原文：
www.kdnuggets.com/top-5-data-management-tools-for-your-projects
数据管理涉及接收、验证和精炼数据，以确保用户的可靠性。数据管理工具能够执行各种功能，如严格的存储、分析、分发和同步数据。它主要用于产品信息管理、客户数据库管理、多媒体资源管理以及行政和财务资源管理。
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数据管理可以通过自动化变得更简单，这样可以减少冗余和错误，同时节省时间和成本。这些工具不仅在存储方面很方便，还可以提供数据分析、监控文件使用、更新相关平台和应用等功能。
数据管理工具的主要类型包括：
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云数据管理工具
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ETL 和数据集成工具
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数据转换工具
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主数据管理 (MDM) 工具
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数据可视化和分析工具
每个类别在高效管理大数据集方面都有不同的用途。
云数据管理 (AWS) 提供广泛的 云计算服务，使组织能够构建复杂的数据管理管道和分析工作流。主要服务包括 Amazon Redshift，一个数据仓库服务，允许对 PB 级结构化数据进行轻松扩展和 SQL 基础的分析。Amazon Athena 使得能够直接对存储在 S3 中的数据进行无服务器 SQL 查询。AWS 服务创建了一个强大的基于云的平台，用于管理和从大数据集中提取见解。按需付费的定价模式为组织提供了灵活性，并减少了基础设施成本。
🔑 AWS 关键点
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提供多种工具和数据库
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按需付费解决方案
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对于小型企业具有成本效益
✅ 优点
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包括各种数据库和工具
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提供全面的解决方案来管理和发展您的数据需求
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成本效益
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高度可靠和可用
❌ 缺点
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使用某些工具可能会因为其复杂的用户界面而感到困难
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计费可能会令人困惑
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需要云计算专家
Fivetran 是一个基于云的数据集成平台，自动化数据在源和目标之间的移动和转换。它提供了预构建的连接器，可以轻松地从应用程序、数据库、API 和文件中提取数据，并将其加载到数据仓库和数据湖中。凭借其强大的功能，Fivetran 实现了数据的无缝提取、加载和转换，使数据集成变得轻松。
🔑 Fivetran 关键点
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完全托管的数据管道
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无数据限制
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一个平台解决所有数据移动需求
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自动化、可靠性和规模
✅ 优点
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性价比高
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设置简单明了
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低代码 ELT 数据操作
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简单集成
❌ 缺点
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缺乏自定义功能
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偶尔会出现延迟
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同步大量数据可能会很昂贵
dbt (data build tool) 是一个开源平台，用于管理和执行基于 SQL 的数据转换。它允许分析师和数据工程师开发模块化、可重用的转换逻辑，这些逻辑可以应用于数据平台内的各种数据源，如仓库、数据湖或数据库。dbt 处理依赖关系映射、模式编译和转换代码的执行，同时提供重构、文档、测试和版本控制工具。
🔑 dbt 关键点
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SQL 转换
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可以在自己的数据仓库、数据湖、数据库或查询引擎中运行
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版本控制和 CI/CD
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测试和文档
✅ 优点
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dbt 转换使用 SQL 编写
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转换过程已简化
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转换几乎实时运行
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诸如 CI/CD、版本控制和协作等操作功能
❌ 缺点
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不适合非技术用户
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dbt 仅专注于转换且功能有限
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对某些数据湖、关系数据库和数据仓库的支持不足
Informatica 是一个企业级主数据管理解决方案，与 IBM 的 InfoSphere 和 Oracle 的 Siebel UCM 竞争。它是一个灵活的多领域解决方案，支持在本地和云中进行主数据管理。Informatica 的一个主要优势是其处理多个领域和主数据关系的能力，无论是在本地还是在云中。它提供了一个集中的平台，通过各种定制应用程序在组织内部对主数据进行整合、探索、管理和共享，从而改善数据质量、治理和业务生产力。
🔑 Informatica 关键点
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企业级主数据管理解决方案
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与第三方应用程序的集成
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模块化配置
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卓越的可扩展性和安全性
✅ 优点
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高度有价值的数据清理功能
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高效的匹配和合并能力，并带有审计追踪
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精确且一致的主数据管理
❌ 缺点
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初始设置复杂
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用户界面过时
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数据目录和数据市场需要改进
Tableau 是一个出色的数据可视化和商业智能工具，用于分析和可视化大量数据。它帮助用户创建图表、图形、地图、仪表板和故事，以便可视化和分析数据，帮助做出商业决策。Tableau 支持强大的数据探索和挖掘，使用户能够在几秒钟内回答重要问题。没有编程知识的用户可以立即使用 Tableau 开始创建可视化。此外，你可以连接到其他 BI 工具不支持的多个数据源。使用 Tableau，用户可以通过组合和混合各种数据集生成报告。
🔑 Tableau 关键点
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强大的数据发现和探索工具
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连接多个数据源
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使用 Tableau Server 进行集中数据管理
✅ 优点
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易于使用
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提供免费社区版
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多重集成
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高性能
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便于共享和协作
❌ 缺点
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专业版价格昂贵
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安全性问题
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缺乏全面的 BI 工具功能
数据管理工具在组织、处理和分析数据以驱动商业洞察中发挥着关键作用。随着数据量的不断增长，拥有强大的工具来管理数据生命周期变得更加重要。
本文概述了五种领先的数据管理解决方案：AWS、Fivetran、dbt、Informatica MDM 和 Tableau。每种工具的用途不同，从处理大规模的云数据到无缝的 ETL 流水线，再到主数据管理和分析。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学专业人士，热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图神经网络构建一种 AI 产品，帮助那些在心理健康方面挣扎的学生。