoSphere
- Informatica PowerCenter
- Microsoft SQL
- Talend Data Integration
- webMethods
Open source-data kortlægning af værktøjer
Open source-data, mapping-værktøjer er en typisk billig måde at kortlægge dine data, lige fra de simpleste af brugergrænseflader og funktionalitet op til mere avanceret arkitektur, og som tilbyder online vidensbaser i vejen for støtte., Disse værktøjer fungerer bedre for mindre og mindre komplekse datasæt, da noget større eller mere kompliceret kan forårsage ydeevne afmatning. Open source-værktøjer kræver normalt også nogle kodningsevner for at komme i gang.
Nogle af de mest populære open source data, mapping-værktøjer er:
- CloverETL
- Pentaho
- Pimcore
- Talend Open Studio
Cloud-baserede data, mapping-værktøjer
En fordel for enhver cloud-baseret værktøj er evnen til at få adgang til oplysninger i realtid, og cloud-baserede data, mapping-værktøjer er ikke anderledes., Hastighed, skalerbarhed og fleksibilitet, som regel dagen i skyen, så du har mulighed for at integrere, kort, gemme og få adgang til alle dine data fra en hvilken som helst kilde, og i ethvert format med relativ lethed, og træffe beslutninger og ændre skemaer, der er baseret på real-time behov uden at afbryde data indtagelse. Cloud-baserede værktøjer leveres generelt med ekspertopsætning og support for at sikre, at du får mest muligt ud af produktet.,
Her er nogle af de top cloud-baserede data, mapping-værktøjer:
- Alooma
- Dell Boomi AtomSphere
- Informatica Cloud Data Integration
- Jitterbit
- MuleSoft Anypoint Platform
- i Integrationen af Oracle Cloud Service
- SnapLogic
- Talend Cloud Integration
Hvordan at vælge den rigtige data kortlægning af
Enhver organisation er forskellige, når det kommer til den eksisterende infrastruktur, personale og mål. For at hjælpe dig med at vælge det rigtige datakortlægningsværktøj skal du overveje følgende faktorer:
-
datakompleksitet., Cloud-baserede værktøjer kan håndtere flere datatyper og enhver størrelse datasæt, så kortlægning dine data præcist er langt mindre af en bekymring. Standarder og skemaer kan også defineres og ændres undervejs uden at resultere i uoverensstemmelser eller tab af data. On-premise – værktøjer kan muligvis håndtere tunge løft af store datamængder, men er mindre fleksible i de datatyper, de kan behandle.
-
omkostninger. Efter de oprindelige omkostninger for at komme i gang høster skybaserede værktøjer mest fordel over tid, da de kan spare på ekstra udstyr og menneskelige ressourcer., Open source-værktøjer er imidlertid en levedygtig mulighed, hvis de ressourcer og budget, der er nødvendige for en kommerciel mulighed, er en bekymring, eller hvis de data, der skal kortlægges, er lavere i volumen og enklere i struktur.
-
tid og ekspertise. Værktøjer på stedet kommer til kort, hvis du har brug for hastighed og skalerbarhed uden menneskelige vejspærringer. Mængden af arbejdskraft og ekspertise, der er nødvendig for at styre og optimere dataoperationer, er ud over, hvad de fleste IT-teams kan bære. Og mens open source-værktøjer fungerer godt, hvis de er konfigureret korrekt, mangler de dybdegående support, hvis du har brug for hjælp til kodning., Men cloud-baserede værktøjer tilbyder både hastighed og skalerbarhed ud over ekspertopsætning og support for at få din dataintegration og kortlægningsprocesser i gang hurtigt.
Aloomas datakortlægningsløsning bruger automatiserede, skybaserede datarørledninger og skemageneratorer til problemfrit at kortlægge og indlæse strukturerede og ustrukturerede data i dit valgte datalager ved automatisk kortlægning af datatyper fra flere indgange til flere udgange., Processen håndterer skema ændringer med lethed og reducerer fejl, sparer dig opbevaring og beregning omkostninger og giver dig mulighed for at få mest værdi og brug fra din data warehousearehouse.
klar til at komme i gang? Kontakt Alooma i dag for at lære om vores cloud-baserede datakortlægningsløsning til effektiv og fejlfri dataintegration.