Geralmente, as empresas orientadas a dados lutam principalmente com problemas de qualidade de dados. Grandes quantidades de dados, mudanças nos requisitos de armazenamento de dados devido a mudanças nas regulamentações da empresa e os vários tipos de fontes e formatos de dados tornam o gerenciamento de dados bastante difícil para as empresas. Portanto, a necessidade de ferramentas robustas de DataOps para automatizar e simplificar as fases do ciclo de vida dos dados é de extrema importância neste momento. Aqui estão algumas das ferramentas de DataOps mais importantes que os profissionais podem usar em 2022.
Censo: O Census é a plataforma líder para análises operacionais com ETL reverso (extrair, transformar, carregar), oferecendo um local único e confiável para trazer seus dados de armazém para seus aplicativos diários. Ele fica no topo do seu armazém existente e conecta os dados de todas as suas ferramentas de entrada no mercado, permitindo que todos em sua empresa atuem com base em boas informações sem exigir scripts personalizados ou favores de TI.
Dbt: Dbt é um fluxo de trabalho de transformação que permite que as organizações implantem códigos analíticos em um curto período de tempo por meio de práticas recomendadas de engenharia de software, como modularidade, portabilidade, CI/CD e documentação. O Dbt Core é uma ferramenta de linha de comando de código aberto que permite que qualquer pessoa com conhecimento prático de SQL crie pipelines de dados de alta qualidade.
Blocos de dados: A Databricks Lakehouse Platform é uma plataforma abrangente de gerenciamento de dados que unifica data warehousing e casos de uso de IA em uma única plataforma por meio de uma interface baseada na Web, interface de linha de comando e um kit de desenvolvimento de software. Inclui cinco módulos: Delta Lake, Data Engineering, Machine Learning, Data Science e SQL Analytics.
Dados de Mozart: Mozart Data é uma pilha de dados simples e pronta para uso que pode ajudá-lo a consolidar, organizar e preparar seus dados para análise sem exigir nenhum conhecimento técnico. Ele fornece uma interface baseada na Web para cientistas de dados trabalharem com dados em vários formatos, incluindo CSV, JSON e SQL. Além disso, o Mozart Data fornece uma camada de modelagem de dados flexível que permite que os cientistas de dados trabalhem com dados de várias maneiras.
Datafold: O Datafold ajuda as empresas a evitar catástrofes de dados. Ele tem a capacidade única de detectar, avaliar e investigar problemas de qualidade de dados antes que eles afetem a produtividade. Ele combina aprendizado de máquina com IA para fornecer análises com insights em tempo real, permitindo que os cientistas de dados façam previsões de alta qualidade a partir de grandes quantidades de dados.
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