Funzionalità dbt

Facilita l'analisi di dati in tempo reale ad alto volume.

Consente all'utente di interrogare i dati tramite linguaggi di interrogazione come SQL.

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Hadoop

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Spark

Integra dati da più database esterni.

Facilita la diffusione dei big data raccolti attraverso cluster di calcolo parallelo.

Collega insieme funzioni specifiche e set di dati per automatizzare le iterazioni analitiche.

Isola determinati set di dati e facilita la gestione dell'accesso ai dati.

Consente allo strumento di big data di eseguire e registrare dati all'interno di applicazioni esterne.

Usa i notebook per attività come la creazione di dashboard con query e visualizzazioni predefinite e programmate.

Fornisce un'ampia gamma di possibili connessioni dati, comprese applicazioni cloud, database on-premise e distribuzioni di big data, tra gli altri.

Consente alle aziende di connettersi facilmente a qualsiasi fonte di dati

Offre connessioni API per applicazioni basate su cloud e fonti di dati

Consente la profilazione dei set di dati per una maggiore organizzazione, sia da parte degli utenti che del machine learning.

Indicizza le descrizioni dei metadati per una ricerca più facile e approfondimenti migliorati

Strumenti per (ri)strutturare i dati in modo da consentire un'estrazione rapida e accurata delle informazioni

Consente l'unione autonoma delle tabelle

Fornisce la possibilità di combinare fonti di dati in un unico set di dati

Consente agli utenti e agli amministratori di pulire facilmente i dati per mantenere la qualità e l'integrità

Offre funzionalità collaborative per condividere query e set di dati

Garantisce la gestione degli accessi degli utenti, la tracciabilità dei dati e la crittografia dei dati

Fornisce un'ampia gamma di possibili integrazioni, inclusi strumenti di analisi, integrazione dei dati, gestione dei dati master e strumenti di data science.

Consente alle aziende di integrarsi facilmente con strumenti di analisi, integrazione dei dati, gestione dei dati master e scienza dei dati.

Operazionalizza i flussi di lavoro dei dati per scalare facilmente le esigenze di preparazione ripetibili

Registra i dati storici ETL per esigenze di audit e potenziali correzioni dei dati.

Fornisci informazioni di follow-up dopo la pulizia dei dati attraverso un cruscotto visivo o rapporti.

Esegui automaticamente l'identificazione, la correzione e la normalizzazione dei dati sulle fonti di dati.

Pianifica audit automatizzati per identificare anomalie nei dati nel tempo in base a regole aziendali stabilite.

Fornisce una visione dell'intero ecosistema di gestione della qualità dei dati.

Consente l'accesso e le azioni basate sul ruolo dell'utente per l'autorizzazione a compiti specifici.

Pulisci e riformatta i dati estratti nel formato di destinazione necessario.

Organizza i processi ETL affinché avvengano automaticamente secondo il programma temporale necessario (ad esempio, giornaliero, settimanale, mensile).

Capace di aumentare o diminuire la potenza di elaborazione in base al volume ETL.

Identifica correttamente i dati inaccurati, incompleti o duplicati da una fonte di dati.

Utilizza l'eliminazione, la modifica, l'aggiunta, la fusione o altri metodi per correggere i dati errati.

Standardizza la formattazione dei dati per uniformità e un uso più semplice dei dati.

Pulisci i dati mentre entrano nella fonte di dati per evitare di mescolare dati errati con dati puliti.

Trova duplicati utilizzando la tecnologia della logica fuzzy o una funzione di ricerca avanzata.

Creazione e gestione automatica dei documenti.

Il software supporta una vasta gamma di fonti di dati e data warehouse che richiedono automazione.

Supporta un sistema di modelli, rendendo più facile impostare i parametri di configurazione.

Integra i dati e le tecnologie correlate ai dati in un unico ambiente.

Fornisce capacità di gestione dei metadati.

Consente all'utente di gestire i flussi di lavoro dei dati tramite una capacità di autoservizio.

Automatizza completamente i flussi di lavoro dei dati end-to-end lungo l'intero ciclo di vita dell'integrazione dei dati.

Fornisce una piattaforma di analisi ad alte prestazioni e flessibile per supportare la gestione dei dati e abbracciare il processo decisionale basato sui dati.

Raccogli e visualizza le metriche attraverso l'integrazione dei dati tramite un cruscotto.

Coinvolto esclusivamente nel monitoraggio dei flussi di dati, nell'invio di avvisi e nella risoluzione dei problemi relativi ai dati.

Distribuisci capacità di test come il test dei report, il test dei big data, il test della migrazione dei dati nel cloud, il test ETL e il test del data warehouse.

Supporta piattaforme analitiche e pipeline di dati in ambienti ibridi complessi.

Supporta la migrazione di componenti o pipeline a diversi ambienti cloud.

Il software è in grado di avvisare l'utente in caso di errori.

Utilizza i dati per identificare proattivamente i problemi IT.

Crea nuovi modelli di dati o ottimizza quelli esistenti per garantire la continuità aziendale.

Automatizza tutte le parti del ciclo di vita del Data Warehouse - progettazione del magazzino, fornitura delle fonti di dati.

Supporta l'ingestione e l'aggiornamento dei dati in tempo reale nel cloud o in locale.

Il software fornisce approfondimenti sui dati per identificare lacune e rischi all'interno del data warehouse.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Prendi decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Supporta il deployment su più ambienti o piattaforme cloud con una gestione della configurazione coerente

Fornisce API e SDK per un'integrazione senza soluzione di continuità con strumenti di orchestrazione, governance e dati personalizzati

Consente di interrogare e unire dati tra più magazzini e laghi senza richiedere la replica dei dati

Si adatta automaticamente ai cambiamenti di schema o metadati nelle fonti di dati collegate mantenendo la coerenza

Consente agli utenti di creare metriche derivate o calcolate basate su definizioni di dati governati

Fornisce supporto integrato per calcoli basati sul tempo come YoY, MoM e medie mobili

Migliora le prestazioni utilizzando tecniche di caching intelligente, precomputazione e accelerazione

Ottimizza e regola automaticamente le query in base alla dimensione dei dati, alla frequenza e ai modelli di utilizzo.

Fornisce visibilità e controllo su come i sistemi di intelligenza artificiale o gli agenti automatizzati interagiscono con il livello semantico

Traccia come metriche e dataset governati vengono utilizzati nell'addestramento AI/ML per garantire trasparenza, conformità e chiara tracciabilità dei dati.

Fornisce il controllo delle versioni per modelli semantici e metriche, con tracciamento delle modifiche, rollback e analisi dell'impatto per vedere come gli aggiornamenti influenzano i dati o i report a valle.

Consente agli utenti o agli assistenti AI di esplorare e interrogare le metriche attraverso prompt in linguaggio naturale

Consente ai sistemi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico di consumare direttamente metriche e logiche standardizzate e governate

Suggerisci metriche pertinenti, unioni o approfondimenti basati sul contesto e sui modelli di utilizzo storico

Consente agli agenti AI autonomi di comporre, eseguire e perfezionare query analitiche tramite il livello semantico

Fornisce grafici di contesto semantico che aiutano gli agenti AI a comprendere le relazioni tra i dati e la logica aziendale

Consente agli agenti semantici di attivare azioni automatizzate come aggiornamenti dei dati, avvisi o generazione di report