Características de AnalyticsCreator

Herramientas para (re)estructurar los datos de una manera que permita extraer información de forma rápida y precisa

Analiza los datos para encontrar y recomendar las segmentaciones de clientes de mayor valor.

Herramientas para crear y ajustar flujos de trabajo para garantizar la coherencia.

Presenta información y análisis de una manera digerible, intuitiva y visualmente atractiva.

El software es capaz de alertar al usuario en caso de cualquier error.

Crea modelos de datos nuevos u optimiza los existentes para garantizar la continuidad del negocio.

Admite el cumplimiento de PII, GDPR, HIPPA, PCI y otros estándares regulatorios.

Selecciona los datos recopilados para soluciones de análisis de big data para analizar, manipular y modelar

Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela

Recopile datos de todos los sistemas para que los usuarios puedan ver fácilmente la información relevante.

Vea los datos del proceso ETL a través de informes y visualizaciones como tablas y gráficos.

Registre los datos históricos de ETL para la auditoría y las posibles necesidades de corrección de datos.

Proporciona un catálogo de datos integrado integrado que permite a los usuarios localizar fácilmente datos en varios orígenes.

Visualice los flujos de datos y el linaje que demuestra el cumplimiento de los informes y paneles a través de una única consola.

Proporciona una funcionalidad de linaje de datos automatizado que proporciona visibilidad sobre todo el recorrido del movimiento de datos desde el origen de los datos hasta el destino.

Extraiga datos de las fuentes designadas, como bases de datos relacionales, archivos JSON y archivos XML.

Limpie y vuelva a formatear los datos extraídos al formato de destino necesario.

Cargue los datos reformateados en la base de datos de destino, el almacén de datos u otra ubicación de almacenamiento.

Organice los procesos ETL para que ocurran automáticamente en el horario necesario (por ejemplo, diario, semanal, mensual).

Capaz de escalar la potencia de procesamiento hacia arriba o hacia abajo en función del volumen ETL.

Creación y gestión automática de documentos.

El software admite una amplia variedad de fuentes de datos y almacenes de datos que requieren automatización.

Admite un sistema de plantillas, lo que facilita la configuración de los parámetros de configuración.

Autentica y autoriza a las personas a acceder a los datos que pueden ver y usar.

Ayuda a identificar y administrar los roles de los propietarios y administradores de datos.

Define, valida y supervisa las reglas de negocio para salvaguardar la preparación de los datos maestros.

Automatiza todas las partes del ciclo de vida del almacén de datos: diseño del almacén, suministro de fuentes de datos.

Admite la ingesta y actualización de datos en tiempo real en la nube o en las instalaciones.

El software ofrece información sobre los datos para identificar brechas y riesgos dentro del almacén de datos.

Admite patrones de desarrollo sin código/low-code.

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.

Admite la implementación en múltiples entornos o plataformas en la nube con una gestión de configuración consistente.

Proporciona API y SDK para una integración perfecta con herramientas de orquestación, gobernanza y datos personalizados.

Permite consultar y unir datos a través de múltiples almacenes y lagos sin requerir la replicación de datos.

Se adapta automáticamente a los cambios de esquema o metadatos en las fuentes de datos conectadas mientras mantiene la consistencia.

Permite a los usuarios crear métricas derivadas o calculadas basadas en definiciones de datos gobernados.

Proporciona soporte integrado para cálculos basados en el tiempo, como YoY, MoM y promedios móviles.

Proporciona visibilidad y control sobre cómo los sistemas de IA o los agentes automatizados interactúan con la capa semántica.

Rastrea cómo se utilizan las métricas y conjuntos de datos gobernados en el entrenamiento de IA/ML para garantizar la transparencia, el cumplimiento y una clara trazabilidad de los datos.

Proporciona control de versiones para modelos semánticos y métricas, con seguimiento de cambios, reversión y análisis de impacto para ver cómo las actualizaciones afectan a los datos o informes posteriores.

Permite que los sistemas de IA y aprendizaje automático consuman directamente métricas y lógica estandarizadas y reguladas.