EN İYİ 12 Açık Kaynak Veri Ambarı Aracı (2025)

Veri odaklı her karar, karmaşıklığı yönetebilecek kadar güçlü bir temele dayanır; açık kaynaklı Veri Ambarı araçları artık bu gücü sunuyor eşsiz özelleştirme. Veri Ambarı, anlamlı iş içgörüleri sağlamak için çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli farklı verileri analiz etmeye yardımcı olan bir yazılım araçları koleksiyonudur. Kurumsal mimarların, CTO'ların ve BI ekiplerinin güvenilir ve geleceğe yönelik seçenekleri seçmelerine yardımcı olmak için bu platformlara dair derin içgörüler getiriyorum. Temel trendler arasında gerçek zamanlı analiz ve hibrit depolama modelleri için destek yer alıyor.

110'den fazla veri ambarı aracını değerlendirmek için harcanan 50 saatten fazla süre ile bu derinlemesine inceleme, en iyi açık kaynaklı çözümlere güvenilir, tarafsız bir bakış sunuyor. Özellikler, fiyatlandırma ve uygunluk konusunda doğrulanmış içgörüler içeriyor. Daha önce veri ağırlıklı bir finansal müşteri için böyle bir araç konuşlandırmıştım; basitlik ve kontrol herkesi etkiledi. Bu mutlaka görülmesi gereken liste şunları sunar: profesyonel danışmanlık ve hem ücretsiz hem de ücretli proje ihtiyaçlarınıza uygun bilinçli seçimler yapmanıza yardımcı olacak şeffaf bir döküm. Daha fazla oku…

En İyi Veri Ambarı Araçları ve Yazılımı (Ücretsiz/Açık Kaynak)

İsim	Platform	Kayda değer Özellikler	Ücretsiz deneme	Link
SorguSurge	Windows ve Linux	DevOps'a hazır, tam test kapsamı, otomatik e-posta raporları	30-Day Ücretsiz Deneme	Daha fazla bilgi edinin
BiG EVAL	Web Tabanlı	Meta veri odaklı test, otomasyon şablonları	14-Day Ücretsiz Deneme	Daha fazla bilgi edinin
Oracle veri ambarı	Bulut tabanlı	Self servis, otomatik ölçekleme, ISO standartları	14 Gün Ücretsiz Deneme	Daha fazla bilgi edinin
Amazon Redshift	Bulut tabanlı	Otomatik ölçeklendirme, düşük yönetim yükü	300 $ Ücretsiz Kredi	Daha fazla bilgi edinin
Domo	Windows, Mac ve Linux	Gerçek zamanlı gösterge panelleri, özel SQL desteği	30-Day Ücretsiz Deneme	Daha fazla bilgi edinin

1) SorguSurge

SorguSurge Açık kaynaklı veri ambarı araçlarını karşılaştırırken inceleme sürecimin güçlü bir parçası oldu. Aşırı komut dosyasına ihtiyaç duymadan veri hareketini derinlemesine test etme ve doğrulama yeteneğiyle öne çıkıyor. Yeteneklerini birkaç sahte ambar senaryosunda kontrol ettim ve tutarlı bir şekilde garantili bütünlük boyunca. Onu birinci sınıf bir seçim yapan şey, hem teknik hem de teknik olmayan test uzmanları için yararlı olan sezgisel arayüzüdür. Aslında, geliştirme döngülerini yavaşlatmadan veri doğruluğunu sağlamanın en kolay yollarından biridir.

Özellikler:

• Yapay Zeka Destekli Test Oluşturma: QuerySurge, veri doğrulama testlerini otomatik olarak oluşturmak için üretken AI kullanır ve manuel komut dosyası yazma işinin çoğunu ortadan kaldırır. Bu, geliştirme döngülerini önemli ölçüde kısaltır ve sınırlı SQL becerilerine sahip ekipler için test oluşturmayı daha erişilebilir hale getirir. Bunu bir finansal raporlama projesinde kullandım ve verimlilik kazanımları hemen oldu. AI'nın farklı veri modellerine iyi uyum sağladığını fark edeceksiniz, ancak dağıtımdan önce oluşturulan mantığı incelemeye değer.
• Veri Analitiği Panosu: Gerçek zamanlı gösterge paneli, test kapsamı, yürütme sonuçları ve kalite eğilimlerine dair derin bir görünürlük sunar. Daha hızlı temel neden analizi sağlar ve ekiplerin önemli olana öncelik vermesine yardımcı olur. Görünümleri belirli boru hatlarına odaklanacak şekilde nasıl özelleştirebildiğimi takdir ettim. Ayrıca, büyük test paketlerini hata ayıklamayı çok daha hızlı hale getiren test türüne göre filtrelemenize olanak tanıyan bir seçenek de var.
• BI Tester Eklentisi: Bu eklenti, verileri rapor katmanına kadar doğrulamak için Power BI ve Tableau gibi araçlarla doğrudan entegre olur. Ekibimin tutarsızlıkları yakalamak Paydaşlar onları görmeden önce veri ambarı ile ön uç gösterge panelleri arasında. Kritik raporlardaki fark edilmeyen görsel veya sayısal kaymaları tespit etmek için regresyon testinde kullanılmasını öneririm.
• Sorgu Sihirbazları: QuerySurge, SQL kullanmayanlar için test oluşturmayı basitleştiren görsel bir sorgu oluşturucu içerir. Junior bir QA analistiyle çalışırken, bu özelliği özellikle oryantasyon ve eğitim için yararlı buldum. Sezgisel arayüz hataları azalttı ve güveni artırdı. Bu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, basit ve gelişmiş modlar arasında geçiş yapmanın deneyimli kullanıcıların görsel bağlamı kaybetmeden sorguları ince ayar yapmasına olanak tanımasıydı.
• Veri Zekası Raporları: Bu raporlar oldukça ayrıntılıdır ve denetim hazırlığını çok daha kolay hale getirir. Araç, test sonuçlarından yürütme geçmişine ve şema değişikliklerine kadar her şeyi izler. Bir keresinde bu raporları bir sağlık hizmeti uyumluluk denetimi sırasında kullanmıştım ve incelemeden geçti sorunsuz. Uzun vadeli izlenebilirlik ve risk yönetimi için bulut depolamaya tekrarlayan dışa aktarmaları planlamanızı öneririm.
• Kurumsal Düzeyde Güvenlik: QuerySurge, AES 256-bit şifreleme, rol tabanlı erişim ve LDAP kimlik doğrulaması aracılığıyla veri korumasını garanti eder. Veri hassasiyetinin pazarlık konusu olmadığı ve güvenlik özelliklerinin sıkı penetrasyon testlerine dayandığı bir bankacılık istemcisi uygulaması üzerinde çalıştım. Bu, uyumluluk açısından yoğun sektörler için gönül rahatlığı sağlar. Araç, kullanıcı rollerini ayrıntılı olarak tanımlamanıza, erişimi yalnızca gerekli olanla sınırlamanıza ve riski en aza indirmenize olanak tanır.
• Docker Agent Desteği: Docker kapsayıcılarını QuerySurge aracılarını çalıştırmak için kullanmak bulut veya hibrit ortamlarda elastik ölçeklendirmeye olanak tanır. Bunu AWS'ye geçiş sırasında kurdum ve minimum kesinti süresiyle daha hızlı dağıtımlar gördüm. Dağıtılmış boru hatları çalıştıran ekipler için idealdir. Kapsayıcıları ortama ve aracı rolüne göre etiketlemenizi öneririm; Kubernetes ile orkestrasyonu çok daha sorunsuz hale getirdi.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: 30 Günleri
• Fiyat: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin

QuerySurge'u ziyaret edin >>

30-Day Ücretsiz Deneme

---

2) BiG EVAL

BiG EVAL BEST Open-Source Data Warehouse Tools için inceleme sürecim sırasında en iyi dereceli seçim olduğu ortaya çıktı. Tekrarlayan görevleri otomatikleştirme yeteneğini test ettim ve ne kadar verimli olduğuna gerçekten hayran kaldım tutarlılığı sürdürmek bilgi kalitesi. Kullanıcı arayüzü sezgiseldir ve otomasyona yeni başlayan ekipler için harika bir seçenektir. Değerlendirmem sırasında, bulut platformlarına desteğinin Google Cloud ve Azure entegrasyonu zahmetsiz hale getirdi. Örneğin, perakende işletmeleri bunu platformlar arasında envanter senkronizasyonlarını gerçek zamanlı olarak izlemek için benimsiyor.

Özellikler:

• Meta Veri Tabanlı Test Ölçekleme: BiG EVAL test mantığını veri ambarınıza otomatik olarak dağıtmak için meta verileri kullanır. Bu, tekrarlayan test yazımını önemli ölçüde azaltır ve tablolar arasında tekdüzelik ve şemalar. Bu yaklaşımı, düzinelerce veri kümesinde sütun düzeyinde doğrulamaları zorunlu kılmak için bir sağlık projesinde kullandım. Meta verileriniz iyi belgelenmiş ve merkezileştirilmiş olduğunda en iyi şekilde çalıştığını fark edeceksiniz; daha sorunsuz ölçekleme için bunları açıkça yapılandırmaya zaman ayırın.
• İş Kuralı Doğrulaması: Kuruluşunuzun belirli iş kurallarını tanımlayabilir ve bunları otomatik doğrulama yoluyla uygulayabilirsiniz. Bu, veri uyumluluğunu ekipler arasında daha tutarlı ve eyleme geçirilebilir hale getirir. Bir lojistik firmasıyla çalıştığımda, teslimat süresi ölçümlerinde SLA uyumluluğunu sağlamak için bunu kullandık. Araç, kural önem seviyelerini ayarlamanıza olanak tanır, böylece küçük sorunları işaretlerken kritik kontrolleri önceliklendirebilirsiniz.
• Veri Uygunluk Kontrolleri: Bu kontroller, verilerin gerçek dünya bağlamlarında mantıklı olup olmadığını doğrular; yalnızca teknik olarak doğru olup olmadığını değil. İş kullanıcıları da katılabilir, bu da sonuçlara ilişkin alaka düzeyini ve güveni artırır. Bir keresinde bir finans ekibini makul olma kontrollerini kullanmaya yönlendirdim ve geri bildirimleri bana yardımcı oldu test mantığını geliştir dramatik bir şekilde. Aşırı uyarı vermeden anormallikleri yakalamak için tarihsel veri modellerine dayalı eşikler ayarlamanızı öneririm.
• Esnek Komut Dosyası Yazma Yetenekleri: BiG EVAL SQL'de betiklemeyi destekler ve Groovy, size kullanıcı arayüzünün ötesinde karmaşık test mantığı oluşturma özgürlüğü verir. Özel Groovy bir telekom projesinde çok adımlı ETL süreçlerini doğrulamak için komut dosyaları, gereksiz sorgularda zamandan tasarruf sağladı. Bu özelliği test ederken, komut dosyalarını yeniden kullanılabilir bileşenlere yerleştirmenin uzun vadeli bakımı kolaylaştırdığını buldum.
• Veri Kalitesi Yönetimi: Profil oluşturma, temizleme ve zenginleştirme için yerleşik araçlarla, BiG EVAL sistemler genelinde veri kalitesini etkin bir şekilde iyileştirmenize yardımcı olur. Profilleme görselleştirmeleri, özellikle aykırı değerleri ve boş eğilimleri tespit etmek için faydalıdır. Bir perakende müşterisinin güvenilir kaynaklardan eksik değerleri doldurmak için zenginleştirme özelliklerini kullanmasına yardımcı oldum. Ayrıca, paydaşların veri sağlığı konusunda uyumlu olmasını sağlayan kalite ölçüm panoları oluşturmanıza olanak tanıyan bir seçenek de vardır.
• Test Sonucu Sürümleme: Bu özellik, test yürütmelerinin geçmişini depolar ve sürümden sürüme karşılaştırmalara izin verir. Denetimler ve yukarı akış değişikliklerinin etkisini izlemek için önemlidir. Sürümlü test sonuçlarının tarihsel uyumluluğu hızlı bir şekilde kanıtlamamıza yardımcı olduğu bir GDPR denetimi üzerinde çalıştım. Önemli kilometre taşı sürümlerini ayrı ayrı arşivlemenizi öneririm, böylece incelemeler veya geri almalar sırasında bunları kolayca alabilirsiniz.
• Test için Veri Maskeleme: Hassas veriler, test sırasında, sisteme entegre edilmiş otomatik maskeleme teknikleri aracılığıyla korunur. BiG EVAL. Bu, ortamlarınızın GDPR ve HIPAA gibi gizlilik yasalarıyla uyumlu olmasını sağlar. Finansal veri kümelerini ele aldığımda, maskeleme UAT ortamları için pazarlık edilemez bir gereklilikti. Bu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, aracın koşullu maskelemeye izin vermesiydi; bu da hangi alanların anonimleştirileceği üzerinde daha iyi kontrol sağlıyordu.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: 14 Günleri
• Fiyat: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin

Ziyaret edin BiG EVAL >>

14-Day Ücretsiz Deneme

---

3) Oracle Otonom Veritabanı

Oracle Otonom Veritabanı akıcı operasyonları nedeniyle dikkatimi çekti. Bir veri koleksiyonunun tüm yaşam döngüsünü nasıl ele aldığını kontrol ettim ve deneyimleyebildim güçlü otomasyon birinci elden. Değerlendirmemi yaparken, GDPR ve SOC 2 gibi uyumluluk standartlarına ne kadar iyi uyduğunu fark ettim. Bu sertifikalara sahip olmanın düzenlenen endüstriler için gerçek bir fark yaratabileceğini anlamak önemlidir. Genellikle, sağlık kuruluşları Oracle birden fazla bölgede güvenli hasta veri ambarlarını korumak.

Özellikler:

• Otomatik Ölçekleme Yetenekleri: Oracle Autonomous Database, iş yükünüze uyacak şekilde hesaplama ve depolama kaynaklarını dinamik olarak ayarlar. Bu, aşırı tedarik veya gereksiz maliyetler olmadan yoğun talebi yönetmeye yardımcı olur. Bunu yoğun bir toplu iş sırasında test ettim ve performans manuel ayarlama olmadan stabil kaldı. Bu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, ölçekleme olaylarının sorunsuz olmasıydı; iş yüklerini yeniden başlatmanız veya duraklatmanız gerekmiyor.
• Yüksek Kullanılabilirlik ve Felaket Kurtarma: Platform, otomatik yedeklemeler ve devralma mekanizmalarıyla yerleşik yüksek kullanılabilirlik sunarak %99.95 çalışma süresi sağlar. Bunu bir finansal sistem geçişi sırasında kullandım ve otomatik devralma devreye girdi simüle edilmiş bir kesinti sırasında saniyeler içinde. Görev açısından kritik uygulamalar için sağlam bir kurulum. Kurtarma planınızı düzenli olarak test etmenizi öneririm OracleDenetime hazır kalmak için 'nin geçiş seçeneği.
• Grafik ve Mekansal Analitik: Oracle lojistik, telekom veya güvenlik uygulamaları için büyük bir artı olan grafik ve mekansal veriler için yerel işlemeyi destekler. Bu özelliği bir siber güvenlik projesinde ağ ilişkilerini modellemek için kullandım ve performansın çok duyarlı olduğunu gördüm. Araç, karmaşık yol bulma sorunlarını doğrudan SQL'de sorgulamanıza olanak tanır ve bu da özel mantıkta zamandan tasarruf sağlar.
• Çoklu Bulut ve Hibrit Dağıtım: Desteği ile Oracle Bulut, Azureve şirket içi olarak, mimarinizin gerektirdiği her yerde veritabanını çalıştırabilirsiniz. Bu esneklik, veri egemenliğini yöneten kuruluşlar için idealdir veya kademeli bulut geçişiGeçmiş bir projede, entegre ettim Oracle Otonom ile Azure Federasyonlu analizler için Synapse. Ağ gecikmesinin değişebileceğini fark edeceksiniz; bulutlar arası veri akışı optimizasyonlarını planlayın.
• Otonom Veri Koruması: Bu özellik, bölgeler arasında felaket kurtarmayı otomatikleştirir, çoğaltmayı ve devralmayı minimum yapılandırmayla halleder. Perakende müşterilerimden birinin bölge kesintisi sırasında sıfır veri kaybını korumasına yardımcı oldu. Sistem, bekleme veritabanınızı her zaman hazır tutar. Ayrıca, yüksek hacimli işlemler sırasında gönül rahatlığı sağlayan gecikmeyi gerçek zamanlı olarak izlemenize olanak tanıyan bir seçenek de vardır.
• Şeffaf Veri Şifreleme: Veriler hem hareketsizken hem de aktarım sırasında şifrelenir ve manuel kurulum gerekmez. Bu, GDPR, HIPAA ve diğer standartlara uyumu garanti eder. Şifrelemenin yoğun olduğu iş yükleri sırasında bile performans etkisinin önemsiz olduğunu takdir ettim. Uçtan uca veri güvenliği yönetimi için şifrelemeyi tamamlamak üzere birleşik denetimi etkinleştirmenizi öneririm.
• Gerçek Zamanlı Veri Alımı: Oracle GoldenGate ve Streams gibi araçlar aracılığıyla gerçek zamanlı veri alımını destekler ve dakika dakika raporlamaya olanak tanır. Bunu bir telekom yükseltmesi sırasında uyguladım ve gerçek zamanlı panoların taze KPI'lar. Operasyonel zeka ihtiyaçları için idealdir. Araç, alımı otomatik dönüşümlerle birleştirmenize olanak tanır, bu da ETL iş yükünü ve gecikmeyi azaltır.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: 14 Günleri
• Fiyat: Ömür boyu ücretsiz temel plan

Download Link: https://www.oracle.com/autonomous-database/autonomous-data-warehouse/

---

4) Amazon KırmızıShift

Amazon Redshift açık kaynaklı depolama araçları hakkında yazarken bana veri toplama ve raporlama için güçlü bir çözüm sundu. Deneyimime göre, olağanüstü denge maliyet ve işlevsellik arasında. Yeteneklerini değerlendirirken, özellikle platformun içinde makine öğrenimi modeli eğitimi için yerel desteği beğendim. Araçları değiştirmeden analizlerinizi geliştirmenize olanak tanır. Örneğin, medya şirketleri bunu izleyici etkileşimini tahmin etmek ve canlı etkileşim verilerine dayalı içerik stratejilerini ayarlamak için kullanıyor.

Özellikler:

• S3 için Redshift Spektrumu: Doğrudan depolanan veriler üzerinde SQL sorguları çalıştırmanıza olanak tanır Amazon S3, önce Redshift'e yüklemeden. Bu analitik kapasitenizi genişletir ve depolama maliyetlerini düşürür. Bunu bir bulut geçiş projesi sırasında büyük Parquet veri kümelerini sorgulamak için kullandım. S3 verilerinizi sık sorgulanan alanlara göre bölümlendirmenizi öneririm; tarama sürelerini ve maliyeti önemli ölçüde azaltır.
• Veritabanında Makine Öğrenmesi: SQL kullanarak Redshift içinde makine öğrenimi modelleri oluşturabilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz; bu da zamandan tasarruf sağlar ve verileri harici platformlara taşımaktan kaçınır. Telekom sektöründeki bir müşterim için bu şekilde müşteri kaybı tahmin modelleri oluşturdum ve tüm iş akışı Redshift içinde kaldı. Bu özelliği test ederken, model çıkarımının hızlı olduğunu ancak temiz, iyi indekslenmiş eğitim setlerinden büyük ölçüde faydalandığını gördüm.
• Eşzamanlılık Ölçeklemesi: Bu özellik, kullanıcı sorgularındaki artışları yönetmek için otomatik olarak geçici kümeler ekler ve performansı sabit tutar. Bunu bir ürün lansmanı sırasında test ettim ve gördük ki kullanım 4 kat arttı herhangi bir yavaşlama olmadan. Redshift'in BI panoları için iyi ölçeklenmesinin nedenlerinden biri de budur. Ekstra kümelerin görünmez bir şekilde döndüğünü fark edeceksiniz; manuel planlama veya izlemeye gerek yoktur.
• Federasyon Sorgu Yetenekleri: Federasyon sorgularıyla Redshift genelinde sorgu yapabilirsiniz. PostgreSQL, ve diğer desteklenen veritabanları tek bir SQL ifadesinde. Bu, ETL yükü olmadan verileri harmanlamak için yararlıdır. Bunu, bir pazarlama atıf modeli için RDS'den gelen CRM kayıtlarını Redshift'teki analitik verilerle birleştirmek için kullandım. Ayrıca, kaynaklar arasında sorgu sonuçlarını önbelleğe almanıza ve tekrarlanan performansı iyileştirmenize olanak tanıyan bir seçenek de vardır.
• Veri Paylaşımı Clusters: Redshift, veri kümelerini kopyalama veya çoğaltma ihtiyacını ortadan kaldırarak kümeler arasında gerçek zamanlı veri paylaşmanıza olanak tanır. Aynı gerçek kaynağına erişen birden fazla ekibi veya departmanı olan şirketler için faydalıdır. Bunu, verilerin senkronize kalması gereken küresel bir satış ekibi için uyguladım. Kümeler arasında güvenli iş birliğini sağlamak için kullanım izinlerini dikkatli bir şekilde atamanızı öneririm.
• Dahili Somutlaştırılmış Görünümler: Redshift'teki somutlaştırılmış görünümler önceden hesaplanmış sorgu sonuçlarını depolar ve bunları otomatik olarak yeniler, bu da raporlamayı ve pano oluşturmayı daha hızlı hale getirir. Bunu Tableau ile kullandım yükleme süresini azaltın dakikalardan saniyelere. Bu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, artımlı yenilemenin, temel tablolarınızın verimli izleme için zaman damgası sütunlarına sahip olması durumunda en iyi şekilde çalışmasıdır.
• SQL Tabanlı ELT İş Akışları: Redshift, standart SQL kullanarak ELT'yi destekler ve üçüncü taraf araçlar olmadan veri ambarında veri yüklemenize ve dönüştürmenize olanak tanır. Bunu, zamanlanmış SQL işlerini kullanarak pazarlama veri dönüşümleri için boru hattı mantığını yönetmek için kullandım. Araç, iş akışlarınıza yapı ve hata işleme ekleyen saklı yordamları kullanarak ELT adımlarını zincirlemenize olanak tanır.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin
• Fiyat: 300 gün içinde kullanılabilecek 90$ Ücretsiz Kredi

Download Link: https://aws.amazon.com/redshift/

---

5) Ev

Domo veri ambarı yönetimi bağlamında performansı ve entegrasyon kolaylığı açısından incelediğim çok yönlü bir platformdur. Bunu açık kaynaklı platformlar ve bulut veri kaynaklarıyla hızlı bir şekilde bağlayabildim. Domo'yu olağanüstü kılan şey, gerçek zamanlı gösterge paneli yeteneği, parçalanmış sistemlerle uğraşmadan anında içgörüler elde etmeyi hedefleyen profesyoneller için idealdir. Veri hatlarını yönetmede verimlilik ve esneklik arayan işletmeler için birinci sınıf bir çözümdür. Özellikle JSON ve CSV gibi birden fazla formatta 1000'den fazla veri kaynağını ve çıktısını desteklemesini beğendim. Örneğin, finansal analistler doğru tahminlerde bulunmak ve raporlamayı otomatikleştirmek için genellikle Domo'nun hızlı veri harmanlama özelliklerine güvenir.

Özellikler:

• Federasyonlu Veri Sorguları: Domo, Snowflake veya Redshift gibi harici kaynaklardan veriyi taşımadan veya kopyalamadan sorgulamayı sağlar. Bu, veri yayılmasını azaltır ve yönetim standartlarını korur. Verileri merkezileştirmenin mümkün olmadığı, katı uyumluluk gereksinimleri olan ortamlarda kullandım. Araç, bu birleşik sorgulardan canlı panolar oluşturmanıza olanak tanır ve bu da zamana duyarlı kararlar için doğruluğu artırır.
• Canavar Modu Hesaplamaları: Beast Mode ile, Domo'nun kullanıcı arayüzünün içinde SQL benzeri bir düzenleyici kullanarak özel ölçümler oluşturabilirsiniz. Bu, KPI'ları uyarla orijinal veri setini değiştirmeden belirli iş sorularına. Bunu bir keresinde bir abonelik hizmeti panosu için karmaşık bir müşteri kaybı formülü tanımlamak için kullanmıştım. Bu özelliği test ederken, hesaplamalarınızı klasörlere gruplandırmanın iş birliğini ve dokümantasyonu çok daha kolay hale getirdiğini gördüm.
• Kişiselleştirilmiş Veri İzinleri: Domo'nun satır düzeyindeki güvenliği, erişimi kullanıcı rollerine veya özniteliklerine göre sınırlamanıza olanak tanır. Bu, kullanıcıların yalnızca kendi departmanları, bölgeleri veya işlevleriyle ilgili verileri görmesini sağlar. Bunu çok uluslu bir müşteri için uyguladım dahili erişim politikalarına uymak. Canlı yayına geçmeden önce hatalı yapılandırmaları yakalamak için izin önizlemelerini deneme modunda incelemenizi öneririm.
• Veri Soyağacı ve Etki Analizi: Bu özellik, verilerin nereden kaynaklandığını ve veri kümeleri, panolar ve uygulamalar arasında nasıl aktığını gösterir. Kaynakları güncellerken veya bozuk panolarda sorun giderirken inanılmaz derecede faydalıdır. Birden fazla katılım adımı içeren karmaşık bir pazarlama hattını denetlemek için kullandım. Ayrıca, değişiklikler sırasında kök neden analizini hızlandıran veri akışlarına veya kullanıcılara göre filtrelemenize olanak tanıyan bir seçenek de vardır.
• Düşük Kodlu Araçlar: Domo, verilerinizle bütünleşen özel uygulamalar ve iş akışları oluşturmak için sürükle ve bırak ortamı sağlar. Kampanya ölçümlerine göre gerçek zamanlı olarak uyarlanan bir potansiyel müşteri yönlendirme aracı oluşturmak için kullandım. Görsel oluşturucu, geliştirici olmayanlar için bile prototiplemeyi hızlandırır. Geliştirici modunu etkinleştirmenin gelişmiş kullanıcıların özel JavaGenişletilmiş işlevsellik için betik ve API'ler.
• Gömülü Analitik Yetenekleri: Domo Everywhere'i kullanarak panoları ve görselleştirmeleri harici portallara, intranetlere veya genel web sitelerine yerleştirebilirsiniz. Bu, Domo kullanıcı tabanınızın dışındaki müşteriler veya ortaklarla içgörüleri paylaşmak için harikadır. Bir kar amacı gütmeyen kuruluşun bağış toplama sitesine sorunsuz bir şekilde yerleştirilen bir bağışçı etkisi panosu oluşturmasına yardımcı oldum. Her görüntüleyici için içgörüleri kişiselleştirmek için yerleştirme kodunda dinamik parametreler ayarlamanızı öneririm.
• Planlanmış Raporlama ve Uyarılar: Domo, veriler önceden tanımlanmış eşiklere ulaştığında otomatik rapor planlamasını ve gerçek zamanlı uyarıları destekler. Bu, ekibinizi sürekli pano izleme olmadan bilgilendirir. Mağazalar genelindeki stok anormallikleri hakkında bildirim almak için bir perakende lansmanı sırasında buna güvendim. Araç, size şunları sağlar: uyarıları özelleştir Kullanıcı veya ekip başına, alaka düzeyini artıran ve uyarı yorgunluğunu önleyen.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: 30 Günleri
• Fiyat: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin

Download Link: https://www.domo.com/platform

---

6) SAP

SAP Veri işleme konusundaki kapsamlı yaklaşımıyla beni etkiledi. Özelliklerini değerlendirdiğimde, bulut tabanlı açık sistemlerle uyumluluğunu korurken karmaşık depo yapılarını basitleştirme yeteneğinin dikkate değer olduğunu gördüm. Bu platform yalnızca sağlam değil, aynı zamanda Hibrit veri altyapılarını destekleyinHem geleneksel hem de açık kaynaklı ortamlarda gezinen işletmeler için, SAP boşluğu kapatan güçlü bir çözümdür. Müzik yapımcıları genellikle daha akıllı sürümler için tarihsel ve gerçek zamanlı analizleri birleştirmek amacıyla merkezi yapısına güvenir.

Özellikler:

• Merkezi Olmayan İşbirliği: SAP takımların, her takımın diğerlerinin iş akışlarına müdahale etmeden verileri modelleyebildiği ve yönetebildiği bağımsız, izole "alanlarda" çalışmasına olanak tanır. Bu kurulum çevikliği artırır yönetişimi korurken. Bunu finans ve operasyonların farklı ortamlara ihtiyaç duyduğu bir üretim projesinde kullandım. Bu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, paralel veri modellemesi sırasında üzerine yazma sorunlarından kaçınmaya yardımcı olmasıydı.
• Veri Kataloğu ve Soy Takibi: SAP'nin veri kataloğu zengin meta veriler içerir ve bu da veri varlıklarını bulmayı, sınıflandırmayı ve anlamayı kolaylaştırır. Soy izleme, kullanıcıların verileri kökenlerine kadar izlemelerine yardımcı olur; bu da denetimler veya şema değişiklikleri sırasında kritik öneme sahiptir. Bunu bir zamanlar bir kaynak sistem geçişi sırasında riski değerlendirmek için kullanmıştım. Yukarı akış etkilerini izlemek için soy uyarıları için kritik veri kümelerini etiketlemenizi öneririm.
• Veri Federasyonu ve Sanallaştırma: Bu özellik kullanıcıların HANA gibi birden fazla sistemi sorgulamasına olanak tanır. Oracleve Hadoop—verileri taşımadan. Performansı iyileştirir ve tek bir gerçek kaynağı korur. Entegre ettim SAP üçüncü taraf bir bulut veri gölü ve canlı sorguların hızıyla beklentilerin ötesindeAraç, federasyon sorguları için önbelleğe alma kuralları ayarlamanıza olanak tanır; bu da yüksek yükler altında performansı artırır.
• Rol Tabanlı Erişim Kontrolü: İle SAP'nin rol tabanlı güvenliği, iş fonksiyonuna, coğrafyaya veya departmana göre kesin erişim hakları atayabilirsiniz. Büyük kuruluşlar arasında veri erişimini ve uyumluluğu dengelemeye yardımcı olur. Bunu, hasta veri erişiminin HIPAA standartlarına uyması gereken bir sağlık projesinde uyguladım. Erişim kaymasını önlemek için özellikle hızlı değişen kuruluşlarda rolleri üç ayda bir denetlemenizi öneririm.
• Önceden Oluşturulmuş İş İçeriği: SAP kutudan çıktığı anda sektöre özgü şablonlar, modeller ve KPI'lar sağlar, bu da önemli geliştirme süresinden tasarruf sağlar. Bir perakende uygulaması sırasında, satış analizlerini haftalar yerine günler içinde kurmak için bu hızlandırıcıları kullandım. Ayrıca, şablonları iş terimlerinize ve dahili taksonominize uyacak şekilde değiştirmenize olanak tanıyan bir seçenek de vardır.
• Yapay Zeka Destekli Veri İçgörüleri: SAP eğilimleri ortaya çıkarmak, anormallikleri tespit etmek ve tahminler oluşturmak için gömülü AI kullanır. Bu, iş kullanıcılarının veri bilimi uzmanlığına ihtiyaç duymadan veri odaklı kararlar almasını sağlar. Bir tedarik zinciri senaryosu sırasında sipariş geri dönüş risklerini öngörmek için öngörücü içgörüler kullandım. Sistem veri davranışınıza uyum sağladıkça içgörülerin zamanla iyileştiğini fark edeceksiniz.
• Ile entegrasyon SAP Analiz Bulutu: Bu sıkı entegrasyon, kullanıcıların veri ambarının hemen üzerinde görselleştirmeler oluşturmasına, planlama yapmasına ve simülasyonlar çalıştırmasına olanak tanır. analitik döngüsünü kısaltır ve stratejik planlamayı gerçek zamanlı verilerle birleştirir. Bu entegrasyonun dinamik tahminlemeyi mümkün kıldığı bir finans panosu projesinde çalıştım. En güncel raporlamayı minimum gecikmeyle elde etmek için canlı veri modunu etkinleştirmenizi öneririm.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin
• Fiyat: 300 gün içinde kullanılabilecek 90$ Ücretsiz Kredi

Download Link: https://api.sap.com/package/sapdatawarehousecloud/overview

---

7) Bilişim

Bilişim kurumsal düzeyde veri projeleriyle çalışırken deneyimime göre oldukça güvenilir bir platform olmuştur. Bulut tabanlı yeteneklerini değerlendirdim ve bunun için ideal olduğunu buldum kaynak kısıtlamalarını çözme ve çoklu bulut ortamlarını yönetmek. Bana coğrafi olarak dağıtılmış ekipleri senkronize etmek ve karmaşık ETL iş akışlarını yönetmek için kapsamlı bir çözüm sağladı. Benim için öne çıkan şey, sorunları hızlı bir şekilde teşhis etmek için harika olan merkezi hata kaydıydı. Tutarlılığa ve yapılandırılmış entegrasyona öncelik veren işletmeler için bu platformu öneriyorum.

Özellikler:

• Gelişmiş Pushdown Optimizasyonu: Informatica'nın pushdown optimizasyonu, dönüşüm mantığını motorda işlemek yerine kaynak veya hedef sisteme aktarır. Bu, gecikmeyi azaltır ve hesaplama kullanımını düşürür. Bunu bir Oracle arka uç ve performans iyileştirme büyük birleştirmeler sırasında farkedilirdi. Dönüşümlerin gerçekten aşağıya itildiğini ve kısmen işlenmediğini doğrulamak için sorgu planlarını düzenli olarak izlemenizi öneririm.
• Geniş Önceden Hazırlanmış Konnektörler: Informatica, Salesforce, Snowflake gibi sistemlerle entegrasyonu kolaylaştıran yüzlerce önceden oluşturulmuş bağlayıcı sunar. SAPve AWS. Bu, zamandan tasarruf sağlar ve özel kodlamayı azaltır. Entegre ederken Oracle Bulut ile Azure Blob Storage, bağlayıcı kurulumunu şaşırtıcı derecede akıcı buldum. Araç, projeler arasında bağlantı nesnelerini yeniden kullanmanıza olanak tanır, bu da kurulum hatalarını azaltır ve yönetimi iyileştirir.
• Görsel Haritalama Tasarımcısı: Informatica'daki sürükle ve bırak arayüzü, kullanıcıların derin kodlama uzmanlığı olmadan veri iş akışlarını tasarlamalarına ve yönetmelerine olanak tanır. Bu tasarımcıyı kullanarak genç bir ekibi eğitmeye yardımcı oldum ve iş akışı mantığını birkaç gün içinde kavradılar. Hem basit veri hatları hem de karmaşık veri düzenlemesi için oldukça uygundur. Bu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, görevleri mapplet'lere gruplandırmanın dokümantasyonu basitleştirir ve hata ayıklama.
• Gerçek Zamanlı ve Toplu İşleme: Informatica hem toplu hem de gerçek zamanlı veri entegrasyonunu destekleyerek operasyonel ve analitik ihtiyaçlar için esneklik sağlar. Müşteri etkileşimlerini bir CRM ve bir pazarlama platformu arasında senkronize etmek için gerçek zamanlı işlemeyi kullandım. Gecikme sürekli olarak beş saniyenin altındaydı. Ayrıca, kaynağa bağlı olarak işleme modları arasında geçiş yapmanıza olanak tanıyan bir seçenek de vardır; bu da mimarinize çeviklik katar.
• Dinamik Ölçekleme ve Otomatik Ayarlama: Platform, iş yükü taleplerine göre kaynakları otomatik olarak ölçekler ve ayarlar, böylece performansı sabit tutar. Bir perakende satış etkinliği sırasında, bu özellik manuel müdahale olmadan veri hacmindeki artışları ele almak için devreye girer. Hızı korurken aşırı sağlamayı önlemeye yardımcı olur. İşler tek bir toplu iş olarak çalıştırılmak yerine boru hatlarına bölündüğünde iş yüklerinin daha iyi dengelendiğini fark edeceksiniz.
• Güvenli Aracı Archidoku: Informatica'nın güvenli aracısı, hassas kimlik bilgilerini veya ham verileri ifşa etmeden hibrit ortamlardaki veri transferlerini yönetir. Bunu, sıkı HIPAA uyumluluğu gerektiren bir sağlık hizmeti kurulumunda konuşlandırdım ve şifreleme protokolleri üçüncü taraf denetimlerinden geçtiAğ atlamalarını azaltmak ve verimi artırmak için aracıları veri kaynaklarınıza yakın bir yere kurmanızı öneririm.
• Rol Tabanlı Erişim Kontrolü: Rol tabanlı kontrollerle Informatica, kullanıcı erişimini ayrıntılı düzeylerde tanımlamanıza olanak tanır: projeden sahaya. Bu, departmanlar arasında veri güvenliği politikalarının uygulanmasına yardımcı olur. Bunu, denetim izlerinin kritik olduğu bir bankacılık dağıtımı sırasında yapılandırdım. İzinleri kuruluş değişiklikleriyle uyumlu tutmak için rolleri kimlik sağlayıcınızla düzenli olarak senkronize etmenizi öneririm.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: Ömür boyu ücretsiz temel plan
• Fiyat: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin

Download linki: https://www.informatica.com/products/cloud-data-integration.html

---

8) Talend Açık Stüdyo

Talend Açık Stüdyo birçok ETL aracında gördüğüm yaygın bir sorunu çözmeme yardımcı oldu: aşırı karmaşık yapılandırmalar. Bir dizi entegrasyon iş akışını ele almak için test ettim ve bana oldukça sezgisel bir çalışma alanı sundu. Artık güncellenmiyor olsa da, bunun bir zamanlar en iyi ücretsiz puanlı veri ambarı aracı, özellikle küçük ekipler veya tek başına çalışan geliştiriciler için. Aslında, veri hatlarında şeffaflığı korurken karmaşık iş akışlarını idare etme yeteneği hala etkileyici. Sağlık hizmeti girişimleri genellikle bunu birden fazla sağlık kayıt sistemiyle entegre olurken veri uyumluluğunu korumak için kullanır.

Özellikler:

• Grafik Tasarım Ortamı: Talend Open Studio, ETL boru hatlarını hızlı bir şekilde oluşturmak için kullanıcı dostu, sürükle ve bırak arayüzü sağlar. Bu görsel yaklaşım, manuel kodlama ihtiyacını azaltır ve veri mühendisleri ve analistleri için idealdir. Bunu eski bir sistem modernizasyon projesinde kullandım ve yardımcı oldu genç ekip üyelerini daha hızlı işe alınBu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, her bir bileşeni etiketlemenin hata ayıklama ve akran incelemeleri sırasında zamandan tasarruf sağladığıdır.
• Geniş Bağlantı: 900'den fazla bağlayıcı desteğiyle Talend, bulut platformlarından CRM'lere ve ERP'lere kadar her şeyle entegrasyonu kolaylaştırır. Salesforce'u bağladım, MySQLve AWS S3'ü özel entegrasyon kodu yazmadan tek bir işlem hattında birleştirin. Bağlantı ayrıntılarını depolamak için Talend'in meta veri deposunu kullanmanızı öneririm; iş geçişini basitleştirir ve güvenliği artırır.
• Kod Oluşturma: Talend otomatik olarak üretir Java görsel iş akışınıza dayalı sahne arkası kod. Bu, ileri düzey kullanıcıların performansı ince ayarlamasına veya gerektiğinde özel mantık eklemesine olanak tanır. Bir keresinde, dengesiz API'ler için özel yeniden deneme mantığı eklemek üzere bir toplu iş için oluşturulan kodu değiştirdim. Ayrıca, sürüm denetimi için kod tabanını dışa aktarmanıza olanak tanıyan bir seçenek de vardır; bu da işbirlikçi ortamlar.
• Gelişmiş Veri Eşleme: Dahili eşleme araçları, kaynak ve hedef alanları görsel olarak hizalamanıza, dönüşümler uygulamanıza ve şema tutarlılığını doğrulamanıza olanak tanır. Bunu, birden fazla bölgesel veri kümesini entegre ederken karmaşık birleştirmeleri ve iç içe geçmiş yapıları yönetmek için kullandım. Eşleme şablonlarının kaydedilebileceğini ve yeniden kullanılabileceğini fark edeceksiniz; bu da benzer dönüşümleri hızlandırır projeler genelinde.
• Planlama Yetenekleri: Talend işleri harici cron araçları kullanılarak tetiklenebilir ve bu da özel bir zamanlayıcıya ihtiyaç duymadan otomatik ETL iş akışlarını etkinleştirir. Depo yenilemelerini her gece çalışacak ve arızalarda e-posta yoluyla bizi uyaracak şekilde planladım. Dinamik dosya yollarını veya parametreleri işlemek için cron betikleri içinde sistem değişkenleri kullanmanızı öneririm; bu, sabit kodlu hataları azaltır.
• İşlerin Yeniden Kullanılabilirliği: Talend, alt işler ve modüler iş geliştirmeyi destekler yeniden kullanılabilir bileşenler. Bu, tekrarlanan mantığın olduğu büyük projelerde özellikle yararlıdır. Bir düzineden fazla boru hattında kullandığımız tarih alanlarını doğrulamak için yeniden kullanılabilir bir alt iş oluşturdum. Araç, bu bileşenleri merkezileştirmenize olanak tanır ve güncellemeleri ve yönetimi çok daha kolay hale getirir.
• Büyük Veri Çerçevelerine Destek: Talend, Hadoop ile entegre olur. Sparkve diğer büyük veri platformları, verileriniz büyüdükçe iş yüklerinizi ölçeklendirmenize olanak tanır. Bunu bir Spark-on-YARN ortamında performans artışı görüldü dağıtılmış katılımlar. Ayarlamayı tavsiye ederim Spark Büyük işler çalıştırmadan önce parametreleri doğrudan Talend'de ayarlayın; bu, bellek kullanımını kontrol etmeye ve kaynak darboğazlarını önlemeye yardımcı olur.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: 14 gün
• Fiyat: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin

Download Link: https://www.talend.com/products/talend-open-studio/

---

9) Ab Initio yazılımı

The Ab Başlangıç yazılım, ETL boru hattı oluşturma sırasında iş akışımı şaşırtıcı derecede hızlandırdı. Özellikle bulut veri ambarlarına sorunsuz bir şekilde nasıl bağlandığını ve paralel görevleri gecikmeden nasıl yürüttüğünü takdir ediyorum. Bu aracın, yüksek talepli ortamlar ve zaman ve güvenilirliğin önemli olduğu toplu işleme için en iyi dereceli seçenektir. Birkaç kurumsal veri aracını inceledim ve Ab Initio, uyarlanabilirliği ve yapılandırılmış performansıyla öne çıktı. Sigorta şirketleri, binlerce müşteri kaydında gecelik poliçe güncellemelerini işlemek için genellikle toplu performansına güvenir.

Özellikler:

• Ortak>Operating Sistemi: Ab Initio'nun ŞirketiOperating Sistemi, büyük miktarda veriyi hızla işlemek için çok iş parçacıklı paralellik kullanarak aşırı performans için oluşturulmuştur. Veri iş yükleri arttıkça verimli bir şekilde ölçeklenir. Terabaytlarca işlem günlüğü işleyen bir finansal projede kullandım ve baskı altında asla çökmedi. Bu özelliği test ederken, kaynak kullanılabilirliğine göre paralellik derecesini ayarlamanın önemli ölçüde artırılmış verim Sistemi aşırı yüklemeden.
• Kusursuz Veri Soyağacı: Ab Initio, ham kaynaktan nihai çıktıya kadar tüm akışı yakalayan uçtan uca veri soyağacı sağlar. Bu, denetim hazırlığı ve etki analizi için önemlidir. Bir sağlık hizmeti uyumluluk denetimi üzerinde çalıştım ve bu özelliği her dönüşümü geriye doğru izlemek için kullandım. Araç, dönüşümleri adım adım görselleştirmenize olanak tanır, bu da denetçilerle güven oluşturur ve dokümantasyonu basitleştirir.
• Hata Toleransı ve Kurtarma: Platform, yüksek hacimli veri hatlarında veri tutarlılığını korumak için yerleşik hata işleme ve kurtarma sunar. Toplu yükleme sırasında bir düğüm hatasıyla karşılaştım ve Ab Initio, veri bütünlüğünü tehlikeye atmadan başarısız olan işlemi yeniden başlattı. Çalıştığım en güvenilir sistemlerden biri. Uzun süreli işler için özel kontrol noktası ayarlamanızı öneririm; bu iyileşme süresini azaltır ve büyük veri kümelerinin yeniden işlenmesini önler.
• Esnek Dağıtım Seçenekleri: Ab Initio, kuruluşlara altyapıyı nasıl yönetecekleri konusunda kontrol sağlayan şirket içi, bulut ve hibrit dağıtımları destekler. Hassas iş yüklerinin şirket içinde çalıştığı, raporların bulutta işlendiği bir hibrit ortamda dağıttım. Dağıtımın ortamlar arasında tutarlı kaldığını ve DevOps ekipleri için öğrenme eğrisini düşürdüğünü fark edeceksiniz.
• Evrensel Veri Bağlantısı: Ab Initio, ilişkisel veritabanları, API'ler, ana bilgisayarlar ve bulut depolaması dahil olmak üzere yapılandırılmış veya yapılandırılmamış hemen hemen her kaynağa bağlanır. Bir zamanlar eski COBOL dosyalarını Ab Initio kullanarak modern bir analiz yığınıyla entegre etmiştim ve işi özel ara yazılım olmadan halletti. Ayrıca, yeni veri kaynaklarının katılımını kolaylaştıran yeniden kullanılabilir meta veri bağlayıcıları oluşturmanıza olanak tanıyan bir seçenek de vardır.
• Otomatik Şema Evrimi: Bu özellik, boru hatlarının veri yapısındaki değişikliklere bozulmadan uyum sağlamasını sağlar. Alanların sık sık eklendiği veya yeniden adlandırıldığı bir CRM geçişi sırasında kullandım. Sistem bu değişiklikleri ele aldı asgari müdahaleyle zarifçe. İş başarısız olmasa bile ekiplerin değişikliklerden haberdar olması için şema değişikliği bildirimlerini etkinleştirmenizi öneririm.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: Yok hayır
• Fiyat: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin

Download Link: https://www.abinitio.com/en/

---

10) TabLeau

TabLeau bana veri ambarı içgörülerini kontrol ettiğim diğer birçok araçtan daha hızlı keşfetmem için basit ama gelişmiş bir platform sundu. Veri işlemlerini net bir hikaye anlatan görsellerle geliştirmeyi amaçlayan herkese tavsiye ediyorum. İncelemem sırasında, platformlar arası uyumluluk ve ISO uyumluluğu temel avantajlar olarak öne çıktı. Ayrıca, işbirlikçi veri işleme ve rol tabanlı paylaşıma ihtiyaç duyanlar için de harika bir seçenek. Tableau'nun yerleşik analitiği karar alma sürecimi daha kolay ve daha hızlı hale getirdi. Sağlık araştırmacıları, çeşitli hasta verilerini tek bir güvenli panoda birleştirmek için Tableau'yu kullanıyor ve bu da tedavi sonuçlarının zaman içinde daha iyi izlenmesini sağlıyor.

Özellikler:

• Veri Harmanlama Yetenekleri: Tableau, SQL, Excel ve bulut platformları gibi birden fazla kaynaktan gelen verileri tek bir panoda birleştirmeyi kolaylaştırır. Bu, tam ETL hatlarına ihtiyaç duymadan depo tarzı raporlamayı destekler. Bunu, yönetici puan kartları için CRM ve ürün kullanım verilerini anında birleştirmek için kullandım. Bu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, doğru birincil veri kaynağını seçmenin performansı iyileştirmesi ve boş birleştirmeleri önlemesidir.
• Gerçek Zamanlı Veri Güncellemeleri: Canlı bağlantılarla Tableau, yeni veriler depoya girdikçe görselleştirmeleri gerçek zamanlı olarak günceller. Bu, operasyon panoları ve zamana duyarlı analizler için idealdir. Saatlik envanter vardiyalarını izlemek için Snowflake ile yapılandırdım ve gecikme etkileyici derecede düşükAyrıca, yoğun depolardaki yükü kontrol etmenize yardımcı olan sorgu sıklığını sınırlamanıza olanak tanıyan bir seçenek de bulunmaktadır.
• Özel Hesaplamalar: Tableau'nun hesaplanmış alanları, kullanıcıların yerleşik işlevleri ve mantık ifadelerini kullanarak KPI'lar, oranlar ve işaretler oluşturmasına olanak tanır. Satış kanallarındaki anormallikleri vurgulamak için iç içe koşullu metrikler oluşturdum. Esneklik, dinamik içgörüler arka uç değişikliklerini beklemeden. Hesaplanan alanları panolar arasında tutarlı bir şekilde adlandırmanızı öneririm; bu, yeniden kullanılabilirliği ve ekip işbirliğini iyileştirir.
• Mobil Duyarlılık: Tableau'daki panolar mobil cihazlar için otomatik olarak optimize edilir ve akıllı telefonlar ve tabletler arasında erişilebilirlik sağlar. Bunu, yöneticilerin hareket halindeyken ölçümleri incelediği bir saha hizmeti projesi sırasında test ettim. Düzen iyi uyum sağlar, ancak her düzeni manuel olarak test etmek yine de iyi bir uygulamadır. Kapsayıcıların kullanılmasının ekran boyutları arasında hizalamayı korumaya yardımcı olduğunu fark edeceksiniz.
• Çevrimdışı Erişim: Kullanıcılar, müşteri sunumları sırasında veya düşük bağlantı alanlarında değerli olan çevrimdışı inceleme için panoları indirebilirler. Bir uçuşta paydaş toplantısı için yerel olarak üç aylık bir rapor kaydettim ve etkileşimin hala işlevsel olduğunu gördüm. Çevrimdışı görünümleri kaydederken açıklayıcı araç ipuçları yerleştirmeyi öneririm, böylece kullanıcılar canlı veri bağlantısı olmadan bile rehberlik alabilir.
• Haritalama ve Coğrafi Analiz: Tableau, verileri ülkeye, eyalete, posta koduna veya özel coğrafi kodlara göre çizmeyi destekleyen yerleşik harita görselleştirmeleri içerir. Bu özelliği, teslimat modellerini ve bölgesel gecikmeleri görselleştirmek için bir lojistik projesinde kullandım. güçlü mekansal boyut veri depolamak için. Araç, bölgeleri kıyaslama ölçütlerine göre karşılaştırmak için kullanışlı olan birden fazla harita türünü katmanlamanıza olanak tanır.
• Planlanmış Yenilemeler: Tableau, panoları depo güncellemelerinizle senkronize etmek için veri ayıklama yenilemelerini planlamanıza olanak tanır. Bu, içgörülerin manuel müdahale olmadan zamanında olmasını sağlar. BigQuery'de ETL tamamlanmasına bağlı saatlik yenilemeler ayarladım ve raporlama ritmimizle iyi bir şekilde uyumluydu. Yoğun saatlerde sunucu yükünü dengelemek için panolar arasında yenilemeleri kademeli olarak ayarlamanızı öneririm.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: 14 gün
• Fiyat: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin

Download Link: https://public.tableau.com/en-us/s/download

---

11) Pentaho

pentaho hem esnekliğe hem de verileri üzerinde kontrole ihtiyaç duyan ekiplere önereceğim şey budur. Yapısını önde gelen açık kaynaklı araçlarla uyumlu olarak değerlendirdim ve şunu buldum: mükemmel uyumluluk çeşitli veri biçimleri ve uyumluluk gereksinimleriyle. Araç, Google Drive ve MongoDB sorunsuz ve gömülü panoları hızla başlatabildim. Değerlendirmemi yaparken, İş Analitiği Platformu araçlarının operasyonel genel giderleri azaltmaya ve erişim kontrolünü iyileştirmeye yardımcı olduğunu buldum. Örneğin, lojistik firmaları artık filo performansını izlemek ve GPS verilerini gerçek zamanlı panolarda birleştirmek için bunu kullanıyor.

Özellikler:

• Büyük Veri Desteği: Pentaho, Hadoop ile kusursuz bir şekilde entegre olur. Sparkve çeşitli NoSQL veritabanları, onu büyük ölçekli veri ambarı için güçlü bir uyum haline getirir. Yapılandırılmış ambar kaynaklarıyla birlikte akış verilerini işlemek için bir telekom ortamında kullandım. Hem toplu hem de büyük verileri verimli bir şekilde işler. Araç, MapReduce'u yapılandırmanıza ve Spark Hibrit sistemlerde orkestrasyonu basitleştiren GUI içindeki işler.
• OLAP Analizi: Pentaho'nun Mondrian motoru şunları sağlar: OLAP tarzı analiz, kullanıcıların çok boyutlu veri küplerini etkileşimli olarak keşfetmelerine olanak tanır. Bu özellik ile bir finans projesinde zaman, coğrafya ve departman genelinde KPI'ları izlemek için çalıştım. Geleneksel depo modellerine derin analizler getiriyor. Küp şemanızı hiyerarşileri göz önünde bulundurarak tasarlamanızı öneririm; ayrıntılı inceleme performansını ve kullanıcı deneyimini geliştirir.
• Görsel İş Akışı Tasarımcısı: Sürükle ve bırak arayüzü, yoğun betikleme olmadan ETL işlerini tasarlamayı kolaylaştırır. Sadece birkaç saat içinde arama, birleştirme ve filtreleme adımlarıyla tam bir veri ambarı yükleme hattı oluşturdum. Görsel netlik, devretme ve ekip yerleştirme sırasında yardımcı olur. Bu özelliği test ederken, ilgili adımları alt dönüşümlere gruplamanın karmaşık iş akışlarını yönetilebilir ve yeniden kullanılabilir tuttuğunu gördüm.
• Platform Bağımsızlığı: Pentaho sorunsuz bir şekilde çalışıyor Windows, Linux ve Mac, çapraz platform geliştirme ve dağıtım için esneklik sunar. Geliştiricilerin karma işletim sistemi ortamlarında çalıştığı dağıtılmış bir ekipte kullandım ve uyumluluk sorunları yoktu. Ayrıca, ortama özgü değişkenleri yapılandırmanıza olanak tanıyan bir seçenek de vardır dağıtımı kolaylaştırmak test ve üretim kurulumlarında.
• Gömülü Analitik: Pentaho, panoların ve raporların doğrudan web uygulamalarına ve dahili portallara gömülmesini destekler. Bunu, sürücülerin planlama sistemleri aracılığıyla teslimat KPI'larına eriştiği bir lojistik firması için uyguladım. Bağlam geçişini azalttı ve karar vermeyi iyileştirdi. Rol tabanlı filtrelerle gömmenin yardımcı olduğunu fark edeceksiniz Görünümü her kullanıcıya göre uyarlayın panoları çoğaltmadan.
• Zamanlayıcı ve Otomasyon: Dahili zamanlama, ETL görevlerini ve depo yenilemelerini zamana veya olay tetikleyicilerine göre otomatikleştirmenizi sağlar. IoT sensörlerinden merkezi bir depoya arıza durumunda uyarı veren saatlik yükler ayarladım. Güvenilir ve basittir. Tüm iş sonuçlarını özel bir denetim tablosuna kaydetmenizi öneririm; bu, hata ayıklama ve SLA izlemede yardımcı olur.
• Veri Temizleme Araçları: Pentaho, ETL sırasında verileri temizlemek ve doğrulamak için kullanıma hazır bileşenler içerir. Veri çoğaltmayı, biçim düzeltmeyi ve kural tabanlı dönüşümleri destekler. Bunu, pazarlama deposuna yüklemeden önce CRM veri akışlarını temizlemek için kullandım. Araç, temizleme sırasında özel regex desenleri uygulamanıza olanak tanır; bu, düzensiz alan biçimlerini işlemek için güçlüdür.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: 30 gün
• Fiyat: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin

Şimdi İndirin: https://www.hitachivantara.com/en-us/solutions/modernize-digital-core/data-modernization/data-lakes-data-warehouses.html

---

12) Büyük Sorgu

BigQuery yüksek ölçekli analiz projeleri üzerinde çalışırken incelediğim sağlam bir bulut tabanlı veri ambarı aracıdır. Gerçek zamanlı akış eklerini ve büyük tarihsel veri kümelerini işlerken bana güvenilir bir performans sağladı. Özellikle platformun diğer Google hizmetleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olmasını takdir ediyorum, bu da onu daha kolay hale getirdi veri çabalarımı merkezileştir. Mantıksal ve fiziksel depolama katmanları maliyetleri daha etkili bir şekilde yönetmeme yardımcı oldu. BigQuery'nin sunucuları sağlamadan sorguları ölçeklendirmenize olanak tanıdığını ve bu sayede petabayt ölçeğindeki verileri analiz etmenin en kolay yollarından biri olduğunu bilmek önemlidir. Örneğin müzik yapımcıları, dinleyici verilerini anında izlemek ve buna göre sürümleri ince ayarlamak için genellikle akışlı okuma özelliğine güvenir.

Özellikler:

• ANSI SQL Desteği: BigQuery, standart ANSI SQL'i kullanır ve bu da analistler ve veri bilimcileri için özel sözdizimi öğrenmeye gerek kalmadan erişilebilir hale getirir. Bu, katılımı basitleştirir ve sorgu geliştirmeyi hızlandırır. Geçiş yapan ekiplerle çalıştım PostgreSQLve minimum hazırlık süresiyle hızla adapte oldular. Bu özelliği kullanırken fark ettiğim bir şey, ortak tablo ifadelerinin kullanılmasının karmaşık mantığı ve okunabilirliği artırır uzun sorgularda.
• Gerçek Zamanlı Analizler: Akış ekleriyle BigQuery, veriler alınırken analiz edebilir ve gerçek zamanlı karar almayı destekler. Bunu, saniyeler içinde uyarılara ihtiyaç duyduğumuz bir e-ticaret müşterisi için bir dolandırıcılık tespit panosunda kullandım. Akış hacmi artarken bile performans sabit kaldı. Akış yükleri için kayıtları küçük parçalara ayırmanızı öneririm; bu, verimi artırır ve API maliyetini düşürür.
• Federasyon Sorgulama: BigQuery, verileri fiziksel olarak taşımadan Cloud Storage, Bigtable, Google Sheets ve daha fazlasında sorgulama yapmanızı sağlar. Bu özellik, birleşik analiz sistemler arasında. Müşteri yolculuğu analizi için BigTable'daki tıklama akışı verilerini BigQuery'deki sipariş verileriyle birleştirdim. Ayrıca, yinelenen raporlarda performansı hızlandıran, birleşik sorgu sonuçlarını önbelleğe almanıza olanak tanıyan bir seçenek de var.
• Sütunlu Depolama Biçimi: BigQuery'nin sütunlu mimarisi, sorgu yürütme sırasında yalnızca gerekli sütunları okur, bu da taranan verileri büyük ölçüde azaltır ve hızı artırır. Bu, özellikle geniş tablolarda faydalıdır. Yalnızca gerekli alanları seçerek raporlama panolarını optimize ettim. Filtreleri sorgulara erken eklemenin taranan baytları en aza indirdiğini ve maliyetleri düşürdüğünü fark edeceksiniz.
• Veri Parçalama ve Bölümlendirme: Bölümlendirme ve kümeleme, BigQuery'nin taranan verileri sınırlamasına, hızı artırmasına ve maliyeti düşürmesine olanak tanır. Bir işlem veri kümesi için tarihe göre bölümlendirdim ve müşteri kimliğine göre kümelendirdim. Sorgu sürelerini %70'in üzerinde azaltınBüyük veri kümeleri için bölüm ve küme seçimlerini ince ayarlamak amacıyla yürütme planıyla birlikte yuva kullanımını izlemenizi öneririm.
• Otomatik Ölçekleme Hesaplaması: BigQuery'nin sunucusuz motoru, manuel ayarlama yapmadan değişen iş yüklerini işlemek için otomatik olarak ölçeklenir. Bir ürün lansmanı sırasında eş zamanlı özel sorgular çalıştırdım ve performans düşmedi. Bu, kaynakları önceden sağlama ihtiyacını ortadan kaldırır. Araç, sorgu yuvalarını gerçek zamanlı olarak izlemenize olanak tanır ve bu da altyapıyı ölçeklendirmek yerine sorgu modellerini ne zaman optimize edeceğinizi belirlemenize yardımcı olur.
• Maliyet Etkin Depolama Katmanları: BigQuery, aktif ve uzun vadeli depolama için ayrı fiyatlandırma sağlar ve nadiren erişilen verilere otomatik olarak daha düşük oranlar uygular. Eski IoT günlüklerini bu şekilde arşivledim ve dosyaları taşımadan depolama maliyetlerini önemli ölçüde azalttım. Tabloları kullanım durumuna göre düzenlemenizi ve temiz depolama katmanlarını korumak için rutin dışa aktarmaları veya TTL ayarlarını planlamanızı öneririm.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: Yok hayır
• Fiyat: Satışlardan ücretsiz fiyat teklifi isteyin

Şimdi İndirin: https://cloud.google.com/bigquery/

Özellik Karşılaştırma Tablosu

EN İYİ Açık Kaynaklı Veri Ambarı Araçlarını Nasıl Seçtik?

At Guru99, titiz editoryal standartlar ve uzman incelemeleri aracılığıyla doğru, alakalı ve güvenilir içerik sunmaya öncelik veriyoruz. Ekibimiz, özellikleri, fiyatlandırması ve proje uygunluğu hakkında tarafsız bir genel bakış sağlamak için 110'den fazla açık kaynaklı veri ambarı aracını değerlendirmek için 50 saatten fazla zaman harcadı. Bu araçlar, Analitiği verimli bir şekilde ölçeklendirin esneklik, güvenlik ve kusursuz entegrasyon sağlarken. Veri hatlarını ve raporlamayı uygun maliyetli performansla geliştiren platformları vurgulamayı amaçlıyoruz. Profesyonel içgörülerimiz, hem ücretsiz hem de ücretli kullanım durumlarında bilinçli kararlar almanıza yardımcı olur. Bir aracı incelerken aşağıdaki faktörlere odaklanıyoruz

• Topluluk Desteği: Tutarlı güncellemeler, düzeltmeler ve belgeler için aktif topluluklara sahip araçları listeye aldığımızdan emin olduk.
• Ölçeklenebilirlik: Ekibimizdeki uzmanlar, veri hacmi arttıkça ne kadar sorunsuz ölçeklenebildiklerine göre araçları seçtiler.
• Entegrasyon Yetenekleri: Ekibimiz, her aracın farklı veri kaynakları ve analiz platformlarıyla ne kadar iyi bağlantı kurduğuna göre seçim yaptı.
• performans: Karmaşık sorgular sırasında yanıt süresine ve ağır iş yüklerini ne kadar etkili bir şekilde ele aldığına göre seçim yaptık.
• Güvenlik: Kurumsal düzeyde uyumluluk için ideal olan sağlam kimlik doğrulama ve şifrelemeye sahip seçenekleri eklediğimizden emin olduk.
• Kullanım kolaylığı: Uzmanlarımız, tüm kullanıcılar için harika olan ve sorunsuz kurulumuyla yönetimi basitleştiren platformları seçti.

Karar

Bu incelemede, performans ve ölçeklenebilirlik için oluşturulmuş güvenilir veri ambarı araçlarını vurguladım. QuerySurge şunları sağlar: doğru veri testi, BiG EVAL akıllı içgörülerle özelleştirilebilir doğrulama sunar ve Oracle Data Warehouse güvenli, ölçeklenebilir bulut entegrasyonu sunar. Karar veriyorsanız, bu karar sorunu etkili bir şekilde çözmenize yardımcı olur.

• SorguSurge:Büyük ölçekli verilerin doğrulanması için güçlü otomasyon sağlayan, mükemmel entegrasyon desteğine sahip güvenli ve özelleştirilebilir bir çözüm.
• BiG EVAL:Bu dikkat çekici platform, sezgisel bir kullanıcı arayüzü ve sağlam meta veri odaklı testler aracılığıyla gerçek zamanlı veri doğrulama ve derinlemesine izleme olanağı sunuyor.
• Oracle Veri deposu:Bulut dağıtımları için kapsamlı uyumluluk, ölçeklenebilir performans ve otomatik ayarlama yetenekleri sunan en iyi kurumsal sınıf çözüm.