1. Sistemi di gestione dei dati: Questi sistemi sono cruciali per l'archiviazione, l'organizzazione e il recupero dei dati. Esempi includono:
* Sistemi di gestione del database relazionale (RDBMS): Come MySQL, PostgreSQL, Oracle e Microsoft SQL Server. Questi sono i cavalli di lavoro per i dati strutturati.
* Database NoSQL: Mongodb, Cassandra, Redis. Questi sono più adatti per dati non strutturati o semi-strutturati, gestendo grandi volumi e flussi di dati ad alta velocità in modo più efficace rispetto a RDBMS in alcuni casi.
* Data warehouse e laghi di dati: Questi sistemi archiviano grandi quantità di dati da varie fonti per l'analisi e il reporting. Snowflake, Amazon Redshift, Azure Data Lake Storage sono esempi.
* Cataloghi di dati e sistemi di gestione dei metadati: Questi sistemi forniscono un inventario centralizzato e una comprensione delle risorse dei dati all'interno di un'organizzazione, migliorando la scoperta e la governance dei dati.
2. Sistemi di analisi dei dati e business intelligence (BI): Questi aiutano i lavoratori dei dati analizzano i dati ed estraggono approfondimenti.
* Business Intelligence (BI) Strumenti: Tableau, Power BI, Qlik Sense. Questi offrono visualizzazioni e dashboard per esplorare i dati.
* Strumenti di visualizzazione dei dati: Molti strumenti si sovrappongono a BI, ma strumenti specializzati come D3.JS si concentrano esclusivamente sulla creazione di visualizzazioni personalizzate.
* pacchetti software statistici: R, Python (con biblioteche come Pandas, Numpy, Scikit-Learn), SAS, SPSS. Utilizzato per analisi e modellazione statistica avanzata.
* Piattaforme Machine Learning (ML): Questi forniscono strumenti e infrastrutture per la costruzione e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico. Esempi includono Azure Machine Learning, AWS Sagemaker, Piattaforma di AI Google Cloud.
3. Integrazione dei dati ed ETL (estratto, trasformazione, carico) Strumenti: Questi sono fondamentali per ottenere dati nel formato e nel luogo giusto.
* Strumenti ETL: Informatica PowerCenter, Talend, Matillion. Questi automatizzano il processo di estrazione di dati da varie fonti, trasformandoli e caricandoli in sistemi target.
* piattaforme di integrazione API: Mulesoft, Zapier. Utilizzato per collegare diverse applicazioni e sistemi e automatizzare lo scambio di dati.
4. Sistemi di governance e conformità dei dati: Questi assicurano la qualità dei dati, la sicurezza e la conformità normativa.
* Strumenti di qualità dei dati: Questi aiutano a identificare e correggere le incoerenze ed errori nei dati.
* Sistemi di sicurezza e controllo degli accessi: Questi gestiscono le autorizzazioni degli utenti e proteggono i dati sensibili.
* Strumenti di tracciamento del lignaggio dei dati: Questi monitorano le origini e le trasformazioni dei dati, aiutando nella revisione contabile e nella risoluzione dei problemi.
5. Piattaforme di cloud computing: Molti dei sistemi di cui sopra sono ora offerti come servizi cloud, fornendo scalabilità, flessibilità e efficacia in termini di costi. Gli esempi includono AWS, Azure e Google Cloud Platform.
I sistemi di informazione specifici utilizzati da un data lavoratore dipenderanno dal loro ruolo, dal settore in cui lavorano e dall'infrastruttura tecnologica dell'organizzazione. Uno scienziato dei dati potrebbe fare molto affidamento su software statistico e piattaforme ML, mentre un analista di dati potrebbe concentrarsi su strumenti BI e database SQL. Un ingegnere di dati sarebbe più coinvolto con i sistemi di integrazione e gestione dei dati.
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