2023年顶级数据仓库工具

2023年数据仓库工具

数据仓库是用于数据报告、分析和存储的数据管理系统。它是一个企业数据仓库,是商业智能的一部分。数据仓库存储来自一个或多个不同来源的数据,是中央存储库。数据仓库是设计用来帮助跨多个部门的报告用户做出决策的分析工具。数据仓库收集历史的商业和组织数据,以便可以对其进行评估并从中获取见解。这有助于为整个组织建立一个统一的真实系统。

由于云计算技术,为企业创建数据仓库的成本和难度大大降低。以前,企业需要在基础设施上投入很多。物理数据中心正在为基于云的数据仓库及其工具让路。许多大型企业仍然使用旧的数据仓库方法,但显然,数据仓库将来会在云中发挥作用。按使用付费的基于云的数据仓库技术是快速、有效和高度可扩展的。

数据仓库的重要性

为了满足不断变化的业务需求,现代数据仓库解决方案自动化了设计、开发和实施数据仓库架构的重复性任务。因此,许多公司使用数据仓库工具来获得全面的洞察。

从上面可以看出,数据仓库对于大型和中小型企业至关重要。数据仓库便于团队访问数据,并帮助他们从信息中得出结论并合并来自多个来源的数据。因此,企业使用数据仓库工具来实现以下目标:

  • 了解运营和战略问题。
  • 加快决策和协助系统。
  • 分析和评估营销活动的结果。
  • 分析员工的绩效。
  • 观察消费者趋势并预测下一个商业周期。
市场上最受欢迎的数据仓库工具如下。
Amazon Redshift

Amazon Redshift是一种面向企业的基于云的数据仓库工具。这个完全托管的平台可以快速处理PB级的数据。因此,它适用于高速数据分析。此外,它支持自动并发缩放。自动化会根据工作负载需求更改查询处理的资源分配。您可以同时运行数百个查询,无需操作开销。Redshift还可以让您扩展集群或更改节点类型。因此,它可以提高数据仓库的性能并节省运营费用。

Microsoft Azure

Microsoft的Azure SQL Data Warehouse是一种托管在云中的关系数据库。它可以针对实时报告和PB级数据的加载和处理进行优化。该平台使用大规模并行处理和基于节点的体系结构(MPP)。这种体系结构适用于并行处理的查询优化。因此,它可以更快地提取和可视化业务见解。

数据仓库与数百种MS Azure资源兼容。例如,您可以使用该平台的机器学习技术创建智能应用程序。此外,您可以在论坛上存储各种结构化和非结构化数据。这些信息可能来自各种来源,包括物联网设备和本地SQL数据库。

Google BigQuery

BigQuery是一个具有内置机器学习功能且价格合理的数据仓库平台。它可以与TensorFlow和Cloud ML结合使用,构建有效的AI模型。对于实时分析,它还可以在几秒钟内对PB级数据运行查询。

这个基于云的数据仓库支持地理空间分析。您可以使用它来评估基于位置的数据或寻找新的商机。BigQuery可以将存储与计算分离。因此,您可以根据业务需求扩展处理器和内存资源。通过分开资源,您可以控制每个资源的成本、可用性和可扩展性。

Snowflake

使用Snowflake创建一个企业级的云数据仓库。您可以使用该程序评估来自各种有组织和非结构化来源的数据。处理能力和存储被共享的多集群架构分离。因此,它使您可以根据用户活动扩展CPU资源。可扩展性加快了查询性能,使您能够更快地提供有价值的见解。由于Snowflake的多租户设计,您可以立即在整个组织中共享数据,而无需迁移任何数据。

Micro Focus Vertica

Vertica是一个可以通过AWS和Azure等服务在线访问的SQL数据仓库。它也可以在本地或混合环境中设置。该工具利用MPP加速查询,并支持列存储。架构的共享无内容设计减少了对共享资源的竞争。

Vertica具有内置的分析工具。这些工具包括时间序列、模式匹配和机器学习。该程序使用压缩来最大化存储空间。此外,它还支持OLEDB等标准编程接口。

Teradata

Teradata是一个用于在线收集和处理大量业务数据的数据仓库平台。该工具提供了快速并行查询的架构,从而加快了对有用信息的访问速度。Teradata的QueryGrid提供了最佳的工程设计,通过利用多个分析引擎为任务提供适当的工具。

此外,它使用智能内存处理来提高数据库性能,而无需额外费用。数据仓库通过SQL接口与付费和免费的分析工具进行交互。

Amazon DynamoDB

DynamoDB是一种可扩展的基于云的NoSQL数据库系统,适用于企业。它可以将查询能力提高到每天10万亿甚至20万亿次。它还使用键值和文档数据管理来开发灵活的模式。因此,表可以根据需求扩展,添加额外的列。

该数据库系统安装了DynamoDB Accelerator(DAX)。得益于这种内存缓存,读取表格数据所需的时间可以从毫秒级降低到微秒级。因此,它可以驱动快速的查询操作,包括每秒数百万次的查询。

PostgreSQL

PostgreSQL是一种基于云的开源数据库管理程序。该资源可以成为中小企业和大型企业的核心数据库。例如,您可以将其用于支持互联网规模的企业应用程序。考虑将PostgreSQL与PostGIS扩展结合使用以处理地理数据。通过这种集成,您将能够提供基于位置的业务解决方案。

该平台支持JSON和SQL查询。此外,还可以使用多版本并发控制等技术来提高数据库性能(MVCC)。

Amazon关系数据库服务(RDS)

您可以使用Amazon RDS构建成本效益的基于云的关系数据库。该平台支持包括PostgreSQL和Amazon Aurora在内的六种数据库引擎。当您需要为高容量应用提供服务时,它们是一个选择。可以创建复制以提高系统的可用性,以支持操作工作流程。例如,您可以使用读取副本将读取流量从主数据库重定向到虚拟副本。此外,您可以将RDS内存和处理能力扩展到244 GB的RAM和32个虚拟CPU。

Amazon简单存储服务S3

中小型和大型企业可以使用Amazon S3扩展其在线存储需求。可扩展的面向对象服务支持大数据分析。用于存储数据的每个“存储桶”具有最大容量为5TB。该平台提供了几种经济的存储类别选择。例如,使用S3标准-IA仅存储很少访问的数据可能会节省成本。

SAP HANA

SAP HANA是一个具有内存缓存功能的基于云的资源。因此,它支持企业级数据分析和高速实时事务处理。此外,它还提供了一个简单直观的集中式界面,用于虚拟化、集成和数据访问。

您可以通过数据联合查询远程数据库,而无需移动数据。提到了一些数据源,如Hadoop和SAP Adaptice Server Enterprise(SAP ASE)。SAP HANA支持文本、预测和智能驱动的应用程序开发。

MarkLogic

MarkLogic提供了一个具有强大查询和灵活应用能力的NoSQL数据库系统。该平台的模式独立性允许您直接使用任何格式或类型的数据。它包含指定模式的本地存储,这就是为什么。支持的格式包括地理空间数据、JSON、RDF和大型二进制文件(如电影)。加载数据后,内置的搜索引擎使查询更加简便。由于它,您可以立即开始提出问题并获得答案。

MariaDB

MariaDB是一个商业级的数据库解决方案,支持面向客户的程序。此外,您可以使用它构建用于实时分析的列数据库。该解决方案还使用了大规模并行处理(MPP)。因此,您可以在数千亿条记录上运行SQL查询。在执行此操作之前,不需要创建索引。MariaDB可以根据云端、工作负载和业务需求进行扩展。

Db2 Warehouse

IBM Db2 Warehouse是一个完全托管、可扩展的云数据存储平台。适用于涉及分析和人工智能的应用程序。该系统提供了集成的机器学习资源。可以用这些资源在生态系统中开发和部署ML模型。Python和SQL是支持的机器学习研究语言。

此外,Db2 Warehouse还包括用户友好的UI或REST API。工具可以控制存储和处理能力的弹性扩展。该平台的MPP功能由多个服务器增强。这些服务器为海量数据提供快速并发查询。

Exadata

Oracle的“自主数据仓库”在Exadata云平台上运行。该自动驾驶平台使用自适应机器学习来自动化管理活动。这些活动包括监控、更新、保护数据库以及优化和修补。

构建独立的Exadata数据仓库非常简单。只需指定表并快速加载数据即可。为了提高性能和可扩展性,系统使用列处理和并行处理。

BI360数据仓库

企业可以使用Solver BI360将大量来自多个来源的数据结合在一起。这些来源包括非结构化数据库、CRM、ERP和会计软件。它预配置了使业务智能和数据库部署操作更简单的功能。基于云的系统的分析界面和仪表板易于使用。例如,可以使用数据浏览器来探索数据。此外,还可以添加模块和维度。

数据仓库在MS SQL Server上运行。此外,它内置了自动数据加载功能。这使得搜索和查询数据库变得简单。

Cloudera

Cloudera维护的操作数据库是一个低延迟、高并发的平台。它非常适合从广泛的数据分析中获取实时商业智能。该资源支持灵活的分布,既可移植又经济实惠。因此,可以在本地服务器和基于云的服务器之间切换。

该平台使用HBase构建非结构化数据的列式NoSQL存储。但在Cloudera中,Kudu用于创建结构化数据的关系型数据库。此外,该程序还提供使用当前和过去数据进行预测建模。

Hevo Data

当您不必担心保持流水线的良好状态时,查找趋势和机会变得更简单。您可以使用Hevo从150多个来源(包括Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks和Firebolt)几乎实时地复制数据,而无需编写任何代码。因此,使用Hevo作为您的数据流水线平台时,维护工作变得不那么令人担忧。

当某些情况发生错误时,Hevo保证零数据丢失。Hevo还可以让您监视工作流程,以确定任何问题的源头,并在其影响整个工作流程之前修复问题。当您将24小时客户服务添加到列表中时,您现在拥有一个可靠的工具,可以更好地控制和获得更多的可见性。

SAS Cloud

SAS可以简化分析大量数据的任务。用户可以使用SAS(统计分析软件)数据仓库系统从多个来源访问数据。此外,它提供了可供各个企业使用各种信息工具和报告控制和共享的数据。

SAS中使用内部的质量知识库(QKB)来存储和处理数据。由于活动从单个站点进行管理,因此SAS用户可以在任何地点使用互联网连接使用该工具。

Integrate.io

Integrate.io是一个基于云的数据集成平台,用于创建简单、可视化的数据流水线。Integrate.io可以集中所有指标和销售工具,如自动化、CRM、客户支持系统等。它将整合所有数据源。

Integrate.io是一个灵活且可扩展的数据集成平台。它可以处理结构化和非结构化数据。它可以与SQL数据存储、NoSQL数据库和云存储服务集成。

SAP数据仓库云

集成数据管理平台SAP数据仓库云映射了组织的所有业务操作。它是一个用于公共客户/服务器架构的顶级应用程序包。它是数据仓库领域最好的工具之一。它为提供顶级工业数据仓库和管理解决方案树立了新的标准。

SAP数据仓库提供高度自适应和透明的业务解决方案。它被设计为模块化,以便于设置和有效利用空间。数据库系统可以包括分析和事务。这些便携式、跨平台的数据库是下一代的数据库。

IBM Infosphere

IBM Infosphere是一款优秀的ETL工具,使用图形符号执行数据集成任务。它提供了数据集成、数据仓库、管理和数据管理和治理的所有关键组件。混合数据仓库(HDW)和逻辑数据仓库(LDW)构成了该仓库系统的核心。

混合数据仓库结合了多种数据仓库技术,以确保适当的工作负载由正确的平台处理。它有助于主动决策和流程简化。它降低了成本,是提高企业敏捷性的有力工具。

这个工具的可靠性、可扩展性和更好的性能有助于完成各种苛刻的项目。它确保最终用户获得可靠的信息。

Ab Initio软件

Ab Initio成立于1995年,为并行数据处理应用程序提供直观的数据仓库技术。它旨在帮助企业进行第四代数据分析任务、数据操作、批处理以及定量和定性数据处理。高容量数据处理和集成是Ab Initio公司的专长。

由于该公司倾向于保持其产品周围的高度隐私性,Ab Initio软件是一种有许可的产品。它是一个基于GUI的程序,旨在使提取、转换和加载数据的活动更加容易。非揭示协议(NDA)禁止任何参与该产品开发的人公开披露“从一开始”开发的技术信息。

ParAccel(被Actian收购)

ParAccel是一家位于加利福尼亚的软件公司,致力于数据库管理和数据仓库领域。Actian于2013年收购了ParAccel。

Maverick和Amigo是该公司的两个主要产品。Maverick本身是一个独立的数据存储。它为许多行业的企业提供了DBMS软件。而Amigo则旨在提高通常路由到现有数据库的查询处理速度。

后来,ParAccel放弃了Amigo,而Maverick得到了提升。Maverick逐渐转变为一个支持列式定向和使用共享无内容架构的ParAccel数据库。

AnalytiX DS

Analytix DS是一家专注于数据集成和映射管理工具和解决方案的专家公司。

它广泛支持大数据服务和企业级集成。分析先驱Mike Boggs首次使用了预ETL映射。Analytix现在拥有一个庞大的跨国服务提供商和助手团队。其总部位于弗吉尼亚,办事处遍布北美和亚洲。预计不久将在班加罗尔开设一个新的开发设施。