Die Menge an Daten und Datenquellen nimmt enorm zu. Durch diesen Anstieg steigt die Dringlichkeit, alle Daten von einem Ort aus richtig zu verwalten und effizient nutzen zu können. Durch die Anwendung des Datenmanagements in Ihrer Organisation stellen Sie sicher, dass die Daten für Ihre Organisation funktionieren, anstatt dass die Organisation für die richtigen Daten arbeiten muss.

1. Snowflake

Der große Vorteil von Snowflake ist, dass keine komplexe Infrastruktur unterhalten werden muss. Dies geschieht traditionell bei Data Warehouse-/Datenspeicherlösungen. Von Snowflake Sie haben Zugriff auf eine vollständige und sichere Data-Warehouse-Plattform ohne deren Wartung.

Snowflake ist eine Cloud-Speicherlösung in der Cloud, bei der nur der Speicher (Speicher) und die Rechenleistung (Rechen) bezahlt werden. Darüber hinaus ist es durch die Cloud-Position extrem skalierbar und es können verschiedene Data Warehouses/Data Marts eingerichtet werden. Dadurch ist es möglich, kombinierte Daten aus verschiedenen Quellen gut zu unterscheiden.

2. Azure Data Factory

Microsoft Azure Data Factory (ADF) ist ein Datenintegrationsdienst in der Cloud. Innerhalb von ADF werden Datenquellen durch die mehr als 90 integrierten und wartungsfreien Konnektoren visuell zusammengeführt. Der große Vorteil von ADF besteht darin, dass es sich nahtlos in die anderen Komponenten einfügt, die Teil der Microsoft-Landschaft sind, wie beispielsweise Power BI. Darüber hinaus können Sie relativ einfach ETL-Prozesse erstellen, ohne große Mengen an Code schreiben zu müssen. Ähnlich zu Snowflake Durch die Verwendung von ADF muss keine komplexe Infrastruktur gepflegt werden.

3. TimeXtender

TimeXtender ist eine leistungsstarke Softwareplattform zum Aufbau einer flexiblen Datenverwaltungsplattform. TimeXtender besteht aus 3 Komponenten: Operational Data Exchange (ODX), Modern Data Warehouse (MDW) und der semantischen Schicht. Über die mehr als 200 integrierten CDATA-Konnektoren können Sie alle Ihre Rohdaten ganz einfach mit dem ODX verbinden. Diese Daten können entweder in einer lokalen Datenbank oder in einem Azure Data Lake gespeichert werden. Im Modern Data Warehouse (MDW) können Sie ganz einfach ein oder mehrere Data Warehouses aufbauen. In der semantischen Schicht wird das Datenmodell aufgebaut, das sowohl nach Power BI, Qlik oder Tableau geschoben werden. TimeXtender ist vollständig in die Microsoft-Landschaft integriert, sodass es sich nahtlos an die Microsoft-Komponenten Data Lake, Data Factory oder Synapse anschließt. Darüber hinaus eignet es sich für Organisationen, die eine Cloud-Strategie haben, hybrid arbeiten oder alles lokal verwalten. Schließlich verfügt TX über eine benutzerfreundliche Oberfläche, in der die 3 Umgebungen (ODX, MDW, Semantik) angezeigt und ohne umfangreiche Programmierkenntnisse verwaltet werden können.