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 Платформ управления данными
Сортировать:
Систем: 84

AllegroGraph от Franz
AllegroGraph — это СУБД для работы со знаниями, объединяющая глубокое обучение и логическое рассуждение, предназначенная для предприятий, использующих ИИ-технологии... Узнать больше про AllegroGraph
AllegroGraphFranz

AllegroGraph — это СУБД для работы со знаниями, объединяющая глубокое обучение и логическое рассуждение, предназначенная для предприятий, использующих ИИ-технологии... Узнать больше проAllegroGraph

Kinetica Streaming Data Warehouse от Kinetica
Kinetica Streaming Data Warehouse — это аналитическая СУБД для обработки потоковых данных в реальном времени с поддержкой AI, пространственного и временного анализа... Узнать больше про Kinetica Streaming Data Warehouse
Kinetica Streaming Data Warehouse — это аналитическая СУБД для обработки потоковых данных в реальном времени с поддержкой AI, пространственного и временного анализа... Узнать больше проKinetica Streaming Data Warehouse

Percona Distribution for PostgreSQL от Percona
Percona Distribution for PostgreSQL — это СУБД, предназначенная для оптимизации работы с данными, обеспечивающая высокую производительность, безопасность и масштабируемость, ориентирована на предприятия... Узнать больше про Percona Distribution for PostgreSQL
Percona Distribution for PostgreSQL — это СУБД, предназначенная для оптимизации работы с данными, обеспечивающая высокую производительность, безопасность и масштабируемость, ориентирована на предприятия... Узнать больше проPercona Distribution for PostgreSQL

Firebase Realtime Database от Google
Firebase Realtime Database — это облачная СУБД для синхронизации данных в реальном времени, предназначенная для мобильных и веб-приложений... Узнать больше про Firebase Realtime Database
Firebase Realtime Database — это облачная СУБД для синхронизации данных в реальном времени, предназначенная для мобильных и веб-приложений... Узнать больше проFirebase Realtime Database

Google Cloud SQL от Google
Google Cloud SQL — это облачная СУБД, предоставляющая инструменты для управления реляционными базами данных, предназначенная для разработчиков и ИТ-специалистов... Узнать больше про Google Cloud SQL
Google Cloud SQLGoogle

Google Cloud SQL — это облачная СУБД, предоставляющая инструменты для управления реляционными базами данных, предназначенная для разработчиков и ИТ-специалистов... Узнать больше проGoogle Cloud SQL

DataProc от Google
DataProc — это платформа для обработки больших данных, предназначенная для анализа и обработки информации в распределённых вычислительных средах, востребованная ИТ-компаниями и аналитическими отделами... Узнать больше про DataProc
DataProcGoogle

DataProc — это платформа для обработки больших данных, предназначенная для анализа и обработки информации в распределённых вычислительных средах, востребованная ИТ-компаниями и аналитическими отделами... Узнать больше проDataProc

Google Cloud Spanner от Google
Google Cloud Spanner — это распределённая СУБД, обеспечивающая глобальное масштабирование и транзакционную консистентность для корпоративных приложений... Узнать больше про Google Cloud Spanner
Google Cloud SpannerGoogle

Google Cloud Spanner — это распределённая СУБД, обеспечивающая глобальное масштабирование и транзакционную консистентность для корпоративных приложений... Узнать больше проGoogle Cloud Spanner

Cloud Bigtable от Google
Cloud Bigtable — это NoSQL система управления базами данных для хранения и обработки больших объёмов структурированных данных, предназначенная для масштабируемых приложений... Узнать больше про Cloud Bigtable
Cloud BigtableGoogle

Cloud Bigtable — это NoSQL система управления базами данных для хранения и обработки больших объёмов структурированных данных, предназначенная для масштабируемых приложений... Узнать больше проCloud Bigtable

Cloud Memorystore for Redis от Google
Cloud Memorystore for Redis — это облачный сервис для работы с Redis, обеспечивающий кэширование данных и ускорение доступа к ним для корпоративных приложений... Узнать больше про Cloud Memorystore for Redis
Cloud Memorystore for Redis — это облачный сервис для работы с Redis, обеспечивающий кэширование данных и ускорение доступа к ним для корпоративных приложений... Узнать больше проCloud Memorystore for Redis

Cloud Firestore от Google
Cloud Firestore — это NoSQL СУБД для хранения и управления данными в облачной среде, предназначенная для разработчиков мобильных и веб-приложений... Узнать больше про Cloud Firestore
Cloud FirestoreGoogle

Cloud Firestore — это NoSQL СУБД для хранения и управления данными в облачной среде, предназначенная для разработчиков мобильных и веб-приложений... Узнать больше проCloud Firestore

AlloyDB for PostgreSQL от Google
AlloyDB for PostgreSQL — это облачная СУБД, оптимизированная для работы с PostgreSQL, обеспечивающая высокую производительность и масштабируемость для корпоративных приложений... Узнать больше про AlloyDB for PostgreSQL
AlloyDB for PostgreSQLGoogle

AlloyDB for PostgreSQL — это облачная СУБД, оптимизированная для работы с PostgreSQL, обеспечивающая высокую производительность и масштабируемость для корпоративных приложений... Узнать больше проAlloyDB for PostgreSQL

Heroku Postgres от Salesforce
Heroku Postgres — это система управления базами данных, предназначенная для хостинга и управления PostgreSQL-базами данных в облачной среде, ориентированная на разработчиков и компании, использующие Heroku... Узнать больше про Heroku Postgres
Heroku PostgresSalesforce

Heroku Postgres — это система управления базами данных, предназначенная для хостинга и управления PostgreSQL-базами данных в облачной среде, ориентированная на разработчиков и компании, использующие Heroku... Узнать больше проHeroku Postgres

Heroku Data for Redis от Salesforce
Heroku Data for Redis — это система управления базами данных, предоставляющая возможности работы с Redis для разработки и хостинга приложений... Узнать больше про Heroku Data for Redis
Heroku Data for RedisSalesforce

Heroku Data for Redis — это система управления базами данных, предоставляющая возможности работы с Redis для разработки и хостинга приложений... Узнать больше проHeroku Data for Redis

VMware Tanzu Greenplum от VMware
VMware Tanzu Greenplum — это СУБД для обработки больших объёмов данных, предназначенная для аналитических задач в корпоративных системах... Узнать больше про VMware Tanzu Greenplum
VMware Tanzu GreenplumVMware

VMware Tanzu Greenplum — это СУБД для обработки больших объёмов данных, предназначенная для аналитических задач в корпоративных системах... Узнать больше проVMware Tanzu Greenplum

ClickHouse Cloud от ClickHouse
ClickHouse Cloud — это облачная СУБД для аналитической обработки больших объёмов данных в режиме реального времени, предназначенная для компаний, работающих с данными высокой размерности... Узнать больше про ClickHouse Cloud
ClickHouse CloudClickHouse

ClickHouse Cloud — это облачная СУБД для аналитической обработки больших объёмов данных в режиме реального времени, предназначенная для компаний, работающих с данными высокой размерности... Узнать больше проClickHouse Cloud

CrateDB от Crate.io
CrateDB — это распределённая СУБД с открытым исходным кодом, сочетающая SQL и NoSQL, предназначенная для быстрого выполнения запросов при работе с большими объёмами данных... Узнать больше про CrateDB
CrateDBCrate.io

CrateDB — это распределённая СУБД с открытым исходным кодом, сочетающая SQL и NoSQL, предназначенная для быстрого выполнения запросов при работе с большими объёмами данных... Узнать больше проCrateDB

Dgraph от Dgraph
Dgraph — это графовая СУБД с открытым исходным кодом, обеспечивающая низкую задержку и высокую пропускную способность, предназначенная для работы с большими объёмами структурированных данных в бизнесе... Узнать больше про Dgraph
DgraphDgraph

Dgraph — это графовая СУБД с открытым исходным кодом, обеспечивающая низкую задержку и высокую пропускную способность, предназначенная для работы с большими объёмами структурированных данных в бизнесе... Узнать больше проDgraph

DataStax Enterprise от DataStax
DataStax Enterprise — это СУБД для создания масштабируемых AI-приложений, работающая с потоками данных в реальном времени и подходящая предприятиям любого масштаба... Узнать больше про DataStax Enterprise
DataStax EnterpriseDataStax

DataStax Enterprise — это СУБД для создания масштабируемых AI-приложений, работающая с потоками данных в реальном времени и подходящая предприятиям любого масштаба... Узнать больше проDataStax Enterprise

Astra DB от DataStax
Astra DB — это облачная СУБД, построенная на базе Apache Cassandra, предназначенная для работы с реальными данными в режиме реального времени и создания масштабируемых AI-приложений... Узнать больше про Astra DB
Astra DBDataStax

Astra DB — это облачная СУБД, построенная на базе Apache Cassandra, предназначенная для работы с реальными данными в режиме реального времени и создания масштабируемых AI-приложений... Узнать больше проAstra DB

Cloudera Stream Processing от Cloudera
Cloudera Stream Processing — это платформа для потоковой обработки данных, предназначенная для преобразования сложных данных в аналитические инсайты, ориентированная на крупные предприятия... Узнать больше про Cloudera Stream Processing
Cloudera Stream ProcessingCloudera

Cloudera Stream Processing — это платформа для потоковой обработки данных, предназначенная для преобразования сложных данных в аналитические инсайты, ориентированная на крупные предприятия... Узнать больше проCloudera Stream Processing

MariaDB Enterprise Server от MariaDB
MariaDB Enterprise Server — это СУБД для бизнеса, обеспечивающая быстрое развёртывание, лёгкость в обслуживании и поддержку разнообразных рабочих нагрузок... Узнать больше про MariaDB Enterprise Server
MariaDB Enterprise ServerMariaDB

MariaDB Enterprise Server — это СУБД для бизнеса, обеспечивающая быстрое развёртывание, лёгкость в обслуживании и поддержку разнообразных рабочих нагрузок... Узнать больше проMariaDB Enterprise Server

MariaDB Xpand от MariaDB
MariaDB Xpand — это СУБД для облачных решений, обеспечивающая быстрое развёртывание, лёгкость в обслуживании и поддержку разнообразных рабочих нагрузок... Узнать больше про MariaDB Xpand
MariaDB XpandMariaDB

MariaDB Xpand — это СУБД для облачных решений, обеспечивающая быстрое развёртывание, лёгкость в обслуживании и поддержку разнообразных рабочих нагрузок... Узнать больше проMariaDB Xpand

SkySQL от MariaDB
SkySQL — это облачная система управления базами данных, предназначенная для бизнеса, обеспечивает быстрое развёртывание, простоту обслуживания и поддержку разнообразных рабочих нагрузок... Узнать больше про SkySQL
SkySQLMariaDB

SkySQL — это облачная система управления базами данных, предназначенная для бизнеса, обеспечивает быстрое развёртывание, простоту обслуживания и поддержку разнообразных рабочих нагрузок... Узнать больше проSkySQL

Neo4j Graph Database от Neo4j
Neo4j Graph Database — это графовая СУБД для анализа взаимосвязей в больших объёмах данных, используемая компаниями и разработчиками... Узнать больше про Neo4j Graph Database
Neo4j Graph DatabaseNeo4j

Neo4j Graph Database — это графовая СУБД для анализа взаимосвязей в больших объёмах данных, используемая компаниями и разработчиками... Узнать больше проNeo4j Graph Database

Instaclustr от NetApp
Instaclustr — это система управления базами данных, предназначенная для работы с Apache Cassandra, обеспечивает масштабируемость и надёжность хранения данных для корпоративных приложений... Узнать больше про Instaclustr
InstaclustrNetApp

Instaclustr — это система управления базами данных, предназначенная для работы с Apache Cassandra, обеспечивает масштабируемость и надёжность хранения данных для корпоративных приложений... Узнать больше проInstaclustr

Redis Enterprise Cloud от Redis
Redis Enterprise Cloud — это облачная СУБД для работы с данными в реальном времени, обеспечивающая высокую производительность и масштабируемость корпоративных приложений... Узнать больше про Redis Enterprise Cloud
Redis Enterprise Cloud — это облачная СУБД для работы с данными в реальном времени, обеспечивающая высокую производительность и масштабируемость корпоративных приложений... Узнать больше проRedis Enterprise Cloud

Rockset от Rockset
Rockset — это СУБД, предназначенная для высокоскоростного поиска и аналитики данных, поддерживает индексацию в реальном времени и расширенные возможности SQL, ориентирована на разработчиков поисковых, аналитических и ИИ-приложений... Узнать больше про Rockset
RocksetRockset

Rockset — это СУБД, предназначенная для высокоскоростного поиска и аналитики данных, поддерживает индексацию в реальном времени и расширенные возможности SQL, ориентирована на разработчиков поисковых, аналитических и ИИ-приложений... Узнать больше проRockset

Tessell от Tessell
Tessell — это платформа DBaaS для стартапов и бизнеса, обеспечивающая эластичность облака, управление данными и репликацию между регионами... Узнать больше про Tessell
TessellTessell

Tessell — это платформа DBaaS для стартапов и бизнеса, обеспечивающая эластичность облака, управление данными и репликацию между регионами... Узнать больше проTessell

TiDB от PingCAP
TiDB — это распределённая SQL-база данных с открытым кодом для современных приложений, обеспечивающая масштабируемость и надёжность, предназначена для крупных организаций... Узнать больше про TiDB
TiDBPingCAP

TiDB — это распределённая SQL-база данных с открытым кодом для современных приложений, обеспечивающая масштабируемость и надёжность, предназначена для крупных организаций... Узнать больше проTiDB

Aerospike от Aerospike
Aerospike — это СУБД для обработки масштабных транзакций в реальном времени с субмиллисекундным откликом и высокой доступностью, предназначенная для крупных организаций... Узнать больше про Aerospike
AerospikeAerospike

Aerospike — это СУБД для обработки масштабных транзакций в реальном времени с субмиллисекундным откликом и высокой доступностью, предназначенная для крупных организаций... Узнать больше проAerospike

ArangoDB от ArangoDB
ArangoDB — это СУБД, предназначенная для обработки сложных данных. Поддерживает графовые структуры, документы и SQL, используется в финансах, здравоохранении, телекоммуникациях... Узнать больше про ArangoDB
ArangoDBArangoDB

ArangoDB — это СУБД, предназначенная для обработки сложных данных. Поддерживает графовые структуры, документы и SQL, используется в финансах, здравоохранении, телекоммуникациях... Узнать больше проArangoDB

Cloudera Data Hub от Cloudera
Cloudera Data Hub — это облачная платформа для управления данными, обеспечивающая обработку данных в различных локациях и поддержку ИИ-решений для крупных предприятий... Узнать больше про Cloudera Data Hub
Cloudera Data HubCloudera

Cloudera Data Hub — это облачная платформа для управления данными, обеспечивающая обработку данных в различных локациях и поддержку ИИ-решений для крупных предприятий... Узнать больше проCloudera Data Hub

Cloudera Data Warehouse от Cloudera
Cloudera Data Warehouse — это система управления базами данных для обработки сложных данных и получения аналитических инсайтов, ориентированная на крупные предприятия... Узнать больше про Cloudera Data Warehouse
Cloudera Data WarehouseCloudera

Cloudera Data Warehouse — это система управления базами данных для обработки сложных данных и получения аналитических инсайтов, ориентированная на крупные предприятия... Узнать больше проCloudera Data Warehouse

Cloudera Operational DB от Cloudera
Cloudera Operational DB — это СУБД для управления данными, обеспечивающая получение аналитических данных и поддержку цифровой трансформации крупных предприятий... Узнать больше про Cloudera Operational DB
Cloudera Operational DBCloudera

Cloudera Operational DB — это СУБД для управления данными, обеспечивающая получение аналитических данных и поддержку цифровой трансформации крупных предприятий... Узнать больше проCloudera Operational DB

Couchbase Server от Couchbase
Couchbase Server — это NoSQL СУБД, предназначенная для разработки и развёртывания высокодоступных приложений, обеспечивающая гибкость и масштабируемость данных для бизнеса... Узнать больше про Couchbase Server
Couchbase ServerCouchbase

Couchbase Server — это NoSQL СУБД, предназначенная для разработки и развёртывания высокодоступных приложений, обеспечивающая гибкость и масштабируемость данных для бизнеса... Узнать больше проCouchbase Server

Couchbase Capella от Couchbase
Couchbase Capella — это облачная платформа СУБД для разработки и развёртывания высокодоступных приложений, ориентированная на бизнес-организации... Узнать больше про Couchbase Capella
Couchbase CapellaCouchbase

Couchbase Capella — это облачная платформа СУБД для разработки и развёртывания высокодоступных приложений, ориентированная на бизнес-организации... Узнать больше проCouchbase Capella

Couchbase Mobile от Couchbase
Couchbase Mobile — это мобильная СУБД, предназначенная для разработки всегда доступных приложений, обеспечивает синхронизацию данных и высокую производительность для бизнеса... Узнать больше про Couchbase Mobile
Couchbase MobileCouchbase

Couchbase Mobile — это мобильная СУБД, предназначенная для разработки всегда доступных приложений, обеспечивает синхронизацию данных и высокую производительность для бизнеса... Узнать больше проCouchbase Mobile

Panoply от Panoply
Panoply — это облачная платформа для управления данными, обеспечивающая синхронизацию, хранение и доступ к данным, упрощающая аналитику для бизнеса.... Узнать больше про Panoply
PanoplyPanoply

Panoply — это облачная платформа для управления данными, обеспечивающая синхронизацию, хранение и доступ к данным, упрощающая аналитику для бизнеса.... Узнать больше проPanoply

Qubole Data Platform от Idera (Qubole)
Qubole Data Platform — это платформа для аналитики больших данных, позволяющая создавать кластеры и автоматически масштабировать вычислительные ресурсы для запросов.... Узнать больше про Qubole Data Platform
Qubole Data PlatformIdera (Qubole)

Qubole Data Platform — это платформа для аналитики больших данных, позволяющая создавать кластеры и автоматически масштабировать вычислительные ресурсы для запросов.... Узнать больше проQubole Data Platform

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

SingleStore — это СУБД, объединяющая транзакционные, аналитические и векторные данные в распределённой SQL-базе, совместимой с MySQL и MongoDB.... Узнать больше проSingleStore
Показано систем: 40 из 84
Руководство по выбору Платформ управления данными
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Функции и возможности 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.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 администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
- 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.
- 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.
- 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.
- Технологические тренды
В соответствие с экспертно-аналитическими прогнозами Soware, в 2026 году на рынке платформ управления данными (ПУД) продолжат развиваться тенденции, связанные с углублённой интеграцией искусственного интеллекта и машинного обучения, усилением мер защиты данных, развитием распределённого хранения и обработки информации, а также с ростом спроса на решения для работы с большими данными и их аналитикой в реальном времени; при этом особое внимание будет уделяться унификации систем и развитию облачных технологий.
На технологическом рынке «Платформы управления данными» в 2026 году следует учтывать следующие ключевые тренды:
- Интеграция ИИ и машинного обучения. ПУД будут расширять применение алгоритмов машинного обучения для автоматизации сложных процессов обработки данных, улучшения прогнозирования рыночных трендов и выявления неочевидных закономерностей в массивах информации, что повысит эффективность аналитической работы компаний.
- Усиление защиты данных. В связи с ростом киберугроз разработчики ПУД будут внедрять более совершенные методы шифрования, многофакторной аутентификации и других технологий защиты, чтобы обеспечить конфиденциальность и целостность данных.
- Распределённое хранение данных. Использование блокчейн и других технологий распределённого хранения будет увеличиваться, что позволит повысить доступность и надёжность хранения данных, а также обеспечить их целостность и устойчивость к сбоям.
- Обработка данных в реальном времени. ПУД будут предоставлять всё более широкие возможности для мгновенной обработки и анализа данных, что позволит компаниям оперативно реагировать на изменения рыночной ситуации и принимать взвешенные управленческие решения.
- Управление большими данными. Развитие инструментов для работы с Big Data останется в центре внимания разработчиков ПУД, поскольку объёмы данных продолжают расти, и компании нуждаются в эффективных механизмах их обработки и анализа для получения конкурентных преимуществ.
- Унификация и интероперабельность. ПУД будут активно развивать совместимость с другими информационными системами и платформами, что упростит обмен данными между различными подразделениями и внешними системами, повысив общую эффективность бизнес-процессов.
- Развитие облачных решений. Популярность облачных платформ управления данными будет расти благодаря их масштабируемости, гибкости и возможности существенно снизить затраты на ИТ-инфраструктуру, что особенно важно для средних и малых предприятий.
- Рекомендации по выбору
На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Платформы управления данными (ПУД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует проанализировать масштаб деятельности компании: для малого и среднего бизнеса могут подойти более простые и гибкие решения с базовым набором функций, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с высокой производительностью и возможностью интеграции с большим количеством внешних систем. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты — например, в финансовом секторе и здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, требующие соответствия системы определённым нормативам безопасности и конфиденциальности. Технические ограничения, такие как существующая ИТ-инфраструктура, поддерживаемые форматы данных и требования к производительности, также играют значительную роль в выборе ПУД.
Ключевые аспекты при принятии решения:
- совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (например, поддержка определённых операционных систем и аппаратных платформ);
- возможности масштабирования (поддержка роста объёма данных и числа пользователей);
- наличие механизмов обеспечения безопасности данных (шифрование, аутентификация, аудит доступа);
- поддержка различных форматов данных и источников (структурированные и неструктурированные данные, данные из внешних API и баз данных);
- функциональность для работы с метаданными и управления качеством данных (очистка, валидация, стандартизация);
- возможности интеграции с другими корпоративными системами (CRM, ERP и т. д.);
- наличие инструментов для анализа и визуализации данных;
- соответствие отраслевым стандартам и нормативам (например, требованиям к защите персональных данных).
После анализа перечисленных факторов следует провести тестирование нескольких кандидатов из числа ПУД, чтобы оценить их удобство использования, производительность и способность решать специфические задачи бизнеса. Также целесообразно обратить внимание на репутацию разработчика, наличие технической поддержки и возможности обучения пользователей, что в долгосрочной перспективе повлияет на эффективность использования системы и её окупаемость.
- Системы по странам происхождения GaussDB, Tencent Cloud Data Lake Compute, TencentDB, TCHouse-D, Huawei Cloud GaussDB DWS, TaurusDB, Huawei RDS for MySQL, GeminiDB Redis APl, GeminiDB Mongo API, Huawei MapReduce Service, GeminiDB Cassandra API, GeminiDB Influx API, ZTE GoldenDB DBMS, OceanBase, Oushu Data Cloud, Hyperbase, Transwarp ArgoDB, Transwarp StellarDB, MaxCompute, PolarDB, Alibaba Cloud AnalyticDB, E-MapReduce, Lindorm, Tablestore, Alibaba Cloud Tair, Alibaba Cloud Data Management, Alibaba Cloud ApsaraDB, Database Autonomy Service, Time Series Database for InfluxDB, TDSQL for MySQL, TDSQL-CЛАН.Портал, Колибри-Сфера, Bravo, ЛАН.Хранилище, Алькир, DiaviDet, АТОЛЛ.УСОИ, Татлин-Обджект, NORVISION, CedrusData, PromUC, Visary DWH, БГ.ИНТЕГРАЦИЯ, owl.Scan, KvantDetection, АЙТИ-СКАУТ, MED-Архив+, Кластрум, 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, DVPlatform, Outlytics, SafeDisk, NDBC.BI, Ключник, Айгач, BlazeData, ПОРТАЛ, DEPOT-R, АйБуре, Haribda, BlazeX, Гиперус.Инфраструктура, Мозг, CerebroSQL, Монолит.ERP, Геоаналитика, Simpl.Данные, RAIDIX 5, RT.Warehouse, RT.DataLake, RT.KeyValue, RT.WideStore, RT.Streaming, RS-DataHouse, N3.Платформа управления данными, БФТ.Хранилище, NitrosBase SQL, Odant, BI-Sphere, ЭльДокА, Тарантул Плюс, DEPOT, Юнидата Платформа управления данными, 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, Сакура PRO, Linkage ABI, N3.Аналитика, Pyrus, Гармония MDM, Планета. НСИ, Планета. Сервер, NextBox, LDM Платформа, Nexign Nord, МодусДок, Digital Q.DataBase, Database Compression ToolCloud Bigtable, Cloud Memorystore for Redis, Cloud Firestore, AlloyDB for PostgreSQL, Heroku Postgres, Heroku Data for Redis, VMware Tanzu Greenplum, ClickHouse Cloud, CrateDB, Dgraph, DataStax Enterprise, Astra DB, Cloudera Stream Processing, 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, Couchbase Server, Couchbase Capella, Couchbase Mobile, Panoply, Qubole Data Platform, SingleStore, SpliceMachine, Treasure Data, Yellowbrick, TileDB Cloud, MarkLogic Server, OpenEdge RDBMS Advanced Enterprise Edition, BlobCity DB, Db2, IBM Netezza Performance Server, IBM Informix, Db2 Warehouse, Db2 Big SQL, IBM Cloudant, IBM Cloud Databases, Db2 Event Store, WatsonX.Data, CockroachDB, MongoDB Atlas, VoltDB, EDB Postgres Advanced Server, 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, YugabyteDB, EDB BigAnimal, Apache Airflow, InterSystems IRIS, Stardog, AllegroGraph, Kinetica Streaming Data Warehouse, Percona Distribution for PostgreSQL, Firebase Realtime Database, Google Cloud SQL, Google Cloud Spanner, DataProc
