驾驭和有效分析来自多个来源的大量数据的能力对于企业来说是无价的，尤其是在当今的数字环境中。 数据是最有价值的资源之一，难怪它可以帮助企业获得可持续的竞争优势。

根据最近的报告我们每天会产生近3.5千万亿字节的数据！这可是个海量的信息。换个角度来看，18千万亿字节由XNUMX个零组成，相当于XNUMX万亿亿。那么，企业该如何处理来自不同来源的如此海量数据呢？提示：企业必须制定完善的数据管理策略。而要实施这一策略，最需要的是一个强大的数据管理平台 (DMP)。然而，市面上有如此多的工具，选择合适的工具并非易事——正因如此，我们才在本文中整理了一系列最佳解决方案。

值得注意的是，“数据管理软件”、“数据管理工具”、“数据管理解决方案”和“数据管理平台”这些术语可以互换使用。为了方便起见，我们将保持这种用法。话虽如此，它们的含义可能会根据上下文略有不同，我们将在下文中看到。首先，我们来概述一下数据管理。

什么是数据管理？

数据管理是将原始数据转化为可靠、可供分析的洞察的过程。它涵盖了数据整个生命周期中收集、组织、保护和使用数据所涉及的所有政策、流程和技术。完善的数据管理策略能够确保信息的准确性、一致性、安全性和合规性，从而确保企业领导者能够信赖那些指导其决策的数据。

数据管理工具

数据管理软件是一组工具，而数据管理工具则是专门设计用于执行特定任务的特定产品或应用程序，属于 数据管理。因此，与数据管理软件和解决方案的大类相比，它是一个更狭窄的术语。例如， 数据转换 或转换仍然可以是数据管理工具，因为这些过程是数据管理的重要方面。

数据管理软件

数据管理软件是一系列工具的集合，可为企业提供用于决策和其他商业智能 (BI) 计划的分析就绪数据。 使用该软件的最终目标是确保数据在整个生命周期中准确、一致、安全且合规。 它通过组合来自多个来源的数据、转换数据、提高其质量并将其加载到集中位置来实现这一点。

全面的数据管理套件，例如 Astera，通过自动化和流程编排简化了此流程。 这消除了数据专业人员手动构建和管理复杂的需要 数据管道.

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数据管理平台 (DMP)

数据管理平台 (DMP) 将所有活动部件整合到一个平台中。您可以将其视为一个统一的、通常是云原生的环境，它能够协调数据采集、集成、质量控制、治理和交付，从而确保数据消费者始终拥有单一、可靠的数据来源。数据管理平台的主要特征包括：

• 端到端覆盖：无需拼凑点解决方案即可提取、清理、转换、存储和分发数据。
• 可扩展性和弹性：现代 DMP 利用云架构轻松处理从 GB 到 PB 的所有工作负载。
• 内置治理：基于角色的访问控制 (RBAC)、数据沿袭跟踪和审计帮助组织满足合规性要求。
• 低代码/无代码体验：可视化设计器和预建连接器减少了对手工编码的依赖，加快了价值实现时间。
• 互操作性：API 和集成框架允许平台插入现有的 BI、分析和 AI 生态系统。

数据管理解决方案

从技术角度来看，数据管理解决方案不仅仅局限于软件、工具或平台。解决方案是指用于管理、集成和操作组织数据的综合方法或策略。这意味着数据管理解决方案不仅包括软件应用程序或工具，还包括用于应对特定数据挑战的人员、流程、方法、政策和最佳实践。数据管理解决方案还涉及以下内容：

• 选择和实施适当的软件工具
• 定义数据治理和合规政策
• 建立 数据质量 规则和管理工作流程
• 使数据管理实践与业务目标保持一致

数据管理工具用于什么？

激烈的竞争意味着企业必须千方百计地追求运营效率。 这也意味着重点必须从仅仅满足客户转变为通过超越他们的期望来取悦他们。 为此，他们需要能够有效地处理数据。 这正是数据管理软件可以帮助他们的。

使用数据管理工具的最终目标是以优化业务流程的方式收集、存储、组织和检索大型数据集。以下全面介绍了使用数据管理解决方案的不同目的：

整合业务流程

对于企业来说，整合多个来源的数据就像完成拼图一样重要——它使他们能够看到完整的图片。 数据管理软件可以与其他业务应用程序集成，例如 CRM 和 ERP 系统以及营销自动化工具。 这种集成确保数据在不同职能和流程之间无缝共享，从而做出更明智的决策。

自动化流程

企业希望花更少的时间管理数据，而花更多的时间利用数据进行创新。 他们可以做到这一点的方法之一是自动化他们的 ETL 使用数据管理软件进行流程。 一家零售巨头自动从其在线平台提取销售数据，对其进行转换，并将其加载到其 数据仓库 是一个很好的用例。 它不需要忙着收集数据，而是让数据管理解决方案处理所有数据问题，同时直接跳转到分析和决策。

构建自定义数据仓库

花更少的时间管理数据不仅限于 ETL/ELT 仅有的。这也意味着企业希望加快这一进程 构建数据仓库 满足他们的独特需求。全面的数据管理解决方案不仅仅是简单地组合数据源。它使企业能够从头开始构建适合其特定需求的整个数据仓库。

数据管理工具具有可视化界面，用户可以利用该界面在短时间内设计和建模模式。 他们还使用这些工具来定义表、关系和数据类型。 这样，他们就能以简化查询和报告的方式构建数据。

提高数据质量

业务决策的好坏取决于其所依据的数据。因此，组织依赖于内置的数据管理软件解决方案 数据质量管理 这样只有健康的数据才会进入他们的存储库。当决策者能够访问这些准确的数据时，他们将能够做出可靠的决策。

确保合规

由于手动保护数据并确保合规性会消耗组织资源，因此企业寻求能够保证符合行业标准和监管要求的数据管理解决方案。 这些工具或软件提供访问控制、加密和多种身份验证方法等功能，以防止未经授权的访问。 例如，仅限制财务团队对财务信息的访问是利用访问控制来保护数据的一种方法。 同样，数据管理软件使企业能够通过维护审计跟踪来证明合规性，审计跟踪记录了访问数据的人员和时间。

数据管理解决方案的类型

数据管理软件可以是独立的工具，也可以是统一平台的一部分，每个工具都能满足特定的业务需求。 这些可以像数据存储和检索一样简单，也可以像创建一个 单一事实来源 (SSOT)。 大公司经常使用多个 数据集成工具 由于其业务需求的复杂性和独特性，他们需要同时进行。

例如，拥有多个贸易伙伴的零售巨头需要复杂的数据管理来实现平稳的供应链。 它可以使用数据集成工具和ETL/ELT将来自各个合作伙伴的数据引入其中央系统。 同时，先进的分析工具有助于优化库存水平和需求预测。

以下是一些常见的数据管理软件类型：

数据集成和 ETL/ELT 工具

数据集成工具有助于在各种源和目标之间传输数据，并将其转换为所需的格式。 借助这些工具，我们的目标是获得全公司数据的统一视图，以便做出更明智的决策。 虽然数据集成工具可以通过多种方式实现这一点，但 ETL 和 ELT 是最常用的两种方法。

这些工具在整个数据管理过程中发挥着重要作用，也称为数据管理工具或软件。

主数据管理工具

主数据管理 (MDM) 软件有助于在整个组织中维护准确且权威的主数据源。 这些工具满足拥有集中且可靠的核心数据实体（例如客户、产品和位置）来源的业务需求。

数据分析和可视化工具

这些工具有助于将原始数据转化为有意义的信息，同时揭示模式和趋势，使用户更容易理解复杂的数据集。组织使用 数据分析工具 以及可视化平台来识别机会并解决业务问题。虽然数据管理传统上涉及存储、组织和保护数据等活动，但现代数据管理已发展到涵盖整个数据生命周期，包括数据分析和可视化。这就是为什么这些工具也属于数据管理工具类别的原因。

数据仓库工具

数据仓库工具 通过将多个来源的数据合并到集中式数据仓库中进行分析和报告，简化数据管理。 它们非常适合主要处理结构化数据的企业。 这可以归因于这样一个事实：结构化数据与通常使用的写入时模式方法非常一致。 数据仓库。 虽然数据仓库工具擅长处理结构化数据，但一些基于云的现代数据仓库平台也可以有效地处理半结构化甚至非结构化数据。

云数据管理平台

随着组织越来越依赖云计算来存储、处理和分析其数据，数据管理领域已经适应包括专门为云环境设计的解决方案。 这些工具有效地管理存储在云中的数据。 虽然这些工具提供了明显更高水平的可扩展性和灵活性，但准确估计存储和使用成本可能很困难。 复杂的定价模型、可变的工作负载和资源使用等因素使成本估算变得复杂。

数据质量和治理工具

由于他们在其中的核心作用 数据的完整性、一致性、合规性和整体可信度， 数据质量工具 数据治理工具也属于数据管理软件的范畴。企业使用这些工具的原因是需要准确的数据来进行决策、执行确保遵守法规的政策以及降低风险。

10 年十大最佳数据管理工具

数据管理不断发展，因此在选择合适的数据管理软件时做出明智的决策至关重要。以下是目前一些最佳的数据管理平台：

• Astera
• MuleSoft
• 戴尔·布鲁比
• 拓蓝
• Informatica的
• Azure数据工厂
• Alooma
• Blendo
• SQL Server 集成服务
• 阿塔卡马

Astera

Astera 是一种由自动化和人工智能 (AI) 提供支持的端到端数据管理解决方案。 它是一款统一的软件，可以简化数据管理生命周期的多个阶段，从提取到集成，再到提高质量并为决策做好分析准备。

Astera – 统一数据管理软件

以下是它与众不同的特点：

• 100% 无代码： Astera的无代码 UI 使用户无需编写一行代码即可处理大量数据。 这种以用户为中心的方法使得流程像 数据提取、整合、转变和 移民 无缝。
• 拖放： 直观的拖放功能缩短了学习曲线，使用户能够轻松执行复杂的数据操作。 想要聚合、合并、规范化或过滤数据？ 只需拖放即可。
• 统一解决方案： 与其他软件不同， Astera 是一个集成的数据管理软件包，统一了多个数据管理流程。从非结构化数据提取到创建完全自动化的数据管道，再到从头开始构建整个数据仓库 API管理，一切都可以从一个平台内访问。
• 多功能集成： 除了统一的设计之外， Astera 提供广泛的内置转换和连接器，实现无缝连接 数据库、文件格式、本地和 云数据仓库, 数据湖，以及其他来源和目的地。

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MuleSoft

MuleSoft 是一个专门从事 API主导的连接。它提供与本地和云中的应用程序、数据和设备的连接，使其成为想要桥接各种数据源的组织的考虑因素。

话虽如此，根据 Gartner 等可靠网站上发布的客户评论，与其他数据管理软件系统相比，它的设置比较复杂。此外，客户支持增加了本已昂贵的服务成本，促使用户和潜在客户寻找 MuleSoft 的替代品.

最佳用例场景：  通过以下方式连接多个应用程序和系统 APIs.

戴尔·布鲁比

Dell Boomi 是一个基于云的集成平台即服务 (iPaaS)，可连接各种应用程序、数据和设备。 除了MDM之外，它还提供数据集成和准备服务。 然而，客户经常报告其两个主要缺点是用户界面不直观和成本效率低下。

最佳用例场景： 企业iPaaS，专注于连接不同的应用程序和数据源。

拓蓝

Talend（已被 Qlik 收购）是一个数据集成平台，为企业提供数据集成、完整性、准备和质量工具。企业可以转换、清理和共享数据。

用户发现初始设置很复杂。此外，与其他数据管理软件和工具不同，用户需要能够编码才能充分利用 Talend 的功能，尤其是在处理转换时。这些是用户寻找的一些原因 人才替代品.

最佳用例场景： 数据整合平台 用于组合、变换和 集中数据 来自不同的应用程序和数据源。

Informatica的

Informatica 是一个企业级数据管理平台，提供数据集成和质量功能。Informatica 日益多样化的数据管理工具集，由于用户界面差异巨大，业务用户难以在不同应用程序之间切换。这使得原本就漫长的学习曲线更加陡峭，迫使用户寻找 Informatica 替代方案.

最佳用例场景： 跨来源和系统的数据管理、集成和治理。

Azure数据工厂

Azure 数据工厂是 Microsoft 提供的基于云的数据管理服务。 它主要集中于 数据集成。 Azure 数据工厂的工作原理是连接和收集数据、转换数据并将其发布给 BI 应用程序。

与其他综合数据管理软件和工具相比，例如 Astera，Azure 数据工厂的 ETL 功能是有限的，特别是其转换功能。

最佳用例场景： 变换和 移动数据.

Alooma

Alooma 是一个数据管道即服务平台，允许企业合并来自多个来源的数据。 为此，它使用提取和加载技术。 虽然它确实提供 数据转换，它只能通过 Code Engine（Python 环境）使用。 自2019年谷歌收购Alooma以来，它限制用户集成AWS。

最佳用例场景： 创建用于分析的数据管道。

Blendo

布伦多是一个 数据集成软件 专注于收集数据并与数据仓库同步。它主要依靠 ETL 和 ELT 来集成数据。与其他数据管理工具不同，Blendo 不支持将数据加载到数据湖中。

最佳用例场景： 提取数据并将其加载到数据仓库中。

SQL Server集成服务（SSIS）

SQL Server Integration Services (SSIS) 是一项 Microsoft 数据管理软件服务。 SSIS 允许用户从不同来源提取数据，将其转换为所需的格式，并将其加载到目标系统中。 目标系统可以包括数据库、数据仓库或其他存储系统。

SSIS 因向非开发人员提供有限的可用性而闻名。 此外，与现代数据管理解决方案相比，SSIS 的设置和部署很复杂，尤其是在新环境中。

最佳用例场景： 提取、转换数据并将其加载到目标系统中。

阿塔卡马

Ataccama 是一款数据管理软件，专门关注数据质量、治理、MDM 和元数据管理。 与其他综合数据管理解决方案一样，Ataccama 还提供数据集成功能，以提供全公司数据的统一视图。 然而，与现代的无代码数据管理软件不同，用户需要能够编码才能充分利用该工具。 这也意味着它对于初学者来说非常复杂。

最佳用例场景： 提高数据质量。

选择正确的数据管理平台

选择正确的数据管理软件是将业务需求与数据管理解决方案的功能集保持一致的问题。 影响决策的其他因素包括预算考虑以及所需的定制和控制水平。 在决定数据管理工具时需要记住以下几点：

总拥有成本： 需要考虑的最重要因素之一是总拥有成本 (TCO)。 评估并比较实施专用数据管理软件与实施内部解决方案的部署时间和 TCO。

用户友好界面： 数据管理软件应具有用户友好且直观的界面，以便即使对于非技术人员也更容易使用。 此外，它应该为所有工具提供统一的体验，以确保新用户的学习曲线较短。 简而言之，使用和导航越容易，数据管理就越简单。

工作流程自动化： 虽然大多数现代数据管理软件和解决方案都是自动化的，但它们的区别在于自动化程度。 例如，某些工具提供预定的 数据摄取 仅提供功能，其他功能则允许用户通过流媒体实时获取数据。

性能考虑因素： 使用数据管理软件的全部目标是提高运营效率。 不满足性能要求的工具将成为瓶颈，可能会产生更多问题。 因此，评估工具的性能并确保其能够处理大型数据集非常重要。

可扩展性： 数据管理软件应该能够随着业务的扩展和数据需求的增加而扩展。 决策者必须评估他们入围的数据管理解决方案是否足够强大，能够在不影响性能或功能的情况下处理数据量的增长。

与其他工具和数据源集成： 现代数据管理软件和工具能够连接到几乎任何端点。 这包括数据库、数据仓库、文件、API，甚至非结构化数据源。 那不是全部。 企业必须寻找能够轻松与其现有工具和软件（例如 CRM 和 ERP 系统）集成的数据管理产品。 他们还应该努力确保该工具在未来业务需求发生变化时不会妨碍兼容性。

数据转换和清理： 具有全面的内置转换和数据质量功能库的数据管理工具应是首选。它们不仅可以缩短开发时间，还可以节省宝贵的开发人员资源。它们还使用户能够设置符合其要求的自定义数据质量规则，从而增强数据健康状况。

安全性和合规性： 鉴于数据泄露数量不断增加以及合规性要求不断变化，选择不仅提供强大的安全功能而且符合 GDPR 和 HIPAA 等行业标准和法规的数据管理软件至关重要。

供应商声誉： 数据管理软件提供商的声誉也应该受到关注和交叉验证。 不言而喻，企业应该始终信任值得信赖的供应商。 例如，一家企业如果与当前的供应商有过不满意的体验，可能会决定转向不同的解决方案供应商。 然而，当它决定更换提供商时，它可能已经成为供应商锁定的受害者。

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数据管理工具的好处

使用数据管理软件的好处是多方面的。 从优化业务流程到简化数据可访问性，这些工具不断发展以满足有效管理数据不断增长的需求。 以下是数据管理软件和工具的一些主要优势：

• 单一事实来源 (SSOT)： 数据管理软件帮助企业打破困境 数据孤岛 和 整合他们的数据 到一个集中存储库中，以便任何需要它的人都可以访问它。
• 降低成本： 实施数据管理解决方案减少了管理数据的体力劳动的需要。 这意味着由于优化数据流程而降低了成本。
• 可扩展性： 现代数据管理软件和解决方案具有高度可扩展性。 他们可以轻松适应不断增长的业务数据需求，而不会造成任何中断或停机。
• 增强的数据质量： 这些工具可确保数据始终干净、一致且准确，从而增强 BI 和报告。
• 提高效率： 数据管理解决方案可自动执行重复任务，减少人为错误并加快速度 数据处理.
• 增强的安全性： 在当今的数字世界中保护数据至关重要。 数据管理工具可帮助企业以多种方式保护敏感数据，例如高级加密和访问控制。
• 可靠的决策： 访问干净且最新的数据可以做出可靠的决策，从而提高业务盈利能力。

底线

数据管理软件继续帮助企业处理大量数据。 它们随着不断变化的业务需求而发展，并为各种规模的公司带来高价值。 市场上有大量的数据管理软件、工具和解决方案，供应商的竞争变得越来越激烈。 同时，这意味着企业现在比以前有更多的选择，这反过来又意味着找到最能满足其需求的解决方案的可能性更高。

然而，选择正确的数据管理软件的关键，例如 Astera，在于使业务需求与其提供的功能保持一致。 这就是为什么企业在做出选择之前必须进行尽职调查。 现在的问题是要么找到合适的工具并赢得大奖，要么在充满无限可能性的环境中航行，同时避免供应商锁定。