Fonctionnalités de erwin Data Modeler

Permet aux administrateurs d’attribuer un accès utilisateur basé sur des rôles pour des ensembles de données spécifiques

Masque et masque automatiquement les données sensibles en fonction des autorisations de l’utilisateur

Fournit des informations historiques sur les sources de données d’origine et les transformations apportées aux ensembles de données

Offre des capacités de recherche simples pour découvrir des ensembles de données spécifiques

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

Convertit les formats de données des données sources dans le format requis pour le système de reporting sans erreurs

Outils pour (re)structurer les données de manière à permettre d’extraire des informations rapidement et avec précision

Permet aux utilisateurs de commenter les ensembles de données pour aider les futurs utilisateurs à mieux interagir et interpréter les données

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

Crée un glossaire métier pour une compréhension plus rapide par l’utilisateur métier moyen

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

Automatise les recommandations pour les utilisateurs en fonction des fonctionnalités de machine learning

Offre une fonctionnalité d’interrogation en langage naturel pour les utilisateurs non techniques

Nettoie les données pour améliorer la qualité grâce à l’automatisation

Outils pour (re)structurer les données de manière à permettre d’extraire des informations rapidement et avec précision

Analyse les données pour trouver et recommander les segmentations de clientèle les plus rentables.

Outils pour créer et ajuster les flux de travail afin d’assurer la cohérence.

Présente les informations et les analyses de manière digeste, intuitive et visuellement attrayante.

Prend en charge la conformité aux normes PII, RGPD, HIPPA, PCI et autres.

Fournit des directives ou une formation liée aux exigences de conformité des données sensibles,

Permet aux administrateurs de définir des stratégies de sécurité et de gouvernance des données

Surveille la qualité des données et envoie des alertes en fonction des violations ou des abus

Organise les données collectées pour les solutions d’analyse de Big Data afin d’analyser, de manipuler et de modéliser

Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèle

Compilez les données de tous les systèmes afin que les utilisateurs puissent facilement consulter les informations pertinentes.

Permet aux utilisateurs de créer un glossaire de termes métier, de vocabulaire et de définitions à travers plusieurs outils.

Fournit un catalogue de données intégré intégré qui permet aux utilisateurs de localiser facilement les données dans plusieurs sources.

Surveille et nettoie les données à l’aide de règles métier et d’algorithmes analytiques.

Visualisez les flux de données et le traçage qui démontrent la conformité aux rapports et aux tableaux de bord via une console unique.

Fournit une fonctionnalité de traçabilité automatisée des données qui offre une visibilité sur l’ensemble du parcours de déplacement des données, de l’origine des données à la destination.

Authentifie et autorise les individus à accéder aux données qu’ils sont autorisés à voir et à utiliser.

Aide à identifier et à gérer les rôles des propriétaires et des gestionnaires de données.

Aide à respecter les réglementations et les normes en matière de confidentialité des données.

Dédéfinit, valide et surveille les règles métier pour préserver l’état de préparation des données de référence.

Permet aux utilisateurs de créer et d’examiner des stratégies de données pour les rendre cohérentes dans toute l’organisation.

Indexe les descriptions des métadonnées pour obtenir des informations améliorées.

Assure l’automatisation des métadonnées dans l’ensemble de l’organisation. Améliore dynamiquement les processus de gestion des données.

Collaboration intégrée à l’aide d’API et d’intégrations intégrées à l’application.

Fournit des informations sur les sources de données d’origine et les transformations apportées aux ensembles de données, de la source à la consommation de données.

Fournit une interface pour collecter et évaluer les données afin d’identifier les modèles et les valeurs aberrantes.

Traite constamment les métadonnées pour fournir des informations intelligentes.

Fournit des informations exploitables et génère des notifications et des alertes pour aider les équipes à prendre des décisions éclairées.

Prend en charge la visibilité des données à 360 degrés via un tableau de bord unique.

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.

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

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

S'engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches

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

Fournit un support pour les couches conceptuelles, logiques et physiques de la modélisation avec des transitions entre elles.

Définit les relations (par exemple, clés étrangères, associations) et les contraintes (par exemple, unicité, intégrité référentielle) entre les éléments du modèle.

Définit les entités et leurs attributs, y compris les identifiants et les contraintes clés.

Générez des artefacts prêts à être mis en œuvre tels que SQL DDL, des scripts spécifiques à la plateforme, JSON Schema, DBML, Avro, etc.

Mappez les types de données et les structures du modèle aux types et structures de la plateforme de base de données/entrepôt/lakehouse cible.

Fournit une comparaison et une réconciliation entre le modèle et le schéma afin que le modèle et la mise en œuvre puissent rester alignés.

Importez des schémas existants ou connectez-vous à des systèmes en direct pour rétroconcevoir des modèles à partir de la base de données ou de l'entrepôt de données actuel.

Impose les conventions de nommage, les normes de modélisation, la réutilisation des domaines/objets, la gestion des versions des modèles standard.

Valide les modèles pour la correction des types de données, les références brisées, les structures imbriquées invalides (par exemple, JSON, NoSQL), et assure l'intégrité avant le déploiement.

Soutenir les fonctionnalités de collaboration : rôles/autorisations, commentaires/annotations, comparaison/fusion de modèles, compatibilité avec le contrôle de version.

Publiez des diagrammes visuels et exportez la documentation (HTML, PDF, Markdown) et fournissez des vues en lecture seule pour les parties prenantes.

Fournit une analyse des impacts en aval des modifications du modèle (par exemple, quelles tables/colonnes seront affectées) et l'historique/la génération de rapports des versions.