Características de dbt

Facilita el análisis de datos de gran volumen y en tiempo real.

Permite al usuario consultar datos a través de lenguajes de consulta como SQL.

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Spark

Integra datos de múltiples bases de datos externas.

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

Encadena funciones y conjuntos de datos específicos para automatizar las iteraciones de análisis.

Aísla ciertos conjuntos de datos y facilita la gestión del acceso a los datos.

Permite que la herramienta de big data ejecute y registre datos dentro de aplicaciones externas.

Usar blocs de notas para tareas como crear paneles con consultas y visualizaciones predefinidas y programadas

Proporciona una amplia gama de posibles conexiones de datos, incluidas aplicaciones en la nube, bases de datos locales y distribuciones de big data, entre otras.

Permite a las empresas conectarse fácilmente a cualquier fuente de datos

Ofrece conexiones API para aplicaciones y orígenes de datos basados en la nube

Permite la creación de perfiles de conjuntos de datos para una mayor organización, tanto por parte de los usuarios como del aprendizaje automático

Indexa descripciones de metadatos para facilitar la búsqueda y obtener información mejorada

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

Permite la unión de tablas de autoservicio

Proporciona la capacidad de combinar orígenes de datos en un conjunto de datos

Permite a los usuarios y administradores limpiar fácilmente los datos para mantener la calidad y la integridad

Ofrece funcionalidad colaborativa para compartir consultas y conjuntos de datos

Garantiza la administración del acceso de los usuarios, el linaje de datos y el cifrado de datos

Proporciona una amplia gama de posibles integraciones, incluidos análisis, integración de datos, gestión de datos maestros y herramientas de ciencia de datos

Permite a las empresas integrarse fácilmente con herramientas de análisis, integración de datos, gestión de datos maestros y ciencia de datos

Operacionaliza los flujos de trabajo de datos para escalar fácilmente las necesidades de preparación repetibles

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

Proporcione información de seguimiento después de la limpieza de datos a través de un panel visual o informes.

Ejecute automáticamente la identificación, corrección y normalización de datos en las fuentes de datos.

Programe auditorías automatizadas para identificar anomalías de datos a lo largo del tiempo en función de las reglas empresariales establecidas.

Ofrece una visión de todo el ecosistema de gestión de la calidad de los datos.

Permite el acceso basado en roles de usuario y acciones para la autorización de tareas específicas.

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

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.

Identifique correctamente los datos inexactos, incompletos o duplicados de un origen de datos.

Utilice la eliminación, modificación, anexión, fusión u otros métodos para corregir datos erróneos.

Estandarice el formato de los datos para lograr uniformidad y un uso más fácil de los datos.

Limpie los datos a medida que entran en el origen de datos para evitar mezclar datos incorrectos con datos limpios.

Encuentra duplicados mediante la tecnología de lógica difusa o una función de búsqueda avanzada.

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.

Integra datos y tecnologías relacionadas con los datos en un único entorno.

Proporciona capacidades de administración de metadatos.

Capacita al usuario a través de una capacidad de autoservicio para gestionar flujos de trabajo de datos.

Automatiza completamente los flujos de trabajo de datos de extremo a extremo en todo el ciclo de vida de integración de datos.

Proporciona una plataforma de análisis flexible y de alto rendimiento para respaldar la gestión de datos y adoptar la toma de decisiones basada en datos.

Recopile y muestre métricas en toda la integración de datos a través de un panel.

Involucrado únicamente en el monitoreo de canalizaciones de datos, envío de alertas y solución de problemas de datos.

Implementa capacidades de prueba como pruebas de informes, pruebas de big data, pruebas de migración de datos en la nube, ETL y pruebas de almacenamiento de datos.

Admite plataformas analíticas y canalizaciones de datos en entornos híbridos complejos.

Admite la migración de componentes o canalización a diferentes entornos de nube.

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

Utiliza datos para identificar proactivamente los problemas de TI.

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

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.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

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.

Mejora el rendimiento utilizando almacenamiento en caché inteligente, precomputación y técnicas de aceleración.

Sintoniza y optimiza automáticamente las consultas según el tamaño de los datos, la frecuencia y los patrones de uso.

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 a los usuarios o asistentes de IA explorar y consultar métricas a través de indicaciones en lenguaje natural.

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

Sugiere métricas relevantes, uniones o perspectivas basadas en el contexto y patrones de uso histórico.

Permite a los agentes de IA autónomos componer, ejecutar y refinar consultas analíticas a través de la capa semántica.

Proporciona gráficos de contexto semántico que ayudan a los agentes de IA a comprender las relaciones de datos y la lógica empresarial.

Permite a los agentes semánticos activar acciones automatizadas como actualizaciones de datos, alertas o generación de informes.