Microsoft Fabric מנסה לאחד את הכל: מאגרי נתונים, צינורות, ניתוחים וניהול, בפלטפורמה אחת. זו הבטחה גדולה, אך לא כל צוות רוצה להמר על כל מאגר הנתונים שלו במערכת אקולוגית אחת. חלקם זקוקים ליותר גמישות, אחרים מעדיפים סטנדרטים פתוחים, או פשוט רוצים כלים שמתאימים לאופן שבו הם כבר עובדים. במדריך זה נבחן כמה מהחלופות הטובות ביותר ל-Fabric, המציעות את אותה תפיסה של "הכל באחד" ללא התלות ההדוקה בעולם של Microsoft. בין אם אתם מעוניינים בעיקר בזרימת נתונים בזמן אמת, בקנה מידה קל יותר או בחופש לשלב ולשלב כלים, פלטפורמות אלה מראות שיש יותר מדרך אחת לבנות סביבה נתונים מודרנית ומחוברת.
1. AppFirst
AppFirst היא פלטפורמת אוטומציה בענן שנוצרה עבור מפתחים המעוניינים להתמקד בבניית מוצרים במקום בניהול תשתית. היא דואגת לאספקת סביבות מאובטחות ותואמות לדרישות הרגולטוריות אצל ספקי ענן מובילים כגון AWS, Azure ו-GCP – ללא צורך בסקריפטים של Terraform, קבצי YAML או הגדרת VPC ידנית. צוותים פשוט מגדירים את דרישות היישומים שלהם, כגון מחשוב, מסד נתונים או רשתות, ו-AppFirst מטפלת בכל באופן אוטומטי ברקע. זוהי דרך פשוטה לפשט את הפעולות עבור צוותים הפועלים במהירות, אך עדיין זקוקים לעקביות ואבטחה בפריסות שלהם.
הפלטפורמה כוללת גם כלים מובנים לרישום, ניטור והתראה, כדי לשמור על רמת נראות גבוהה ככל שהמערכות גדלות. היא עוקבת באופן אוטומטי אחר עלויות ושינויים בתצורה, ומסייעת לצוותים לשמור על שקיפות ותאימות ללא צורך בכלים נוספים או בעבודה ידנית. בין אם היא מוטמעת כשירות SaaS או כפתרון מאוחסן עצמאית, AppFirst מספקת לצוותים את המבנה של תשתית מנוהלת עם החופש של חוויה שממוקדת במפתחים. זוהי בחירה מעשית עבור ארגונים המעוניינים לייעל את פעולות הענן ולבטל צווארי בקבוק של DevOps בתהליכי העבודה של הנתונים והיישומים שלהם.
נקודות עיקריות:
- אוטומציה של הקצאת תשתית מאובטחת ותואמת תקנים בעננים מרובים
- עובד בצורה חלקה עם AWS, Azure ו-GCP
- כולל ניטור, רישום והתראות מובנים
- עוקב באופן אוטומטי אחר עלויות הנראות ושינויי התצורה
- זמין כ-SaaS או כפריסה מאוחסנת עצמית
מתאים ביותר ל:
- צוותים המעוניינים לפשט את DevOps ולהפחית משימות תשתית ידניות
- מפתחים המנהלים סביבות מרובות עננים
- חברות המפתחות יישומים עתירי נתונים או יישומים מקוריים בענן
- ארגונים המעוניינים באוטומציה של תשתית שקופה ותואמת לדרישות
אנשי קשר:
- אֲתַר אִינטֶרנֶט: www.appfirst.dev
2. פתית שלג
Snowflake היא למעשה פלטפורמת ענן המסייעת לצוותים לטפל בכל הקשור לנתונים – מאחסון ועיבוד ועד ניתוח נתונים ובינה מלאכותית. היא נוצרה עבור אנשים שאינם רוצים לבזבז את זמנם בניהול תשתית או בהתמודדות עם תכונות ייחודיות של ענן. ניתן לשלוף נתונים מכל מקום, לבנות מודלים או לשתף מערכי נתונים חיים, והכל מאותו המקום. עבור צוותים שאוהבים את מה ש-Microsoft Fabric עושה, אך רוצים יותר חופש, Snowflake היא חלופה מצוינת, מכיוון שהיא פועלת ב-AWS, Azure ו-Google Cloud מבלי לכבול אתכם.
מה שהופך את Snowflake לאטרקטיבי הוא היקף העבודה הכבדה שהוא מבצע. נושאים כמו אבטחה, גיבויים ותאימות כבר מובנים בתוכנה, כך שהמהנדסים לא צריכים לדאוג לתחזוקה ידנית של כל אלה. מפתחים יכולים להפעיל צינורות נתונים או לבנות אפליקציות מבוססות בינה מלאכותית מבלי לגעת בשרתים, בעוד שאנליסטים מקבלים גישה מהירה יותר לנתונים נקיים ומוכנים לשימוש. זו דרך לשמור על פשטות תוך כדי הרחבת פרויקטים גדולים.
נקודות עיקריות:
- פלטפורמה מנוהלת במלואה לנתונים, ניתוחים ובינה מלאכותית
- פועל ב-AWS, Azure ו-Google Cloud
- אבטחה, תאימות ושחזור מובנים
- תומך בפורמטים של טבלאות פתוחות ובשיתוף נתונים קל
- מרחב מאוחד לאפליקציות, בינה מלאכותית וניתוח נתונים
מתאים ביותר ל:
- צוותים המעוניינים בחלופה גמישה ל-Microsoft Fabric
- חברות המשתפות נתונים בין פלטפורמות מרובות
- ארגונים המעריכים תאימות וניהול מובנים
- מפתחים הבונים מוצרי AI או מוצרים עתירי נתונים ללא עבודת תפעול
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: www.snowflake.com
- דוא"ל: press@snowflake.com
- כתובת: סוויטה 3A, 106 East Babcock Street Bozeman, Montana 59715, ארה"ב
- לינקדאין: www.linkedin.com/company/snowflake-computing
- פייסבוק: www.facebook.com/Snowflake-Computing
- טוויטר/X: x.com/Snowflake
3. דאטבריקס
Databricks עוסקת בשילוב נתונים ו-AI במקום אחד. היא מאפשרת לצוותים לבנות הכל, החל מצינורות ETL ועד מודלים לשוניים גדולים, מבלי לקפוץ בין כלים שונים. הפלטפורמה פועלת על פי מה שהם מכנים “גישת בינה נתונים”, שבה ניתוחים, ממשל ו-AI מתקיימים תחת קורת גג אחת. לכל מי שמחפש חלופות ל-Microsoft Fabric, Databricks מציעה תצורה פתוחה יותר, המתאימה היטב לטכנולוגיות אחרות ולספקי ענן אחרים.
הוא פועל על מה שמכונה "ארכיטקטורת lakehouse", שהיא מעין שילוב בין מחסן נתונים לאגם נתונים. משמעות הדבר היא שהוא יכול לטפל בנתונים מובנים ובלתי מובנים, תוך שמירה על סדר ואיתוריות. צוותים יכולים לנהל מודלים של למידת מכונה, להריץ שאילתות SQL או לבנות אפליקציות AI מבלי להזדקק לעשרות כלים שונים. הכל נשאר מחובר, מה שמקל מאוד על ההרחבה.
נקודות עיקריות:
- משלב נתונים, בינה מלאכותית וניהול בסביבת עבודה אחת
- ידידותי לקוד פתוח ועובד על פני מספר עננים
- מטפל בנתונים מובנים ולא מובנים
- תזמור, ניטור ומעקב גרסאות מובנים
- נוצר לשיתוף פעולה בין צוותי נתונים, בינה מלאכותית והנדסה
מתאים ביותר ל:
- חברות הבונות או מרחיבות פרויקטים בתחום הבינה המלאכותית
- צוותים שמעדיפים הגדרות קוד פתוח והיברידיות
- ארגונים המפעילים עומסי עבודה של ניתוח מתקדם ולמידת מכונה
- חברות המנסות למזג את הנתונים והצינורות של הבינה המלאכותית שלהן
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: www.databricks.com
- טלפון: 1-866-330-0121
- כתובת: Databricks Inc. 160 Spear Street, קומה 15, סן פרנסיסקו, CA 94105
- לינקדאין: www.linkedin.com/company/databricks
- פייסבוק: www.facebook.com/databricksinc
- טוויטר/X: x.com/databricks
4. ענן SAP HANA
SAP HANA Cloud היא מסד הנתונים בענן של SAP להפעלת מערכות עסקיות גדולות ובעלות חשיבות רבה. הוא משמש כבסיס לכלי הנתונים של SAP, אך הוא גם פועל באופן עצמאי לטיפול בסוגים שונים של נתונים – בין אם מדובר בנתונים יחסיים, גרפיים, מסמכים או מרחביים. כחלופה ל-Microsoft Fabric, הוא מתאים היטב לארגונים המעוניינים בשכבת מסד נתונים חזקה ואמינה, המוכנה ליישומים מבוססי AI, אך עדיין מתחברת למערכות הקיימות שלהם.
הרעיון המרכזי העומד מאחורי SAP HANA Cloud הוא להסיר את העבודה השחורה מניהול מסדי הנתונים. המערכת מנוהלת באופן מלא ומאובטחת, כך שצוותים יכולים להתמקד בבניית יישומים חכמים במקום לדאוג לזמן פעולה או לתאימות. מפתחים יכולים לחבר בינה מלאכותית גנרטיבית, לחבר נתונים עסקיים אמיתיים ולהתרחב ללא צורך בתחזוקה רבה. המערכת אינה נוצצת, אך היא יציבה ומותאמת לצוותים הזקוקים למשהו אמין.
נקודות עיקריות:
- מסד נתונים רב-מודלי לסוגי נתונים שונים
- ניהול מלא עם אבטחה ותאימות מובנות
- משתלב עם SAP Business Data Cloud ופלטפורמות אחרות
- ניתן להרחבה בקלות עבור עומסי עבודה גדולים
- תומך ביישומים מבוססי בינה מלאכותית וחכמים
מתאים ביותר ל:
- חברות שכבר משתמשות במערכות SAP
- חברות הזקוקות למסדי נתונים מאובטחים ובעלי ביצועים גבוהים
- צוותים המפתחים אפליקציות מבוססות בינה מלאכותית או נתונים
- עסקים הזקוקים לממשל חזק ולהבטחת זמן פעילות
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: www.sap.com
- טלפון: 1-800-872-1727+
- לינקדאין: www.linkedin.com/company/sap
- פייסבוק: www.facebook.com/SAP
- אינסטגרם: www.instagram.com/sap
5. Alteryx
Alteryx מפתחת כלים שהופכים את ניתוח הנתונים לפשוט הרבה יותר. הפלטפורמה העיקרית שלה, Alteryx One, מאגדת במקום אחד את כל מה שצוותים בדרך כלל מתמרנים בין כלים שונים: הכנת נתונים, אוטומציה ו-AI. ניתן לנקות, לשלב ולנתח נתונים ללא צורך בכתיבת קוד רב, מה שמקל על אנשים מחוץ לתחום ה-IT להשתמש בנתונים שברשותם. אחת התכונות הבולטות שלה היא AI Data Clearinghouse, המסייעת לשמור על מודלי ה-AI של החברה שלכם תחת פיקוח וניתנים להסברה, כך שתוכלו לדעת מהיכן מגיעים הנתונים שלכם וכיצד הם משמשים.
במקום לקפוץ בין פלטפורמות כדי לנקות נתונים, לבנות דוחות ולהגדיר אוטומציות, Alteryx שומר על תהליך פשוט. אתה מחבר את מקורות הענן שלך, גורר ומשחרר זרימות עבודה, ומאוטומט את הדברים שבדרך כלל גוזלים זמן. זה מעשי, מאובטח, ומותאם לעבודה בין מחלקות, כך שאנליסטים, מנהלים ובכירים יכולים להשתמש בו מבלי להיקבר בפרטים טכניים.
נקודות עיקריות:
- פלטפורמה אחת לניתוח נתונים, אוטומציה ובינה מלאכותית
- תכונות מובנות של ממשל ותאימות
- מרכז מידע לנתוני בינה מלאכותית (AI) עבור בינה מלאכותית מאובטחת וניתנת להסבר
- תכנון זרימת עבודה ללא קוד ועם מעט קוד
- עובד בצורה חלקה עם פלטפורמות ענן מרכזיות
מתאים ביותר ל:
- צוותים המעוניינים לנהל ניתוחים ואוטומציה במקום אחד
- חברות הבונות תהליכי עבודה מבוססי בינה מלאכותית עם בקרת נתונים חזקה
- משתמשים לא טכניים הזקוקים לגישה לכלי ניתוח נתונים
- עסקים המעוניינים לצמצם את היקף הדיווח והניקיון הידניים
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: www.alteryx.com
- טלפון: 1 888 836 4274+
- דוא"ל: corpdev@alteryx.com
- כתובת: 3347 מייקלסון דרייב סוויטה 400 אירווין, קליפורניה 92612
- לינקדאין: www.linkedin.com/company/alteryx
- פייסבוק: www.facebook.com/alteryx
- טוויטר/X: x.com/alteryx
6. פליקאן
Peliqan היא פלטפורמת נתונים שנועדה להקל על צוותים שצריכים להעביר ולעבוד עם נתונים במהירות. היא שואבת נתונים ממעל 250 מקורות – כגון אפליקציות SaaS, גיליונות אלקטרוניים ומסדי נתונים – ומרכזת את כולם בסביבת עבודה אחת מסודרת. ניתן להשתמש ב-SQL או ב-Python עם מעט קוד כדי להמיר ולהכין את הנתונים, ואז להעביר אותם ישירות לדשבורדים, ממשקי API או כלי AI. עבור צוותים המחפשים חלופות ל-Microsoft Fabric, Peliqan היא אופציה פשוטה וקלה יותר, שעדיין מציעה יכולות רבות מבלי לחייב אתכם להתעסק בהגדרות מורכבות.
מה שמייחד אותו הוא האופי הנגיש שלו. יש בו ממשק בסגנון גיליון אלקטרוני לבחינת נתונים, בנוסף לעזרה מובנית של בינה מלאכותית לכתיבת שאילתות או להגדרת צינורות. מפתחים יכולים ליצור אוטומציות או ממשקי API, בעוד שמשתמשים עסקיים יכולים לקבל תובנות ללא צורך בעזרה מצד מחלקת ה-IT. הכל פועל תחת תקני אבטחה נאותים כמו SOC 2 ו-GDPR, כך שהוא מוכן לשימוש ארגוני אך עדיין קל לשימוש. זוהי פלטפורמה שחוסכת זמן מבלי לגרום לכם לחשוב מחדש על כל מערך הנתונים שלכם.
נקודות עיקריות:
- פלטפורמה מקצה לקצה עבור ELT, טרנספורמציה והפעלת נתונים
- מתחבר למסדי נתונים, כלי SaaS ו-API
- סביבה עם מעט קוד, התומכת ב-SQL וב-Python
- עוזר שאילתות AI מובנה וכלי אוטומציה
- SOC 2 ו-GDPR מאושרים עבור אבטחה ותאימות
מתאים ביותר ל:
- צוותים המעוניינים באינטגרציית נתונים מהירה, עם מעט קוד
- חברות המחברות בין מספר מערכות נתונים ללא צורך בהגדרות מורכבות
- ארגונים הבונים כלים פנימיים, ממשקי API או אפליקציות AI
- עסקים הזקוקים למהירות, גמישות ופשטות
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: peliqan.io
- טלפון: +32 9 298 07 47
- דוא"ל: hello@peliqan.io
- כתובת: Grauwpoort 1 9000 גנט בלגיה
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/peliqan-data
7. INSIA
INSIA נוקטת בגישה שונה לניתוח נתונים – היא בנויה יותר כמו מנוע החלטות מאשר כלי לוח מחוונים. במקום להציג רק תרשימים, היא עוזרת לצוותים להבין מה קורה ומה לעשות הלאה. הפלטפורמה משתמשת ב-AI כדי להפיק תובנות מהנתונים שלכם באופן אוטומטי, ומסמנת דברים כמו דליפות הכנסות, עיכובים בשרשרת האספקה או מגמות שיווקיות. היא מיועדת לעסקים שרוצים תשובות ברורות ולא קיר של מדדי KPI.
הכל ב-INSIA פועל בסביבה אחת ללא קוד, כך שאין צורך בצוות של אנליסטים כדי להפיק ממנו ערך. כל מחלקה מקבלת תובנות המותאמות לצרכיה: מכירות, תפעול, רכש, ועוד. המערכת מהירה להגדרה, קלה להבנה, ומבוססת על תקני אבטחה מחמירים כגון ISO, GDPR ו-HIPAA. בעיקרון, היא מיועדת לצוותים שרוצים לעבור מדיווח תגובתי לנתונים שמניעים החלטות בפועל.
נקודות עיקריות:
- פלטפורמה משולבת, ללא צורך בכתיבת קוד, לניתוח נתונים מבוסס בינה מלאכותית
- מייצר תובנות והמלצות באופן אוטומטי
- בינה מלאכותית מובנית מראש למגוון פונקציות עסקיות
- תואם לתקני ISO, GDPR ו-HIPAA
- מקצר את זמן הדיווח וההגדרה הידניים
מתאים ביותר ל:
- צוותים מוכנים להחליף לוחות מחוונים בתובנות מוכנות להחלטה
- עסקים המעוניינים בהדרכה בתחום הבינה המלאכותית ללא כלים מורכבים
- חברות המתמקדות באוטומציה של דוחות וניתוחים
- ארגונים הזקוקים לניתוחי AI מאובטחים וניתנים להסבר
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: www.insia.ai
- דוא"ל: hello@forty4hz.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/44hz
- פייסבוק: www.facebook.com/forty4Hz
- אינסטגרם: www.instagram.com/forty4hz
8. טבלה
Tableau, חלק מ-Salesforce, מתמקדת בסיוע לאנשים להבין נתונים באמצעות תצוגות חזותיות במקום גיליונות אלקטרוניים או סקריפטים מסובכים. הפלטפורמה תוכננה כך שכל אחד: אנליסטים, מנהלים או בכירים, יוכלו לחקור נתונים, לשאול שאלות ולמצוא דפוסים מבלי להיות מדעני נתונים. היא יכולה לפעול בענן, באתר או בתוך Salesforce, מה שהופך אותה לגמישה להתקנות שונות. Tableau הציגה לאחרונה את מה שהיא מכנה “ניתוח סוכני” (agentic analytics), תכונה חדשה המאפשרת להפוך תובנות נתונים לפעולות אוטומטיות בכל הצוותים והמערכות.
בבסיסו, Tableau נועד להפוך את הניתוח לאינטואיטיבי. במקום לאלץ את המשתמשים ללמוד כלים מורכבים, הוא מאפשר להם לעבוד באופן טבעי באמצעות תרשימים, לוחות מחוונים וסיפורים חזותיים. הוא מתחבר כמעט לכל מקור נתונים וכולל תכונות מובנות של בינה מלאכותית וניהול, כך שארגונים יכולים לסמוך על התוצאות. עבור צוותים המשווים חלופות ל-Microsoft Fabric, Tableau בולט באיזון שהוא יוצר בין עומק לפשטות, ומאפשר לכולם לפעול על סמך הנתונים, ולא רק להסתכל עליהם.
נקודות עיקריות:
- פלטפורמת ניתוח חזותי עם תובנות מבוססות בינה מלאכותית
- פועל בענן, באתר הלקוח או משולב עם Salesforce
- “אנליטיקה סוכנתית” חדשה לפעולות אוטונומיות המונעות על ידי נתונים
- כלים לניהול, ניהול נתונים ושיתוף פעולה כלולים
- קהילה גלובלית חזקה ומשאבי למידה
מתאים ביותר ל:
- צוותים המחפשים ניתוחים חזותיים ואינטראקטיביים ללא צורך בקוד מורכב
- חברות המשלבות ניתוח נתונים בתהליכי קבלת החלטות יומיומיים
- ארגונים המעריכים קלות שימוש ופריסה גמישה
- עסקים המתמקדים בבניית תרבות נתונים חזקה
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: www.tableau.com
- טלפון: 1-800-270-6977
- לינקדאין: www.linkedin.com/company/tableau-software
- פייסבוק: www.facebook.com/Tableau
- טוויטר/X: x.com/tableau
9. בומי
Boomi בנויה סביב רעיון מרכזי אחד: חיבור של הכל – יישומים, ממשקי API, נתונים ואפילו סוכני AI, בפלטפורמה אחת. היא משמשת לעתים קרובות צוותים המנסים לפשט מערכי טכנולוגיה מורכבים או להפוך תהליכי עבודה המשתרעים על פני מספר מערכות לאוטומטיים. הפלטפורמה תומכת באינטגרציה, בניהול ממשקי API ובתזמור נתונים, והכל תחת ממשק אחיד. היא גם נועדה להקל על אימוץ AI על ידי שמירה על סנכרון ופיקוח על הנתונים, כך שהמודלים יוכלו להסתמך על מידע מדויק.
מה שמבדיל את Boomi מכלי אינטגרציה טיפוסיים הוא טווח ההגעה שלו. הוא מגיע עם ספרייה גדולה של מחברים מוכנים מראש ומתכונים לאוטומציה, בנוסף לאישורי אבטחה ותאימות חזקים כמו FedRAMP, ISO ו-HIPAA. בין אם הוא פועל בענן, באתר או בהגדרה היברידית, Boomi עוזר לצוותים לנהל אינטגרציות עם פחות מאמץ ידני. זוהי בחירה מצוינת עבור ארגונים המעוניינים לחבר מספר מערכות תוך שמירה על עקביות ואבטחת הנתונים.
נקודות עיקריות:
- פלטפורמה מאוחדת לאינטגרציה, ממשקי API ואוטומציה מבוססת בינה מלאכותית
- מחברים ומתכונים מוכנים מראש
- אישורי אבטחה ותאימות ברמה ארגונית
- עובד בסביבות היברידיות, ענן או מקומיות
- כלים עם קוד מועט לבניית זרימות עבודה ואוטומציות
מתאים ביותר ל:
- ארגונים המחברים מספר מערכות או עננים
- צוותים המייעלים תהליכים בין מחלקות
- ארגונים הבונים תשתית נתונים מוכנה ל-AI
- חברות הזקוקות לאבטחה ותאימות חזקות
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: boomi.com
- כתובת: 100 St Paul St, דנבר, CO 80206, ארה"ב
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/boomi-inc
- פייסבוק: www.facebook.com/Boomi.Official
- אינסטגרם: www.instagram.com/_boomiofficial
10. מחסן נתונים אוטונומי של Oracle
מחסן הנתונים האוטונומי של Oracle נועד לצוותים המעוניינים במחסן נתונים רב-עוצמה ללא הצורך בניהול התחזוקה הטכנית הרגילה. הוא מטפל ברוב עבודת הרקע באופן אוטומטי, כולל הקצאה, כוונון, גיבויים ותיקונים, כך שהמשתמשים יכולים להתמקד בניתוח במקום בתחזוקה. הפלטפורמה כוללת כלים מובנים לטעינת נתונים, המרה, למידת מכונה ואפילו בניית אפליקציות עם מעט קוד באמצעות Oracle APEX.
זה מתאים לעסקים שמסתמכים רבות על ניתוח נתונים, אך אינם רוצים להיות תלויים במחלקת ה-IT בכל שינוי. סביבת השירות העצמי מאפשרת לאנליסטים ומפתחים לקלוט, להכין ולנתח נתונים ישירות דרך קונסולת האינטרנט. עם למידת מכונה, גרפים וניתוחים מרחביים מובנים, הפלטפורמה של Oracle מכסה הן דיווח יומיומי והן מקרי שימוש מתקדמים. לצוותים המחפשים חלופות ל-Microsoft Fabric, היא מציעה דרך מובנית אך אוטומטית להפעיל ניתוחים ברמה ארגונית עם עלויות תפעול מינימליות.
נקודות עיקריות:
- מחסן נתונים מנוהל במלואו, בשירות עצמי
- כלים מובנים להכנת נתונים, ניתוחים ולמידת מכונה
- פיתוח בקוד נמוך עם Oracle APEX
- הרחבה, כוונון וגיבויים אוטומטיים
- תכונות משולבות של ניתוח גרפים וניתוח מרחבי
מתאים ביותר ל:
- צוותים הזקוקים למחסן נתונים בעל ביצועים גבוהים, שאינו מצריך התערבות ידנית
- חברות המפתחות יישומים מבוססי נתונים
- ארגונים המשתמשים בניתוח נתונים ובלימוד מכונה בקנה מידה ארגוני
- עסקים המעוניינים באוטומציה מבלי לוותר על השליטה
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: www.oracle.com
- טלפון: 1.800.633.0738+
- לינקדאין: www.linkedin.com/company/oracle
- פייסבוק: www.facebook.com/Oracle
- טוויטר/X: x.com/oracle
11. IBM Cloud Pak for Data
IBM Cloud Pak for Data הוא הפתרון של IBM לפלטפורמת נתונים ו-AI מודרנית, המבוססת על ארכיטקטורת Data Fabric. הרעיון הוא לחבר נתונים מפוזרים בין מערכות ועננים מבלי לאלץ את הצוותים להעביר אותם פיזית. הפתרון מסייע לארגונים לאסוף, לארגן ולנתח נתונים במרחב מאוחד אחד, בין אם הם מפעילים אותו באתר או כשירות מנוהל ב-IBM Cloud. הכל מודולרי, כך שצוותים יכולים להשתמש רק במה שהם צריכים – מכלי ממשל ועד ניתוחים, ניהול מחזור חיים של בינה מלאכותית ובקרות פרטיות נתונים.
היא מיועדת לחברות המתמודדות עם נתונים מבודדים או המעוניינות בדרך מבוקרת ובטוחה להרחבת השימוש ב-AI. הפלטפורמה מתמקדת בעיקר בגישה לנתונים, אוטומציה ותאימות, ומאפשרת למשתמשים לעבוד עם נתונים באופן ישיר, בין אם באמצעות קוד, מסך גרירה ושחרור או אפשרויות ללא קוד. IBM תכננה אותה כדי להגביר את הפריון ולהפחית את העבודה הידנית ב-ETL, ובכך לאפשר למהנדסי נתונים ואנליסטים יותר זמן ליצירת ערך במקום לתחזוקת התשתית.
נקודות עיקריות:
- פלטפורמת נתונים מודולרית ו-AI המבוססת על תשתית מבנה נתונים
- פועל בסביבות היברידיות ורב-ענניות
- מאפשר גישה לנתונים ללא שכפול או העברה
- בקרות משולבות של ממשל, פרטיות ותאימות
- כלים גמישים למתכנתים, אנליסטים ומשתמשים שאינם טכניים
מתאים ביותר ל:
- ארגונים המנהלים סביבות נתונים גדולות ומפוזרות
- צוותים הזקוקים לגישה מאובטחת ומבוקרת לנתונים בעננים שונים
- חברות השואפות לאחד את תהליכי העבודה של ניתוח נתונים ובינה מלאכותית
- ארגונים המתקדמים לעבר ארכיטקטורת מבנה נתונים
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: www.ibm.com
- לינקדאין: www.linkedin.com/company/ibm
- אינסטגרם: www.instagram.com/ibm
- טוויטר/X: x.com/ibm
12. אמזון Redshift
Amazon Redshift הוא מחסן נתונים מנוהל במלואו של AWS, המאפשר ניתוח נתונים בקנה מידה גדול באמצעות SQL סטנדרטי. הוא תוכנן כדי לספק ביצועים וגמישות, ומאפשר לצוותים להריץ שאילתות על נתונים מובנים וחצי-מובנים עם הגדרה מינימלית. Redshift מתחבר בקלות ל-Amazon S3 ולשירותים אחרים של AWS, ויוצר סביבת lakehouse המשלבת אחסון, למידת מכונה וניתוח נתונים בזמן אמת. הגרסה ללא שרתים מתאימה את המשאבים באופן אוטומטי בהתאם לעומס העבודה, כך שצוותים לא צריכים לדאוג להקצאת משאבים או לניהול התשתית.
אחת מנקודות החוזק של Redshift היא האופן שבו היא משתלבת בצורה חלקה עם כלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה. ניתן להשתמש בה עם Amazon SageMaker לאימון מודלים או לחבר אותה ל-Bedrock כדי לשמש כבסיס ידע מובנה עבור בינה מלאכותית גנרטיבית. הפלטפורמה תומכת גם באינטגרציות ללא ETL, מה שאומר שהנתונים זורמים ישירות מהמקורות לכלי ניתוח כמעט בזמן אמת. לצוותים הבוחנים חלופות ל-Microsoft Fabric, Redshift מציעה את ההיקף והאוטומציה של מערכת מקורית בענן, תוך שמירה על ניתוחים המבוססים על SQL המוכר.
נקודות עיקריות:
- מחסן נתונים בענן בעל ביצועים גבוהים ומנוהל באופן מלא
- הרחבה ללא שרתים עם אינטגרציות ללא ETL
- גישה מאוחדת לאגמי נתונים, מחסני נתונים ומקורות צד שלישי
- משתלב היטב עם SageMaker ו-Bedrock עבור תהליכי עבודה מבוססי בינה מלאכותית
- סביבה מאובטחת ברמה ארגונית עם ניהול אוטומטי
מתאים ביותר ל:
- חברות המפעילות ניתוח נתונים בקנה מידה גדול בענן
- צוותים המעוניינים לאחד את עומסי העבודה של אגם הנתונים ומחסן הנתונים
- עסקים המשתמשים בשירותי AWS עבור AI ו-ML
- ארגונים הזקוקים לניתוח נתונים ללא שרתים ובתחזוקה נמוכה
אנשי קשר:
- אתר אינטרנט: aws.amazon.com
- לינקדאין: www.linkedin.com/company/amazon-web-services
- פייסבוק: www.facebook.com/amazonwebservices
- אינסטגרם: www.instagram.com/amazonwebservices
- טוויטר/X: x.com/awscloud
מַסְקָנָה
Microsoft Fabric שמה לה למטרה ליצור סביבה אחידה לניתוח, ניהול ושיתוף פעולה, אך זו אינה הדרך היחידה לבנות מערכת אקולוגית מחוברת של נתונים. צוותים רבים מגלים ששילוב של כלים גמישים כמו Snowflake, Databricks, SAP HANA Cloud או Amazon Redshift מעניק להם את אותה רמת אינטגרציה עם יותר חופש להתאים את הסטאק שלהם. פלטפורמות כמו Alteryx, Boomi או AppFirst.dev מוסיפות אוטומציה, ניהול ופישוט התשתית, ויוצרות זרימות עבודה מהירות וניתנות לניהול מבלי להיות כבולות לספק אחד.
המסקנה האמיתית היא שאין פלטפורמה “מושלמת” אחת, אלא רק זו שמתאימה לאופן העבודה של הצוות שלכם. ארגונים מסוימים מעריכים ארכיטקטורות נתונים פתוחות, אחרים מעדיפים תאימות עננית חלקה או תכונות AI מובנות. החלופה הטובה ביותר ל-Fabric היא זו שמאזנת בין ביצועים, שליטה וגמישות, תוך שהיא מאפשרת לצוותים שלכם להתמקד בתובנות במקום בתחזוקה. בעולם של ימינו, המונע על ידי נתונים, זרימת העבודה החכמה ביותר היא לרוב זו שנשארת פשוטה, גמישה ופתוחה.
