Recursos de dbt

Facilita a análise de dados de alto volume e em tempo real.

Permite que o usuário consulte dados por meio de linguagens de consulta como SQL.

Alinha fluxos de trabalho de processamento e distribuição sobre o Apache Hadoop

Alinha os fluxos de trabalho de processamento e distribuição sobre o Apache Spark

Integra dados de vários bancos de dados externos.

Facilita a disseminação de big data coletado em clusters de computação paralela.

Junta funções e conjuntos de dados específicos para automatizar iterações de análise.

Isola determinados conjuntos de dados e facilita o gerenciamento do acesso aos dados.

Permite que a ferramenta de big data execute e registre dados em aplicativos externos.

Use blocos de anotações para tarefas como criar painéis com consultas e visualizações predefinidas e agendadas

Fornece uma ampla gama de conexões de dados possíveis, incluindo aplicativos em nuvem, bancos de dados locais e distribuições de big data, entre outros

Permite que as empresas se conectem facilmente a qualquer fonte de dados

Oferece conexões de API para aplicativos baseados em nuvem e fontes de dados

Permite a criação de perfil de conjuntos de dados para aumentar a organização, tanto por usuários quanto por aprendizado de máquina

Indexa descrições de metadados para facilitar a pesquisa e aprimorar os insights

Ferramentas para (re)estruturar dados de forma a permitir a extração rápida e precisa de insights

Permite a junção de tabelas por autoatendimento

Fornece a capacidade de combinar fontes de dados em um conjunto de dados

Permite que usuários e administradores limpem facilmente os dados para manter a qualidade e a integridade

Oferece funcionalidade colaborativa para compartilhar consultas e conjuntos de dados

Garante o gerenciamento de acesso do usuário, a linhagem de dados e a criptografia de dados

Fornece uma ampla gama de integrações possíveis, incluindo análise, integração de dados, gerenciamento de dados mestre e ferramentas de ciência de dados

Permite que as empresas se integrem facilmente com ferramentas de análise, integração de dados, gerenciamento de dados mestres e ciência de dados

Operacionaliza fluxos de trabalho de dados para dimensionar facilmente as necessidades de preparação repetíveis

Registre dados históricos de ETL para auditoria e possíveis necessidades de correção de dados.

Forneça informações de acompanhamento após a limpeza dos dados por meio de um painel visual ou relatórios.

Execute automaticamente a identificação, correção e normalização de dados em fontes de dados.

Agende auditorias automatizadas para identificar anomalias de dados ao longo do tempo com base em regras de negócios definidas.

Fornece uma visão de todo o ecossistema de gerenciamento de qualidade de dados.

Permite acesso baseado em função de usuário e ações para autorização para tarefas específicas.

Limpe e reformate os dados extraídos para o formato de destino necessário.

Organize os processos de ETL para que ocorram automaticamente no cronograma necessário (por exemplo, diário, semanal, mensal).

Capaz de aumentar ou diminuir o poder de processamento com base no volume de ETL.

Identificar corretamente dados imprecisos, incompletos ou duplicados de uma fonte de dados.

Utilize exclusão, modificação, acréscimo, mesclagem ou outros métodos para corrigir dados incorretos.

Padronize a formatação de dados para uniformidade e uso de dados mais fácil.

Limpe os dados à medida que entram na fonte de dados para evitar a mistura de dados defeituosos com dados limpos.

Localiza duplicatas usando a tecnologia de lógica difusa ou um recurso de pesquisa avançada.

Criação e gerenciamento automático de documentos.

O software suporta uma ampla variedade de fontes de dados e data warehouses que exigem automação.

Suporta um sistema de modelos, facilitando a configuração de parâmetros de configuração.

Integra dados e tecnologias relacionadas a dados em um único ambiente.

Fornece recursos de gerenciamento de metadados.

Capacita o usuário por meio de uma capacidade de autoatendimento para gerenciar fluxos de trabalho de dados.

Automatiza completamente os fluxos de trabalho de dados de ponta a ponta em todo o ciclo de vida da integração de dados.

Fornece uma plataforma de análise flexível e de alto desempenho para apoiar o gerenciamento de dados e adotar a tomada de decisão orientada por dados.

Colete e exiba métricas em toda a integração de dados por meio de um painel.

Envolvido exclusivamente no monitoramento de pipelines de dados, envio de alertas e solução de problemas.

Implanta recursos de teste, como testes de relatórios, testes de big data, testes de migração de dados em nuvem, testes de ETL e data warehouse.

Oferece suporte a plataformas analíticas e pipelines de dados em ambientes híbridos complexos.

Suporta migração de componente ou pipeline para diferentes ambientes de nuvem.

O software é capaz de alertar o usuário em caso de erros.

Utiliza dados para identificar proativamente problemas de TI.

Cria modelos de dados novos ou simplifica os existentes para garantir a continuidade dos negócios.

Automatiza todas as partes do ciclo de vida do Data Warehouse - projeto de depósito, fontes de dados de provisionamento.

Suporta ingestões e atualizações de dados em tempo real na nuvem ou no local.

O software fornece insights sobre os dados para identificar lacunas, riscos dentro do data warehouse.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos.

Antecipe necessidades e ofereça sugestões sem ser solicitado

Suporta a implantação em vários ambientes ou plataformas de nuvem com gerenciamento de configuração consistente

Fornece APIs e SDKs para integração perfeita com orquestração, governança e ferramentas de dados personalizadas

Permite consultar e unir dados em vários armazéns e lagos sem exigir replicação de dados

Adapta-se automaticamente a alterações de esquema ou metadados em fontes de dados conectadas enquanto mantém a consistência

Permite aos usuários criar métricas derivadas ou calculadas com base em definições de dados governados

Fornece suporte embutido para cálculos baseados em tempo, como YoY, MoM e médias móveis

Melhora o desempenho usando cache inteligente, pré-computação e técnicas de aceleração

Ajusta e otimiza automaticamente as consultas com base no tamanho dos dados, frequência e padrões de uso

Fornece visibilidade e controle sobre como os sistemas de IA ou agentes automatizados interagem com a camada semântica

Acompanha como métricas e conjuntos de dados governados são usados no treinamento de IA/ML para garantir transparência, conformidade e rastreabilidade clara dos dados.

Fornece controle de versão para modelos semânticos e métricas, com rastreamento de alterações, reversão e análise de impacto para ver como as atualizações afetam dados ou relatórios subsequentes.

Permite que usuários ou assistentes de IA explorem e consultem métricas através de comandos em linguagem natural.

Permite que sistemas de IA e aprendizado de máquina consumam diretamente métricas e lógica padronizadas e governadas

Sugira métricas relevantes, junções ou insights com base no contexto e nos padrões de uso histórico

Permite que agentes de IA autônomos componham, executem e refinem consultas analíticas através da camada semântica

Fornece gráficos de contexto semântico que ajudam os agentes de IA a entender as relações de dados e a lógica de negócios

Permite que agentes semânticos acionem ações automatizadas, como atualizações de dados, alertas ou geração de relatórios