13 Kommercielle dataekstraktionsværktøjer til Big Data

I min sidste blog talte vi om Open Source Data Extraction Tools. Hovedformålet med et "ETL-værktøj" er at samle indholdet af forskellige databaser eller operationelle systemer på tværs af din organisation og flytte/kopiere/overføre alle disse data til en centraliseret database. Denne "centraliserede database" kaldes ofte et "Datawarehouse". Alternativt bruges ETL-værktøjer også til at udføre komplekse datatransformationer, som er svære at lave ved hjælp af simple SQL-sætninger.

Her er en liste over nogle kommercielle ETL-værktøjer:

• IBM INFOSPHERE DATASTAGE –

Det er et ETL-værktøj og en del af IBM Information Platforms Solutions suite og IBM InfoSphere. Den bruger en grafisk notation til at konstruere dataintegrationsløsninger. Den integrerer data på tværs af flere systemer ved hjælp af en højtydende parallel ramme, og den understøtter udvidet metadatastyring og virksomhedsforbindelse. Den skalerbare platform giver mere fleksibel integration af alle typer data, inklusive big data i hvile (Hadoop-baseret) eller i bevægelse (stream-baseret), på distribuerede og mainframe-platforme.

• Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) –

Microsoft SSIS er et virksomhedsdataintegration, datatransformation og datamigreringsværktøj, der er indbygget i Microsofts SQL Server-database. Det kan bruges til en række integrationsrelaterede opgaver, såsom at analysere og rense data og køre udtræk, transformere og indlæse processer for at opdatere datavarehuse.

Se også:  Et indblik i 26 Big Data-analyseteknikker

• ADEPTIA ETL SUITE –

Adeptia tilbyder fuld ETL-funktionalitet kombineret med en nem, intuitiv grænseflade; giver brugerne mulighed for at transformere en række forskellige filer. Adeptia ETL Suite er designet til selv ikke-it-personer, hvilket giver forretningsbrugere magt til at få adgang til deres data i realtid og transformere deres egne data, så de passer til deres drift, samtidig med at IT-afdelingen stadig kan styre processer og sikre, at data administreres sikkert og korrekt.

• Informatica Powercenter –

Informatica Power Center er et udbredt udvindings-, transformations- og indlæsningsværktøj, der bruges til at bygge virksomhedsdatavarehuse. Hovedkomponenterne i Informatica PowerCenter er dets klientværktøjer, server, lagerserver og lager. Power Center-serveren og lagerserveren udgør ETL-laget, som fuldender ETL-behandlingen.

• IBI IWAY DATAMIGRATOR –

Data Migrator er et kraftfuldt og omfattende automatiseret værktøj designet til dramatisk at forenkle udtrækning, transformation og indlæsning (ETL) processer, herunder oprettelse, vedligeholdelse og udvidelse af datavarehuse, data marts og operationelle datalagre. En intuitiv grænseflade muliggør hurtig end-to-end ETL-procesoprettelse, der involverer heterogene datastrukturer på tværs af forskellige computerplatforme. Derudover indlæser en ændringsdatafangstfunktion kun ændrede registreringer i din datakilde, hvilket dramatisk reducerer den nødvendige tid til at opdatere data og letter et datavarehus i næsten realtid.

Se også:  Big Data-gråområdet – hvad man må og ikke må

• Elixir Data ETL –

Elixir Data ETL er designet til at levere on-demand, selvbetjent datamanipulation til forretningsbrugere såvel som til virksomhedsniveau databehandlingsbehov. Dets visuelle modelleringsparadigme reducerer drastisk den tid, der kræves til at designe, teste og implementere dataudtræk, aggregering og transformation – en kritisk proces for enhver applikationsbehandling, virksomhedsrapportering og præstationsmåling, datamarked eller data warehousing-initiativer.

• SYNCSORT DMX –

Syncsort DMX bringer alle datatransformationer til en ETL-motor med højere ydeevne i hukommelsen. Transformationer behandles i farten, hvilket eliminerer behovet for dyre database-opsamlingsområder eller manuelt skubbe transformationer til databasen.

• SAS Data Management –

SAS Data Management gør det muligt for dine forretningsbrugere selv at opdatere data, justere processer og analysere resultater, hvilket frigør til andre projekter. Derudover holder en indbygget virksomhedsordliste samt SAS- og tredjeparts metadatastyring og linjevisualiseringsfunktioner alle på samme side.

• SAP Data Services –

Det hjælper med at integrere, transformere og forbedre data på projekt- eller virksomhedsniveau. Det leverer en enkelt virksomhedsløsning til dataintegration, datakvalitet, dataprofilering og tekstdatabehandling, der giver brugerne mulighed for at integrere, transformere, forbedre og levere data.

• ORACLE DATA INTEGRATOR ENTERPRISE EDITION –

Den leverer E-LT-teknologi (Extract Load and Transform), der forbedrer ydeevnen og reducerer omkostningerne til dataintegration – selv på tværs af heterogene systemer. Giver højtydende og lavere TCO, heterogen platformunderstøttelse til virksomhedsdataintegration og vidensmoduler for optimeret udviklerproduktivitet og udvidelsesmuligheder.

• Meta Suite –

Meta Suite tilbyder dig hurtig tid til værdi, skalerbarhed og et rigt udvalg af understøttede kilde- og målfil- og databasetyper. Ud over den normale drift af udtrække, indlæse og flette driftsdata, kan den også bruges til at konsolidere og rationalisere data og som sådan levere support til Master Data Management.

Læs også:  En begynderguide til Big Data Analytics

• PERVASIVES DATAINtegrator –

Det er nu en del af Actian. Den udfører komplekse integrationsoperationer, selvom softwaren er bemærkelsesværdig nem at bruge og ikke kræver et specialiseret færdighedssæt. Dens rige funktioner er meget intuitive og konfigurerbare til design, implementering og administration – uden mærkatchok. Det har den samme fuld-funktionelle web-UI, der bruges til både on-premise- og cloud-versioner.

• Sagent dataflow –

Det er en kraftfuld og fleksibel integrationsmotor, der samler data fra forskellige kilder. Det er designet af Pitney Bowes Software og giver et omfattende sæt af datatransformationsværktøjer til at forbedre dets forretningsværdier. Det giver mulighed for at analysere information og skabe meningsfulde rapporter for at hjælpe med forståelsen af ​​din virksomhed

Læs også:  Top 15 Big Data-værktøjer i 2017

Valg af software eller værktøj afgøres af, hvilken type krav man har, og som varierer fra virksomhed til virksomhed. En televirksomhed ville have store og komplekse data at håndtere sammenlignet med en tøjbutik. Så en televirksomhed ville vælge et værktøj, der har funktioner til at arbejde på komplekse data. Hvorimod en detailbutik ville gå efter brugervenligt værktøj med mindre kompleksitet, da det ikke har de programmeringsevner og tekniske baggrund.

I min næste blog vil jeg liste værktøjer til det næste lag i referencearkitekturen.