Características de Zap Data Hub

La interfaz de informes para informes estándar y de autoservicio es intuitiva y fácil de usar.

Requiere un número mínimo de pasos/clics para responder a las preguntas de negocio.

Ofrece una variedad de atractivos formatos de gráficos y tablas.

Las tarjetas de puntuación rastrean visualmente los KPI.

Proporciona a los usuarios empresariales una interfaz para diseñar, refinar y colaborar fácilmente en sus paneles

Mediante fórmulas basadas en elementos de datos existentes, los usuarios pueden crear y calcular nuevos valores de campo.

Los usuarios empresariales tienen la capacidad de filtrar datos en un informe basado en parámetros predefinidos o automodelados.

Los usuarios pueden profundizar y explorar datos para descubrir nuevos conocimientos.

Capacidad para buscar en un conjunto de datos global para encontrar y descubrir datos.

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.

La herramienta sugiere automáticamente tipos de datos, esquemas y jerarquías.

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

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

Proporciona a los usuarios empresariales una interfaz para diseñar y refinar fácilmente sus paneles e informes. (Lo que ves es lo que obtienes)

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.

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.

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.

Consolida, limpia y normaliza datos de múltiples fuentes dispares.

Ayuda a ahorrar capacidad de almacenamiento y mejora el rendimiento de las consultas.

Elimina la inconsistencia y las duplicaciones de datos, lo que garantiza la integridad de los datos.

Funciones de análisis basadas en SQL como series temporales, coincidencia de patrones, análisis geoespacial, etc.

Proporciona capacidades integradas como algoritmos de aprendizaje automático, funciones de preparación de datos, evaluación y gestión de modelos, etc.

Permite la consulta de datos a través de formatos de datos como parquet, ORC, JSON, etc. y analizar tipos de datos complejos en HDFS

Se integra con flujos de trabajo de ciencia de datos, aprendizaje automático y capacidades de inteligencia artificial (IA).

Se integra con herramientas de BI para transformar los datos en información procesable.

Proporciona opciones de implementación local.

Proporciona opciones de implementación en la nube (nube privada o pública, nube híbrida).

Gestiona grandes volúmenes de datos, de escala superior o inferior según la demanda.

Políticas, procedimientos y estándares para administrar y acceder a los datos.

Restringe el acceso a los datos a nivel de celda, enmascara u oculta partes de las celdas y cifra los datos en reposo y en movimiento

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.

Admite patrones de desarrollo sin código/low-code.

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

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.