あなたのプロジェクトに最適な5つのデータ管理ツール

あなたのプロジェクトに最適な5つのデータ管理ツールの選び方' (Choosing the Perfect 5 Data Management Tools for Your Project)

データ管理は、ユーザーの信頼性を確保するためにデータの受信、検証、洗練を行うことを意味します。データ管理ツールは、データの厳密な格納、分析、配布、および同期など、さまざまな機能を実行することができます。主に製品情報管理、顧客データベース管理、マルチメディアソース管理、管理および財務リソース管理に使用されます。

データの管理は自動化によって容易になり、冗長性やエラーを減らし、時間とコストを節約することができます。これらのツールはストレージに便利なだけでなく、データの分析、ファイルの使用状況の監視、関連するプラットフォームおよびアプリケーションの更新などの機能も提供することができます。

主要なデータ管理ツールのタイプは次のとおりです：

  • クラウドデータ管理ツール
  • ETLおよびデータ統合ツール
  • データ変換ツール
  • マスターデータ管理（MDM）ツール
  • データ可視化および分析ツール

各カテゴリは大規模なデータセットの効率的な管理に異なる目的で役立ちます。

 

🔑キーポイント

  • 複数のツールとデータベースを提供
  • 利用料金がかかるソリューション
  • 小規模ビジネスに費用対効果が高い

✅利点

  • さまざまなデータベースとツールを含む
  • データニーズの管理と開発に包括的なソリューションを提供
  • コスト効果的
  • 非常に信頼性が高く利用できる

❌欠点

  • 一部のツールは複雑なユーザーインターフェースのため、使用が難しくなることがあります
  • 請求がわかりにくい場合があります
  • クラウドコンピューティングの専門家が必要です

Cloud Data Management (AWS)は、洗練されたデータ管理パイプラインと分析ワークフローを構築できるようにするさまざまなクラウドコンピューティングサービスを提供します。主要な提供物には、データウェアハウスサービスであるAmazon Redshiftがあり、構造化データのペタバイト単位での簡単なスケーリングとSQLベースの分析を可能にします。Amazon Athenaは、S3に保存されたデータに対してサーバーレスのSQLクエリを直接実行できます。AWSのサービスは、大規模なデータセットの管理と洞察のための強力なクラウドベースのプラットフォームを作成します。従量課金の料金体系により、組織は柔軟性を持ち、インフラストラクチャのコストを削減することができます。

 

🔑キーポイント

  • 完全に管理されたデータパイプライン
  • データ制限なし
  • すべてのデータ移動のための1つのプラットフォーム
  • 自動化、信頼性、スケーリング

✅利点

  • コストパフォーマンスに優れています
  • 簡単なセットアップ
  • Low code ELTデータ操作
  • 簡単な統合

❌欠点

  • カスタム機能の不足
  • ときどき遅延が発生することがあります
  • 大量のデータの同期は高額になる場合があります

Fivetranは、ソースと宛先間のデータの移動と変換を自動化するクラウドベースのデータ統合プラットフォームです。アプリケーション、データベース、API、ファイルからのデータの抽出とデータウェアハウスやデータレイクへのロードを容易にするための事前に作成されたコネクタを提供します。パワフルな機能により、Fivetranはさまざまなソースと宛先間のデータの抽出、ロード、変換をシームレスに行い、データ統合を容易にします。

 

🔑キーポイント

  • SQL変換
  • 独自のデータウェアハウス、データレイク、データベース、またはクエリエンジン内で実行できます
  • バージョン管理とCI/CD
  • テストとドキュメント

✅利点

  • dbt変換はSQLで記述されています
  • 変換は合理化されています
  • 変換はほぼリアルタイムで実行されます
  • CI/CD、バージョニング、コラボレーションなどの操作機能

❌欠点

  • 非技術的なユーザー向けではありません
  • dbtは変換に特化しており、制限があります
  • データレイク、関係データベース、データウェアハウスのいくつかが欠落しています

dbt (データビルドツール)は、SQLベースのデータ変換を管理および実行するためのオープンソースプラットフォームです。分析者やデータエンジニアが、データウェアハウス、データレイク、またはデータベースなどのデータプラットフォーム内のデータソース全体に適用できるモジュラーで再利用可能な変換ロジックを開発することができます。dbtは、依存関係のマッピング、スキーマのコンパイル、変換コードの実行を処理し、リファクタリング、ドキュメント作成、テスト、バージョン管理のためのツールを提供します。

 

🔑 キーポイント

  • 企業向けマスターデータ管理ソリューション
  • サードパーティアプリケーションとの統合
  • モジュラー設定
  • 優れたスケーラビリティとセキュリティ

✅ プロ

  • Informaticaのデータクリーニング機能は非常に有用です
  • マッチングとマージ機能、および監査トレイル機能は非常に効率的です
  • 正確で一貫したマスターデータ管理

❌ コン

  • 複雑で理解しにくい初期設定
  • UIの更新が必要です
  • データカタログとデータマーケットプレイスの改善が必要です

Informaticaは、IBMのInfoSphereやOracleのSiebel UCMと競合する企業向けマスターデータ管理ソリューションです。マルチドメインの柔軟なソリューションで、オンプレミスとクラウドの両方でマスターデータ管理をサポートしています。Informaticaの主要な利点は、オンプレミスまたはクラウド上でのマスターデータの複数のドメインと関連性を処理できることです。さまざまなカスタマイズされたアプリケーションを介して、組織全体でマスターデータを整理、探索、管理、共有するための中央集権的なプラットフォームを提供します。これにより、データ品質、ガバナンス、およびビジネスの生産性が向上します。

 

🔑 キーポイント

  • データの探索と探索に強力なツール
  • 複数のデータソースに接続できます
  • Tableau Serverは、組織内のすべての公開データソースを管理するための中央集権的な場所を提供します

✅ プロ

  • 使いやすい
  • コミュニティ向けに無料
  • 複数の統合
  • 高いパフォーマンス
  • 共有と協力

❌ コン

  • プロ版は高価です
  • セキュリティの問題
  • 本格的なビジネスインテリジェンスツールにある機能が欠けています

Tableauは、大量のデータを分析および視覚化する優れたデータビジュアライゼーションおよびビジネスインテリジェンスツールです。ユーザーは、チャート、グラフ、マップ、ダッシュボード、ストーリーを作成して、ビジネスの意思決定を支援するためにデータを視覚化および分析するのに役立ちます。Tableauは、強力なデータの探索と掘り下げ機能をサポートしており、ユーザーは数秒で重要な質問に答えることができます。プログラミングの知識がないユーザーでも、Tableauを使用して直ちに視覚化を作成できます。さらに、他のBIツールではサポートされていない複数のデータソースに接続することができます。Tableauを使用すると、ユーザーはさまざまなデータセットを組み合わせてレポートを生成できます。

  データ管理ツールは、ビジネスインサイトを得るためにデータを整理、処理、分析する上で重要な役割を果たします。データのボリュームが増えるにつれて、データライフサイクル全体でデータを管理するための堅牢なツールがますます重要になります。

この記事では、AWS、Fivetran、dbt、Informatica MDM、およびTableauの5つの主要なデータ管理ソリューションについて概説しました。それぞれのツールは、クラウドデータの処理、シームレスなETLパイプライン、マスターデータ管理、および分析など、異なる目的を提供しています。

  Abid Ali Awan（@1abidaliawan）は、機械学習モデルを構築するのが大好きな認定データサイエンティストです。現在、彼はコンテンツ作成と機械学習およびデータサイエンス技術に関する技術ブログの執筆に焦点を当てています。Abidはテクノロジーマネジメントの修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。彼のビジョンは、メンタルの健康問題に悩む学生向けにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を開発することです。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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