erwin Data Modeler Funktionen

Ermöglicht Administratoren die Zuweisung von rollenbasiertem Benutzerzugriff für bestimmte Datensätze

Automatisches Ausblenden und Maskieren sensibler Daten basierend auf Benutzerberechtigungen

Bietet historische Einblicke in ursprüngliche Datenquellen und Transformationen, die an Datensätzen vorgenommen wurden

Bietet einfache Suchfunktionen, um bestimmte Datensätze zu entdecken

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

Konvertiert Datenformate von Quelldaten fehlerfrei in das für das Berichtswesen erforderliche Format

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

Ermöglicht es Benutzern, Datensätze zu kommentieren, um zukünftigen Benutzern zu helfen, besser zu interagieren und die Daten zu interpretieren

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

Erstellt ein Business-Glossar für ein schnelleres Verständnis durch den durchschnittlichen Geschäftsanwender

Indiziert Metadatenbeschreibungen für eine einfachere Suche und bessere Einblicke

Automatisiert Empfehlungen für Benutzer auf der Grundlage von Machine-Learning-Funktionen

Bietet Abfragefunktionen in natürlicher Sprache für nicht-technische Benutzer

Bereinigung von Daten, um die Qualität durch Automatisierung zu verbessern

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.

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

Bietet Richtlinien oder Schulungen im Zusammenhang mit den Anforderungen an die Einhaltung sensibler Daten,

Administratoren können Richtlinien für Sicherheit und Data Governance festlegen

Überwacht die Datenqualität und sendet Warnmeldungen bei Verstößen oder Missbrauch

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.

Ermöglicht es Benutzern, ein Glossar mit Geschäftsbegriffen, Vokabular und Definitionen über mehrere Tools hinweg zu erstellen.

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

Überwacht und bereinigt Daten mit Hilfe von Geschäftsregeln und analytischen Algorithmen.

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.

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.

Hilft bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und -normen.

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

Ermöglicht es Benutzern, Datenrichtlinien zu erstellen und zu überprüfen, um sie in der gesamten Organisation konsistent zu machen.

Indiziert Metadatenbeschreibungen für erweiterte Einblicke.

Stellt die Automatisierung von Metadaten im gesamten Unternehmen sicher. Dynamische Verbesserung der Datenverwaltungsprozesse.

Eingebettete Zusammenarbeit mit APIs und In-App-Integrationen.

Bietet Einblicke in ursprüngliche Datenquellen und Transformationen, die an Datensätzen von der Quelle bis zur Nutzung von Daten vorgenommen wurden.

Bietet eine Schnittstelle zum Sammeln und Auswerten von Daten, um Muster und Ausreißer zu identifizieren.

Verarbeitet ständig Metadaten, um intelligente Erkenntnisse zu gewinnen.

Bietet umsetzbare Erkenntnisse und generiert Benachrichtigungen und Warnungen, damit Teams fundierte Entscheidungen treffen können.

Unterstützt 360-Grad-Datentransparenz über ein einziges Dashboard.

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.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

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

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

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

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Bietet Unterstützung für konzeptionelle, logische und physische Schichten der Modellierung mit Übergängen zwischen ihnen.

Definiert Beziehungen (z.B. Fremdschlüssel, Assoziationen) und Einschränkungen (z.B. Einzigartigkeit, referenzielle Integrität) zwischen Modellelementen.

Definiert Entitäten und deren Attribute, einschließlich Identifikatoren und Schlüsselbeschränkungen.

Erzeugt umsetzungsbereite Artefakte wie SQL DDL, plattformspezifische Skripte, JSON-Schema, DBML, Avro usw.

Ordnen Sie Modell-Datentypen und -strukturen den Typen und Strukturen der Ziel-Datenbank/-Warehouse/-Lakehouse-Plattform zu.

Bietet einen Vergleich und eine Abstimmung zwischen Modell und Schema, damit Modell und Implementierung aufeinander abgestimmt bleiben können.

Importiert vorhandene Schemata oder verbindet sich mit Live-Systemen, um Modelle aus der aktuellen Datenbank oder dem Data-Warehouse rückzuentwickeln.

Erzwingt Namenskonventionen, Modellierungsstandards, Wiederverwendung von Domänen/Objekten, Versionierung von Standardvorlagen.

Validiert Modelle auf Datentypkorrektheit, fehlerhafte Referenzen, ungültige verschachtelte Strukturen (z.B. JSON, NoSQL) und stellt die Integrität vor der Bereitstellung sicher.

Unterstützen Sie Kollaborationsfunktionen: Rollen/Berechtigungen, Kommentare/Anmerkungen, Modelle vergleichen/zusammenführen, Versionskontrollkompatibilität.

Veröffentlichen Sie visuelle Diagramme und exportieren Sie Dokumentation (HTML, PDF, Markdown) und stellen Sie schreibgeschützte Ansichten für Stakeholder bereit.

Bietet eine Analyse der nachgelagerten Auswirkungen von Modelländerungen (z. B. welche Tabellen/Spalten betroffen sein werden) und Versionshistorie/Berichterstattung.