Funzionalità Zap Data Hub

Die Berichtsschnittstelle für Standard- und Self-Service-Berichte ist intuitiv und einfach zu bedienen.

Erfordert eine minimale Anzahl von Schritten/Klicks, um die Geschäftsfrage zu beantworten.

Bietet eine Vielzahl attraktiver Grafik- und Diagrammformate.

Scorecards verfolgen KPIs visuell.

Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen, Verfeinern und Zusammenarbeiten an ihren Dashboards

Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen.

Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.

Benutzer können Daten aufschlüsseln und untersuchen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Möglichkeit, einen globalen Datensatz zu durchsuchen, um Daten zu finden und zu ermitteln.

Möglichkeit für Benutzer, Daten und Berichte, die sie innerhalb des BI-Tools erstellt haben, und außerhalb des Tools über andere Kollaborationsplattformen freizugeben.

Das Tool schlägt automatisch Datentypen, Schemata und Hierarchien vor.

Konvertiert Datenformate von Quelldaten fehlerfrei in das für das Berichtssystem erforderliche Format.

Fähigkeit, Daten so zu (re)strukturieren, dass Erkenntnisse schnell und genau extrahiert werden können.

Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen und Verfeinern ihrer Dashboards und Berichte. (Was du siehst, ist das, was du bekommst)

Anwendungsprogrammierschnittstelle - Spezifikation für die Kommunikation der Anwendung mit anderer Software. APIs ermöglichen in der Regel die Integration von Daten, Logik, Objekten usw. in andere Softwareanwendungen.

Zeigen Sie ETL-Prozessdaten über Berichte und Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken an.

Zeichnen Sie ETL-Verlaufsdaten für Audits und potenzielle Datenkorrekturen auf.

Extrahieren Sie Daten aus den angegebenen Quellen wie relationalen Datenbanken, JSON-Dateien und XML-Dateien.

Bereinigen Sie extrahierte Daten und formatieren Sie sie neu in das gewünschte Zielformat.

Laden Sie neu formatierte Daten in die Zieldatenbank, das Data Warehouse oder einen anderen Speicherort.

Ordnen Sie ETL-Prozesse so an, dass sie automatisch nach dem erforderlichen Zeitplan ablaufen (z. B. täglich, wöchentlich, monatlich).

Kann die Rechenleistung basierend auf dem ETL-Volumen nach oben oder unten skalieren.

Automatische Erstellung und Verwaltung von Dokumenten.

Die Software unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und Data Warehouses, die eine Automatisierung erfordern.

Unterstützt ein Vorlagensystem, das das Einrichten von Konfigurationsparametern erleichtert.

Konsolidiert, bereinigt und normalisiert Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen.

Hilft bei der Einsparung von Speicherkapazität und verbessert die Abfrageleistung.

Eliminiert Dateninkonsistenzen und Duplikate und gewährleistet die Datenintegrität.

SQL-basierte Analysefunktionen wie Zeitreihen, Musterabgleich, Geodatenanalyse usw.

Bietet integrierte Funktionen wie Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenaufbereitungsfunktionen, Modellauswertung und -verwaltung usw.

Ermöglicht die Datenabfrage über Datenformate wie Parquet, ORC, JSON usw. und die Analyse komplexer Datentypen auf HDFS

Lässt sich in Data-Science-Workflows, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) integrieren.

Lässt sich in BI-Tools integrieren, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Bietet On-Premise-Bereitstellungsoptionen.

Bietet Cloud-Bereitstellungsoptionen (Private oder Public Cloud, Hybrid Cloud).

Verwaltet riesige Datenmengen, die je nach Bedarf hoch- oder herunterskaliert werden können.

Richtlinien, Verfahren und Standards für die Verwaltung und den Zugriff auf Daten.

Schränkt den Datenzugriff auf Zellebene ein, maskiert oder verbirgt Teile von Zellen und verschlüsselt Daten im Ruhezustand und während der Übertragung

Die Software ist in der Lage, den Benutzer im Falle von Fehlern zu warnen.

Nutzt Daten, um IT-Probleme proaktiv zu identifizieren.

Erstellt neue oder optimiert vorhandene Datenmodelle, um die Geschäftskontinuität zu gewährleisten.

Automatisiert alle Teile des Data Warehouse-Lebenszyklus – Warehouse-Design, Bereitstellung von Datenquellen.

Unterstützt Echtzeit-Datenerfassung und -aktualisierung in der Cloud oder vor Ort.

Software liefert Einblicke in Daten, um Lücken und Risiken innerhalb des Data Warehouse zu identifizieren.

Unterstützt No-Code-/Low-Code-Entwicklungsmuster.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an