Die wichtigsten Funktionen , die Sie bei Datenbankmanagement-Tools suchen sollten

Da Unternehmen immer mehr Datenquellen erschließen und immer größere Datenmengen integrieren, benötigen sie ein solides Datenmanagement Strategie, die mit ihren Anforderungen Schritt hält. Ebenso benötigen sie Datenbankmanagement-Tools, die ihre aktuellen und zukünftigen Datenanforderungen kennenlernen .

Die verschiedenen Tools können unterschiedliche Nutzer bedienen, darunter Datenbankadministratoren (DBAs), Geschäftsanwender, Datenanalysten und Datenwissenschaftler. Sie können auch eine Reihe von Zwecken erfüllen, z. B. die Integration, Speicherung und Nutzung von Daten in Unternehmen unter Einhaltung von Governance-Richtlinien und Best Practices. Die Tools können nach ihrer Rolle, ihren Funktionen oder ihrem proprietären Status in Kategorien eingeteilt werden.

Eine Kategorie sind zum Beispiel Open-Source-Tools wie PostgreSQL oder pgAdmin. Eine andere Kategorie sind Tools, die eine SQL-Infrastruktur verwalten , wie z. B. das SQL Server Management Studio von Microsoft. Eine weitere Kategorie sind Tools, dieExtraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL) und Extraktions-, Lade- und Transformationsprozesse (ELT) verwalten , wie z. B. die nativen Tools von Actian.

Im weitesten Sinne können Datenbankmanagement-Tools letztlich jedes Tool umfassen, das mit Daten in Berührung kommt. Dazu gehört jedes Tool, das Daten verschiebt, aufnimmt oder umwandelt oder business intelligence oder Data Analytics durchführt.

Datenmanagement für moderne Anwendungsfälle

Die heutigen Datennutzer benötigen Werkzeuge, die eine Vielzahl von Bedürfnissen kennenlernen . Einige der häufigsten Anforderungen, die für die Optimierung von Daten grundlegend sind und moderne Funktionen erfordern, sind:

• Datenmanagement: Dieser Verwaltungs- und Governance-Prozess ermöglicht es Ihnen, Daten zu erfassen, zu validieren, zu speichern, zu schützen und zu verarbeiten.
• Daten-Integration: Integration ist die strategische Praxis der Zusammenführung interner und externer Daten aus unterschiedlichen Quellen in eine einheitliche Plattform.
• Daten-Migration: Dabei werden Daten von ihrem aktuellen Speicherort an einen neuen Speicherort verschoben, z. B. zwischen verschiedenen Anwendungen oder von On-Premises in die Cloud.
• Datenumwandlung: Transformationsprozesse wandeln Daten von einem Format oder einer Struktur in ein anderes Format um, damit sie verwendet werden können, und stellen sicher, dass sie bereinigt, validiert und richtig formatiert sind.
• Modellierung von Daten: Die Modellierung umfasst die Erstellung konzeptioneller, logischer und physischer Darstellungen von Daten, um Kohärenz, Integrität und Effizienz bei der Datenmanagement und -nutzung zu gewährleisten.
• Data Governance: Effektive Governance umfasst die Richtlinien, Prozesse und Rollen, die verwendet werden, um die Sicherheit, Integrität, Qualität und Verfügbarkeit von Daten auf kontrollierte und verantwortungsvolle Weise zu gewährleisten.
• Datenreplikation: Bei der Replikation von Daten werden mehrere Kopien der Daten erstellt und gespeichert, um die Verfügbarkeit zu gewährleisten und die Datenbank vor Ausfällen zu schützen.
• Datenvisualisierung: Durch die Visualisierung von Daten werden diese in Muster und visuelle Geschichten umgewandelt, um Erkenntnisse schnell und leicht verständlich darzustellen.
• Data Analytics und Business Intelligence: Hierbei handelt es sich um die umfassenden und ausgefeilten Verfahren, mit denen Daten in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden.

Es ist wichtig zu erkennen, dass sich die Anforderungen im Laufe der Zeit ändern können, wenn sich die Prioritäten des Unternehmens, die Datennutzung und die Technologien weiterentwickeln. Das bedeutet, dass ein hochmodernes Tool aus dem Jahr 2020, das neue Funktionen und eine geringere Wertschöpfung bietet, im Jahr 2024 bereits veraltet sein kann. Wenn Sie ein bestehendes Tool verwenden, ist es wichtig, neue Versionen und Upgrades zu implementieren, sobald sie verfügbar sind.

Sie wollen auch sicherstellen, dass sich die Investition in Ihre Werkzeuge weiterhin auszahlt. Wenn dies nicht der Fall ist, kann es aus Produktivitäts- und Kostengründen sinnvoller sein, auf ein neues Tool umzusteigen, das Ihren Anforderungen besser entspricht.

Benutzerfreundlichkeit und Integration sind der Schlüssel

Ein gutes Datenbankmanagement-Tool - und eine gute Datenplattform - zeichnet sich dadurch aus, dass es sicherstellt, dass die Daten für alle Mitarbeiter des Unternehmens, die sie benötigen, einfach zu nutzen und leicht zugänglich sind. Tools, die Datenprozesse, einschließlich Analysen und business intelligence, allgegenwärtig machen, bieten einen dringend benötigten Nutzen für data driven Organisationen, die die Datennutzung für alle fördern wollen, unabhängig von deren Qualifikationsniveau.

Alle Datenbankverwaltungstools sollten einer breiten Gruppe von Benutzern die Möglichkeit geben, Daten zu nutzen, ohne auf die Hilfe der IT-Abteilung angewiesen zu sein. Eine weitere Überlegung ist, wie gut sich ein Tool in Ihre bestehende Datenbank, Datenplattform oder Ihr Data Analytics integrieren lässt.

Viele Anbieter von Datenbankmanagement-Tools und unabhängige Softwareanbieter (ISVs) haben vielleicht 20 bis 30 Entwickler und Ingenieure. Diese Unternehmen bieten möglicherweise nur ein einziges Tool an. Zugegeben, dieses Tool ist wahrscheinlich sehr gut in dem, was es tut, und der Anbieter bietet professionelle Dienstleistungen und verschiedene Funktionen dafür an. Der Nachteil ist, dass das Tool nicht von Haus aus Teil einer Datenplattform oder eines größeren Datenökosystems ist, so dass die Integration ein Muss ist.

Im Gegensatz dazu gewährleisten Tools, die vom Datenbank- oder Plattformanbieter bereitgestellt werden, eine nahtlose Integration und verringern die Anzahl der verwendeten Anbieter. Außerdem sollten Sie Tools von Anbietern verwenden, die regelmäßig Updates und neue Versionen anbieten, um neue oder erweiterte Funktionen bereitzustellen.

Wenn Sie über eine einzige Datenplattform verfügen, die die von Ihnen benötigten Tools und Schnittstellen bietet, können Sie die potenziellen Reibungsverluste verringern, die oft auftreten, wenn verschiedene Anbietertechnologien zusammengeführt werden, die sich jedoch nicht ohne weiteres integrieren oder Daten gemeinsam nutzen lassen. Außerdem besteht die Gefahr, dass ein kleines Unternehmen den Betrieb einstellt und nicht in der Lage ist, kontinuierlichen Support zu leisten, weshalb die Verwendung von Tools großer, etablierter Anbieter ein Vorteil sein kann.

Erweiterung der Anwendungsfälle für Datenmanagement

Das Ziel von Datenbankmanagement-Tools ist es, Datenprobleme zu lösen und das Datenmanagement zu vereinfachen, idealerweise mit hoher Leistung und zu günstigen Kosten. Einige Datenbankmanagement-Tools können mehrere Aufgaben erfüllen, indem sie mehrere Funktionen anbieten, wie z.B. die Ermöglichung von Datenintegration und Datenqualität. Andere Werkzeuge haben nur eine einzige Funktion.

Tools, die mehrere Anwendungsfälle abdecken können, sind im Vorteil, aber das ist noch nicht alles. Ein Tool, das eine Aufgabe schneller als andere erledigen, Prozesse automatisieren und Arbeitsschritte eliminieren kann, für die zuvor manuelle Eingriffe oder IT-Hilfe erforderlich waren, bietet einen klaren Vorteil, selbst wenn es nur einen einzigen use case abdeckt. Die Beteiligten müssen entscheiden, ob die Kosten, die Leistung und die usability eines Einzweck-Tools einen Wert darstellen, der es zu einer besseren Wahl macht als ein Mehrzweck-Tool.

Geschäftsanwender und Datenanalysten bevorzugen oft die Tools, mit denen sie vertraut sind, und zögern manchmal, zu wechseln, vor allem, wenn es eine lange Lernkurve gibt. Der Wechsel von Tools ist eine wichtige Entscheidung, die sowohl Kosten als auch das Erlernen der Optimierung des Tools mit sich bringt.

Wenn Sie sich in die Lage eines Chief Data Officers versetzen, sollten Sie sicherstellen, dass das Tool einen hohen Mehrwert bietet, sich in die aktuelle Umgebung integrieren lässt und diese erweitert, die Anforderungen der internen Benutzer erfüllt und einen überzeugenden Grund für einen Wechsel bietet. Sie sollten sich auch in die Lage der DBAs versetzen - hilft das Tool ihnen, ihre Arbeit besser und schneller zu erledigen?

Bereitstellung von Daten und Funktionen für die Benutzer von heute

Die Wahl der Tools kann durch No-Code-, Low-Code- und Pro-Code-Umgebungen beeinflusst werden. Einige Datenverantwortliche entscheiden sich zum Beispiel für No- oder Low-Code-Tools, weil sie kleine Teams haben, die nicht die Zeit oder die Fähigkeiten haben, die für die Arbeit mit Pro-Code-Tools erforderlich sind. Andere wiederum bevorzugen die Anpassungs- und Flexibilitätsoptionen, die Pro-Code-Tools bieten.

Ein Nutzen der Actian Data Platform ist, dass wir Datenbankmanagement-Tools anbieten, die die Bedürfnisse aller Arten von Benutzern auf allen Qualifikationsstufen kennenlernen . Wir machen es einfach, Tools zu integrieren und auf Daten zuzugreifen. Die Plattform bietet no-code, low-code und pro-code Integrations- und Transformationsoptionen. Darüber hinaus bieten die nativen Funktionen und Datenqualitätsdienste der Unified Platform ein robustes Set von Tools, die für das Datenmanagement und die Datenaufbereitung unerlässlich sind.

Darüber hinaus verfügt Actian über ein robustes Partner-Ökosystem, das mit zusätzlichen Produkten, Tools und Technologien einen erweiterten Mehrwert bietet. Dies gibt Kunden Flexibilität bei der Auswahl von Tools und Funktionen , denn Actian ist kein reines Produktunternehmen. Stattdessen bieten wir Produkte und Dienstleistungen an, um eine wachsende Bandbreite von Daten und Analytics Use Cases für moderne Organisationen kennenlernen .

Zusätzliche Ressourcen:

• Mit CX zum Erfolg in der Automobilbranche
• Datenmanagement für eine hybride Welt: Plattformkomponenten und Scalability
• Einführung der Actian Data Platform: Neudefinition von Geschwindigkeit und Preisleistung

Über Derek Comingore

Derek Comingore hat in den letzten zwei Jahrzehnten in der Datenbank- und advanced analytics bei etablierten und neu gegründeten Unternehmen gearbeitet. Derek gründete und verließ erfolgreich ein Systemintegrationsunternehmen, das er aufbaute und das frühen Kunden im Bereich Massively Parallel Processing half. Derek hat drei Abschlüsse, darunter einen MBA mit Schwerpunkt Data Science. Wenn Derek nicht gerade an Datenbanken oder Modellen arbeitet, verbringt er seine Zeit gerne mit Freunden und Familie an den Seen und auf den Skipisten in Delafield, Wisconsin.