Byg dataløsninger 10 gange hurtigere med TimeXtender
Ved at udnytte metadata til at forene hvert lag i datastakken og automatisere manuelle processer giverTimeXtender dig mulighed for at indtage, forberede og levere forretningsklare data 10 gange hurtigere, samtidig med at dine omkostninger reduceres med 70-80 %.
Holistisk dataintegration
Vores tilgang til dataintegration består af tre primære komponenter:
1.
INDTAG DINE DATA
Konsolider rådata i én centraliseret data lake.
2.
FORBERED DINE DATA
Rens, valider, berig, transformer og modeller data.
3.
LEVER DINE DATA
Opret data marts, der kun leverer den relevante delmængde af data.
1. INDTAG DINE DATA
Komponenten Indtag (Operational Data Exchange) er der, hvor TimeXtender konsoliderer rå data fra frakoblede kilder til én central data lake. Disse rå data bruges ofte i datavidenskabelige use cases som bl.a. træning af modeller til machine learning til avanceret analyse.
-
Konsolider nemt data fra frakoblede kilder: Operational Data Exchange (ODX) gør det muligt for organisationer at indlæse og kombinere rådata fra potentielt hundredvis af kilder til én centraliseret data lake med minimal indsats.
-
Universel konnektivitet: TimeXtender indeholder et katalog med over 250 forudbyggede, fuldt administrerede dataforbindelser med yderligere understøttelse afenhver brugerdefineret datakilde.
-
Automatiserede opgaver for dataindtagelse: ODX-tjenesten giver dig mulighed for at definere omfanget (hvilke tabeller) og hyppigheden (tidsplanen) af dataoverførsler for hver af dine datakilder. Ved at lære af tidligere udførelser kan ODX-tjenesten derefter automatisk oprette og vedligeholde objektafhængigheder, optimere dataindlæsning og orkestrere opgaver.
-
Accelerer dataoverførsler med trinvis indlæsning: TimeXtender giver mulighed for kun at indlæse de data, der er nyoprettede eller ændrede, i stedet for hele datasættet. Fordi der indlæses færre data, kan du reducere behandlingstiden betydeligt og accelererer indlæsnings-, validerings- og transformationsopgaver.
-
Ikke flere ødelagte pipelines: TimeXtender giver en mere intelligent og automatiseret tilgang til håndtering af data pipeline. Hver gang der foretages en ændring i dine datakilder eller systemer, giver TimeXtender dig mulighed for øjeblikkeligt at udbrede disse ændringer på tværs af hele pipelinen med bare få klik – ikke mere manuel fejlfinding og reparation af ødelagte pipelines.
2. FORBERED DINE DATA
Komponenten Forbered (Modern Data Warehouse) er der, hvor du renser, validerer, beriger, transformerer og modellerer dataene til en "enkelt version af sandheden" inde i dit data warehouse.
-
Omdan rå data til en enkelt version af sandheden: Med Modern Data Warehouse (MDW) kan du vælge rå data fra ODX, rense, validere og berige disse data og derefter definere og udføre transformationer. Når denne dataforberedelsesproces er afsluttet, kan du kortlægge dine rene, pålidelige data i dimensionelle modeller for at skabe en "enkelt version af sandheden" for din organisation.
-
Kraftfulde datatransformationer med minimal kodning: Uanset om du bare ændrer et tal fra positiv til negativ eller udfører komplekse beregninger via mange felter i en tabel, gør TimeXtender datatransformationsprocessen enkel og nem. Alle transformationer kan udføres i vores brugergrænseflade med minimal kodning. Det eliminerer altså behovet for at skrive kompleks kode, minimerer risikoen for fejl og fremskynder transformationsprocessen drastisk. Disse transformationer kan gøres endnu mere kraftfulde, når de kombineres med betingelser, regler for dataudvælgelse og brugerdefineret kode, hvis det er nødvendigt.
-
En moderne tilgang til datamodellering: Vores MDW-model (Modern Data Warehouse) giver dig mulighed for at opbygge et meget struktureret og organiseret lager af pålidelige data, der understøtter business intelligence og analytics use cases. Vores MDW-model starter med det traditionelle "stjerneskema", men tilføjer yderligere tabeller og felter, der giver værdifuld indsigt til dataforbrugerne. Derfor er vores MDW-model lettere at forstå og bruge, giver svar på flere spørgsmål og er bedre i stand til at tilpasse sig forandringer.
3. LEVER DINE DATA
Komponenten Levering (Shared Semantic Layer) er der, hvor du opretter data marts, der kun leverer den relevante delmængde af data, som hver forretningsenhed har brug for (salg, marketing, økonomi osv.), i stedet for at overvælde dem med alle rapporterbare data i data warehouset.
-
Maksimer dataanvendeligheden med et fælles semantisk lag: Vores MDW-model kan bruges til at oversætte teknisk datajargon til velkendte forretningstermer som "produkt" eller "omsætning" for at skabe et "fælles semantisk lag" (shared semantic layer eller SSL). SSL giver hele din organisation en forenklet, konsekvent og forretningsvenlig fremvisning af alle tilgængelige data, og det maksimerer dataopdagelse og brugervenlighed, sikrer datakvalitet og retter både tekniske og ikke-tekniske teams ind omkring et fælles datasprog.
-
Øg fleksibiliteten med data marts: SSL giver dig mulighed for at oprette afdelings- eller formålsspecifikke modeller af dine data, ofte omtalt som "data marts". Disse data marts giver kun de mest relevante data til hver afdeling eller forretningsenhed, og det betyder, at de ikke længere behøver at spilde tid på at sortere alle de rapporterbare data i data warehouse for at finde det, de har brug for.
-
Implementer til dit valg af visualiseringsværktøjer: Semantiske modeller kan implementeres i visualiseringsværktøjer efter eget valg (bl.a. PowerBI, Tableau eller Qlik) for hurtig oprettelse og fleksibel ændring af dashboards og rapporter. Da semantiske modeller oprettes i TimeXtender, vil de altid give konsekvente felter og tal, uanset hvilket visualiseringsværktøj du bruger. Denne tilgang forbedrer datastyring, kvalitet og konsistens drastisk og sikrer, at alle brugere bruger en enkelt version og kilde.
Modulære komponenter, integreret funktionalitet
TimeXtenders modulære tilgang og cloud-baserede instanser giver dig frihed til at bygge hver af disse tre komponenter separat (f.eks. én enkelt data lake) eller alle sammen som en komplet og integreret dataløsning.
DE VIGTIGSTE FUNKTIONER
Alt, du skal bruge

METADATA FRAMEWORK
Gem metadata for hvert dataaktiv uden problemer, da det muliggør automatisk kodegenerering, datakatalogisering, sporing af data lineage, overvågning af datakvalitet og datastyring.

FÅ DATA-OBSERVERBARHED
Få fuld indsigt i dine dataaktiver. Få adgang til et robust datakatalog, der gør det nemt at finde og hente data, og generer omfattende dokumentation af hele dit datamiljø.

STYRING AF DATAKVALITET
Gør din styring af datakvalitet bedre med automatiserede funktioner. Identificer og løs problemer med datakvalitet ved hjælp af dataprofilering, rensning og berigelse.

GRÆNSEFLADE MED MINIMAL KODNING
Byg dataløsninger 10 gange hurtigere med automatiseret kodegenerering til datarensning, -validering og -transformation. Reducer fejl, omkostninger og udviklingstid med en grænseflade med minimal kodning.

OPTIMER DINE DATAOPS
Drag fordel af Intelligent Execution Engine, som automatiserer og optimerer arbejdsgange for dataintegration, reducerer omkostninger og sikrer problemfri orkestrering.

Fremtidssikret agilitet
Eliminer leverandørbinding med portabel SQL-kode, og fremtidssikr din datainfrastruktur ved at bruge teknologi, der problemfrit skifter mellem lagringsmuligheder.

DATASIKKERHED OG -STYRING
Fra datakryptering til adgangskontrol – vores holistiske løsning sikrer, at dine data forbliver bag lås og slå og kun er tilgængelige for dem med autoriserede rettigheder.

Mere om, hvordan det fungerer →
Alle de funktioner, du har brug for til at opbygge en fremtidssikret infrastruktur til indtagelse, transformation, modellering og levering af rene, pålidelige data på den mest effektive måde.
TimeXtender styrker hele dit datateam
DATAFORSKERE
Brug mindre tid på at rengøre data og mere tid på at bruge dem.
Få mere at vide →
BI- OG DATAANALYTIKERE
Få hurtigere levering af data og hjælp til beslutningstagning.
Få mere at vide →
DATAINGENIØRER
Udskift flere værktøjer med én enkelt løsning
Få mere at vide →
DATABRUGERE
Få adgang til de data, når og hvor du har brug for dem.
Få mere at vide →