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Dans le monde de la gestion des données, les entreprises sont confrontées au défi complexe d'acquérir des données à partir de plusieurs sources, de les nettoyer, puis de les agréger avant de les placer dans un entrepôt de données ou un outil d'informatique décisionnelle.
C'est une tâche difficile dans le domaine de la gestion des données.
Mais que se passe-t-il si quelque chose ne va pas et que les scientifiques des données ne peuvent pas identifier la cause première du problème ? Un outil de lignage des données peut aider à éclairer le réseau complexe de flux de données liés.
Imaginez-le comme une loupe pour un détective, éclairant les liens et les indices qui pourraient aider à résoudre l'affaire.
Sans cela, les entreprises seraient laissées dans l'ignorance, incapables de comprendre leurs données et de porter des jugements judicieux.
Avec son lignage de données outil, les entreprises peuvent relever en toute confiance les défis de la gestion des données, garantissant la cohérence et l'exactitude des données tout en permettant aux scientifiques des données d'obtenir des informations précieuses à partir de leurs données.
C'est comme avoir un allié fiable à vos côtés, vous guidant même dans les labyrinthes de données les plus complexes.
Pour vous aider à choisir le meilleur outil pour les besoins de votre entreprise, nous examinerons les nombreuses fonctionnalités et capacités des outils de lignage des données dans cet article de blog, allant des choix open source aux solutions de niveau entreprise.
Qu'est-ce que la lignée de données ?
Le lignage des données est le processus de traçage des données à l'intérieur de l'infrastructure de données d'une organisation depuis son origine jusqu'à son point de destination.
Il aide les organisations à évaluer la fiabilité, l'exactitude et l'exhaustivité de leurs données.
Les ingénieurs et analystes de données peuvent enregistrer, tester et développer leurs modèles de données à l'aide d'outils tels que l'outil de création de données (DBT), qui améliore les capacités de lignage des données et conduit à de meilleurs résultats commerciaux et décisionnels.
Quels sont les avantages d'utiliser des outils de lignage de données ?
- Les organisations bénéficient d'un aperçu de bout en bout de l'ensemble de leur flux de données grâce au lignage des données, ce qui leur permet de comprendre ses effets sur les systèmes en aval et d'autres aspects.
- Quiconque utilise les données peut déterminer leur fiabilité en effectuant une analyse des causes profondes, en comprenant la source des données et en retraçant son historique.
- Les solutions de lignage des données aident les entreprises à comprendre l'exactitude, l'exhaustivité et la fiabilité de leurs données, ce qui est essentiel pour réduire les risques de violation de données et de non-conformité aux réglementations telles que le CCPA et le RGPD.
- Les organisations peuvent améliorer leur pratiques de gestion des données et s'assurer que leurs données sont correctes à 100%, guidant leurs choix stratégiques en reliant l'historique des données par le contrôle de version.
- Les organisations peuvent comprendre ce qui se passe avec leurs données à tout moment grâce à l'observabilité des technologies de lignage des données.
- Les outils de lignage des données peuvent aider à identifier et à résoudre les problèmes de qualité des données tout en maintenant l'intégrité des données et en améliorant l'observabilité des données.
1. Catalogue de données Azure et lignage
Azure Data Catalog & Lineage, un produit basé sur le cloud de Microsoft Azure, offre aux entreprises une solution complète pour découvrir et cataloguer leurs actifs de données.
De plus, il offre des fonctionnalités de lignage des données qui permettent aux utilisateurs de comprendre comment les données se déplacent entre les systèmes et de repérer les dépendances de données.
Azure Data Catalog vous permet de comprendre pleinement les actifs de données enregistrés et vous pouvez obtenir une compréhension de la structure, du schéma et des connexions de chaque actif à d'autres sources de données en raison des informations riches qu'il offre sur chacun d'eux.
Enfin, le catalogue facilite la consommation des sources de données en offrant une représentation cohérente et structurée des actifs accessibles.
Pour les analystes, les data scientists et les développeurs de données, cela simplifie l'utilisation des données.
Caractéristiques principales
- Donne accès à un référentiel unique de métadonnées pour tous les actifs de données.
- Permet la découverte de données avec une interface intuitive.
- Prend en charge l'annotation et l'étiquetage uniques des éléments de données.
- Il offre des fonctionnalités de lignage des données, telles que la capacité de suivre les transformations des données et de repérer les dépendances des données.
- Se connecte à davantage de services Azure, tels qu'Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics.
Avantages
- Il fournit une interface conviviale qui simplifie la recherche et le catalogage des actifs de données.
- De puissants outils de recherche sont inclus, vous permettant de trouver rapidement les informations que vous souhaitez.
- Il offre une gamme complète d'outils de gestion des métadonnées, tels que le balisage personnalisé et l'annotation.
- Il permet aux utilisateurs de comprendre comment les données sont transférées entre les systèmes en fournissant des fonctionnalités de lignage des données.
- S'intègre sans effort aux autres services Azure.
Inconvénients
- L'intégration avec des sources de données non Azure est limitée.
- Le modèle de tarification peut être coûteux et compliqué pour les grandes organisations disposant de nombreux actifs de données.
- Capacité limitée de surveiller la provenance de données uniques.
Prix
Le catalogue de données Azure est proposé en deux éditions : Gratuite et Standard.
2. Aggua
Aggua a développé un moteur de données propriétaire pour BigQuery (ZetaSQL) et Snowflake (ANSI SQL), fournissant une cartographie précise du lignage.
Il prend en charge le «dialecte» spécifique des données, y compris toutes les fonctionnalités offertes par Snowflake et BigQuery.
Sa lignée va au-delà de la visualisation des flux.
Il capture les événements importants tels que les transformations et permet le suivi des changements de version. Il peut également identifier les PII au niveau de la colonne, garantissant la confidentialité et la conformité des données.
La plateforme de gestion collaborative des données d'Aggua est conçue pour les équipes utilisant Snowflake ou BigQuery.
Il offre des fonctionnalités avancées telles que la navigation rapide, développer/réduire, les vues en amont/aval et les options d'exportation/partage, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.
Caractéristiques principales
- L'outil de visualisation de lignage des données d'Aggua permet aux utilisateurs de suivre rapidement la source et l'application des données.
- Aggua dispose de fonctionnalités de gestion des métadonnées, permettant aux utilisateurs de concevoir et de contrôler les métadonnées sur de nombreuses plates-formes et systèmes.
- Aggua peut suivre les flux de données en temps réel, donnant aux clients les connaissances les plus récentes sur la façon dont les données sont transférées sur diverses plates-formes et systèmes.
- Aggua dispose de fonctionnalités de surveillance de la qualité des données, permettant aux utilisateurs de vérifier l'exactitude des données lorsqu'elles transitent par divers systèmes et de détecter tout problème ou anomalie.
Avantages
- Aggua peut vous informer sur la façon dont les données sont utilisées et d'où elles proviennent en surveillant leur flux sur diverses plates-formes et systèmes.
- La capacité d'Aggua à retracer la source et l'utilisation des données peut aider les organisations à respecter les règles de données.
- Une plus grande visibilité sur l'endroit où les données sont stockées, comment elles sont utilisées et qui y a accès est l'un des moyens par lesquels Aggua peut aider les organisations à mieux gérer leurs données.
Inconvénients
- Aggua peut nécessiter plus de temps pour être configuré et utilisé correctement en tant qu'outil complet de lignage des données, car cela prend beaucoup de temps et d'efforts.
- Selon l'arrangement tarifaire, la mise en œuvre et la maintenance d'Aggua peuvent être trop coûteuses pour des organisations spécifiques.
- L'intégration d'Aggua avec des plates-formes et des systèmes préexistants peut prendre du temps et nécessiter un haut niveau de connaissances techniques.
Prix
Après un essai gratuit, vous devrez contacter leur équipe commerciale pour obtenir un devis.
3. Kylo
Kylo est un logiciel de gestion de lac de données open source conçu pour l'ingestion et la préparation de données en libre-service.
Il intègre la gestion des métadonnées, la gouvernance, la sécurité et les meilleures pratiques inspirées par l'expertise de Think Big dans les projets Big Data.
Il se distingue par ses cinq fonctionnalités clés : ingérer, préparer, découvrir, surveiller et concevoir des données.
Il sert de plate-forme de lac de données, offrant des fonctionnalités pour la gestion des métadonnées, la gouvernance des données et la sécurité des données. Sa nature open source en fait un choix préféré pour les programmeurs.
Avec son interface guidée conviviale, Kylo assure une ingestion transparente des données.
Il prend en charge la préparation des données avec des capacités de transformation et exploite Apache Spark pour les méthodes de surveillance modernes.
Kylo vous permet de créer et de gérer efficacement des pipelines de données.
Fonctionnalités clés
- Kylo vous offre une interface intuitive pour ingérer et analyser des quantités importantes de données provenant de diverses sources.
- Il fournit une interface visuelle pour développer et exécuter des pipelines ETL, vous permettant de convertir et de préparer des données pour l'analyse.
- Il vous permet de concevoir et d'automatiser les flux de travail pour la gestion et le traitement des données.
- Il dispose de fonctionnalités de gestion des métadonnées, permettant aux utilisateurs de concevoir et d'utiliser des informations sur de nombreuses plates-formes et systèmes.
- Il offre un aperçu de la lignée des données, permettant aux utilisateurs de suivre l'historique de l'endroit et de la manière dont les données ont été utilisées dans le lac de données.
- Les équipes peuvent travailler ensemble sur des activités de gestion de données en utilisant les capacités de collaboration fournies par Kylo.
Avantages
- Parce que Kylo est une plate-forme open source, vous pouvez accéder et modifier le codage en fonction de leurs besoins.
- La conception intuitive et conviviale de l'interface de Kylo simplifie la gestion et l'analyse d'énormes volumes de données.
- Il peut être étendu pour répondre aux exigences de la montée en puissance des organisations et de la gestion de données massives.
- La dynamique communauté d'utilisateurs et de développement de Kylo contribue au système et offre son assistance.
Inconvénients
- Kylo est une plate-forme compliquée, et son utilisation efficace peut nécessiter un haut niveau de savoir-faire technique.
- Son intégration avec les plates-formes et systèmes actuels peut être complexe et nécessiter des connaissances techniques élevées.
- Il ne prend en charge que quelques connecteurs avec des systèmes et des outils tiers, ce qui peut limiter son applicabilité à des entreprises spécifiques.
- Malgré une base d'utilisateurs florissante, la documentation de Kylo fait parfois défaut ou est obsolète.
Prix
C'est un outil open-source. Toutefois, pour les services professionnels, pLe prix varie en fonction des besoins spécifiques de l'organisation.
4. Atlan
Atlan est un outil moderne de lignage des données conçu pour répondre aux besoins des utilisateurs non techniques.
Il offre une suite complète de fonctionnalités, notamment le lignage des données, le catalogage, la gestion de la qualité des données et l'exploration des données.
Grâce à son architecture d'API ouverte, Atlan est rapide à déployer, vous offrant une expérience transparente dans la gestion de leurs données.
Atlan vous permet de localiser et d'accéder facilement aux informations dont vous avez besoin.
L'interface intuitive du logiciel améliore encore l'expérience utilisateur, facilitant la navigation et l'exploration.
Il va encore plus loin en automatisant le lignage des données grâce à son bot intégré.
Cette fonctionnalité vous fait gagner un temps et des efforts précieux en traçant automatiquement la lignée des actifs de données.
De plus, il s'intègre de manière transparente à diverses plates-formes tierces, notamment Snowflake, Amazon S3, Amazon Redshift, Azure, Google Cloud, MySQL et Tableau.
Fonctionnalités clés
- Atlan fournit un catalogue de données centralisé afin que vous puissiez trouver, comprendre et travailler ensemble sur les données dans toute l'organisation.
- Il offre une surveillance de la lignée des données afin que vous puissiez découvrir la source des données et comment elles sont utilisées au sein de l'entreprise.
- Il dispose de fonctionnalités de gestion de la qualité des données qui permettent aux utilisateurs d'évaluer, de suivre et d'améliorer la qualité des données dans toute l'entreprise.
- Il offre des fonctionnalités qui vous permettent d'automatiser les opérations liées à la gestion des données.
- Atlan dispose de fonctionnalités permettant de gérer les politiques de données et de s'assurer que vous vous conformez aux obligations légales.
Avantages
- Une interface simple et conviviale est intégrée à Atlan, ce qui vous permet de gérer et de collaborer plus facilement sur les données.
- Son catalogue de données est vaste et adaptable, permettant aux entreprises de le personnaliser pour répondre à leurs besoins.
- Grâce aux fonctionnalités de gestion de la qualité des données d'Atlan, vous pouvez améliorer la qualité des données et réduire les erreurs.
- Les fonctionnalités d'automatisation des flux de travail d'Atlan vous aident à accélérer les tâches de gestion des données et à augmenter la productivité.
- Grâce aux outils de collaboration d'Atlan, les équipes peuvent collaborer plus efficacement sur les activités de gestion des données.
Inconvénients
- Atlan a des capacités de transformation de données limitées.
- Vous devrez peut-être utiliser des outils tiers pour des visualisation de données.
- Atlan propose des connecteurs limités avec des systèmes et technologies tiers, ce qui peut limiter son applicabilité à des organisations spécifiques.
- Documentation insuffisante Bien qu'Atlan dispose d'une base d'utilisateurs dynamique, la documentation fait parfois défaut ou est obsolète.
Prix
Atlan propose des plans tarifaires personnalisables.
5. Talend
Talend est une suite d'outils cloud native qui établit la norme dans le domaine de l'intégration et de la gestion des données.
Cet outil puissant offre une gamme complète de fonctionnalités, ce qui en fait un choix de premier plan pour les organisations qui cherchent à améliorer leurs processus de données.
Servir d'outil de lignage des données et offrir des avantages de bout en bout pour la gestion des données tout au long de leur durée de vie est l'une de ses principales caractéristiques.
Les données provenant de diverses sources peuvent être collectées sans effort, garantissant une couverture complète des données.
En outre, il fournit des fonctionnalités de gouvernance des données robustes qui permettent aux entreprises de créer des normes, des références et des limitations de gestion des données.
Il aide les entreprises à s'assurer que leurs données sont exactes, cohérentes et complètes grâce à l'application de contrôles rigoureux de la qualité des données.
Les entreprises peuvent optimiser la valeur de leurs actifs de données à l'aide de l'outil de lignage des données de Talend.
Fonctionnalités clés
- Talend propose des outils pour transférer et transformer des données sur différentes plates-formes et systèmes.
- Il dispose de fonctionnalités de gestion de la qualité des données qui permettent aux utilisateurs d'évaluer, de suivre et d'améliorer la qualité des données dans toute l'entreprise.
- Ses fonctionnalités de gouvernance des données permettent aux clients d'administrer les règles de données et de respecter les obligations légales.
- Talend propose des fonctionnalités de traitement de données en temps réel qui vous permettent de traiter et d'examiner les données instantanément.
- Il offre des fonctionnalités qui vous permettent de gérer et d'examiner des quantités importantes de données.
- Talend propose des fonctionnalités d'intégration cloud pour gérer et combiner les données sur différentes plates-formes cloud.
Avantages
- L'intégration de données sur plusieurs plates-formes et systèmes est possible grâce aux fonctionnalités étendues d'intégration de données de Talend.
- Les fonctionnalités de gestion de la qualité des données de Talend améliorent la précision et l'intégrité de leurs données.
- Les fonctionnalités de traitement de données en temps réel de Talend vous aident à traiter et analyser les données instantanément, augmentant ainsi votre productivité.
- Ses fonctionnalités d'intégration cloud vous permettent de gérer et d'intégrer des données sur diverses plates-formes cloud.
Inconvénients
- La plate-forme de Talend a le potentiel d'être compliquée, et si vous êtes nouveau, vous pouvez être confronté à une courbe d'apprentissage difficile.
- Les capacités de transformation de données limitées de Talend peuvent vous obliger à utiliser des solutions tierces pour des transformations de données plus complexes.
- La plateforme de Talend est principalement destinée aux utilisateurs techniques, ce qui peut limiter l'utilisation des utilisateurs non techniques.
- Il peut ne pas satisfaire pleinement les exigences uniques d'entreprises spécifiques en raison de sa capacité limitée de modification.
Prix
Pour les prix, vous devez contacter l'équipe commerciale.
6. Centre de données
DataHub est un précieux outil open source qui capture les dépendances de données au sein d'une organisation.
Il vous permet de suivre facilement les origines et les connexions d'un actif de données, ainsi que les actifs en aval qui en dépendent.
En comprenant la lignée des données, les organisations peuvent mieux comprendre comment les données circulent dans leurs systèmes et garantir l'exactitude et la fiabilité de leurs données.
Si vous utilisez une source d'ingestion qui prend en charge l'extraction de lignage, telle que la « capacité de lignage de table », vous pouvez extraire automatiquement les informations de lignage.
Reportez-vous simplement à la documentation spécifique à votre source pour obtenir des instructions détaillées sur l'activation de cette fonctionnalité.
Dans les cas où votre source ne prend pas en charge l'extraction de lignage automatique, vous pouvez créer par programmation des arêtes de lignage entre les entités à l'aide de l'API.
Les experts en données ont la possibilité d'ajouter ou de supprimer des connexions de lignage en amont et en aval à la fois dans l'écran de visualisation du lignage et dans l'onglet Lignage des pages d'entité.
Qu'il s'agisse d'ensembles de données, de graphiques, de tableaux de bord ou de tâches de données, vous pouvez facilement modifier manuellement le lignage pour garantir une représentation précise des dépendances de données.
Fonctionnalités clés
- DataHub propose des fonctionnalités de gestion des métadonnées qui permettent aux utilisateurs de rechercher, de collecter et de contrôler les métadonnées sur diverses plates-formes et systèmes.
- DataHub dispose d'outils pour suivre les sources et le mouvement des données au sein de l'organisation.
- DataHub dispose de fonctionnalités de gouvernance des données qui vous permettent de contrôler les réglementations relatives aux données et de respecter les obligations légales.
- Vous pouvez échanger et travailler sur des métadonnées dans toute l'organisation à l'aide des fonctionnalités de collaboration de DataHub.
- DataHub est adaptable et peut être ajusté aux besoins uniques de l'organisation.
Avantages
- Étant donné que DataHub est une plate-forme open source, n'importe qui peut l'utiliser et la modifier comme bon lui semble.
- DataHub offre des fonctionnalités flexibles de gestion des métadonnées.
- Vous pouvez suivre les sources et le mouvement des données au sein de l'organisation.
- Vous pouvez échanger et travailler ensemble sur les métadonnées dans toute l'organisation.
Inconvénients
- DataHub peut ne pas être entièrement compatible avec d'autres plates-formes et technologies, ce qui nécessite parfois l'utilisation d'outils supplémentaires.
- Étant donné que DataHub est une plate-forme open source, elle peut obtenir moins d'assistance que les solutions propriétaires.
- Les capacités d'automatisation de DataHub peuvent être limitées, nécessitant la réalisation humaine de certaines opérations par les utilisateurs.
Prix
Pour obtenir des fonctionnalités premium, vous devez contacter l'équipe.
7. Octopaï
Octopai est un puissant outil de lignage des données qui offre une visibilité de bout en bout des flux de données au sein du paysage de données d'une organisation.
Il vous permet de suivre la lignée des données depuis le point d'entrée dans le système jusqu'aux rapports et aux analyses.
Cela permet de garantir l'exactitude, la conformité et la fiabilité des données.
Octopai excelle dans l'établissement d'une lignée au niveau des colonnes.
Les utilisateurs peuvent facilement suivre la manière dont des colonnes de données spécifiques sont transformées, agrégées ou jointes dans un processus ETL, un rapport ou un objet de base de données.
Cette vue de lignage du système interne permet d'identifier les goulots d'étranglement, de résoudre les problèmes et d'optimiser les pipelines de données pour améliorer l'efficacité et la qualité des données.
Avec son interface conviviale et ses fonctionnalités intuitives, Octopai simplifie la tâche complexe de comprendre et de gérer le lignage des données.
Il permet aux organisations de prendre des décisions basées sur les données, d'assurer l'intégrité des données et d'améliorer leur stratégie globale de gouvernance des données.
Fonctionnalités clés
- Octopai vous permet de surveiller les sources et le mouvement des données de l'organisation.
- Octopai dispose d'outils d'analyse des effets qui vous permettent de voir comment les modifications apportées aux sources de données peuvent affecter les utilisateurs ultérieurement.
- Il vous aide à trouver et à reconnaître rapidement les actifs de données au sein de l'organisation.
- Ses fonctionnalités de mappage de données vous permettent de voir et de comprendre les connexions de données sur de nombreuses plates-formes et systèmes.
- Vous pouvez échanger et travailler ensemble sur les métadonnées dans toute l'organisation.
Avantages
- Les capacités d'Octopai pour le suivi de la traçabilité automatisée des données vous permettent de suivre facilement le mouvement des données au sein d'une organisation.
- Vous pouvez voir comment les modifications apportées aux sources de données peuvent affecter les choses ultérieurement, réduisant ainsi le risque d'erreurs ou d'erreurs.
- Vous pouvez rapidement et facilement rechercher et identifier les actifs de données au sein de l'organisation à l'aide des fonctionnalités de découverte de données d'Octopai, ce qui augmente la productivité.
- Octopai peut s'adapter aux exigences uniques de l'organisation et est très flexible.
Inconvénients
- Le manque de compatibilité d'Octopai avec d'autres plates-formes et outils peut vous obliger à utiliser des outils supplémentaires pour des tâches spécifiques.
- Comparé aux alternatives open source, Octopai est une plate-forme propriétaire qui peut être coûteuse.
- Les capacités d'automatisation d'Octopai peuvent être limitées, ce qui nécessite la réalisation humaine de certaines activités de l'utilisateur.
Prix
Vous devez contacter le fournisseur pour connaître les prix.
8. Données. Monde
Données. world's Explorer Lineage utilise le graphe de connaissances pour mapper les données à des termes commerciaux familiers, offrant une vue consolidée des données à travers l'organisation.
Il exploite le contexte du graphe de connaissances pour fournir des informations précieuses sur la lignée des données.
Le graphe de connaissances agit comme une source de vérité fiable, offrant une compréhension complète des actifs de données critiques.
Il capture et organise la lignée des données, permettant aux équipes de prendre des décisions éclairées et d'assurer la qualité des données.
Avec la possibilité d'interroger le graphe de connaissances, Data World Lineage permet aux entreprises d'obtenir des informations sur les flux de données, les transformations et l'analyse d'impact.
Cette capacité permet aux organisations d'optimiser les processus, d'identifier les goulots d'étranglement et de maintenir la conformité aux normes de gouvernance des données.
Fonctionnalités clés
- Data.World vous donne accès à une vaste collection d'ensembles de données publics et vous permet de rechercher et de trouver des ensembles de données privés.
- Vous pouvez développer un catalogue consultable des actifs de données au sein de votre organisation, ce qui permet aux autres de localiser et d'utiliser facilement les données.
- Il fournit des outils de collaboration.World permettant aux utilisateurs de travailler ensemble sur des projets de données, d'échanger des idées et de poser des requêtes.
- Les contrôles d'accès, le suivi de la lignée des données et les journaux d'audit ne sont que quelques-uns des outils disponibles dans Data.World pour gérer la gouvernance des données.
- Intégrations : Tableau, Excel, R et Python ne sont que quelques-uns des outils de données avec lesquels Data.World peut être intégré.
Avantages
- Data.World est conçu pour être convivial, ce qui vous permet de localiser et de gérer facilement les données.
- Il a une large base d'utilisateurs, partage activement des données et travaille sur des projets ensemble.
- Il fournit des options de tarification qui peuvent être modifiées pour répondre aux exigences de diverses organisations.
- Le cryptage des données, les restrictions d'accès et les journaux d'audit ne sont que quelques-unes des fonctionnalités de sécurité de Data.World.
Inconvénients
- L'utilité de Data.World pour des organisations spécifiques peut être limitée car il est moins personnalisable que d'autres systèmes de gestion de données.
- Par rapport à d'autres solutions de gestion de données spécifiques, les capacités de transformation des données de Data.World peuvent être considérées comme limitées.
- Les capacités d'automatisation de Data.World peuvent être limitées, nécessitant la réalisation humaine de certaines opérations par les utilisateurs.
Prix
Le compte professionnel vous coûtera 12 $ par mois.
Conclusion
Toute organisation contemporaine dépend des données pour fonctionner.
Et disposer des bons outils peut faire toute la différence lors du traitement de ces données.
J'ai examiné certaines des meilleures solutions de gestion de données, chacune présentant des avantages et des inconvénients uniques.
La plate-forme appropriée peut faire toute la différence dans la gestion des données.
Après avoir évalué plusieurs possibilités, j'ai choisi Talend et Atlan pour m'imposer comme deux outils uniques, chacun avec des atouts et avantages spécifiques.
Avec sa capacité à gérer des environnements de données complexes et à automatiser les processus, Talend est comme le super-héros des systèmes de gestion de données.
Il vous permet de gagner du temps et de l'argent tout en préservant l'intégrité et la cohérence de vos données.
Talend fournit une grande variété de fonctionnalités pour répondre aux exigences de chaque organisation, que ce soit pour le profilage des données, le nettoyage, la qualité ou la gouvernance.
Pendant ce temps, Atlan sert en quelque sorte de force unificatrice pour les équipes de données.
Les équipes peuvent rechercher, organiser et partager des données grâce à sa conception conviviale et à ses fonctionnalités robustes, qui rationalisent la collaboration et la gouvernance.
Atlan est un match fantastique pour les organisations qui valorisent la coopération et la gestion.
Soyez sympa! Laissez un commentaire