Talend和Datameer谱它

Talend & Datameer

通过Datameer谱它,在一个更加集成的平台上获得与Talend相同的全面功能和无缝用户体验.  使用Spectrum覆盖更广泛的用例,并以更低的成本部署数据管道.

关于in格式ica

什么是Talend?

关于Talend

Talend提供了一个全面的集成平台,涵盖了全方位的集成场景, 包括数据集成, 实时数据管道, 应用和API集成, 主数据管理, 以及数据质量和治理.  Talend希望成为企业数据结构的全方位提供商.

在十大网赌正规网址下载对Talend的考察中,十大网赌正规网址下载将重点关注数据集成解决方案.  这包括一个核心数据集成平台(内部或云中), 一种专门用于云的数据复制产品- Stitch -和数据编目的相关产品, 数据准备, 和数据管理.

数据挖掘的图标

组织如何使用Talend?

Matillion是如何工作的

尽管完整的平台有多个产品, 客户主要使用Talend进行数据集成.  在产品的早期, 它主要用于从内部业务系统获取数据, 将其集成, 然后将其加载到本地数据仓库或数据集市——这是非常典型的 ETL 用例.  该产品套件近年来已经扩展到包括云数据集成,通过扩展主要产品和通过 收购针.

该平台由五个关键部分组成:

  • 数据集成平台提供核心服务, 包括连接器, 转换组件, 执行引擎, 和安全.
  • 工作室, 管道设计, 和Management Console是用来定义的工具, 管理, 运行数据集成管道.
  • 数据准备工具用于定义要插入到数据管道中的数据转换组件.
  • 数据目录提供了Talend中管理的所有数据集和管道的清单,以及有关这些数据集和管道的信息.
  • 数据管理模块是用于运行数据管理和治理流程的工具.

此外,还有一个用于云数据加载的平台Stitch.Stitch是一个SaaS平台,它允许客户轻松地从许多云数据源中“复制”他们的数据, 应用程序, 并服务到云数据仓库.

你可以从上面的描述中看出, Talend平台非常复杂, 使用各种不同的平台服务和用户界面/工具.  此外,根据您试图实现的目标,您将使用的服务也会有所不同.  例如:

  • 内部数据集成——您将使用内部数据集成平台, 它有75+数据源连接器和额外的数据编目, 数据准备, 还有数据管理工具.
  • 将数据集成扩展到云——如果您试图将本地数据集成到云目的地, 比如云数据仓库, 您需要使用本地数据集成平台,因为云平台只有云数据源的连接器(见下面).
  • 纯云数据集成——如果你试图集成来自云的数据,并将其发送到云目的地(数据仓库或数据湖), 然后您将使用云数据集成平台, 哪个有一组有限的连接器,只能到达云数据源, 以及基于云的工作室版本, 管道设计, 数据目录, 数据准备, 还有数据管理工具.
  • SaaS和云服务数据集成——不幸的是, 云数据集成平台只有少量SaaS应用程序源的连接器(5),没有云服务的连接器,如谷歌Analytics或Adobe Analytics.  在这种情况下,十大网赌正规网址下载需要一个脱节的 英语教学 方法采用Stitch将数据复制到云数据仓库以及云数据集成平台和工具进行数据转换.
数据点绿色和海军蓝

什么是Datameer谱它?

数据处理光谱vs .表处理

Datameer谱它 是一个功能齐全的ETL++数据集成平台,具有广泛的提取功能, 探索, 集成, 准备, 交付, 管理可伸缩的数据, 安全数据管道.    Spectrum支持分析师自助数据准备和数据工程用例, 为整个企业的所有数据准备启用一个中心.  管道可以跨越各种方法和需求, 包括ETL, 英语教学, 数据准备, 和数据科学.

Spectrum用户体验提供了向导驱动的简单性和快速的视觉转换, 轻松的数据准备由您的分析师社区,无需编写一行代码.  同时, 功能和治理特性的深层组合使任何复杂程度的数据工程管道成为可能.  其结果是一个协作环境,在这个环境中,分析师和数据工程师可以以很小的成本以10到20倍的速度获得数据分析准备.

一旦集成数据流准备就绪, 光谱的企业级操作化, 安全, 而且治理特性支持可靠性, 自动化, 和安全的数据管道,以确保一致的数据流.  Spectrum具有广泛的功能来支持您的混合云数据场景. 它是所有三个主要云平台(AWS, Azure, GCP),具有您在云计算中所期望的弹性和成本经济性.  Spectrum可以将任何类型的数据源集合在一起, 格式, 以及位置(云或本地).

快速的比较

比较光谱和才艺

在高水平上, Talend和Datameer谱它都是企业级的, 可扩展的数据集成平台,具有强大的功能和丰富的工具,可以方便地创建和部署数据管道.  但Spectrum与Talend有几个不同之处,包括:

  • 提供单一的集成平台和工具集
  • 通过一个工具提供流畅、简单的用户体验
  • 支持大型、一致的数据源集
  • 支持云中与本地源的数据集成
  • 提供一流的数据准备工具
  • 交付与BI工具目的地的直接集成
  • 采用简单、低成本的定价模式

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集成与. Dis-integrated

集成

正如十大网赌正规网址下载在上面的“组织如何使用Talend”一节中看到的那样, Talend平台由一组复杂的工具和服务组成,这些工具和服务是为特定目的而设计的,但没有很好地集成.  十大网赌正规网址下载还看到,根据数据集成场景,可用的Talend平台服务是不同的.  这句话来自2020年 高德纳数据集成工具魔术象限 证实了这一点:

参考客户和Gartner客户目前对使用哪种工具以及如何使用Talend的数据集成工具组合交付集成的数据视图的理解有限.”

Spectrum提供单一的集成平台和工具集,为您的任何用例提供统一的数据集成中心.  所有Datameer服务, 包括工具, 连接器, 执行引擎, 安全, 和更多的, 不管您需要如何使用平台,都是一致的吗.  这跨越了内部部署和云计算, 以及自助分析师管道, 以及具有丰富转换功能的数据工程.

用户体验

用户体验talend

与Talend合作需要使用多种工具, 每一个都有特定的功能来设计数据管道的一部分或管理管道. Talend最初的设计要点是从操作源到数据仓库的典型数据集成, 该产品为精通数据的人提供了直接的信息.

创建和执行丰富的转换, 更复杂的数据管道更加困难和复杂.  它需要在多个工具之间切换.  数据集是通过数据目录发现的.  管道设计器是将管道中的组件链接在一起的地方.  数据准备是在一个单独的工具中执行的,分析师自助服务是无法实现的Talend.  再一次引用Gartner数据集成MQ的话:

一些参考客户报告了Talend数据集成工具中复杂数据管道的整体编排和操作方面的挑战.”

如果您需要使用Stitch处理SaaS和云数据源,这个问题会进一步恶化.  Stitch可以将原始数据导入云数据仓库,但没有转换功能.  您需要进入云数据集成平台并编写英语教学转换, 创建要管理的多个不相连的管道和流程.

频谱提供单一的, 无缝的用户体验,支持数据管道创建和管理的所有方面, 包括发现和探索, 设计, 测试, 以及部署——无需任何编码.  Spectrum支持分析师自助数据准备和管道,具有易于使用的电子表格式UI.  Spectrum支持一个包含近300个功能的深度库,可用于图形化处理最复杂的数据,以完成更复杂的数据工程任务.

数据源连接

数据源连接

Talend声称拥有超过1000个连接器和组件.  这个数字具有误导性,因为每个连接器都有10到15个用于特定任务的组件.  在现实中, 当你在不同的工具和平台之间移动时,真正的连接器的数量会有所不同:

  • 本地平台支持大约75个连接器本地数据库和数据仓库, 本地应用程序, 以及一组有限的云仓库.
  • 云平台仅支持27个云数据源连接器, 仅支持5个SaaS应用程序, 没有云服务.
  • Stitch提供了许多连接器,但是没有数据转换功能, 在转换到一个单独的工具之前,需要加载到一个CDW.

Spectrum有一个广泛的阵列,超过80个连接器,设计用于不同的源-数据库, 数据仓库, 文件, SaaS应用程序, 而各种格式的云服务则是结构化的, 半结构化, 和非结构化.  Spectrum不需要管道中的多个组件来处理源或目标—它是一个单独的组件,可以通过向导驱动的接口轻松定义.  Spectrum具有从复杂格式(如JSON)中解析和提取数据的自动化功能,并包含一套广泛的函数,可以从半结构化和非结构化数据中挖掘见解.

混合云的支持

混合云

正如你从之前的信息中推测的那样, 让Talend在一个混合型的环境中工作是很困难的, 在很多情况下, 不实际.  这是由于Talend的内部部署和云服务在功能上的不匹配, 特别是在受支持的连接器中.

试图将本地数据和云数据集成到Talend的流水线中,需要使用本地产品并提供新的计算和存储资源来支持它.  然后,您可以拥有一个目的地,即云数据仓库.  另一种方法是复制并加载数据到云中,然后使用Talend的云平台或手动在CDW中对其进行转换.

Spectrum的平台无论在本地还是云中运行,都具有相同的功能.  如果管道在云里, 安全协议, 企业安全控制, 加密可以安全地访问和连接本地源到云,并具有可靠的数据保留策略,确保不会留下多余的数据副本.  Spectrum还允许将管道工作负载无缝地转移到云中.

一流的数据准备

数据准备

在Talend中,数据准备是事后考虑的事情.  Talend数据准备旨在帮助清理和转换数据,其功能有限.  数据准备是一个独立的工具和流程,从管道设计, 和“准备,Talend将其称为准备数据的组件, 必须在管道设计器中作为数据管道的一部分进行集成和运行.  这限制了分析师创建自助数据管道的能力.

与频谱, 数据准备是平台的核心部分,也是用户体验的关键部分.  简单的, 电子表格式的用户界面允许分析师快速创建数据管道,而不管其技术水平如何.  对于更复杂的数据管道, Spectrum提供超过300种功能, 所有这些都可以用图形的方式来应用.  用户体验也是交互式的, 允许用户在应用函数或进行更改以加快流程时立即看到影响.

Spectrum为分析和数据科学的自助数据准备提供了便利, 以及强大的数据工程管道.  它为分析师提供了一个共享的中心, 数据科学家, 数据工程师可以协作,并为法规遵从性建立一个中央存储库.

BI工具集成

BI工具集成

使用Talend,您的数据目的地始终是数据库或数据仓库.  这为BI工具使用数据创建了一个额外的跃点, 在目的地需要额外的计算和存储成本, 使BI流程的端到端操作变得困难.

Spectrum支持以其原生格式直接将数据发送到BI平台服务器的能力, 包括表, PowerBI, Qlik, 美人, 和ThoughtSpot.  用于可操作的BI用例, 这简化了端到端流程, 降低你的成本, 并加快数据传输速度.

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定价

价格和包装

Talend有一个按用户定价的模式,这本身并不坏.  然而, 这对每个用户来说都是昂贵的,并且需要您为其他项目(如处理大数据)购买附加组件, 数据治理, 使用他们的api.  较高的每用户价格也不利于增加更多用户, 尤其是分析师和数据科学家, 通常Talend数据集成平台只属于一小部分数据工程师的领域.

Spectrum提供了一个简单的, 基于用户数量和数据管道所需计算资源的成本效益定价模型.  如果数据量较低,这种定价模式可以保持低成本, 根据组织的需要有效地扩展,而不会让银行破产, 并激励更广泛的分析社区参与进来.

结论

结论

Talend提供了一个已经上市多年的非常全面的数据集成平台.  但平台的潜在复杂性在于它的毁灭, 特别是相对于数据量谱.  这种复杂性将提高数据工程的成本,并使数据管道难以交付.  Talend定价模型将把平台限制在数据工程团队的领域内.

Datameer谱它简化了您管理数据进行分析的方式,并使创建从简单到复杂的数据管道变得更快、更容易.  像Talend, Spectrum提供了一套全面的功能,但提供了一个良好集成的平台,无缝连接, 简单的用户体验.  Spectrum为每个人提供了一些东西——数据工程师, 分析师, 以及数据科学家——并为整个社区提供了一个共享的中心,通过一个定价模式进行协作,从而促进更广泛的团队使用.

想了解更多?  请访问十大网赌正规网址下载的 Datameer谱它 微博.  或者通过请求一个 个性化的演示 或者十大网赌正规网址下载的 免费试用.

比较表

Datameer谱它 Talend
Spectrum是一个功能齐全的ETL++数据集成平台,具有广泛的提取功能, 探索, 集成, 准备, 交付, 管理可伸缩的数据, 安全数据管道. Talend提供了一个全面的集成平台,涵盖了全方位的集成场景, 包括数据集成, 实时数据管道, 应用和API集成, 主数据管理, 以及数据质量和治理.
Spectrum提供了一套全面的功能,并在一个良好集成的平台上提供了无缝连接, 简单的用户体验. Talend平台由一组复杂的工具和服务组成,这些工具和服务是为特定目的而设计的,但没有很好地集成在一起.
频谱提供单一的, 无缝的用户体验,支持数据管道创建和管理的所有方面, 包括发现和探索, 设计, 测试, 以及部署——无需任何编码. Talend平台要求用户在多个工具之间切换, 每一个都有特定的功能来设计数据管道的一部分或管理管道.
Spectrum有一个广泛的阵列,超过80个连接器,设计用于不同的源-数据库, 数据仓库, 文件, SaaS应用程序, 还有云服务——不管你在哪里处理数据. Talend提供了一组不一致的连接器,这取决于您正在使用的平台,并且在云中只有非常有限的一组连接器.
Spectrum的平台在云环境下也有相同的功能. 它可以无缝地将本地资源连接到云中,并允许您快速地将管道工作负载转移到云中. 让Talend在一个混合型的环境中工作是很困难的, 而且在很多情况下并不实用, 这是因为Talend的内部部署和云计算产品在功能上不匹配.
Spectrum支持将数据直接发送到所有流行的BI平台的本地格式, 简化端到端流程, 降低你的成本, 超速数据交付. Talend不提供与BI工具的集成, 迫使数据传输到BI用户时需要额外的跳转,这使得创建可操作的BI数据管道具有挑战性.
Datameer有一个简单的定价模型,可以从小做起, 在组织中有效地进行扩展, 并帮助更广泛的分析和数据社区. Talend提供了一个综合体, 昂贵的定价模式阻碍了组织加入更广泛的分析和数据社区.

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