AnalyticsCreator Funktionen

Tools zur (Neu-)Strukturierung von Daten in einer Weise, die es ermöglicht, Erkenntnisse schnell und genau zu extrahieren

Analysiert Daten, um die wertvollsten Kundensegmentierungen zu finden und zu empfehlen.

Tools zum Erstellen und Anpassen von Workflows, um Konsistenz zu gewährleisten.

Präsentiert Informationen und Analysen auf verständliche, intuitive und visuell ansprechende Weise.

Die Software ist in der Lage, den Benutzer im Falle von Fehlern zu warnen.

Erstellt neue oder optimiert vorhandene Datenmodelle, um die Geschäftskontinuität zu gewährleisten.

Unterstützt die Einhaltung von PII, DSGVO, HIPPA, PCI und anderen regulatorischen Standards.

Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern

Stellen Sie Daten aus allen Systemen zusammen, damit Benutzer relevante Informationen einfach einsehen können.

Zeigen Sie ETL-Prozessdaten über Berichte und Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken an.

Zeichnen Sie ETL-Verlaufsdaten für Audits und potenzielle Datenkorrekturen auf.

Bietet einen integrierten Datenkatalog, der es Benutzern ermöglicht, Daten aus mehreren Quellen einfach zu finden.

Visualisieren Sie Datenflüsse und Herkunft, um die Compliance mit Berichten und Dashboards über eine einzige Konsole nachzuweisen.

Bietet eine automatisierte Datenherkunftsfunktion, die Transparenz über die gesamte Datenverschiebung von der Datenentstehung bis zum Ziel bietet.

Extrahieren Sie Daten aus den angegebenen Quellen wie relationalen Datenbanken, JSON-Dateien und XML-Dateien.

Bereinigen Sie extrahierte Daten und formatieren Sie sie neu in das gewünschte Zielformat.

Laden Sie neu formatierte Daten in die Zieldatenbank, das Data Warehouse oder einen anderen Speicherort.

Ordnen Sie ETL-Prozesse so an, dass sie automatisch nach dem erforderlichen Zeitplan ablaufen (z. B. täglich, wöchentlich, monatlich).

Kann die Rechenleistung basierend auf dem ETL-Volumen nach oben oder unten skalieren.

Automatische Erstellung und Verwaltung von Dokumenten.

Die Software unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und Data Warehouses, die eine Automatisierung erfordern.

Unterstützt ein Vorlagensystem, das das Einrichten von Konfigurationsparametern erleichtert.

Authentifiziert und autorisiert Personen für den Zugriff auf die Daten, die sie sehen und verwenden dürfen.

Hilft bei der Identifizierung und Verwaltung der Rollen von Besitzern und Verwaltern von Daten.

Definiert, validiert und überwacht Geschäftsregeln, um die Bereitschaft der Stammdaten sicherzustellen.

Automatisiert alle Teile des Data Warehouse-Lebenszyklus – Warehouse-Design, Bereitstellung von Datenquellen.

Unterstützt Echtzeit-Datenerfassung und -aktualisierung in der Cloud oder vor Ort.

Software liefert Einblicke in Daten, um Lücken und Risiken innerhalb des Data Warehouse zu identifizieren.

Unterstützt No-Code-/Low-Code-Entwicklungsmuster.

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Unterstützt die Bereitstellung über mehrere Umgebungen oder Cloud-Plattformen hinweg mit konsistentem Konfigurationsmanagement.

Bietet APIs und SDKs für nahtlose Integration mit Orchestrierung, Governance und benutzerdefinierten Datenwerkzeugen

Ermöglicht das Abfragen und Verbinden von Daten über mehrere Lagerhäuser und Seen hinweg, ohne dass eine Datenreplikation erforderlich ist.

Passt sich automatisch an Schema- oder Metadatenänderungen in verbundenen Datenquellen an und bewahrt dabei die Konsistenz.

Ermöglicht Benutzern, abgeleitete oder berechnete Kennzahlen basierend auf verwalteten Datendefinitionen zu erstellen.

Bietet integrierte Unterstützung für zeitbasierte Berechnungen wie YoY, MoM und gleitende Durchschnitte

Bietet Sichtbarkeit und Kontrolle darüber, wie KI-Systeme oder automatisierte Agenten mit der semantischen Schicht interagieren

Verfolgt, wie verwaltete Metriken und Datensätze in der KI/ML-Schulung verwendet werden, um Transparenz, Compliance und klare Datenrückverfolgbarkeit sicherzustellen.

Bietet Versionskontrolle für semantische Modelle und Metriken, mit Änderungsverfolgung, Rollback und Auswirkungsanalyse, um zu sehen, wie sich Aktualisierungen auf nachgelagerte Daten oder Berichte auswirken.

Ermöglicht KI- und maschinelles Lernen-Systemen, standardisierte, geregelte Metriken und Logik direkt zu nutzen.