Dataarbetare använder olika informationssystem för att stödja sina uppgifter, som i stort sett kan kategoriseras som:
1. Datahanteringssystem: Dessa system är avgörande för att lagra, organisera och hämta data. Exempel inkluderar:
* Relationella databashanteringssystem (RDBMS): Liksom MySQL, PostgreSQL, Oracle och Microsoft SQL Server. Dessa är arbetshästarna för strukturerad data.
* NoSQL -databaser: MongoDB, Cassandra, Redis. Dessa är bättre lämpade för ostrukturerade eller semistrukturerade data, hantering av stora volymer och höghastighetsdataströmmar mer effektivt än RDBM i vissa fall.
* Datalager och Data Lakes: Dessa system lagrar stora mängder data från olika källor för analys och rapportering. Snowflake, Amazon Redshift, Azure Data Lake lagring är exempel.
* Datakataloger och metadatahanteringssystem: Dessa system tillhandahåller en centraliserad inventering och förståelse för datatillgångarna inom en organisation, vilket förbättrar upptäckter av data och styrning.
2. Dataanalys och BUS -system (BI): Dessa hjälper dataarbetare att analysera data och extrahera insikter.
* Business Intelligence (BI) Verktyg: Tableau, Power BI, Qlik Sense. Dessa erbjuder visualiseringar och instrumentpaneler för att utforska data.
* Datavvisualiseringsverktyg: Många verktyg överlappar BI, men specialiserade verktyg som D3.JS fokuserar enbart på att skapa anpassade visualiseringar.
* Statistiska programvarupaket: R, Python (med bibliotek som pandor, numpy, scikit-learn), SAS, SPSS. Används för avancerad statistisk analys och modellering.
* Machine Learning (ML) Plattformar: Dessa tillhandahåller verktyg och infrastruktur för att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller. Exempel inkluderar Azure Machine Learning, AWS Sagemaker, Google Cloud AI -plattform.
3. Dataintegration och ETL (Extract, Transform, Load) Verktyg: Dessa är avgörande för att få data till rätt format och plats.
* ETL -verktyg: Informatica PowerCenter, Talend, Matillion. Dessa automatiserar processen att extrahera data från olika källor, omvandla dem och ladda dem till målsystem.
* API -integrationsplattformar: Mulesoft, Zapier. Används för att ansluta olika applikationer och system och automatisera datautbyte.
4. Datastyrning och efterlevnadssystem: Dessa säkerställer datakvalitet, säkerhet och efterlevnad av lagstiftningen.
* Datakvalitetsverktyg: Dessa hjälper till att identifiera och korrigera inkonsekvenser och fel i data.
* Datasäkerhets- och åtkomstkontrollsystem: Dessa hanterar användarbehörigheter och skyddar känsliga data.
* Data Lineage Tracking Tools: Dessa spårar ursprung och omvandlingar av data, som hjälper till att granska och felsöka.
5. Cloud Computing Platforms: Många av ovanstående system erbjuds nu som molntjänster, vilket ger skalbarhet, flexibilitet och kostnadseffektivitet. Exempel inkluderar AWS, Azure och Google Cloud Platform.
De specifika informationssystem som en dataarbetare använder kommer att bero på deras roll, branschen de arbetar i och organisationens teknikinfrastruktur. En datavetare kan förlita sig starkt på statistisk programvara och ML -plattformar, medan en dataanalytiker kan fokusera på BI -verktyg och SQL -databaser. En datatekniker skulle vara mer involverad i dataintegration och hanteringssystem.
