Логотип Soware

Код КППС: 01.07.03

Северо-Американские (США) Платформы управления данными (DMP)

Платформы управления данными (ПУД, англ. Data Management Platforms, DMP) предназначены для объединения, представления, хранения, перемещения, быстрой обработки и управления данными в различных форматах и в рамках различных подходов. В число ПУД входят системы различной специализации, от СУБД, являющихся сегодня стандартным средством управления данными в любой предметной области до Систем управления НСИ, являющихся системами управления прикладными сведениями в компаниях.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Платформы управления данными, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

  • объединение данных из различных источников и форматов в едином пространстве,
  • обеспечение эффективного хранения данных с учётом их объёма и структуры,
  • реализация механизмов перемещения данных между различными системами и хранилищами,
  • быстрая обработка данных, включая фильтрацию, сортировку и преобразование,
  • управление данными в рамках различных подходов и методологий, в том числе с применением специализированных алгоритмов и правил.

Сравнение

Систем: 84

Db2IBM

Логотип

Db2 — это СУБД, предназначенная для управления большими объёмами данных, обеспечивающая высокую производительность и надёжность, ориентирована на корпоративные системы.. Узнать больше проDb2



IBM Netezza Performance Server — это СУБД для обработки больших объёмов данных, предназначенная для аналитических задач в корпоративном секторе.. Узнать больше проIBM Netezza Performance Server



IBM Informix — это СУБД, предназначенная для управления большими объёмами данных, обеспечивающая высокую производительность и масштабируемость, ориентирована на корпоративные системы... Узнать больше проIBM Informix



Db2 Warehouse — это СУБД для аналитической обработки данных, предназначенная для крупных предприятий, обеспечивающая высокопроизводительный анализ больших объёмов информации.. Узнать больше проDb2 Warehouse



Db2 Big SQL — это СУБД, предназначенная для обработки больших данных, обеспечивающая аналитические возможности и интеграцию разнородных источников информации, ориентирована на корпоративные системы.. Узнать больше проDb2 Big SQL



IBM Cloudant — это NoSQL СУБД, предназначенная для хранения и обработки больших объёмов неструктурированных данных, востребованная в корпоративных системах.. Узнать больше проIBM Cloudant



IBM Cloud Databases — это облачная СУБД, предоставляющая инструменты для управления данными, масштабирования и обеспечения безопасности, ориентированная на корпоративные задачи... Узнать больше проIBM Cloud Databases



Db2 Event Store — это СУБД для обработки потоковых данных в реальном времени, предназначенная для аналитических задач в крупных организациях... Узнать больше проDb2 Event Store



WatsonX.Data — это СУБД, предназначенная для управления данными и их анализа, ориентированная на корпоративные задачи и поддержку ИИ-решений... Узнать больше проWatsonX.Data


CockroachDBCockroach Labs

Логотип

CockroachDB — это распределённая SQL-база данных для облачных сред, обеспечивающая масштабируемость, надёжность и локализацию данных. Предназначена для критически важных приложений крупных предприятий.. Узнать больше проCockroachDB


VoltDBVolt Active Data

Логотип

VoltDB — это СУБД, предназначенная для обработки данных в реальном времени с низкой задержкой, ориентированная на предприятия, использующие IoT, AI/ML и 5G... Узнать больше проVoltDB



EDB Postgres Advanced Server — это СУБД корпоративного уровня с повышенной надёжностью, безопасностью и доступностью, предназначенная для крупных предприятий... Узнать больше проEDB Postgres Advanced Server



EDB BigAnimal — это СУБД, обеспечивающая высокую доступность, надёжность и безопасность данных для предприятий различных отраслей... Узнать больше проEDB BigAnimal


FairCom DBFairCom

Логотип

FairCom DB — это мультимодельная СУБД, предназначенная для управления данными в крупных организациях и IoT-системах, поддерживает работу с устаревшими системами... Узнать больше проFairCom DB


Oracle Autonomous DatabaseOracle Corporation

Логотип

Oracle Autonomous Database — это СУБД, обеспечивающая автономное управление данными, их защиту и миграцию между облаками и локальными системами, предназначена для бизнеса и науки... Узнать больше проOracle Autonomous Database



Oracle Exadata Cloud@Customer — это облачная платформа для управления базами данных, обеспечивающая автономную работу, миграцию нагрузок и безопасность данных для бизнеса... Узнать больше проOracle Exadata Cloud@Customer


Oracle NoSQL DatabaseOracle Corporation

Логотип

Oracle NoSQL Database — это СУБД для управления большими объёмами данных, обеспечивающая высокую производительность и масштабируемость, предназначена для корпоративных систем... Узнать больше проOracle NoSQL Database



Oracle Exadata Database Service — это облачная СУБД для управления и защиты данных, обеспечивающая миграцию рабочих нагрузок между облаками и локальными системами... Узнать больше проOracle Exadata Database Service


Microsoft Azure Cosmos DBMicrosoft Corporation

Логотип

Microsoft Azure Cosmos DB — это NoSQL СУБД для управления данными в облаке, обеспечивающая глобальное распределение и масштабирование, предназначена для крупных организаций... Узнать больше проMicrosoft Azure Cosmos DB


Azure DatabaseMicrosoft Corporation

Логотип

Azure Database — это СУБД, предоставляющая облачные сервисы для управления базами данных, предназначенная для разработчиков и организаций, реализующих цифровые трансформации.. Узнать больше проAzure Database


Azure Data LakeMicrosoft Corporation

Логотип

Azure Data Lake — это платформа для хранения и анализа больших данных, предназначенная для компаний, реализующих цифровую трансформацию, обеспечивает обработку разнородных данных.. Узнать больше проAzure Data Lake


Amazon RedshiftAmazon.com

Логотип

Amazon Redshift — это облачная СУБД для аналитической обработки больших объёмов данных, предназначенная для бизнес-аналитики и хранилищ данных... Узнать больше проAmazon Redshift


Amazon AuroraAmazon.com

Логотип

Amazon Aurora — это СУБД, предназначенная для облачных вычислений, обеспечивающая высокую производительность и масштабируемость, ориентирована на бизнес-приложения... Узнать больше проAmazon Aurora


Amazon DynamoDBAmazon.com

Логотип

Amazon DynamoDB — это NoSQL СУБД как услуга (DBaaS) для хранения и обработки структурированных данных в облаке, предназначенная для масштабируемых онлайн-сервисов.. Узнать больше проAmazon DynamoDB


Amazon RDSAmazon.com

Логотип

Amazon RDS — это облачная СУБД, предоставляющая управляемые базы данных для развёртывания и масштабирования приложений бизнеса... Узнать больше проAmazon RDS



Amazon DocumentDB — это СУБД с совместимостью с MongoDB, предназначенная для хранения и обработки документов в облачной среде, ориентированная на бизнес-приложения.. Узнать больше проAmazon DocumentDB


Amazon SimpleDBAmazon.com

Логотип

Amazon SimpleDB — это NoSQL-система управления базами данных для хранения и обработки структурированных данных в облачной среде, предназначенная для разработчиков и ИТ-специалистов... Узнать больше проAmazon SimpleDB


Amazon NeptuneAmazon.com

Логотип

Amazon Neptune — это графовая СУБД для хранения и анализа сложных взаимосвязей в данных, предназначенная для проектов в области больших данных и ИИ... Узнать больше проAmazon Neptune



Amazon Keyspaces for Apache Cassandra — это облачная СУБД, совместимая с Cassandra, для хранения и обработки больших объёмов данных в распределённых системах.. Узнать больше проAmazon Keyspaces for Apache Cassandra



Amazon Timestream — это СУБД для работы с временными рядами данных, предназначенная для анализа и хранения данных IoT и бизнес-метрик... Узнать больше проAmazon Timestream


Oracle DatabaseOracle Corporation

Логотип

Oracle Database — это СУБД, предназначенная для управления и защиты данных, поддерживает облачные технологии, используется бизнесом и НКО... Узнать больше проOracle Database


Apache AirflowThe Apache Software Foundation

Логотип

Apache Airflow — это платформа для оркестрации и мониторинга рабочих процессов обработки данных, предназначенная для разработчиков и инженеров данных.. Узнать больше проApache Airflow



MongoDB Atlas — это облачная СУБД, предоставляющая унифицированный сервис управления данными для разработчиков и команд создания приложений... Узнать больше проMongoDB Atlas


SingleStoreSingleStore

Логотип

SingleStore — это СУБД, объединяющая транзакционные, аналитические и векторные данные в распределённой SQL-базе, совместимой с MySQL и MongoDB... Узнать больше проSingleStore


SpliceMachineSplice Machine

Логотип

SpliceMachine — это СУБД с функциями MLOps и Feature Store, предназначенная для машинного обучения в реальном времени в промышленности, финансах, здравоохранении.. Узнать больше проSpliceMachine


TigerGraphDBTigerGraph

Логотип

TigerGraphDB — это СУБД с поддержкой распределённой графовой базы данных для аналитики и машинного обучения на взаимосвязанных данных... Узнать больше проTigerGraphDB


Treasure DataTreasure Data

Логотип

Treasure Data — это платформа управления клиентскими данными для предприятий, интегрирующая данные, формирующая единые профили клиентов и обеспечивающая аналитику... Узнать больше проTreasure Data


BlobCity DBBlobCity

Логотип

BlobCity DB — это СУБД, предназначенная для обработки больших объёмов данных с применением ИИ и машинного обучения, востребована в финансах, ритейле, здравоохранении и других отраслях.. Узнать больше проBlobCity DB


YugabyteDBYugabyte

Логотип

YugabyteDB — это распределённая СУБД на основе PostgreSQL, обеспечивающая масштабируемость и отказоустойчивость для облачных приложений предприятий... Узнать больше проYugabyteDB


YellowbrickYellowbrick Data

Логотип

Yellowbrick — это система управления данными, предназначенная для масштабируемых хранилищ данных в облаке, обеспечивающая выполнение сложных запросов и интерактивные ответы для крупных предприятий.. Узнать больше проYellowbrick


Показано систем: 40 из 84

Сравнить

Руководство по выбору

  1. Определение

    Платформы управления данными (ПУД, англ. Data Management Platforms, DMP) предназначены для объединения, представления, хранения, перемещения, быстрой обработки и управления данными в различных форматах и в рамках различных подходов. В число ПУД входят системы различной специализации, от СУБД, являющихся сегодня стандартным средством управления данными в любой предметной области до Систем управления НСИ, являющихся системами управления прикладными сведениями в компаниях.

  2. Бизнес-процесс

    Управление данными как деятельность представляет собой комплекс процессов, направленных на сбор, хранение, обработку, анализ и распространение данных с целью обеспечения их доступности, целостности, актуальности и безопасности для поддержки бизнес-процессов и принятия обоснованных управленческих решений. Эта деятельность включает в себя не только технические аспекты работы с данными, но и организационные, методологические и управленческие компоненты, которые обеспечивают эффективное использование информационных активов компании.

    Ключевые аспекты данного процесса:

    • сбор и интеграция данных из различных источников,
    • хранение данных с учётом требований к их доступности и безопасности,
    • обработка и трансформация данных для приведения их к единому формату и обеспечения возможности анализа,
    • обеспечение качества и целостности данных,
    • анализ данных для выявления закономерностей и получения инсайтов,
    • управление жизненным циклом данных, включая их архивацию и удаление,
    • обеспечение защиты данных от несанкционированного доступа и других угроз.

    Важную роль в управлении данными играют цифровые (программные) решения, которые автоматизируют и оптимизируют процессы работы с данными. К таким решениям относятся платформы управления данными (ПУД), системы управления базами данных (СУБД), системы управления нормативно-справочной информацией (НСИ) и другие инструменты, позволяющие эффективно реализовывать все этапы управления данными и обеспечивать высокое качество информационной поддержки бизнеса.

  3. Назначение и цели использования

    Платформы управления данными предназначены для объединения и централизованного хранения разнородных данных, обеспечения их целостности, доступности и безопасности, а также для организации эффективного управления данными в рамках различных бизнес-процессов и аналитических задач. Они позволяют осуществлять сбор данных из множества источников, их трансформацию и очистку, обеспечивают механизмы для хранения и перемещения данных между различными системами и платформами, а также предоставляют инструменты для их структурирования и индексации, что необходимо для последующей обработки и анализа.

    Кроме того, платформы управления данными обеспечивают возможности для быстрой обработки больших объёмов данных, реализации сложных запросов и аналитических операций, а также для построения систем отчётности и визуализации данных. Они поддерживают различные форматы данных и подходы к их управлению, включая реляционные и нереляционные модели, что позволяет адаптировать систему под специфические требования бизнеса и особенности предметной области. В число таких систем входят как системы управления базами данных (СУБД), являющиеся фундаментальным инструментом для работы с данными, так и системы управления нормативно-справочной информацией (НСИ), которые играют важную роль в управлении прикладными сведениями в организациях.

  4. Типизация и разновидности
    Системы управления базами данных (СУБД, англ. Database Management Systems, DBMS) — это программное обеспечение, предназначенное для создания, хранения, модификации и извлечения данных из баз данных. СУБД позволяют эффективно управлять большими объёмами данных, обеспечивать их целостность, безопасность и быстрый доступ к информации.
    Хранилища данных (ХД, англ. Data Warehouses, DWH) предназначены для приёма, объединения и хранения больших объёмов рабочих данных. ХД, в отличие от Систем управления базами данных, ориентированы на максимально быструю отработку любых запросов чтения, для чего предусматривают не редко реализацию механизмов предварительной подготовки данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP), при этом ограничивая пользователя в возможностях изменения данных в хранилище.
    Корпоративные хранилища данных (КХД, англ. Enterprise Data Warehouses, EDW) предназначены для приёма, объединения и хранения больших объёмов рабочих данных. КХД ориентированы на максимально быструю отработку любых запросов на чтение сведений, для чего предусматривают реализацию механизмов предварительной подготовки данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP).
    Оркестраторы витрин данных (ОВД, англ. Data Marts Orchestrators, DMO) — это инструменты или системы, которые автоматизируют процесс управления и координации потоков данных в витринах данных (Data Marts). Они обеспечивают сбор, преобразование, интеграцию и доставку данных из различных источников в витрины данных, чтобы обеспечить их актуальность, консистентность и доступность для анализа и отчётности. ОВД помогают оптимизировать процессы ETL (Extract, Transform, Load), управлять потоками данных и обеспечивать эффективное взаимодействие между различными системами и хранилищами данных.
    Хранилища данных для интерактивной аналитической обработки (ХД ИАО, англ. Data Warehouse for Online Analytical Processing , OLAP DWH) предназначены для приёма, объединения и хранения больших объёмов рабочих данных в соответствие с моделями данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP). ХД ИАО ориентированы на максимально быструю отработку любых запросов на чтение сведений, для чего предусматривают реализацию механизмов предварительной подготовки данных.
  5. Функции и возможности
    Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
    Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО
    Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения
    Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией
    Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных
  6. Пользователи

    Платформы управления данными в основном используют следующие группы пользователей:

    • крупные и средние предприятия для централизации и управления большими объёмами данных, оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности принятия решений;
    • компании, работающие с клиентскими данными, для сегментации аудитории, персонализации маркетинговых кампаний и анализа поведения потребителей;
    • организации, занимающиеся аналитикой и Big Data, для обработки и анализа разнородных данных с целью выявления закономерностей и прогнозирования тенденций;
    • IT-компании и интеграторы при создании комплексных информационных систем, требующих гибкого управления данными и их интеграции из различных источников;
    • научные и образовательные учреждения для управления данными исследовательских проектов, учебных материалов и статистической информации.
  7. Полезный эффект применения

    Платформы управления данными (ПУД) играют ключевую роль в оптимизации работы с данными в организациях, обеспечивая комплексный подход к их управлению и анализу. Их применение приносит ряд существенных преимуществ и выгод:

    • Централизованное хранение данных. ПУД позволяют создать единую точку доступа к данным, что упрощает их управление, обеспечивает целостность и актуальность информации, минимизирует риски потери данных.
    • Интеграция разнородных данных. ПУД обеспечивают возможность объединения данных из различных источников и в разных форматах, что позволяет получить полное представление о бизнес-процессах и улучшить качество анализа.
    • Повышение эффективности обработки данных. Благодаря мощным инструментам для обработки и анализа данных ПУД ускоряют процессы принятия решений, снижают время на поиск и анализ необходимой информации.
    • Улучшение качества данных. ПУД предоставляют механизмы для очистки, валидации и нормализации данных, что повышает их качество и достоверность, снижает количество ошибок в аналитике и отчётности.
    • Масштабируемость и гибкость. ПУД легко адаптируются под растущий объём данных и изменяющиеся бизнес-требования, позволяют расширять функциональность за счёт интеграции новых модулей и инструментов.
    • Упрощение работы с большими данными. ПУД обеспечивают инструменты для работы с большими объёмами данных (Big Data), позволяя эффективно анализировать тенденции, прогнозировать спрос и оптимизировать бизнес-процессы.
    • Усиление безопасности данных. ПУД включают механизмы защиты данных, контроля доступа и аудита действий с информацией, что снижает риски утечек и несанкционированного доступа к конфиденциальным данным.
  8. Отличительные черты

    Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Платформы управления данными, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

    • объединение данных из различных источников и форматов в едином пространстве,
    • обеспечение эффективного хранения данных с учётом их объёма и структуры,
    • реализация механизмов перемещения данных между различными системами и хранилищами,
    • быстрая обработка данных, включая фильтрацию, сортировку и преобразование,
    • управление данными в рамках различных подходов и методологий, в том числе с применением специализированных алгоритмов и правил.
  9. Системы по странам происхождения
    Кластрум, ЛАН.Портал, Колибри-Сфера, Bravo, ЛАН.Хранилище, Алькир, DiaviDet, АТОЛЛ.УСОИ, Татлин-Обджект, NORVISION, CedrusData, Visary DWH, CerebroSQL, БГ.ИНТЕГРАЦИЯ, owl.Scan, KvantDetection, АЙТИ-СКАУТ, MED-Архив+, Vitastor, DELS-RTs, EcoDPIOS-DC, Алькир.Онлайн, LimeDB, ExpertISA, NetX-S, Консьерж, SKeeper, LogDoc, VectorForms, РПГ64, Vitiscale, ЛС2ДСканер, Rivc.DBC, StreamGate, Astra.Disk, MYCIE, VOL1.IO, Бизнес-аналитик, СИГМА.DATA, TargetAds, УМКАМАТЕРИАЛЫ, Демон Лапласа Инсайдер, Енисей, SaluteEye, ПОРТАЛ, DVPlatform, Outlytics, SafeDisk, NDBC.BI, Ключник, Айгач, BlazeData, DEPOT-R, АйБуре, Haribda, BlazeX, Гиперус.Инфраструктура, Мозг, PromUC, Монолит.ERP, Геоаналитика, Юнидата Платформа управления данными, Simpl.Данные, RT.Warehouse, RT.DataLake, RT.KeyValue, RT.WideStore, RT.Streaming, RS-DataHouse, N3.Платформа управления данными, БФТ.Хранилище, NitrosBase SQL, Odant, BI-Sphere, ЭльДокА, RAIDIX 5, Тарантул Плюс, DEPOT, ЛИНТЕР, Proceset, pyOpenRPA, IndorRoad, AlmondFS, IndorCulvert, MDX-Эксперт, Кропикс, TeconOPC, IndorPower, Крибрум.Объекты, Крибрум.Зеркало, TransNet, Jatoba, Спектр, Базис.Cloud, Архива, СИБИ, SMARTS-Genesis, SharxStorage, ЛАН.Интернет-Архив, СтопФактор, Picodata, ENRSoft, Sqlite-BCD, Database Compression Tool, Планета. НСИ, Digital Q.DataBase, Гармония MDM, Linkage ABI, LDM Платформа, NextBox, МодусДок, Планета. Сервер, Pyrus, Сакура PRO, N3.Аналитика, Nexign Nord
    Percona Distribution for PostgreSQL, Firebase Realtime Database, Google Cloud SQL, DataProc, Google Cloud Spanner, Cloud Bigtable, Cloud Memorystore for Redis, Cloud Firestore, AlloyDB for PostgreSQL, Heroku Postgres, Heroku Data for Redis, VMware Tanzu Greenplum, ClickHouse Cloud, CrateDB, TileDB Cloud, Dgraph, DataStax Enterprise, Astra DB, MariaDB Enterprise Server, MariaDB Xpand, SkySQL, Neo4j Graph Database, Instaclustr, Redis Enterprise Cloud, Rockset, Tessell, TiDB, Aerospike, ArangoDB, Cloudera Data Hub, Cloudera Data Warehouse, Cloudera Operational DB, Cloudera Stream Processing, Couchbase Server, Couchbase Capella, Couchbase Mobile, Panoply, Qubole Data Platform, OpenEdge RDBMS Advanced Enterprise Edition, MarkLogic Server, Db2, IBM Netezza Performance Server, IBM Informix, Db2 Warehouse, Db2 Big SQL, IBM Cloudant, IBM Cloud Databases, Db2 Event Store, WatsonX.Data, CockroachDB, VoltDB, EDB Postgres Advanced Server, EDB BigAnimal, FairCom DB, Oracle Database, Oracle Autonomous Database, Oracle Exadata Cloud@Customer, Oracle NoSQL Database, Oracle Exadata Database Service, Microsoft Azure Cosmos DB, Azure Database, Azure Data Lake, Amazon Redshift, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB, Amazon RDS, Amazon DocumentDB, Amazon SimpleDB, Amazon Neptune, Amazon Keyspaces for Apache Cassandra, Amazon Timestream, TigerGraphDB, Treasure Data, BlobCity DB, YugabyteDB, SpliceMachine, Yellowbrick, SingleStore, MongoDB Atlas, Apache Airflow, InterSystems IRIS, Stardog, Kinetica Streaming Data Warehouse, AllegroGraph