Características de Zap Data Hub

Informes (5)

Interfaz de informes: La interfaz de informes para informes estándar y de autoservicio es intuitiva y fácil de usar.
Pasos para responder: Requiere un número mínimo de pasos/clics para responder a las preguntas de negocio.
Gráficos y tablas: Ofrece una variedad de atractivos formatos de gráficos y tablas.
Tarjetas de puntuación: Las tarjetas de puntuación rastrean visualmente los KPI.
Paneles: Proporciona a los usuarios empresariales una interfaz para diseñar, refinar y colaborar fácilmente en sus paneles

Campos calculados: Mediante fórmulas basadas en elementos de datos existentes, los usuarios pueden crear y calcular nuevos valores de campo.
Filtrado de columnas de datos: Los usuarios empresariales tienen la capacidad de filtrar datos en un informe basado en parámetros predefinidos o automodelados.
Descubrimiento de datos: Los usuarios pueden profundizar y explorar datos para descubrir nuevos conocimientos.
Buscar: Capacidad para buscar en un conjunto de datos global para encontrar y descubrir datos.
Colaboración / Flujo de trabajo: Capacidad para que los usuarios compartan datos e informes que han creado dentro de la herramienta de BI y fuera de la herramienta a través de otras plataformas de colaboración.
Automodelado: La herramienta sugiere automáticamente tipos de datos, esquemas y jerarquías.

Transformación de datos: Convierte los formatos de datos de origen en el formato requerido para el sistema de informes sin errores.
Modelado de datos: Capacidad para (re)estructurar los datos de una manera que permita extraer información de forma rápida y precisa.
Diseño de informes WYSIWYG: Proporciona a los usuarios empresariales una interfaz para diseñar y refinar fácilmente sus paneles e informes. (Lo que ves es lo que obtienes)
API de integración: Interfaz de programación de aplicaciones - Especificación de cómo la aplicación se comunica con otro software. Las API suelen permitir la integración de datos, lógica, objetos, etc. con otras aplicaciones de software.

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.

Integración de datos: Consolida, limpia y normaliza datos de múltiples fuentes dispares.
Compresión de datos: Ayuda a ahorrar capacidad de almacenamiento y mejora el rendimiento de las consultas.
Calidad de los datos: Elimina la inconsistencia y las duplicaciones de datos, lo que garantiza la integridad de los datos.
Análisis de datos integrado: Funciones de análisis basadas en SQL como series temporales, coincidencia de patrones, análisis geoespacial, etc.
Aprendizaje automático en la base de datos: Proporciona capacidades integradas como algoritmos de aprendizaje automático, funciones de preparación de datos, evaluación y gestión de modelos, etc.
Análisis de Data Lake: Permite la consulta de datos a través de formatos de datos como parquet, ORC, JSON, etc. y analizar tipos de datos complejos en HDFS

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.