Datenmitarbeiter verwenden eine Vielzahl von Informationssystemen, um ihre Aufgaben zu unterstützen, die weitgehend als:
1. Datenverwaltungssysteme: Diese Systeme sind entscheidend für das Speichern, Organisieren und Abrufen von Daten. Beispiele sind:
* relationale Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS): Wie MySQL, Postgresql, Oracle und Microsoft SQL Server. Dies sind die Arbeitspferde für strukturierte Daten.
* NoSQL -Datenbanken: MongoDB, Cassandra, Redis. Diese eignen sich besser für unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten, um große Volumina und Datenströme mit hoher Geschwindigkeit in einigen Fällen effektiver als RDBMs.
* Data Warehouses und Data Lakes: Diese Systeme speichern große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zur Analyse und Berichterstattung. Snowflake, Amazon Redshift, Azure Data Lake -Speicher sind Beispiele.
* Datenkataloge und Metadatenmanagementsysteme: Diese Systeme bieten ein zentrales Inventar und ein Verständnis der Datenvermögen innerhalb einer Organisation und verbessern die Datenerfassbarkeit und Governance.
2. Datenanalyse- und Business Intelligence -Systeme (BI): Diese helfen Datenmitarbeitern bei der Analyse von Daten und extrahieren Erkenntnisse.
* Business Intelligence (BI) Tools: Tableau, Power BI, Qlik Sense. Diese bieten Visualisierungen und Dashboards zum Erforschen von Daten.
* Datenvisualisierungstools: Viele Tools überschneiden sich mit BI, aber spezielle Tools wie D3.JS konzentrieren sich ausschließlich auf das Erstellen von benutzerdefinierten Visualisierungen.
* Statistische Softwarepakete: R, Python (mit Bibliotheken wie Pandas, Numpy, Scikit-Learn), SAS, SPSS. Wird für die erweiterte statistische Analyse und Modellierung verwendet.
* maschinelles Lernen (ML) Plattformen: Diese bieten Tools und Infrastruktur zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Beispiele sind Azure Machine Learning, AWS Sagemaker, Google Cloud AI -Plattform.
3. Datenintegration und ETL (Extrakt, Transformation, Last) Tools: Diese sind entscheidend, um Daten in das richtige Format und den richtigen Ort zu bringen.
* ETL -Werkzeuge: Informatica PowerCenter, Talend, Matillion. Diese automatisieren den Prozess des Extrahierens von Daten aus verschiedenen Quellen, transformieren und laden sie in Zielsysteme.
* API -Integrationsplattformen: Mulesoft, Zapier. Wird verwendet, um verschiedene Anwendungen und Systeme zu verbinden und den Datenaustausch zu automatisieren.
4. Daten Governance- und Compliance -Systeme: Diese gewährleisten Datenqualität, Sicherheit und Vorschriften für die Regulierung.
* Datenqualitätstools: Diese helfen dabei, Inkonsistenzen und Fehler in der Daten zu identifizieren und zu korrigieren.
* Datensicherheit und Zugriffskontrollsysteme: Diese verwalten Benutzerberechtigungen und schützen sensible Daten.
* Datenlinien -Tracking -Tools: Diese verfolgen die Ursprünge und Transformationen von Daten und helfen bei der Prüfung und Fehlerbehebung.
5. Cloud Computing -Plattformen: Viele der oben genannten Systeme werden jetzt als Cloud-Dienste angeboten und bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz. Beispiele sind AWS, Azure und Google Cloud Platform.
Die spezifischen Informationssysteme, die ein Datenarbeiter verwendet, hängen von ihrer Rolle, der Branche ab, in der sie arbeiten, und der Technologieinfrastruktur des Unternehmens. Ein Datenwissenschaftler kann sich stark auf statistische Software- und ML -Plattformen verlassen, während sich ein Datenanalyst auf BI -Tools und SQL -Datenbanken konzentriert. Ein Dateningenieur würde sich stärker mit Datenintegrations- und Managementsystemen befassen.
