Aký informačný systém podporuje dátových pracovníkov?

Pracovníci údajov využívajú rôzne informačné systémy na podporu svojich úloh, ktoré možno všeobecne kategorizovať ako:

1. Systémy správy údajov: Tieto systémy sú rozhodujúce pre ukladanie, organizovanie a získavanie údajov. Príklady zahŕňajú:

* Relačné systémy na správu databáz (RDBMS): Rovnako ako MySQL, PostgreSQL, Oracle a Microsoft SQL Server. Toto sú pracovné kone pre štruktúrované údaje.

* NOSQL DATABASE: Mongodb, Cassandra, Redis. Sú lepšie vhodné pre neštruktúrované alebo pološtrukturované údaje, zaobchádzanie s veľkými objemami a dátovými tokmi s vysokou rýchlosťou v niektorých prípadoch efektívnejšie ako RDBMS.

* Dátové sklady a dátové jazerá: Tieto systémy ukladajú veľké množstvo údajov z rôznych zdrojov pre analýzu a podávanie správ. Sneh Snowflake, Amazon Redshift, Azure Data Lake Storage sú príklady.

* Dátové katalógy a systémy na správu metadát: Tieto systémy poskytujú centralizovaný inventár a porozumenie dátovým aktívom v rámci organizácie, čím sa zlepšuje zisťovateľnosť údajov a správa vecí verejných.

2. Analýza údajov a systémy Business Intelligence (BI): Pomáhajú pracovníkom dát analyzovať údaje a extrahovať poznatky.

* Nástroje Business Intelligence (BI): Tableau, Power BI, Qlik Sense. Ponúkajú vizualizácie a dashboardy na skúmanie údajov.

* Nástroje vizualizácie údajov: Mnoho nástrojov sa prekrýva s BI, ale špecializované nástroje, ako je D3.js, sa zameriavajú výlučne na vytváranie vlastných vizualizácií.

* Štatistické softvérové ​​balíčky: R, Python (s knižnicami ako Pandas, Numpy, Scikit-Learn), SAS, SPSS. Používa sa na pokročilú štatistickú analýzu a modelovanie.

* strojové učenie (ml) platformy: Poskytujú nástroje a infraštruktúru na budovanie a nasadenie modelov strojového učenia. Medzi príklady patrí učenie Azure Machine, AWS Sagemaker, platforma AI Cloud AI.

3. Integrácia údajov a ETL (extrakt, transformácia, načítanie) Nástroje: Sú dôležité pre získanie údajov do správneho formátu a umiestnenia.

* ETL Tools: Informatica PowerCenter, Talend, Matillion. Tieto automatizujú proces extrahovania údajov z rôznych zdrojov, ich transformácie a ich načítania do cieľových systémov.

* API Integračné platformy: Mulesoft, Zapier. Používa sa na pripojenie rôznych aplikácií a systémov a automatizáciu výmeny údajov.

4. Systémy riadenia údajov a dodržiavania predpisov: Zabezpečujú kvalitu údajov, bezpečnosť a dodržiavanie predpisov.

* Nástroje kvality údajov: Pomáhajú identifikovať a opraviť nezrovnalosti a chyby v údajoch.

* Systémy zabezpečenia údajov a riadenia prístupu: Tieto spravujú povolenia používateľov a chránia citlivé údaje.

* Nástroje na sledovanie dátovej línie: Tieto sledujú pôvod a transformácie údajov, pomáhajú pri auditácii a riešení problémov.

5. Platformy cloud computing: Mnohé z vyššie uvedených systémov sú teraz ponúkané ako cloudové služby, ktoré poskytujú škálovateľnosť, flexibilitu a nákladovú efektívnosť. Príklady zahŕňajú platformu AWS, Azure a Google Cloud Platform.

Konkrétne informačné systémy, ktoré používa dátový pracovník, bude závisieť od ich úlohy, odvetvia, v ktorom pracujú, a technologickej infraštruktúry organizácie. Vedec údajov by sa mohol do značnej miery spoliehať na štatistický softvér a platformy ML, zatiaľ čo analytik údajov sa môže zamerať na BI Tools a SQL databázy. Dátový inžinier by sa viac zapojil do systémov integrácie a riadenia údajov.

• Predchádzajúca strana: Aké sú dva typy stánkového systému? 
• Ďalšia strana: Ako sa líši servisný stôl od technickej techniky?