Når du er i prosessen med å integrere alle dine data lagres på din data warehouse for end-user analyse, er det viktig å kartlegge dine data. Data mapping oversetter mellom en kilde til informasjon og en annen, i hovedsak samsvarende data kilde felt til mål felt i data warehouse.,
antallet og kompleksiteten av databaser, kilder og typer av data som må være konsolidert gjør data mapping en kritisk funksjon for å trekke ut mest mulig ut av din data warehouse, og nøyaktig de mest nøyaktige innsikt fra din data. Fordi data mapping spiller en så viktig rolle i datavarehus, organisasjoner trenger for å bestemme hvordan data mapping passer inn i deres større data-strategi: å enten gjøre kartlegging seg på lokale eller bruke andre verktøy som er tilgjengelige i dag.,
I tillegg til on-premise verktøy, det er en flokk av åpen kildekode, og cloud-baserte data kartlegging verktøy tilgjengelig som hver gir forskjellige nivåer av funksjonalitet og støtte basert på dine behov.
On-premise data mapping verktøy
Store bedrifter med store mengder data som kan fange opp noen fordel og komfort nivå fra on-premise data mapping verktøy, spesielt hvis det er en bekymring om sikkerheten eller behovet for svært rask tilgjengelighet., Men hva kan du få i funksjonalitet og fred i sinnet at du også vil betale for med en ublu pris, ekstra programvare for å konfigurere sammen med eksisterende maskinvare, og tillit til IT-teamet for å fungere.,
Her er flere on-premise data mapping verktøy for å vurdere:
- Centerprise Data Integrator
- IBM InfoSphere
- Informatica PowerCenter
- Microsoft SQL
- Talend Data Integration
- webMethods
Open source data mapping verktøy
Open source data mapping verktøy er en typisk rimelig måte å tilordne dataene, alt fra den enkleste av grensesnitt og funksjonalitet opp til mer avansert arkitektur, og tilbyr nettbaserte kunnskapsbaser i vei-støtte., Disse verktøyene til å fungere bedre for mindre og mindre komplekse datasett, som noe som er større eller mer kompliserte kan føre til ytelse forsinkelser. Open source verktøy som regel også krever koding ferdigheter til å få opp og kjører.
Noen av de mest populære open source data mapping verktøy inkluderer:
- CloverETL
- Pentaho
- Pimcore
- Talend Open Studio
Cloud-baserte data kartlegging verktøy
En fordel for noen sky-basert verktøy er muligheten til å få tilgang til informasjon i sanntid, og cloud-baserte data kartlegging verktøy er ikke annerledes., Hastighet, skalerbarhet og fleksibilitet regel den dag i skyen, slik at du kan integrere, kart, lagre og få tilgang til alle dine data fra en kilde-og i alle format med relativ letthet, og ta avgjørelser og endre skjemaer basert på real-time behov uten å forstyrre data inntak. Cloud-baserte verktøy som vanligvis kommer med ekspert-oppsett og støtte for å sørge for at du får mest mulig ut av produktet.,
Her er noen av de beste sky-basert data mapping verktøy:
- Alooma
- Dell Boomi AtomSphere
- Informatica Cloud Data Integration
- Jitterbit
- MuleSoft Anypoint-Plattformen
- Oracle Integrering Cloud Service
- SnapLogic
- Talend Cloud Integrering
Hvordan å velge riktig data mapping tool
Hver organisasjon er forskjellige når det kommer til eksisterende infrastruktur, ansatte og mål. For å hjelpe deg å velge riktig data mapping tool, kan du tenke over følgende faktorer:
-
Data kompleksitet., Cloud-baserte verktøy som kan håndtere flere typer data, og noen størrelse datasett, slik kartlegging data nøyaktig er langt mindre av et problem. Standarder og skjemaer kan også være definert og endret seg underveis uten at dette resulterer i samsvarer ikke eller tap av data. På premisset verktøy kan være i stand til å håndtere den tunge-løfting av store datavolumer, men er mindre fleksible i typer av data som de kan behandle.
-
Kostnad. Etter den opprinnelige kostnaden for å komme i gang, sky-basert verktøy høste mest mulig nytte over tid, siden de kan spare på ekstra utstyr og menneskelige ressurser., Imidlertid, open source verktøy er et levedyktig alternativ hvis de ressurser og budsjett er nødvendig for et kommersielt alternativ er et problem, eller hvis dataene som skal kartlegges, er lavere i volum og enklere i strukturen.
-
Tid og kompetanse. På premisset verktøy kommer til kort hvis du trenger hastighet og skalerbarhet uten menneskelige faktorer. Mengden av arbeidskraft og kompetanse som trengs for å administrere og optimalisere data operasjoner er utover hva de fleste IT-avdelingen kan bære. Og mens open source verktøy fungerer godt hvis det er satt opp riktig, de mangler støtte i dybden bør du trenger noen koding hjelp., Men sky-basert verktøy som tilbyr både hastighet og skalerbarhet i tillegg til faglige oppsett og støtte for å få data integration og kartlegging av prosesser i gang raskt.
Alooma data kartlegging løsning bruker automatisert, sky-basert data rørledninger og skjema generatorer jevnt kartet og legg i strukturerte og ustrukturerte data til data warehouse for valg av auto-kartlegging typer data fra flere innganger til flere utganger., Prosessen håndterer skjema endringer med letthet og reduserer feil, for å spare deg for lagring og beregning kostnader og slik at du får mest mulig verdi og bruk fra din data warehouse.
Klar til å komme i gang? Kontakt Alooma i dag for å lære mer om våre cloud-baserte data kartlegging løsning for effektiv og feilfri data integration.