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Discussions Plateformes d'intégration de Big Data
Combiner des données provenant de différentes sources—bases de données, applications SaaS, systèmes sur site et plateformes cloud—est une étape cruciale pour créer une source unique de vérité. Sans les bons outils, les équipes risquent des rapports incohérents et des insights incomplets. Basé sur des solutions très bien notées dans la catégorie des plateformes d'intégration de Big Data, voici quelques-unes des meilleures options :
Workato – Meilleur pour les intégrations SaaS et d'applications
Workato aide à unifier les données à travers les applications, les bases de données et les plateformes cloud grâce à des pipelines automatisés. Ses recettes low-code permettent aux équipes de mélanger plusieurs sources de données tout en appliquant des règles de validation, ce qui en fait un choix solide pour les équipes commerciales et informatiques travaillant ensemble.
Azure Data Factory – Meilleur pour l'orchestration à l'échelle de l'entreprise
Azure Data Factory est largement utilisé pour orchestrer des pipelines ETL et ELT à travers des sources sur site et cloud. Il prend en charge une grande bibliothèque de connecteurs, aidant les entreprises à combiner des données structurées et non structurées dans des pipelines prêts pour l'analyse.
IBM StreamSets – Meilleur pour les pipelines complexes et multi-sources
IBM StreamSets permet aux organisations de fusionner des données en streaming et par lots provenant de nombreux systèmes. Son approche DataOps garantit que les données sont surveillées, gouvernées et traitées en temps réel, ce qui est particulièrement précieux lors de la combinaison de flux de données à grande échelle et multi-sources.
AWS Glue – Meilleur pour la correspondance et la transformation de schémas
AWS Glue simplifie le processus de combinaison de données provenant de différentes sources en détectant automatiquement les schémas et en stockant les métadonnées dans son catalogue. Avec des transformations intégrées, il garantit que les données de multiples origines sont harmonisées avant d'être chargées dans des plateformes d'analyse.
5X – Meilleur pour l'intégration de la pile de données moderne
5X fournit un cadre géré qui aide les entreprises à assembler plusieurs outils dans leur pile de données moderne. Il prend en charge les intégrations à travers les entrepôts, les outils BI et les pipelines, ce qui en fait une option flexible pour les organisations en forte croissance.
Avez-vous utilisé l'une de ces plateformes pour combiner des données de sources diverses ? Quelles fonctionnalités ont le plus compté pour votre équipe—l'automatisation, la gouvernance ou la facilité de mise à l'échelle ?
J'ai vu Azure Data Factory briller pour les intégrations à l'échelle de l'entreprise, tandis que Workato semble plus léger et plus rapide à déployer pour les équipes axées sur les SaaS. Quelqu'un ici a-t-il testé 5X pour gérer une pile de données moderne qui tire à la fois des sources opérationnelles et analytiques ?
Salut communauté G2, je suis curieux. Que pensez-vous être le meilleur logiciel pour garder les données précises, cohérentes et fiables lorsqu'elles se déplacent à travers les systèmes ? Les problèmes de qualité des données peuvent causer des problèmes en aval dans l'analytique, donc je construis une liste de plateformes d'intégration qui aident les équipes à valider et à gouverner les données pendant le processus.
Workato – Meilleur pour l'automatisation avec validation
Workato combine l'intégration avec l'automatisation des flux de travail, et de nombreuses équipes l'utilisent pour appliquer des règles de validation dans le cadre du pipeline. Cela aide à garantir que seules des données propres et fiables atteignent les systèmes en aval.
Azure Data Factory – Meilleur pour les vérifications de données intégrées
Azure Data Factory prend en charge non seulement l'orchestration, mais aussi le profilage et les étapes de validation des données au sein des pipelines. Pour les entreprises dans l'écosystème Microsoft, cela ajoute une couche supplémentaire de contrôle de qualité avant l'analytique.
IBM StreamSets – Meilleur pour la surveillance continue des données
IBM StreamSets offre une surveillance en temps réel des flux de données en continu. Son approche DataOps donne aux équipes une visibilité sur la santé du pipeline et garantit que les règles de gouvernance sont appliquées de manière cohérente.
AWS Glue – Meilleur pour l'application de schémas et la transformation
AWS Glue inclut la découverte automatique de schémas et un catalogue central pour maintenir la cohérence des données. Avec des transformations intégrées, il simplifie le nettoyage et réduit le risque d'enregistrements mal assortis ou en double.
5X – Meilleur pour la gouvernance de la pile de données
5X aide les entreprises à gérer leur pile de données moderne avec un fort accent sur la gouvernance. Il fournit des outils pour orchestrer et surveiller les pipelines de données tout en garantissant la conformité aux normes de qualité des données.
Que pensez-vous de ces suggestions ? Avez-vous travaillé avec l'un d'eux, ou comptez-vous sur un autre outil pour maintenir une haute qualité de vos données lors de l'intégration ?
J'ai remarqué que AWS Glue est populaire pour l'application de schémas, mais IBM StreamSets semble être meilleur pour la surveillance continue dans les pipelines en temps réel. Quelqu'un ici a-t-il comparé 5X à Azure Data Factory pour des cas d'utilisation fortement axés sur la gouvernance ?


