1. Ekstraktions-, transformations- og indlæsningsværktøjer (ETL): Disse bruges almindeligvis til at udtrække data fra forskellige kilder, transformere dem til et almindeligt format og indlæse dem i et centraliseret datalager.
2. Værktøjer til datamatchning og -rensning: Disse værktøjer bruges til at identificere og fjerne dubletter og uoverensstemmelser i dataene.
3. Master data management (MDM) teknologi: Denne teknologi bruges til at skabe en centraliseret og konsistent referencekilde for masterdata såsom kunde-, produkt- eller lokationsdata.
4. Værktøjer til datamodellering og metadatastyring: Disse værktøjer bruges til at skabe datamodeller og definere dataelementer, attributter og relationer.
5. Dataprofileringsværktøjer: Disse værktøjer bruges til at analysere datakvalitet og vurdere datafuldstændighed, nøjagtighed, konsistens og unikhed.
6. Big data-teknologier: Big data-teknologier såsom Hadoop-, Spark- og NoSQL-databaser bruges til at lagre og behandle store mængder af strukturerede og ustrukturerede data.
7. Kunstig intelligens (AI) og machine learning (ML) teknologier: Disse teknologier bruges til dataanalyse og mønstergenkendelse for at udlede indsigt og lave forudsigelser.
Udgivelsesdato: