सरल और विश्वसनीय डेटा रिकवरी के लिए 4 सिद्ध टिप्स

मेरे पिछले ब्लॉग में, हमने ओपन सोर्स डेटा एक्सट्रैक्शन टूल्स के बारे में बात की थी। एक "ETL टूल" का मुख्य उद्देश्य आपके संगठन में विभिन्न डेटाबेस या ऑपरेशनल सिस्टम की सामग्री को इकट्ठा करना और इस सभी डेटा को एक केंद्रीकृत डेटाबेस में ले जाना/कॉपी करना/ट्रांसफर करना है। इस "केंद्रीकृत डेटाबेस" को अक्सर "डेटा वेयरहाउस" नाम दिया जाता है। वैकल्पिक रूप से, ETL टूल्स का उपयोग जटिल डेटा ट्रांसफॉर्मेशन करने के लिए भी किया जाता है जिन्हें साधारण SQL स्टेटमेंट का उपयोग करके करना मुश्किल होता है।

कमर्शियल ETL टूल्स की सूची

1. IBM इन्फोस्फीयर डेटास्टेज

यह एक ETL टूल है और IBM इन्फॉर्मेशन प्लेटफॉर्म सॉल्यूशंस सूट और IBM इन्फोस्फीयर का हिस्सा है। यह डेटा इंटीग्रेशन समाधान बनाने के लिए ग्राफिकल नोटेशन का उपयोग करता है। यह हाई-परफॉरमेंस पैरेलल फ्रेमवर्क का उपयोग करके कई सिस्टम्स में डेटा को इंटीग्रेट करता है, और एक्सटेंडेड मेटाडेटा मैनेजमेंट और एंटरप्राइज कनेक्टिविटी को सपोर्ट करता है। स्केलेबल प्लेटफॉर्म सभी प्रकार के डेटा के अधिक लचीले इंटीग्रेशन प्रदान करता है, जिसमें बिग डेटा एट रेस्ट (हैडूप-आधारित) या इन मोशन (स्ट्रीम-आधारित), डिस्ट्रीब्यूटेड और मेनफ्रेम प्लेटफॉर्म पर शामिल हैं।

2. माइक्रोसॉफ्ट SQL सर्वर इंटीग्रेशन सर्विसेज (SSIS)

माइक्रोसॉफ्ट SSIS एक एंटरप्राइज डेटा इंटीग्रेशन, डेटा ट्रांसफॉर्मेशन और डेटा माइग्रेशन टूल है जो माइक्रोसॉफ्ट के SQL सर्वर डेटाबेस में अंतर्निहित है। इसका उपयोग विभिन्न इंटीग्रेशन-संबंधी कार्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे डेटा का विश्लेषण और सफाई करना और डेटा वेयरहाउस को अपडेट करने के लिए एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड प्रक्रियाओं को चलाना।

3. एडेप्टिया ETL सूट

एडेप्टिया एक आसान, सहज इंटरफेस के साथ पूर्ण ETL कार्यक्षमता प्रदान करता है; जिससे उपयोगकर्ताओं को कई अलग-अलग फाइलों को ट्रांसफॉर्म करने की क्षमता मिलती है। एडेप्टिया ETL सूट गैर-IT व्यक्तियों के लिए भी डिज़ाइन किया गया है, जिससे बिजनेस यूजर्स को अपने डेटा को रियल-टाइम में एक्सेस करने और अपने ऑपरेशन्स के अनुरूप अपने डेटा को ट्रांसफॉर्म करने की शक्ति मिलती है, जबकि IT अभी भी प्रक्रियाओं को मैनेज कर सकता है और यह सुनिश्चित कर सकता है कि डेटा सुरक्षित और सही ढंग से प्रबंधित है।

4. इन्फॉर्मेटिका पावरसेंटर

इन्फॉर्मेटिका पावरसेंटर एंटरप्राइज डेटा वेयरहाउस बनाने में उपयोग किया जाने वाला एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला एक्सट्रैक्शन, ट्रांसफॉर्मेशन और लोडिंग टूल है। इन्फॉर्मेटिका पावरसेंटर के मुख्य घटक इसके क्लाइंट टूल्स, सर्वर, रिपॉजिटरी सर्वर और रिपॉजिटरी हैं। पावरसेंटर सर्वर और रिपॉजिटरी सर्वर ETL लेयर बनाते हैं, जो ETL प्रोसेसिंग को पूरा करता है।

5. IBI iWay डेटामाइग्रेटर

डेटा माइग्रेटर एक शक्तिशाली और व्यापक ऑटोमेटेड टूल है जिसे एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्मेशन और लोड (ETL) प्रक्रियाओं को नाटकीय रूप से सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें डेटा वेयरहाउस, डेटा मार्ट्स और ऑपरेशनल डेटा स्टोर्स का निर्माण, रखरखाव और विस्तार शामिल है। एक सहज इंटरफेस असमान कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म पर विषम डेटा संरचनाओं को शामिल करते हुए तेजी से एंड-टू-एंड ETL प्रक्रिया निर्माण को सक्षम बनाता है। इसके अलावा, एक चेंज डेटा कैप्चर फीचर केवल बदले हुए रिकॉर्ड्स को आपके डेटा सोर्स में लोड करता है, जिससे डेटा रिफ्रेश करने के लिए आवश्यक समय नाटकीय रूप से कम हो जाता है, और नियर-रियल-टाइम डेटा वेयरहाउस की सुविधा मिलती है।

6. एलिक्सिर डेटा ETL

एलिक्सिर डेटा ETL बिजनेस यूजर्स के साथ-साथ एंटरप्राइज लेवल डेटा प्रोसेसिंग आवश्यकताओं के लिए ऑन-डिमांड, सेल्फ-सर्विस्ड डेटा मैनिपुलेशन प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका विजुअल-मॉडलिंग पैराडाइम डेटा एक्सट्रैक्शन, एग्रीगेशन और ट्रांसफॉर्मेशन को डिजाइन, टेस्ट और इम्प्लीमेंट करने के लिए आवश्यक समय को काफी कम कर देता है - किसी भी एप्लीकेशन प्रोसेसिंग, एंटरप्राइज रिपोर्टिंग और परफॉरमेंस मेजरमेंट, डेटा मार्ट या डेटा वेयरहाउसिंग पहल के लिए एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया।

7. सिंकसॉर्ट DMX

सिंकसॉर्ट DMX सभी डेटा ट्रांसफॉर्मेशन को एक हाई-परफॉरमेंस, इन-मेमोरी ETL इंजन में लाता है। ट्रांसफॉर्मेशन ऑन-द-फ्लाई प्रोसेस किए जाते हैं, जिससे महंगे डेटाबेस स्टेजिंग एरिया या मैन्युअली डेटाबेस में ट्रांसफॉर्मेशन को पुश करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

8. SAS डेटा मैनेजमेंट

SAS डेटा मैनेजमेंट आपके बिजनेस यूजर्स को डेटा अपडेट करने, प्रक्रियाओं को ट्वीक करने और परिणामों का विश्लेषण स्वयं करने में सक्षम बनाता है, जिससे अन्य प्रोजेक्ट्स के लिए समय बचता है। साथ ही, एक अंतर्निहित बिजनेस ग्लॉसरी के साथ-साथ SAS और थर्ड-पार्टी मेटाडेटा मैनेजमेंट और लीनिएज विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएं सभी को एक ही पेज पर रखती हैं।

9. SAP डेटा सर्विसेज

यह प्रोजेक्ट या एंटरप्राइज लेवल पर डेटा को इंटीग्रेट, ट्रांसफॉर्म और सुधारने में मदद करता है। यह डेटा इंटीग्रेशन, डेटा क्वालिटी, डेटा प्रोफाइलिंग, और टेक्स्ट डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक सिंगल एंटरप्राइज क्लास समाधान प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को डेटा को इंटीग्रेट, ट्रांसफॉर्म, सुधार और वितरित करने की अनुमति देता है।

10. ओरेकल डेटा इंटीग्रेटर एंटरप्राइज एडिशन

यह एक्सट्रैक्ट लोड और ट्रांसफॉर्म (E-LT) तकनीक प्रदान करता है जो प्रदर्शन में सुधार करता है और डेटा इंटीग्रेशन लागत को कम करता है - विषम प्रणालियों में भी। हाई-परफॉरमेंस और कम TCO, एंटरप्राइज डेटा इंटीग्रेशन के लिए विषम प्लेटफॉर्म सपोर्ट और ऑप्टिमाइज्ड डेवलपर प्रोडक्टिविटी और एक्सटेंसिबिलिटी के लिए नॉलेज मॉड्यूल प्रदान करता है।

11. मेटा सूट

मेटा सूट आपको फास्ट टाइम-टू-वैल्यू, स्केलेबिलिटी और समर्थित सोर्स और टारगेट फाइल और डेटाबेस प्रकारों का एक समृद्ध विकल्प प्रदान करता है। एक्सट्रैक्ट, लोड और मर्ज ऑपरेशनल डेटा के सामान्य ऑपरेशन के अलावा, इसका उपयोग डेटा को समेकित और तर्कसंगत बनाने और मास्टर डेटा मैनेजमेंट के लिए ऐसे समर्थन प्रदान करने के लिए भी किया जा सकता है।

12. पेरवेसिव्स डेटा इंटीग्रेटर

यह अब एक्टियन का हिस्सा है। यह जटिल इंटीग्रेशन ऑपरेशन करता है, हालांकि सॉफ्टवेयर उल्लेखनीय रूप से उपयोग में आसान है और इसके लिए विशेष कौशल सेट की आवश्यकता नहीं होती है। इसकी समृद्ध विशेषताएं डिजाइन, डिप्लॉयमेंट और मैनेजमेंट के लिए अत्यधिक सहज और कॉन्फिगरेबल हैं - बिना स्टिकर शॉक के। इसका उपयोग ऑन-प्रिमाइस और क्लाउड दोनों संस्करणों के लिए समान पूर्ण-विशेषताओं वाले वेब UI के लिए किया जाता है।

13. सैजेंट डेटा फ्लो

यह एक शक्तिशाली और लचीला इंटीग्रेशन इंजन है जो असमान स्रोतों से डेटा एकत्र करता है। इसे पिटनी बोव्स सॉफ्टवेयर द्वारा डिज़ाइन किया गया है और यह अपने बिजनेस मूल्यों को बढ़ाने के लिए डेटा ट्रांसफॉर्मेशन टूल्स का एक व्यापक सेट प्रदान करता है। यह जानकारी का विश्लेषण करने और आपके बिजनेस की समझ में सहायता के लिए सार्थक रिपोर्ट बनाने की अनुमति देता है।

सही टूल का चयन

किसी भी सॉफ्टवेयर या टूल को चुनना इस बात पर निर्भर करता है कि किसी की किस प्रकार की आवश्यकता है और यह बिजनेस से बिजनेस में भिन्न होता है। एक टेलीकॉम बिजनेस को कपड़े की रिटेल स्टोर की तुलना में बड़े और जटिल डेटा को संभालना होगा। इसलिए, एक टेलीकॉम बिजनेस एक ऐसे टूल का चयन करेगा जिसमें जटिल डेटा पर काम करने की विशेषताएं हों। जबकि, एक रिटेल स्टोर कम जटिलताओं वाले उपयोग में आसान टूल के लिए जाएगा, क्योंकि उसके पास प्रोग्रामिंग कौशल और तकनीकी पृष्ठभूमि नहीं है।

मेरे अगले ब्लॉग में, मैं रेफरेंस आर्किटेक्चर में अगली लेयर के लिए टूल्स सूचीबद्ध करूंगा।