Aitame teil Andmetarkuse juurutada!

- kasutades neid tehnoloogiaid

Siin lehel oleme toonud välja tehnoloogiad, mida soovitame andmeanalüütika, andmeplatvormide ja andmehalduse korraldamisel kasutada. Kui soovite mõne tehnoloogia kohta täpsemalt teada, siis võtke meiega ühendust ja hea meelega räägime täpsemalt.

2026 aasta kevadel koostasime Justiits- ja digiministeeriumi hanke raames Eesti riikliku andmetööriistade kataloogi. Kataloogi suunitluseks on eelkõige suuremad organisatsioonid ja riigiasutused. See on hea koht kust saada infot andmevaldkonna tehnoloogiate ja platvormide kohta. Tutvu kataloogiga siin

Loe ka DataSky blogi postitust kataloogi loomise kohta

  • Sobib hästi firmadele, kus Microsoft on juba majas — Office, Windows, Active Directory. Kui Microsofti tooteid ei kasuta, pole erilist põhjust just seda valida.

  • Tehisintellekt ja andmetöötlus on seal päriselt tugevad, aga kogukond ja partnerite valik on AWS-iga võrreldes oluliselt väiksem. Tasub kaaluda, kui AI või andmeanalüütika on teie põhifookus.

  • Kõige rohkem teenuseid, kõige pikem turukogemus — aga sellega kaasneb ka keerukus ja hind. Kui teate täpselt, mida vajate, leiate sealt tõenäoliselt kõik.

  • Pole pilv ise, vaid tööriist, millega hallata kõiki kolme ühest kohast ühtse loogikaga. Mugav kui kasutate mitut pakkujat, aga lisab oma kihi, millega arvestada.

Pilveplatvormid

Andmeplatvormid

  • Populaarne andmeladu, mida hinnatakse lihtsuse ja skaleeruvuse pärast. Töötab kõigi suurte pilvede peal, aga see paindlikkus kajastub ka hinnas.

  • Microsofti terviklahendus andmetööks, mis katab ETL-i, andmelao ja BI ühe platvormi all. Eriti tugev valik kui olete juba Microsofti ökosüsteemis ja tahate kõik ühes kohas hoida.

  • Kui masinõpe ja suurandmed on igapäevane reaalsus, siis siin on see tugevam kui kusagil mujal. Puhta andmelaona jääb Snowflake'ile alla, aga AI töövoogude jaoks on see tõenäoliselt parim valik.

  • Google Cloudi andmeladu, mis suuri päringuid kiiresti ära seedib. Tasub jälgida päringute mahtu — arve võib üllatada kui optimeerimisele ei mõtle.

  • AWS-i enda andmeladu, mis töötab hästi kui oled juba AWS-is sügavalt sees. Võrreldes uuemate tegijatega nõuab rohkem käsitsi seadistamist.

Andmeinseneeria

  • Soome päritolu DataOps platvorm, mis ei halda ainult torustikke vaid genereerib ka andmelao struktuuri automaatselt, eelkõige Data Vault mudelite jaoks. Võtab suure osa käsitsi ehitamisest mängust välja.

  • Muutunud praktiliselt standardiks andmete transformeerimises — lihtne, versioonihaldusega ja hästi dokumenteeritud. Töötab hästi koos enamike andmeladudega, aga katab ainult transformatsioonikihi, mitte kogu torustikku.

  • Avatud lähtekoodiga tööriist, mis jälgib andmebaasi muudatusi reaalajas ja edastab need kohe edasi. Hea valik kui on vaja andmeid allikast kätte saada niipea kui need muutuvad, ilma et peaks andmebaasi ennast koormama.

  • Mitte tööriist iseenesest, vaid keel millega enamik andmetehnikuid igapäevaselt töötab. Paindlik ja võimas, aga ilma hea struktureerimiseta võib koodist kiiresti segane hunnik saada.

BI ja analüütika

  • Microsofti BI tööriist, mis sobib eriti hästi kui Excel ja Azure on juba igapäevased töövahendid. Hind on konkurentidega võrreldes soodne ja enamiku ärivajaduste jaoks jätkub sellest täiesti.

    Loe rohkem

  • Visualisatsioonide poolest väga tugev — andmetes on lihtne ringi liikuda ja tulemusi selgelt esitada. Populaarne valik analüütikute seas, kes visuaalse uurimisega palju tegelevad.

  • Google Cloudi oma, mille suur tugevus on see et äriloogika kirjutatakse ühte kohta ja kõik raportid tõmbavad sealt. Suuremas meeskonnas, kus andmete järjepidevus on oluline, töötab see väga hästi.

AI & ML

  • Tuntumad mudelid turul, GPT ja teised, mida saab API kaudu otse oma toodetesse lõimida. Hea valik kui tahate kiiresti midagi toimivat käima saada.

  • Microsofti AI teenused, mis pakuvad muuhulgas OpenAI mudeleid aga ettevõtetele tuttavas Azure keskkonnas. Sobib hästi kui turvalisus ja vastavusnõuded on olulised ning meeskond on juba Azure'is.

  • Mitte toode iseenesest, vaid tööriistakast — scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ja teised. Kui tahate mudeleid ise ehitada ja täielikku kontrolli hoida, siis ilma Pythonita siin eriti ei liigu.

Andmehaldus

  • Master data halduseks mõeldud platvorm, mis aitab hoida kliendiandmed, tooted ja muud põhiandmed korras ja ühtsed. Hea valik kui andmekvaliteet ja järjepidevus on organisatsioonis päriselt prioriteet.

  • Eesti päritolu andmekvaliteedi tööriist, mis aitab andmetes vigu leida ja parandada. Väiksem ja fokuseeritum kui teised siinses nimekirjas, aga just selle võrra ka kiirem käima saada.

  • Andmekataloog, mis aitab meeskonnal mõista mis andmed üldse olemas on ja kust need tulevad. Eriti kasulik suuremates organisatsioonides kus andmeid on palju ja ülevaade kipub kaduma.

  • Terviklik andmehalduse platvorm mis katab kataloogi, andmekvaliteedi ja vastavusnõuded ühes kohas. Suurematele ettevõtetele suunatud ja sellele vastavalt ka võimekam ja põhjalikum.

  • Avatud lähtekoodiga andmekataloog, mis annab ülevaate sellest mis andmed organisatsioonis olemas on, kust need tulevad ja kes neid kasutab. Hea valik kui soovite andmete üle paremat kontrolli ja läbipaistvust ilma suure kaubandusplatvormi hinnata.

  • Prantsuse päritolu andmekataloog ja haldusplatvorm, mis ühendab metaandmed, andmeliini ja äriglosaarid ühte kohta. Eriti tugev ärikasutajate poolel — mitte ainult tehnilistele meeskondadele vaid ka äriinimestele arusaadav.