Fonctionnalités de dbt

Facilite l’analyse de gros volumes de données en temps réel.

Permet à l’utilisateur d’interroger des données via des langages de requête tels que SQL.

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Spark

Intègre des données provenant de plusieurs bases de données externes.

Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèles.

Enchaîne des fonctions et des jeux de données spécifiques pour automatiser les itérations d’analyse.

Isole certains jeux de données et facilite la gestion de l’accès aux données.

Permet à l’outil Big Data d’exécuter et d’enregistrer des données dans des applications externes.

Utiliser des blocs-notes pour des tâches telles que la création de tableaux de bord avec des requêtes et des visualisations prédéfinies et planifiées

Fournit un large éventail de connexions de données possibles, y compris des applications cloud, des bases de données sur site et des distributions de Big Data, entre autres

Permet aux entreprises de se connecter facilement à n’importe quelle source de données

Offre des connexions API pour les applications cloud et les sources de données

Permet le profilage des ensembles de données pour une organisation accrue, à la fois par les utilisateurs et l’apprentissage automatique

Indexe les descriptions des métadonnées pour faciliter la recherche et améliorer les informations

Outils pour (re)structurer les données de manière à permettre une extraction rapide et précise des informations

Permet la jonction de tables en libre-service

Permet de combiner des sources de données en un seul ensemble de données

Permet aux utilisateurs et aux administrateurs de nettoyer facilement les données pour maintenir la qualité et l’intégrité

Offre une fonctionnalité collaborative pour le partage de requêtes et d’ensembles de données

Assure la gestion de l’accès des utilisateurs, la traçabilité des données et le chiffrement des données

Fournit un large éventail d’intégrations possibles, y compris l’analyse, l’intégration de données, la gestion des données de référence et les outils de science des données

Permet aux entreprises de s’intégrer facilement aux outils d’analyse, d’intégration de données, de gestion des données de référence et de science des données

Opérationnalise les flux de données pour mettre facilement à l’échelle les besoins de préparation reproductibles

Enregistrez les données historiques ETL à des fins d’audit et de correction de données potentielles.

Fournir des informations de suivi après le nettoyage des données via un tableau de bord visuel ou des rapports.

Exécutez automatiquement l’identification, la correction et la normalisation des données sur les sources de données.

Planifiez des audits automatisés pour identifier les anomalies de données au fil du temps en fonction de règles métier définies.

Donne une vue de l’ensemble de l’écosystème de gestion de la qualité des données.

Permet l’accès basé sur les rôles de l’utilisateur et les actions à l’autorisation pour des tâches spécifiques.

Nettoyez et reformatez les données extraites au format cible requis.

Organisez les processus ETL pour qu’ils se produisent automatiquement selon le calendrier nécessaire (par exemple, quotidien, hebdomadaire, mensuel).

Capable d’augmenter ou de réduire la puissance de traitement en fonction du volume ETL.

Identifiez correctement les données inexactes, incomplètes ou dupliquées à partir d’une source de données.

Utilisez la suppression, la modification, l’ajout, la fusion ou d’autres méthodes pour corriger les données incorrectes.

Standardisez le formatage des données pour l’uniformité et une utilisation plus facile des données.

Nettoyez les données lorsqu’elles entrent dans la source de données pour éviter de mélanger des données incorrectes avec des données nettoyées.

Recherche les doublons à l’aide de la technologie de logique floue ou d’une fonction de recherche avancée.

Création et gestion automatiques de documents.

Le logiciel prend en charge une grande variété de sources de données et d’entrepôts de données qui nécessitent une automatisation.

Prend en charge un système de modèles, ce qui facilite la configuration des paramètres de configuration.

Intègre les données et les technologies liées aux données dans un environnement unique.

Fournit des fonctionnalités de gestion des métadonnées.

Donne à l'utilisateur la possibilité de gérer les flux de données grâce à une fonctionnalité en libre-service.

Automatise complètement les workflows de données de bout en bout tout au long du cycle de vie de l’intégration des données.

Fournit une plate-forme d’analyse flexible et performante pour prendre en charge la gestion des données et adopter la prise de décision basée sur les données.

Collectez et affichez des métriques à travers l’intégration des données via un tableau de bord.

Impliqué uniquement dans la surveillance des pipelines de données, l’envoi d’alertes et le dépannage des données.

Déploie des fonctionnalités de test telles que les tests de rapports, les tests Big Data, les tests de migration de données cloud, ETL et les tests d’entrepôt de données.

Prend en charge les plates-formes analytiques et les pipelines de données dans des environnements hybrides complexes.

Prend en charge la migration de composants ou de pipelines vers différents environnements cloud.

Le logiciel est capable d’alerter l’utilisateur en cas d’erreur.

Utilise les données pour identifier de manière proactive les problèmes informatiques.

Crée de nouveaux modèles de données ou rationalise les modèles existants pour assurer la continuité des activités.

Automatise toutes les parties du cycle de vie de l’entrepôt de données - conception de l’entrepôt, fourniture des sources de données.

Prend en charge les ingestions et les mises à jour de données en temps réel dans le cloud ou sur site.

Le logiciel fournit des informations sur les données afin d’identifier les lacunes et les risques dans l’entrepôt de données.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs

Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité

Prend en charge le déploiement sur plusieurs environnements ou plateformes cloud avec une gestion de configuration cohérente

Fournit des API et des SDK pour une intégration transparente avec l'orchestration, la gouvernance et les outils de données personnalisés

Permet de requêter et de joindre des données à travers plusieurs entrepôts et lacs sans nécessiter de réplication de données

S'adapte automatiquement aux changements de schéma ou de métadonnées dans les sources de données connectées tout en maintenant la cohérence.

Permet aux utilisateurs de créer des métriques dérivées ou calculées basées sur des définitions de données régies

Fournit une prise en charge intégrée pour les calculs basés sur le temps tels que YoY, MoM et les moyennes mobiles

Améliore les performances en utilisant la mise en cache intelligente, la pré-calcul et les techniques d'accélération.

Optimise et ajuste automatiquement les requêtes en fonction de la taille des données, de la fréquence et des modèles d'utilisation.

Fournit visibilité et contrôle sur la manière dont les systèmes d'IA ou les agents automatisés interagissent avec la couche sémantique

Suit l'utilisation des métriques et des ensembles de données régis dans la formation en IA/ML pour garantir la transparence, la conformité et une traçabilité claire des données.

Fournit un contrôle de version pour les modèles sémantiques et les métriques, avec suivi des modifications, retour en arrière et analyse d'impact pour voir comment les mises à jour affectent les données ou rapports en aval.

Permet aux utilisateurs ou aux assistants IA d'explorer et d'interroger les métriques à travers des invites en langage naturel.

Permet aux systèmes d'IA et d'apprentissage automatique de consommer directement des métriques et une logique standardisées et régies

Suggère des métriques pertinentes, des jointures ou des insights basés sur le contexte et les modèles d'utilisation historiques

Permet aux agents d'IA autonomes de composer, exécuter et affiner des requêtes analytiques via la couche sémantique

Fournit des graphes de contexte sémantique qui aident les agents IA à comprendre les relations de données et la logique métier.

Permet aux agents sémantiques de déclencher des actions automatisées telles que des actualisations de données, des alertes ou la génération de rapports.