Gathr.ai Funktionen

Die Berichtsschnittstelle für Standard- und Self-Service-Berichte ist intuitiv und einfach zu bedienen.

Erfordert eine minimale Anzahl von Schritten/Klicks, um die Geschäftsfrage zu beantworten.

Bietet eine Vielzahl attraktiver Grafik- und Diagrammformate.

Scorecards verfolgen KPIs visuell.

Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen, Verfeinern und Zusammenarbeiten an ihren Dashboards

Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen.

Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.

Benutzer können Daten aufschlüsseln und untersuchen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Möglichkeit, einen globalen Datensatz zu durchsuchen, um Daten zu finden und zu ermitteln.

Möglichkeit für Benutzer, Daten und Berichte, die sie innerhalb des BI-Tools erstellt haben, und außerhalb des Tools über andere Kollaborationsplattformen freizugeben.

Das Tool schlägt automatisch Datentypen, Schemata und Hierarchien vor.

Analysieren Sie aktuelle und historische Trends, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Kommunizieren Sie komplexe Informationen klar und effektiv durch fortschrittliche grafische Techniken.

Fähigkeit, große, komplexe und/oder isolierte Datensätze zu verarbeiten.

Konvertiert Datenformate von Quelldaten fehlerfrei in das für das Berichtssystem erforderliche Format.

Fähigkeit, Daten so zu (re)strukturieren, dass Erkenntnisse schnell und genau extrahiert werden können.

Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen und Verfeinern ihrer Dashboards und Berichte. (Was du siehst, ist das, was du bekommst)

Anwendungsprogrammierschnittstelle - Spezifikation für die Kommunikation der Anwendung mit anderer Software. APIs ermöglichen in der Regel die Integration von Daten, Logik, Objekten usw. in andere Softwareanwendungen.

Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern

Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw.

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen

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

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud

Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen

Erleichtert die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit.

Ermöglicht es dem Benutzer, Daten über Abfragesprachen wie SQL abzufragen.

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungsworkflows auf Apache Spark aus

Integriert Daten aus mehreren externen Datenbanken.

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Computing-Clustern.

Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar.

Reiht bestimmte Funktionen und Datasets aneinander, um Analyseiterationen zu automatisieren.

Isoliert bestimmte Datensätze und erleichtert die Verwaltung des Datenzugriffs.

Ermöglicht das Big-Data-Tool das Ausführen und Aufzeichnen von Daten in externen Anwendungen.

Verwenden von Notebooks für Aufgaben wie das Erstellen von Dashboards mit vordefinierten, geplanten Abfragen und Visualisierungen

Bietet eine breite Palette möglicher Datenverbindungen, darunter Cloud-Anwendungen, On-Premise-Datenbanken und Big-Data-Verteilungen

Ermöglicht es Unternehmen, sich einfach mit jeder Datenquelle zu verbinden

Bietet API-Verbindungen für Cloud-basierte Anwendungen und Datenquellen

Ermöglicht die Profilerstellung von Datensätzen für eine bessere Organisation, sowohl durch Benutzer als auch durch maschinelles Lernen

Indiziert Metadatenbeschreibungen für eine einfachere Suche und bessere Einblicke

Tools zur (Neu-)Strukturierung von Daten in einer Weise, die eine schnelle und genaue Extraktion von Erkenntnissen ermöglicht

Ermöglicht das Self-Service-Verbinden von Tabellen

Bietet die Möglichkeit, Datenquellen in einem Datensatz zu kombinieren

Ermöglicht Benutzern und Administratoren die einfache Bereinigung von Daten, um Qualität und Integrität zu erhalten

Bietet kollaborative Funktionen für die gemeinsame Nutzung von Abfragen und Datensätzen

Stellt die Verwaltung des Benutzerzugriffs, die Datenherkunft und die Datenverschlüsselung sicher

Bietet eine breite Palette möglicher Integrationen, einschließlich Analysen, Datenintegration, Stammdatenmanagement und Data-Science-Tools

Ermöglicht Unternehmen die einfache Integration mit Analyse-, Datenintegrations-, Stammdatenmanagement- und Data-Science-Tools

Operationalisierung von Daten-Workflows zur einfachen Skalierung wiederholbarer Vorbereitungsanforderungen

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

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

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.

Möglichkeit, die Analyseplattform mit einer Vielzahl von Konnektoroptionen für gängige Datenquellen, einschließlich gängiger Unternehmensanwendungen, zu verbinden.

Stellt eine Verbindung zu Unternehmens-Data-Governance-Software her oder bietet integrierte Data-Governance-Funktionen, um Datenmissbrauch zu vermeiden

Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen

Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.

Ermöglicht es dem Benutzer, Daten aus mehreren Quellen zu einem funktionierenden Datensatz zu kombinieren.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Trifft fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen

Ermöglicht nicht-technischen Benutzern, Dashboards über intuitive Drag-and-Drop-Oberflächen zu erstellen.

Ermöglicht die automatisierte Berichtserstellung und geplante Zustellung an Stakeholder

Ermöglicht das Einbetten von Dashboards und Analysen in externe Apps mit flexibler Markenanpassung.

Unterstützt die Integration mit wichtigen Datenquellen wie Cloud-Datenbanken, SQL/NoSQL-Datenbanken und SaaS-Anwendungen.

Verarbeitet große Datensätze effizient mit minimaler Verzögerung und gewährleistet hohe Leistung unter Last.

Hält die Leistung und Betriebszeit bei hohem Datenverkehr von mehreren Benutzern oder Teams aufrecht

Unterstützt semantische Datenschichten, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Metadaten-Governance

Integriert sich mit Jupyter, Python oder R für benutzerdefinierte Analysen und Modellierung

Bietet native Werkzeuge für statistische Analyse, Prognosen und Trendvorhersagen

Verwendet KI, um textuelle Zusammenfassungen, wichtige Erkenntnisse und Datenberichte aus Dashboards zu erstellen.

Ermöglicht es Benutzern, Daten abzufragen und Berichte mit konversationeller oder einfacher Sprache zu erstellen.

Erkennt und benachrichtigt Benutzer über KPI-Anomalien oder signifikante Metrikänderungen in Echtzeit

Empfiehlt nächste Fragen, Analysen oder Erkundungspfade unter Verwendung autonomer KI-Agenten

Lernt aus historischen Benutzerinteraktionen, um die Abfrageergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern und zu personalisieren.

Schneidert Dashboard-Ansichten und Vorschläge basierend auf Benutzerrollen, Zugriffsebenen und vergangenem Verhalten.

Unterstützt KI-gesteuerte Erkundung durch Eingabeaufforderungen oder mehrstufige Gespräche für iterative Abfragen.