Av Andrew Brust for Big on Data | 10. juni 2021 – 10:00 GMT (11:00 BST) | Tema: Databehandling
Quest Software kunngjør i dag forbedringer av Erwin Data Modeler og Erwin Data Intelligence, datadriften og datahåndteringsteknologiene de la til i porteføljen med oppkjøpet av Erwin, Inc. i januar i år. Erwin Data Modeler er den moderne instantiering av ERwin/ERX datamodelleringsprodukt som dateres tilbake til begynnelsen av 1990-tallet; Erwin Data Intelligence kombinerer i mellomtiden IT-orientert datakatalog og forretnings-/data-steward-orienterte datastyringsplattformer.
Kunder kan ha vært bekymret for hvordan disse plattformene ville komme under Quest-banneret når det gjelder fortsatt investering. Med disse nye utgivelsene ser Quest ut til å demonstrere at de ser på disse eiendelene som strategiske for hele sin datahåndteringsportefølje og verdig betydelig pleie og fôring. av kjerneprodukter
Et modellprodukt
Funksjonene i den nye 2021 R1-utgivelsen av Erwin Data Modeler inkluderer en blanding av støtte for eldre skole og nyere datakilder. Det er innfødt støtte for Couchbase, MongoDB og Cassandra på NoSQL-siden; Data Vault 2.0 datamodellering; støtte for JSON- og AVRO-filformater for datasjømengden; og i landet med relasjonsdatabaser – både lokale og i skyen – er det oppdatert støtte og sertifiseringer for de nyeste versjonene av Oracle, Microsoft SQL Server, Microsoft Azure SQL Database og Microsoft Azure Synapse Analytics.
Utover de innfødte kontaktene og sertifiseringene, tilbyr Erwin Data Modeler også JDBC-tilkobling for Oracle, Microsoft SQL Server, Microsoft Azure SQL Database, Snowflake, Couchbase, Cassandra og MongoDB. Quest sier at utgivelsen også legger til en ny objektleser som viser alle tabeller, visninger, indekser og relasjoner; API-støtte og synkronisering; og raskere lasting av store modeller.
Aye, aye, (data) steward
Erwin Data Intelligence-pakken består av to komponenter, Erwin Data Catalog og Erwin Data Literacy, sammen rettet mot ved å hjelpe organisasjoner med å bygge bro over gapet mellom IT-styringsbehovet og behovene til forretningsbrukere.
Den nye versjonen 11-utgivelsen av suiten, forventet i juli 2021 (dvs. neste måned), inkluderer nye muligheter for å øke datasynligheten, utvide innsatsen for datastyring og generelt støtte kraftigere analyse og automatisering. Innen Erwin-datakatalogen gir nye dashbord enhetlig visning av datakatalogen, som kan konfigureres av brukerne. Brukere kan sette sammen disse instrumentbordene fra et bibliotek med attributter, inkludert sensitiv datadistribusjon, topp datakilder og datarad. I mellomtiden legger Erwin Data Literacy også til et nytt instrumentpanel, rettet mot datastyrer, slik at de kan overvåke de viktigste forretningsdataene samt topp bidragsytere og datastyringshandlinger.
Andre forbedrede funksjoner inkluderer forbedret tankekart (data lineage visualization) -egenskaper, en funksjon som kalles enterprise tags, som til slutt vil være tilgjengelig fra både datakatalogen og datasidenhetene i suiten; AI-optimalisering av katalogens dataoppdagingsverktøy for å skanne mer fysiske og logiske aspekter av metadata, inkludert forretnings- og tekniske navnebeskrivelser, kommentarer, definisjoner og andre attributter; samt forbedringer av ytelse, søk og brukervennlighet. SQL Server-versjonen av Erwin Data Intelligence vil gi muligheten til å definere tekniske og forretningsmessige metadata i organisasjonens valgspråk (dvs. naturlig/talespråk, ikke programmeringsspråk).
Anskaffende arv
< p>I tillegg til oppkjøpet og påfølgende spin-off av Dell, har Quest selv kjøpt nesten 40 selskaper i sin 30-årige historie. Som sådan har den bygget en datahåndterings- og administrasjonsfranchise som spenner over flere teknologier og flere epoker i databasebransjen. Modernisering og utvidelse av stabelen er viktig; det er også å opprettholde støtte til flerårige populære paradigmer og plattformer (alliterasjon noe forsettlig), for ikke å nevne kundene.
Det er en delikat balansegang å gjøre begge deler. Ved å legge til datamodellering og datastyring i den samlede stabelen, som det gjorde i januar, og deretter øke kapasiteten og støtte for databaser/datakilder innen disse komponentene, slik den gjør nå, hjelper Quest selskaper med å mestre de mange plattformene innen og ansvar rundt , deres data eiendommer. Dette er en vanskelig jobb og krever et selskap med både betydelig historie og vilje til å holde seg oppdatert. Ytterligere gjennomføring vil være nødvendig for å lykkes, men med disse kunngjøringene er det klart at Quest har sine prioriteringer rett.
Pamela Steger bidro til rapporteringen i dette innlegget
Beslektede emner:
Big Data Analytics Innovation CXO Artificial Intelligence Enterprise Software Storage