您组织最可靠的数据集成工具

您是否曾考虑过提高效率、节省时间,为您的业务带来改善?或者通过采用一种高效的技术来扩大收入?无论哪种情况,现在是考虑数据集成的时候了。

什么是数据集成?

数据集成是指您将同步的数字工具和技术纳入一个中心平台,从而使所有工具都可以访问的过程。这是一个解决方案,可以使您的业务优化内部和外部运营。

例如,许多机构使用营销API(应用程序接口)来合并各种营销工具中的数据。

尽管数据集成可以将独立的系统整合为一个全面的生态系统,但本文将重点介绍最佳工具。由于每个组织都需要数据集成工具,因此您也将掌握必要的知识,以找到最佳工具。

什么是数据集成工具?

数据集成工具是用于数据集成过程的软件。这些工具可以帮助您的组织访问、转换、处理和移动跨越任何涉及的基础设施的数据。核心目标是加快数据生命周期,使数据加速您的业务结果。

市场上有很多数据集成工具。由于每个软件供应商都会优先考虑一些需求,所以可以期望获得各种各样的集成服务。有些工具可以将数据从其原始格式重塑为适合您需求的格式,例如数据分析。

其他工具则处理实时数据以支持敏感的业务操作。这还不是限制;其他工具还将提供复制和复制功能,包括云应用。

如果您曾与几个组织合作,可能在不知情的情况下遇到了一些数据集成工具。您是否曾使用工具登录到某个网站的多个帐户?曾经访问过各种网站并从其原生应用程序获取数据吗?很好,您已经尝试过了。

如果您尚未遇到任何数据集成工具,请考虑以下情况:您开始了一项小业务。随着业务的发展和扩张,新的地点和收入渠道增加了组织处理的数据量。数据量的大幅增加会对其质量造成挑战,使其变得更加复杂,因此需要进行数据集成。

数据集成如何帮助?

这些工具如何帮助您的业务?想想数据可靠性。如果您希望改善业务数据体验,必须保持数据集成。在这种情况下,集成工具可以帮助您创建无错误、合并和可靠的数据集,供您的数据驱动项目使用。

您是否担心数据孤岛?使用多个不一致的系统或过时的应用基础设施可能会破坏您的业务增长。您可以借助集成工具简化集成过程,并提高业务实施过程的效率。

需要更好的协作吗?协作工具对于改进团队协作和帮助团队保持共同的愿景和目标至关重要。数据集成工具提供更好的协作体验,特别是在决策方面,有助于团队保持一致。

最后,您可以提高分析能力。当您的数据局限于一个位置时,进行分析变得很容易。集成工具为您提供有价值的见解,使数据更加实用,有些工具甚至可以在问题发生之前发现机会或瓶颈。

数据集成工具的类型

数据集成工具有几个类别。以下是简要概述,供您选择:

  1. 自有部署:这些工具占用私有云或本地网络的空间。您的内部IT使用内部软件进行集成。然而,这种模型与较高的维护成本和基础设施管理相关,同时需要与您的IT部门协作。
  2. 基于云Cloud data integration使用云技术来集成多个数据源。这个类别是满足您的数据集成需求的一种经济有效的方法。
  3. 专有:这些工具是知识丰富、资源密集型的解决方案,旨在满足特定的业务需求。然而,如果您将它们用于小型企业,它们相对昂贵。
  4. 开源:这个类别具有公开的源代码。作为贡献者,您可以访问工具并编辑源代码。这个模型比专有的昂贵解决方案更好。

接下来,我们将讨论在寻找数据集成工具时应考虑的功能。

选择数据集成工具时应考虑的功能

当寻找适合您的业务的正确工具时,您必须经历工具选择过程。在市场上有很多工具可供选择,决策过程变得困难。以下是帮助您选择最佳工具的标准:

#1. 考虑您的用户

谁在使用您的工具?如果是数据工程师,您期望工具是基于代码的,并具备监控、日志记录、版本控制和开发者工具集。

#2. 实用性

工具是否有陡峭的学习曲线?如果工具要求您事先了解某些架构,这可能会导致数据处理延迟。

#3. 定价

评估所有权成本。包括许可、使用费用、通过自动化节省的时间、学习时间、调试和维护所产生的费用。您的供应商应该真实地告诉您有关成本的情况。

#4. 可扩展性

您选择的工具需要满足您当前的需求,并能适应未来的数据变化。

#5. 提供的连接

该工具需要为您的集成需求提供所有所需的链接。如果它没有内置连接器,它应该具有通用加载程序的范围。

#6. 可靠的支持

您希望选择一个具有广泛支持服务的工具,包括直接供应商-客户支持、编写良好的文档和教育资源,以便为新成员提供培训。

#7. 超出集成的服务

您的工具选择应该超出集成服务。它应该包括安全、大数据和治理等服务。评估超出集成的服务包以了解工具对您的组织的实际价值。

现在您了解了数据集成及其在您的业务中的重要性,可以开始选择适合您需求的提供商。这些列表没有特定顺序,但已被证明是最好的选择。

Informatica

Informatica是一款致力于构建和提供加速数据创新的数据驱动工具。您公司的数据是一项拥有力量的资产。

您可以使用Informatica的数据管理云将混乱的数据转化为可靠的资源,通过各种业务、行业和政府组织如保险、医疗保健、金融和电信促进创新。

Informatica使用链接_5架构来执行数据集成。如果您正在寻找与任何数据库配合良好的工具,那就不要再找了。如果您正在寻找数据转换工具,您可以使用Informatica进行快速转换。

虽然这些是最常见的用例,但您可以进一步探索Informatica以遇到更多云数据工具。

这些云工具帮助您维护高质量的数据,简化复杂的数据系统,并通过多个数据库吸收和操作数据的云大规模摄入。

Qlik

Qlik软件是一款专注于分析的数据集成工具。在这里,重点是将原始数据转化为知识库,通过从数据中提供报告来帮助您进行决策。

该工具采用关联模型,可以轻松操作以帮助您回答任何查询。如果您可以编写链接_7查询,Qlik是一个不错的选择,并帮助您降低内部IT专家的成本。

Qlik对您的机构有许多好处,包括易于使用,多种数据可视化选项,无论数据大小如何都能快速响应,动态仪表板,内置AI链接_8以帮助分析数据趋势,移动设备上的数据访问和分析,以及在短时间内快速部署链接_9。

Boomi

如果您正在寻找一个集成平台来连接您的应用程序并自动化工作流程,可以考虑使用链接_10

Boomi是一种低代码工具,通过多个应用程序移动、管理和安排数据。Boomi提供端到端的能力,数据质量保证,API管理和企业对企业(B2B)网络管理。

这里的突出特点是使用“拖放”进行简单集成、可扩展性、数据同步、本地云基础架构,使您能够在几天内部署,无论您是否具备技术背景,都可以无缝使用,并提供标准集成的可用模板。

Talend

如果您正在寻找一个可靠的工具来从多个来源收集数据,并使其对您企业的决策有用和相关,链接_11是一个不错的选择。

您可以使用该工具执行统一的数据集成、转换和映射,同时在整个过程中密切关注数据质量。

Talend在其列表中有几个产品,包括数据集成、API集成、数据完整性和治理。这种组合使您能够通过多个平台(无论是本地还是基于云的)围绕任何数据类型进行工作。

Dataddo

无论您是营销人员、数据工程师、数据科学家、销售代表还是企业所有者,链接_12工具都为您的企业提供所需的洞察力,以便为您的组织做出技术决策。

您可以使用Dataddo将数据从在线来源传送到任何仪表板应用程序或使用其ETL将其发送到其他应用程序。

为什么应该使用Dataddo?它先进而易于使用,涵盖了各种技术技能水平。您还可以享受增强的安全性和免费维护。在这种情况下,供应商处理所有API和数据管道,使您能够专注于数据运营。您的时间得到重视,因此能够提高生产力。

Adeptia

Adeptia集成工具致力于帮助您无论应用程序所在位置,都能够与客户、供应商和合作伙伴连接和共享数据。您可以使用Adeptia通过自动化和自助服务操作模型来改进企业的客户入职流程。

与其他依赖开发环境的工具不同,Adeptia利用模板和artificial intelligence(AI)来简化数据交换,无论您的技术知识如何。

您无需等待开发人员处理混合工具和服务的几天时间,可以消除繁琐的流程,将重点放在您的项目上。Adeptia可以根据您的业务增长而扩展,以适应任何数据大小和容量。

Jitterbit

如果您正在寻找可靠的工作流自动化,那么Jitterbit是您的首选。该解决方案使您能够轻松连接系统、流程和团队,通过一个平台提高生产力,使您和您的团队能够专注于实现目标。

使用Jitterbit,您可以通过预构建的集成实现与数百个应用程序的连接,通过产品对客户旅程进行编排,同步多个应用程序之间的数据,并创建开发人员友好的API。

您还可以创建可管理且可扩展的业务应用,而无需构建新的基础架构。

Skyvia

如果您正在寻找提供所有与数据相关任务的解决方案的工具,那么Skyvia是您的首选。

Skyvia作为一种高性能批量集成工具,在处理大数据量、数据仓库中的数据合并、CSV文件和云应用程序之间的数据迁移时可扩展。

无论您面对简单还是复杂的情况,Skyvia都提供了简单的工具用于简单的实用程序,以及在解决复杂数据问题时无需编码的高级解决方案。

这种特定场景的灵活性使您可以通过高级数据管道执行多个数据操作,例如导入、导出、复制和同步。

最后的话

由于您已经准备好开始进行数据集成,您需要知道这个过程超出了具体工具的知识范围。在集成数据时使用的方法可能是手动的或中间件驱动的,以使您了解。

正如您所见,数据集成工具是扩展您的业务的解决方案。它们可以帮助您在比您想象的时间更短的时间内运行和自动化大量的数据管道。无论您的业务是大型还是小型,您选择的工具都应该可以根据您的具体需求进行自定义。

您可以深入了解数据集成的更多信息,访问customer-data integration

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