Características de erwin Data Modeler

Permite a los administradores asignar acceso de usuario basado en roles para conjuntos de datos específicos

Oculta y enmascara datos confidenciales automáticamente en función de los permisos del usuario

Proporciona información histórica sobre los orígenes de datos originales y las transformaciones realizadas en los conjuntos de datos

Ofrece capacidades de búsqueda simples para descubrir conjuntos de datos específicos

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

Convierte los formatos de datos de origen en el formato requerido para el sistema de informes sin errores

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

Permite a los usuarios comentar sobre conjuntos de datos para ayudar a los futuros usuarios a interactuar e interpretar mejor los datos

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

Crea un glosario empresarial para una comprensión más rápida por parte del usuario empresarial promedio

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

Automatiza las recomendaciones para los usuarios en función de la funcionalidad de aprendizaje automático

Ofrece funcionalidad de consulta en lenguaje natural para usuarios no técnicos

Limpia los datos para mejorar la calidad a través de la automatización

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.

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

Proporciona directrices o capacitación relacionada con los requisitos de cumplimiento de datos confidenciales,

Permite a los administradores establecer políticas de seguridad y gobierno de datos

Monitorea la calidad de los datos y envía alertas basadas en violaciones o mal uso

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.

Permite a los usuarios crear un glosario de términos comerciales, vocabulario y definiciones en múltiples herramientas.

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

Supervisa y limpia los datos con la ayuda de reglas de negocio y algoritmos analíticos.

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.

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.

Ayuda a cumplir con las regulaciones y normas de privacidad de datos.

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

Permite a los usuarios crear y revisar políticas de datos para hacerlas coherentes en toda la organización.

Indiza las descripciones de metadatos para obtener información mejorada.

Garantiza la automatización de los metadatos en toda la organización. Mejora dinámicamente los procesos de gestión de datos.

Colaboración integrada mediante API e integraciones en la aplicación.

Proporciona información sobre los orígenes de datos originales y las transformaciones realizadas en los conjuntos de datos desde el origen hasta el consumo de datos.

Proporciona una interfaz para recopilar y evaluar datos para identificar patrones y valores atípicos.

Procesa constantemente los metadatos para proporcionar información inteligente.

Proporciona información procesable y genera notificaciones y alertas para ayudar a los equipos a tomar decisiones informadas.

Admite visibilidad de datos de 360 grados a través de un único panel.

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.

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.

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

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

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

Proporciona soporte para las capas conceptual, lógica y física de modelado con transiciones entre ellas.

Define relaciones (por ejemplo, claves foráneas, asociaciones) y restricciones (por ejemplo, unicidad, integridad referencial) entre elementos del modelo.

Define entidades y sus atributos, incluidos los identificadores y las restricciones clave.

Genera artefactos listos para la implementación, como SQL DDL, scripts específicos de la plataforma, JSON Schema, DBML, Avro, etc.

Mapea los tipos y estructuras de datos del modelo a los tipos y estructuras de la plataforma de base de datos/almacén/lakehouse de destino.

Proporciona comparación y reconciliación entre el modelo y el esquema para que el modelo y la implementación puedan mantenerse alineados.

Importa esquemas existentes o conéctate a sistemas en vivo para realizar ingeniería inversa de modelos desde la base de datos o el almacén de datos actual.

Impone convenciones de nomenclatura, estándares de modelado, reutilización de dominios/objetos, versionado de plantillas estándar.

Valida modelos para la corrección de tipos de datos, referencias rotas, estructuras anidadas inválidas (por ejemplo, JSON, NoSQL) y asegura la integridad antes del despliegue.

Soporte para funciones de colaboración: roles/permisos, comentarios/anotaciones, comparar/unir modelos, compatibilidad con control de versiones.

Publica diagramas visuales y exporta documentación (HTML, PDF, Markdown) y proporciona vistas de solo lectura para los interesados.

Proporciona un análisis de los impactos aguas abajo de los cambios en el modelo (por ejemplo, qué tablas/columnas se verán afectadas) y el historial de versiones/informes.