1. Extraction, Transformation, and Loading (ETL) na mga tool: Karaniwang ginagamit ang mga ito upang kunin ang data mula sa iba't ibang source, i-transform ito sa isang karaniwang format, at i-load ito sa isang sentralisadong imbakan ng data.
2. Mga tool sa pagtutugma at paglilinis ng data: Ang mga tool na ito ay ginagamit upang tukuyin at alisin ang mga duplicate at hindi pagkakapare-pareho sa loob ng data.
3. Master data management (MDM) na teknolohiya: Ang teknolohiyang ito ay ginagamit upang lumikha ng isang sentralisado at pare-parehong mapagkukunan ng sanggunian para sa master data gaya ng data ng customer, produkto, o lokasyon.
4. Pagmomodelo ng data at mga tool sa pamamahala ng metadata: Ang mga tool na ito ay ginagamit upang lumikha ng mga modelo ng data at tukuyin ang mga elemento ng data, mga katangian, at mga relasyon.
5. Mga tool sa pag-profile ng data: Ang mga tool na ito ay ginagamit upang suriin ang kalidad ng data at masuri ang pagiging kumpleto, katumpakan, pagkakapare-pareho, at pagiging natatangi ng data.
6. Mga teknolohiya ng malalaking data: Ang mga teknolohiya ng malalaking data tulad ng Hadoop, Spark, at NoSQL database ay ginagamit upang mag-imbak at magproseso ng malalaking volume ng structured at unstructured na data.
7. Mga teknolohiyang artificial intelligence (AI) at machine learning (ML): Ginagamit ang mga teknolohiyang ito para sa pagsusuri ng data at pagkilala ng pattern upang makakuha ng mga insight at gumawa ng mga hula.
Petsa ng publikasyon: