Af Andrew Brust til Big on Data | 10. juni 2021 – 10:00 GMT (11:00 BST) | Emne: Datastyring
Quest Software annoncerer i dag forbedringer af Erwin Data Modeler og Erwin Data Intelligence, datafunktionerne og datahåndteringsteknologierne, som de tilføjede til sin portefølje med overtagelsen af Erwin, Inc. i januar i år. Erwin Data Modeler er den moderne instantiering af ERwin/ERX datamodelleringsproduktet tilbage til begyndelsen af 1990'erne; Erwin Data Intelligence kombinerer i mellemtiden it-orienteret datakatalog og forretningsbruger-/datastyringsorienterede datastyringsplatforme.
Kunder kan have været bekymrede for, hvordan disse platforme ville klare sig under Quest-banneret med hensyn til fortsat investering. Med disse nye udgivelser ser Quest ud til at demonstrere, at de betragter disse aktiver som strategiske for hele sin datastyringsportefølje og værdig til betydelig pleje og fodring.
Læs også: Quest, Alteryx introducerer nye versioner af kerneprodukter
Et modelprodukt
Funktionerne i den nye 2021 R1-udgivelse af Erwin Data Modeler inkluderer en blanding af support til old-school og nyere datakilder. Der er native support til Couchbase, MongoDB og Cassandra på NoSQL-siden; Data Vault 2.0 datamodellering; understøttelse af JSON- og AVRO-filformater til datasømængden; og i landet med relationsdatabaser – både lokalt og i skyen – er der opdateret support og certificeringer til de nyeste versioner af Oracle, Microsoft SQL Server, Microsoft Azure SQL Database og Microsoft Azure Synapse Analytics.
Ud over de oprindelige stik og certificeringer leverer Erwin Data Modeler også JDBC-forbindelse til Oracle, Microsoft SQL Server, Microsoft Azure SQL Database, Snowflake, Couchbase, Cassandra og MongoDB. Quest siger, at frigivelsen også tilføjer en ny objektbrowser, der viser alle tabeller, visninger, indekser og relationer; API support og synkronisering; og hurtigere indlæsning af store modeller.
Aye, aye, (data) steward
Erwin Data Intelligence-pakken består af to komponenter, Erwin Data Catalog og Erwin Data Literacy, tilsammen rettet mod til at hjælpe organisationer med at bygge bro over kløften mellem datastyringsbehovet for IT og forretningsbrugernes behov.
Den nye version 11-version af pakken, der forventes i juli 2021 (dvs. næste måned), indeholder nye muligheder, der har til formål at øge datasynligheden, udvide indsatsen for datastyring og generelt understøtte mere kraftfuld analyse og automatisering. Inden for Erwin Data Catalog giver nye dashboards en samlet visning af datakataloget, der kan konfigureres af brugerne. Brugere kan samle disse dashboards fra et bibliotek med attributter, herunder følsom datadistribution, topdatakilder og datastamme. I mellemtiden tilføjer Erwin Data Literacy også et nyt instrumentbræt, der er rettet mod datastere, så de kan overvåge de bedste forretningsdataaktiver såvel som topbidragydere og handlingspunkter for datastyring.
Andre forbedrede kapaciteter inkluderer forbedret mind map (data lineage visualization) kapaciteter, en funktion kaldet enterprise tags, som i sidste ende vil være tilgængelig fra både datakataloget og datakendskab sider af pakken; AI-optimering af katalogets dataopdagelsesværktøj til at scanne mere fysiske og logiske aspekter af metadata, herunder forretnings- og tekniske navngivningsbeskrivelser, kommentarer, definitioner og andre attributter; samt forbedringer af ydeevne, søgning og brugervenlighed. SQL Server-versionen af Erwin Data Intelligence giver mulighed for at definere tekniske og forretningsmæssige metadata på en organisations valgsprog (dvs. naturligt/talt sprog, ikke programmeringssprog).
Anskaffende arv
< p>Ud over sin overtagelse og efterfølgende spin-off fra Dell har Quest selv erhvervet næsten 40 virksomheder i sin 30-årige historie. Som sådan har den opbygget en dataforvaltning og administration franchise, der spænder over flere teknologier og flere epoker i databaseindustrien. Modernisering og udvidelse af stakken er vigtig; det er også at opretholde støtte til flerårige populære paradigmer og platforme (alliteration noget forsætlig) for ikke at nævne deres kunder.
Det er en delikat afbalanceringshandling at gøre begge dele. Ved at tilføje datamodellering og datastyring til den samlede stak, som det gjorde i januar, derefter styrke kapaciteter og database/datakildesupport inden for disse komponenter, som det gør nu, hjælper Quest virksomheder med at mestre de mange platforme inden for og ansvar omkring , deres datasteder. Dette er et hårdt job og kræver en virksomhed med både betydelig historie og vilje til at holde sig opdateret. Yderligere udførelse vil være nødvendig for succes, men med disse meddelelser er det klart, at Quest har sine prioriteter lige.
Pamela Steger bidrog til rapporteringen i dette indlæg
Relaterede emner:
Big Data Analytics Innovation CXO Artificial Intelligence Enterprise Software Storage