Características de AnalyticsCreator

Administración (6)

Modelado de datos: Herramientas para (re)estructurar los datos de una manera que permita extraer información de forma rápida y precisa
Recomendaciones: Analiza los datos para encontrar y recomendar las segmentaciones de clientes de mayor valor.
Gestión del flujo de trabajo: Herramientas para crear y ajustar flujos de trabajo para garantizar la coherencia.
Tableros y Visualizaciones: Presenta información y análisis de una manera digerible, intuitiva y visualmente atractiva.
Alertas de error: El software es capaz de alertar al usuario en caso de cualquier error.
Gestión del flujo de trabajo: Crea modelos de datos nuevos u optimiza los existentes para garantizar la continuidad del negocio.

Cumplimiento de datos confidenciales: Admite el cumplimiento de PII, GDPR, HIPPA, PCI y otros estándares regulatorios.
Capacitación y directrices: Proporciona directrices o capacitación relacionada con los requisitos de cumplimiento de datos confidenciales,
Aplicación de políticas: Permite a los administradores establecer políticas de seguridad y gobierno de datos
Supervisión del cumplimiento: Monitorea la calidad de los datos y envía alertas basadas en violaciones o mal uso

Informes: Vea los datos del proceso ETL a través de informes y visualizaciones como tablas y gráficos.
Auditoría: Registre los datos históricos de ETL para la auditoría y las posibles necesidades de corrección de datos.
Glosario de Negocios: Permite a los usuarios crear un glosario de términos comerciales, vocabulario y definiciones en múltiples herramientas.
Descubrimiento de datos: Proporciona un catálogo de datos integrado integrado que permite a los usuarios localizar fácilmente datos en varios orígenes.
Perfilado de datos: Supervisa y limpia los datos con la ayuda de reglas de negocio y algoritmos analíticos.
Informes y visualización: Visualice los flujos de datos y el linaje que demuestra el cumplimiento de los informes y paneles a través de una única consola.
Linaje de datos: 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.

Extracción: Extraiga datos de las fuentes designadas, como bases de datos relacionales, archivos JSON y archivos XML.
Transformación: Limpie y vuelva a formatear los datos extraídos al formato de destino necesario.
Carga: Cargue los datos reformateados en la base de datos de destino, el almacén de datos u otra ubicación de almacenamiento.
Automatización: Organice los procesos ETL para que ocurran automáticamente en el horario necesario (por ejemplo, diario, semanal, mensual).
Escalabilidad: Capaz de escalar la potencia de procesamiento hacia arriba o hacia abajo en función del volumen ETL.
Gestión de documentación: Creación y gestión automática de documentos.
Soporte de plataforma: El software admite una amplia variedad de fuentes de datos y almacenes de datos que requieren automatización.
Funcionalidad de plantilla: Admite un sistema de plantillas, lo que facilita la configuración de los parámetros de configuración.

Automatización del flujo de trabajo: Automatiza todas las partes del ciclo de vida del almacén de datos: diseño del almacén, suministro de fuentes de datos.
Soporte multiplataforma: Admite la ingesta y actualización de datos en tiempo real en la nube o en las instalaciones.
Gestión de datos: El software ofrece información sobre los datos para identificar brechas y riesgos dentro del almacén de datos.
Simplicidad de datos: Admite patrones de desarrollo sin código/low-code.

Ejecución Autónoma de Tareas: Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante
Planificación en múltiples pasos: Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos
Integración entre sistemas: Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos
Aprendizaje adaptativo: Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia
Interacción en Lenguaje Natural: Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas
Toma de decisiones: Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Gobernanza y Observabilidad de la IA: Proporciona visibilidad y control sobre cómo los sistemas de IA o los agentes automatizados interactúan con la capa semántica.
Linaje Métrico para Datos de Entrenamiento de IA: 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.
Control de versiones y análisis de impacto de cambios: 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.

Interfaz de Consulta en Lenguaje Natural: Permite a los usuarios o asistentes de IA explorar y consultar métricas a través de indicaciones en lenguaje natural.
Capa Semántica para Modelos de IA/ML: Permite que los sistemas de IA y aprendizaje automático consuman directamente métricas y lógica estandarizadas y reguladas.
Motor de Recomendación: Sugiere métricas relevantes, uniones o perspectivas basadas en el contexto y patrones de uso histórico.

Orquestación de Consultas Agenciales: Permite a los agentes de IA autónomos componer, ejecutar y refinar consultas analíticas a través de la capa semántica.
Capa de razonamiento contextual: Proporciona gráficos de contexto semántico que ayudan a los agentes de IA a comprender las relaciones de datos y la lógica empresarial.
Automatización de flujos de trabajo mediante agentes semánticos: Permite a los agentes semánticos activar acciones automatizadas como actualizaciones de datos, alertas o generación de informes.