Wenn Sie gerade dabei sind, alle Ihre Daten zu integrieren, die für die Endbenutzeranalyse in Ihrem Data Warehouse gespeichert werden sollen, müssen Sie unbedingt Ihre Daten zuordnen. Die Datenzuordnung wird zwischen einer Informationsquelle und einer anderen übersetzt, wobei im Wesentlichen Datenquellenfelder mit den Zielfeldern im Data Warehouse übereinstimmen.,
Die Anzahl und Komplexität von Datenbanken, Quellen und Datentypen, die konsolidiert werden müssen, macht die Datenzuordnung zu einer wichtigen Funktion, um den größten Wert aus Ihrem Data Warehouse zu extrahieren und die genauesten Erkenntnisse aus Ihren Daten zu erhalten. Da die Datenzuordnung im Data Warehousing eine so wichtige Rolle spielt, müssen Unternehmen entscheiden, wie die Datenzuordnung in ihre größere Datenstrategie passt: Entweder das Mapping selbst vor Ort durchführen oder andere Tools verwenden, die heute verfügbar sind.,
Zusätzlich zu On-Premise-Tools gibt es eine Schar von Open Source-und Cloud-basierten Datenmapping-Tools, die je nach Bedarf unterschiedliche Funktionen und Support bieten.
Vor-Ort-Daten-Mapping-Tools
Großunternehmen mit großen Datenmengen können einen gewissen Nutzen und Komfort von Vor-Ort-Daten-Mapping-Tools ziehen, insbesondere wenn Bedenken hinsichtlich der Sicherheit oder der Notwendigkeit einer sehr schnellen Zugänglichkeit bestehen., Aber was Sie in Funktionalität und Seelenfrieden bekommen können, zahlen Sie auch mit einem exorbitanten Preisschild, zusätzlicher Software zur Konfiguration neben vorhandener Hardware und Vertrauen auf Ihr IT-Team.,
Hier sind mehrere on-premise daten mapping werkzeuge zu berücksichtigen:
- Centerprise Daten Integrator
- IBM InfoSphere
- Informatica PowerCenter
- Microsoft SQL
- Talend Daten Integration
- webMethods
Open source daten mapping werkzeuge
Open source daten mapping werkzeuge sind eine in der regel low-cost weg zu karte ihre Daten, von den einfachsten Schnittstellen und Funktionen bis hin zu fortgeschrittener Architektur, und bietet Online-Wissensdatenbanken in der Art der Unterstützung., Diese Tools funktionieren besser für kleinere und weniger komplexe Datensätze, da alles, was größer oder komplizierter ist, zu Leistungsverzögerungen führen kann. Open-Source-Tools erfordern normalerweise auch einige Programmierkenntnisse, um zum Laufen zu kommen.
Zu den beliebtesten Open-Source-Tools für die Datenzuordnung gehören:
- CloverETL
- Pentaho
- Pimcore
- Talend Open Studio
Cloud-basierte Datenmapping-Tools
Ein Vorteil eines Cloud-basierten Tools ist die Möglichkeit, in Echtzeit auf Informationen zuzugreifen, und Cloud-basierte Datenmapping-Tools sind nicht anders., Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität bestimmen den Tag in der Cloud, sodass Sie alle Ihre Daten relativ einfach aus jeder Quelle und in jedem Format integrieren, zuordnen, speichern und darauf zugreifen sowie Entscheidungen treffen und Schemata basierend auf Echtzeitanforderungen ändern können, ohne die Datenaufnahme zu unterbrechen. Cloud-basierte Tools verfügen im Allgemeinen über eine kompetente Einrichtung und Unterstützung, um sicherzustellen, dass Sie das Beste aus dem Produkt herausholen.,
Hier sind einige der top-cloud-basierte Daten-mapping-tools:
- Alooma
- Dell Boomi AtomSphere
- Informatica Cloud Data Integration
- Jitterbit
- MuleSoft Anypoint Platform
- Oracle Integration Cloud Service
- SnapLogic
- Talend Cloud Integration
Wie wählen Sie die richtige Daten-mapping-tool
Jede Organisation ist anders, wenn es um die vorhandene Infrastruktur, Personal und Ziele. Um Ihnen bei der Auswahl des richtigen Datenmapping-Tools zu helfen, denken Sie an die folgenden Faktoren:
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Datenkomplexität., Cloud-basierte Tools können mehrere Datentypen und Datensätze beliebiger Größe verarbeiten, sodass die genaue Zuordnung Ihrer Daten weitaus weniger problematisch ist. Standards und Schemata können auch auf dem Weg definiert und geändert werden, ohne dass es zu Fehlanpassungen oder Datenverlust kommt. On-Premise-Tools können das schwere Heben großer Datenmengen bewältigen, sind jedoch in den Datentypen, die sie verarbeiten können, weniger flexibel.
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Kosten. Nach den anfänglichen Kosten für den Einstieg profitieren Cloud-basierte Tools im Laufe der Zeit am meisten, da sie zusätzliche Geräte und Humanressourcen einsparen können., Open-Source-Tools sind jedoch eine praktikable Option, wenn die für eine kommerzielle Option erforderlichen Ressourcen und das Budget ein Problem darstellen oder wenn die zuzuordnenden Daten ein geringeres Volumen und eine einfachere Struktur aufweisen.
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Zeit und know-how. On-Premise-Tools kommen zu kurz, wenn Sie Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ohne menschliche Straßensperren benötigen. Die Menge an Arbeitskräften und Fachwissen, die für die Verwaltung und Optimierung von Datenabläufen erforderlich ist, geht über das hinaus, was die meisten IT-Teams aushalten können. Und während Open-Source-Tools bei korrekter Einrichtung eine gute Leistung erbringen, fehlt es ihnen an umfassender Unterstützung, wenn Sie Hilfe bei der Codierung benötigen., Cloudbasierte Tools bieten jedoch neben der kompetenten Einrichtung und Unterstützung sowohl Geschwindigkeit als auch Skalierbarkeit, um Ihre Datenintegrations-und Mapping-Prozesse schnell in Gang zu bringen.
Die Data Mapping-Lösung von Alooma verwendet automatisierte, Cloud-basierte Datenpipelines und Schemageneratoren, um strukturierte und unstrukturierte Daten reibungslos in Ihr Data Warehouse Ihrer Wahl zu mappen und zu laden, indem Datentypen automatisch von mehreren Eingaben zu mehreren Ausgaben zugeordnet werden., Der Prozess behandelt Schemaänderungen mit Leichtigkeit und reduziert Fehler, spart Ihnen Speicher – und Berechnungskosten und ermöglicht es Ihnen, den größten Nutzen aus Ihrem Data Warehouse zu ziehen.
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