Обзор Microsoft Data Quality Services (DQS): функции и цены на 2023 год
1 октября 2023 г.Есть старая поговорка, которую используют во всех видах бизнеса: «Невозможно управлять тем, что нельзя измерить». Сами по себе данные полезны настолько, насколько полезна ваша способность интерпретировать их и принимать на их основе соответствующие бизнес-решения. Вот почему продукты для управления данными и обеспечения качества данных так важны для навигации, обработки, сохранения и использования бизнес-данных.
Microsoft Data Quality Services — это продукт SQL-сервера, предназначенный для управления целостностью и качеством данных. Это продукт, реализующий платформу базы знаний, которая может выполнять управление данными, очистку данных, сопоставление и дедупликацию данных, а также профилирование данных для анализа данных и извлечения из них информации.
На растущем рынке программного обеспечения для обеспечения качества данных, который все больше привлекает новых покупателей, Microsoft Data Quality Services является лучшей платформой, которую покупателям следует учитывать при использовании в своих сценариях управления данными.
Перейти к:
- Цены на Microsoft DQS
Ключевые особенности Microsoft DQS
Плюсы Microsoft DQS
Минусы Microsoft DQS
Если Microsoft DQS вам не подходит, воспользуйтесь этими альтернативами.
Методология обзора
Цены на Microsoft DQS
Microsoft DQS не имеет отдельной цены. Это особенность продукта Microsoft SQL Server, поэтому все цены и лицензирование SQL Server 2022 распространяются на DQS.
Вы также можете использовать базу данных SQL Azure и иметь те же функции, что и лицензия SQL, но в облаке. Оплата по мере использования для варианта SQL Server 2022 с поддержкой Azure Arc:
- Стандартно за ядро: 73 доллара США в месяц или 0,100 доллара США в час.
Enterprise на ядро: 274 доллара США в месяц или 0,375 доллара США в час.
Ключевые особенности Microsoft DQS
Базы знаний и домены DQS
База знаний Microsoft DQS основана на концепции составных доменов, которые представляют собой структуры, содержащие набор доменов данных, которые имеют одну и ту же предметную область, например следующие:
- Имя: подмножества данных включают имя, отчество и фамилию.
Адрес. Подмножества данных включают улицу, город, штат, почтовый индекс и страну.
На рисунке A показано, как коррелируют базы знаний и домены.
Рисунок А
Эти домены помогают определить стандарты качества данных и ожидания от данных организаций, чтобы поддерживать их целостность, а также обеспечивать лучшую организацию и более легкий доступ к информации.
Очистка данных
Microsoft DQS предоставляет возможности очистки данных для стандартизации и исправления данных. Очистка данных в Microsoft DQS включает в себя как компьютерный, так и интерактивный процесс (рис. B).
Рисунок Б
Компьютеризированный процесс анализирует, насколько данные соответствуют знаниям в базе знаний. В процессе интерактивной очистки администраторы данных или эксперты по качеству данных проверяют и изменяют результаты, чтобы обеспечить соответствие очистки данных их конкретным требованиям.
Если есть какие-либо рекомендуемые изменения или модификации, администраторы данных могут просмотреть предлагаемые изменения и исправления, предложенные Microsoft DQS, и решить, являются ли они точными или требуют дальнейшей корректировки.
SEE: Изучите различия между управлением данными и управлением данными.
Компьютеризированный и интерактивный процесс Microsoft DQS экономит время и усилия за счет автоматизации процесса очистки данных и улучшения качества данных за счет возможности ввода и проверки человеком.
Сопоставление данных
Microsoft DQS может выявлять и устранять повторяющиеся записи в наборе данных, а также повышать точность данных в источнике данных. Процесс сопоставления данных помогает выявлять и исправлять несоответствия и ошибки данных в ваших наборах данных.
Это особенно полезно для организаций, работающих с данными о клиентах, поскольку помогает поддерживать чистоту и точность базы данных о клиентах. Чтобы выполнить сопоставление данных, вам необходимо создать базу знаний и создать политику сопоставления в базе знаний, а затем приступить к выполнению процесса дедупликации в действии сопоставления.
Плюсы Microsoft DQS
- Поддержка управления требованиями соответствия.
Повышение гибкости бизнес-процессов и улучшение результатов процессов.
Облачная среда, которая помогает снизить требования к локальной инфраструктуре и устраняет необходимость в резервировании, резервном копировании и ручном администрировании.
Минусы Microsoft DQS
- Услуги поддержки могут быть улучшены для более низких подписок.
Некоторые пользователи сообщили, что этот инструмент дорог для малого бизнеса.
Если Microsoft DQS вам не подходит, воспользуйтесь этими альтернативами.
Хотя Microsoft DQS является инструментом управления качественными данными, он может удовлетворить потребности не всех организаций. Есть также несколько примечательных альтернатив Microsoft DQS, которые стоит проверить.
Качество данных в облаке Informatica: лучше всего подходит для автоматизации процесса обеспечения качества данных.
Informatica — один из лучших инструментов качества данных. Informatica Intelligent Data Management Cloud предоставляет возможности управления данными как в облаке, так и на базе искусственного интеллекта, включая интеграцию данных и качество данных. Informatica Cloud Data Quality — это программный сервис, который позволяет предприятиям очищать, стандартизировать и проверять свои наборы данных, чтобы гарантировать их точность, полноту и актуальность.
ПОСМОТРЕТЬ: Узнайте больше о лучших инструментах для обеспечения качества данных.
SAP Data Quality Management: Управление данными геолокации
SAP Data Quality Management предназначен для очистки, проверки, обогащения и поддержания целостности данных в корпоративных системах. Он включает в себя, среди прочего, функции проверки адреса, геокодирования, профилирования данных и управления данными. Некоторые из ключевых возможностей управления качеством данных SAP включают очистку и проверку адресов, услуги по расширению геолокации и встроенную интеграцию с приложениями SAP.
СМОТРИТЕ: Узнайте, чем SAP отличается от Oracle.
Качество и наблюдаемость данных Collibra: лучше всего подходит для мониторинга состояния данных
Платформа Collibra Data Quality & Observability помогает предприятиям отслеживать, управлять и улучшать качество своих данных. Он контролирует качество данных и надежность конвейера данных, чтобы помочь вам устранить аномалии. Collibra имеет встроенный редактор SQL, который позволяет создавать собственные правила качества данных. Вы также можете использовать шаблоны правил для создания правил, которые можно повторно использовать и совместно использовать во многих бизнес-подразделениях.
СМОТРИТЕ: Узнайте больше о лучших инструментах управления данными.
Методология обзора
Для написания этого обзора мы собрали данные о Microsoft DQS и его альтернативах с сайта провайдера, технических данных и документации. Мы поговорили с торговым представителем Microsoft, чтобы узнать о возможностях и ценах Microsoft DQS.
Мы также проанализировали текущие и прошлые отзывы и отзывы пользователей на авторитетных сайтах, чтобы узнать об удобстве и простоте использования платформы.
Оригинал