2024 年 8 款最佳数据管理软件和工具

Collibra：最适合参考数据管理

科利布拉是一个 数据管理 帮助组织管理和治理其数据资产的软件平台。 它提供了广泛的功能，包括数据编目、数据质量管理、数据沿袭跟踪以及数据隐私和合规性。 Collibra 的数据治理解决方案还包括参考数据管理工具，使企业能够协调系统之间的数据，以实现更准确的报告和分析（图A）。

价钱

尽管 Collibra 并未在其网站上宣传其费率，但公开数据显示，Collibra 的定价结构如下：

• Collibra 数据智能平台： 12 个月费用为 170,000 美元，24 个月费用为 340,000 美元，36 个月费用为 510,000 美元。
• Collibra 数据质量和可观测性： 大型 AWS EC2 实例的成本约为每小时 0.898 美元。

感兴趣的人应联系该公司了解实际价格并利用 Collibra 的 14 天免费试用。

特征

• 强大的自动化数据治理功能。
• 集中策略管理。
• 参考数据管理。
• 综合业务术语表。

优点

• 功能丰富的数据管理工具。
• 管家管理能力。

缺点

• 新用户可能需要一些时间来适应用户界面。
• 对于小型组织来说价格昂贵。

为什么我们选择 Collibra

我们选择 Collibra 是因为它的参考数据管理功能特别令人印象深刻，因为它允许企业协调系统之间的数据，以实现更准确的报告和分析。

请参阅：Collibra 也出现在我们的列表中 顶级数据治理工具。

Profisee：最适合管理大量数据

借助 Profisee MDM 平台，企业（尤其是制造和医疗保健行业）可以整合和连接任何数据源、执行质量标准、跨系统清理和同步以及匹配来自不同来源的数据，以确保其准确性和可靠性（图B）。 Profisee 提供数据治理、数据质量管理、数据集成和数据丰富等功能，使企业能够创建单一、可信的数据视图，并使他们能够做出更明智的决策、提高运营效率并遵守监管​​要求。

价钱

Profisee 不会在其网站上宣传其价格。 该公司要求买家联系其销售团队获取定制报价。 Profisee 将根据您选择的软件版本（MDM 或参考数据管理）、数据量和部署方法向您收费。

特征

• 参考数据管理能力。
• 实时、双向数据集成。
• 数字化转型。
• 企业资源规划整合。
• 安全性 — SOC 2、HIPAA/HI-TECH、加密。

优点

• 自动故障转移。
• 可部署在任何云上，包括 Azure、AWS 和 GCP。
• 与第三方服务集成，包括 Parquet、Salesforce、Databricks 和 Snowflake。

缺点

• 客户支持可以改进。
• 陡峭的学习曲线。

为什么我们选择 Profisee

我们对 Profisee 给予很高的评价，因为它强调解决数据质量问题，并为企业提供创建单一、可信的数据视图的工具。

Hevo Data：最适合数字化转型

Hevo Data 是一个 ETL、数据集成和数据管道平台（图C）。 它是一个统一的数据平台，可让您将来自 150 多个来源的数据加载到您的仓库中，然后将其转换并集成到单个统一视图中。 Hevo Data 提供近乎实时的数据移动功能，允许您从各种来源（例如数据库、云应用程序、日志文件、事件流等）获取数据。

价钱

提供 14 天免费试用。

• 自由的： 免费可供最多 5 位用户、100 万个事件和 50 个选定的连接器使用。
• 起动机： 每月 299 美元，或每月 239 美元（按年计费最多 500 万个活动）。
• 起动机： 每月 499 美元，如果按年计费最多 2000 万个活动，则每月 399 美元。
• 起动机： 每月 949 美元，或每月 759 美元（按年计费最多 5000 万个活动）。
• 起动机： 每月 1,449 美元，或每月 1,159 美元（按年计费最多 1 亿个事件）。
• 商业： 可根据要求提供。

特征

• DBT 核心集成。
• 多区域工作区支持。
• SOC2、GDPR、CCPA 和 HIPAA 合规性。
• 近实时数据集成。

优点

• 提供超过 150 个连接器。
• 直观的用户界面。

缺点

• 一些用户表示，错误消息并不总是提供足够的信息来建议下一步该做什么。
• 有限的定制。

为什么我们选择 Hevo Data

该软件支持近乎实时和批量的数据移动，使您能够高效地从各种来源获取数据。 Hevo Data 直观的界面和拖放功能使其用户友好且可供技术和业务用户使用。

请参阅：欲了解更多信息，请阅读我们的深入研究 赫沃数据回顾。

Google Cloud：最适合现有 GCP 用户

Google Cloud 提供多种基于云的数据管理工具，允许组织在 Google Cloud 上提取、存储、分析和处理数据（图D）。 如果您当前使用任何 Google 服务，最好也使用 Google Cloud 来满足您的数据管理需求。

价钱

GCP 数据管理定价取决于您选择的解决方案。

特征

• 用于跨数据孤岛进行数据管理的单一管理平台。
• 丰富的数据转换。
• 数据集成和清理。

优点

• 数据库迁移能力。
• 高度可扩展且灵活。

缺点

• 供应商锁定风险。
• Google Cloud 的一些高级特性和功能可能需要技术专业知识。

为什么我们选择 GCP

GCP 作为基于云的解决方案的多功能性使其成为数据管理领域的有力竞争者。 凭借其一系列用于摄取、存储、分析和处理的工具，GCP 提供了跨不同孤岛管理数据的全面解决方案。

请参阅：欲了解更多信息，请深入探索我们的 Google 云平台备忘单。

Tableau 数据管理：最适合统一数据管理和分析

Tableau 是一个商业智能平台，具有数据管理工具，允许用户连接、清理和准备数据以进行分析和可视化。 Tableau 的数据管理功能包括数据治理、数据准备以及数据沿袭和质量选项，以确保数据准确性并通过在使用时显示元数据来灌输对数据的信任（图E）。

价钱

• 画面创建者： 每个用户每月 75 美元，按年计费。
• 画面资源管理器： 每个用户每月 42 美元，按年计费。
• 表格查看器： 每个用户每月 15 美元，按年计费。

特征

• 数据沿袭和质量。
• 数据治理能力。
• 对仪表板或可视化进行评论。

优点

• 数据准备的灵活性。
• 轻松连接到不同的数据源。
• ​​实时分析和数据协作。

缺点

• 可以提高版本控制能力。
• 报告功能可以更好。

我们为什么选择 Tableau

我们选择 Tableau 的关键原因之一是它在数据准备方面的灵活性。 它为用户提供了直观的工具来轻松连接、清理和转换数据，使数据分析师和业务用户更轻松地处理数据。

请参阅：欲了解更多信息，请查看我们的 画面回顾 和 Tableau 备忘单。

Ataccama ONE：最适合主数据管理

作为最好的数据治理工具之一，Ataccama ONE 将数据质量、主数据管理和数据治理结合到跨混合和云环境的统一的、人工智能驱动的结构中。 它专为数据管理员、治理专家、数据分析师、数据科学家和数据工程师等专业人士而构建。 该平台为各种数据类型和源提供连接器，包括关系数据库和 NoSQL 数据库、数据湖、数据仓库、云存储、流和文件（图F）。

价钱

公开信息显示，Ataccama ONE 的统一数据管理云平台每年收费 9 万美元。

特征

• AI建议的匹配规则。
• 数据管家网络应用程序。
• 自动数据质量计算和异常检测。
• 参考数据管理。

优点

• 快速数据处理。
• 全自动数据目录。

缺点

• 复杂的初始设置。
• 移动大型数据集时，您可能会遇到移动问题。

为什么我们选择阿塔卡马一号

Ataccama ONE 利用人工智能生成的建议来优化分析、清理和合并数据集。 这有助于提高数据质量和准确性，使企业能够根据可靠的数据做出更好的决策。

参见：阿塔卡马一号也进入了我们的名单 顶级数据质量软件。

Panoply：最适合中小型企业

中小型企业正在寻找 简单的数据管理工具 应该考虑Panoply。 它是一个 ETL 和云原生数据仓库平台，可简化同步、存储和访问数据的过程（图G）。 Panoply 提供广泛的数据连接器，使企业能够轻松集成来自各种来源的数据，例如数据仓库、ETL 工具、会计、项目管理、BI 工具、云存储等。

价钱

• 起动机： 每月 259 美元或每月 199 美元，按年计费。
• 精简版： 每月 649 美元或每月 499 美元，按年计费。
• 标准： 每月 1,039 美元或每月 799 美元，按年计费。
• 优质的： 每月 1,559 美元或每月 1,199 美元，按年计费。

特征

• 提供多达 205 个连接器。
• 用于数据查询的浏览器内 SQL 编辑器。
• 直观的仪表板。

优点

• 查询速度快。
• 它连接到 BI、数据分析和可视化工具。

缺点

• 一些用户表示该工具有点贵。
• 客户支持可以改进。

为什么我们选择 Panoply

​​我们选择 Panoply 作为最好的数据管理软件之一，因为它简化了同步、存储和访问数据的过程。 它使中小型企业能够轻松地从多个来源获取数据，从而实现数据管理的民主化。

Azure 数据工厂：最适合数据转换

Azure 数据工厂是一种完全托管、无服务器、基于云的数据集成服务，允许您以可扩展和简化的方式创建、安排和编排数据工作流（图H）。 它支持广泛的数据集成场景，包括ETL、ELT、数据迁移、数据同步和数据仓储。

价钱

该解决方案的付费方式是按使用付费。

特征

• 提供 90 多个内置连接器，用于提取所有本地和 SaaS 数据以进行大规模编排和监控。
• 让您无需编写代码即可构建 ETL 和 ELT 流程。
• 混合数据集成。

优点

• 与其他 Azure 服务无缝集成。
• 无代码环境。

缺点

• 陡峭的学习曲线。
• 处理大型数据集时，成本会迅速增加。

为什么我们选择 Azure 数据工厂

许多企业依赖 Azure 来满足云计算需求，而 Azure 数据工厂已成为数据管理的自然选择，因为它可以让数据专家在无代码环境中准备数据并构建 ETL 和 ELT 流程。 这使得企业可以更轻松地集成来自各种来源的数据，无论是本地还是云端。