Warum TimeXtender?

Jeden Tag arbeiten wir daran, das Komplexe einfach zu machen, alles zu automatisieren, was möglich ist, und das ausführen, was am wichtigsten ist.

Lassen Sie sich von uns die Magie zeigen
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 Kunden 

Sehen Sie, wie andere mit TimeXtender ihren Datenbestand aufbauen, und lernen Sie, wie Sie in ihre Fußstapfen treten können.

 Was gibt's Neues?

Wir stellen den offiziellen Podcast von TimeXtender vor: Because Time Matters. 

Hören Sie sich die erste Folge an →

 Kontaktieren Sie uns

Wir würden uns freuen, Ihre Fragen mit Ihnen näher zu erörtern. Bitte nehmen Sie Kontakt auf.

 Wer wir sind

Unser Hauptzweck besteht darin, die Welt mit Daten, Geist und Herz zu stärken. Mehr über uns.

 Unsere Kultur

Wir glauben, dass „wir sind, was wir geben“ und dass „Menschen Geschäfte mit Menschen machen“.

 Machen Sie mit

Wir sind eine globale, verteilte Belegschaft, die in selbstverwalteten Teams organisiert ist.

Anwendungsfälle

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Beschleunigen Sie die Azure Synapse Analytics

TimeXtender beschleunigt die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung eines kompletten, modernen Dateneigentums auf Azure Synapse Analytics.Die No-Code-Entwicklungsumgebung verkürzt die Entwicklungszeiten, vereinfacht das Testen und automatisiert zahlreiche manuelle Prozesse.

Automatisierte Datenintegration

TimeXtender hilft überlasteten Datenteams, ihre Produktivität zu steigern und Rückstände zu beseitigen. Es bietet über 250 vorgefertigte Daten-Connectors und eine grafische Benutzeroberfläche, die manuelle Skript-Erstellung reduziert und gleichzeitig Dateningenieuren ermöglicht, bei Bedarf benutzerdefinierten Code zu schreiben.

Lesen Sie den Deep Dive der Eckerson Group zur Datenintegration in der Hybrid Cloud und den Möglichkeiten von TimeXtender.

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Data Warehouse-Automatisierung

Mit Data Warehouse Automation können Sie die verschiedenen Aufgaben konsolidieren und organisieren, die in den Prozess der Entwicklung, Entwicklung und Bereitstellung eines Data Warehouse integriert sind. Sie beschleunigt einen Großteil der Arbeit, die das Design, die Bereitstellung und die Wartung von Data-Warehouse-Systemen durch grafische Schnittstellen, die Code-Erstellung und die Automatisierung begleitet.

Lesen Sie den Eckerson Group Deep Dive über Data Warehouse Automation und die Möglichkeiten von TimeXtender.

Data Warehouse-Modernisierung

Legacy-Data-Warehouses sind häufig ein zerbrechliches Sammelsurium aus Skripten und Codes. Nehmen Sie eine kleine Änderung in einem Skript oder in der Reihenfolge vor, in der Skripte ausgeführt werden und das Ganze abstürzt. Außerdem ist die Data Warehouse-Plattform in mehreren Versionen veraltet. Ein Upgrade auf die neueste Version derselben Plattform erfordert erhebliche Code-Überarbeitungen und Tests. Durch die Optimierung des Konstrukts Ihres Data Warehouse mit TimeXtender können Sie die Migration auf moderne Datenplattformen ermöglichen – ohne Code schreiben zu müssen.

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Umstellung auf die Cloud und einen modernen Datenbestand

Das Geschäft verlagert sich in die Cloud. Ihre Analysen sind jedoch alle lokal. Sie haben keinen Speicherplatz mehr für Daten und versuchen, keine zusätzliche Hardware vor Ort zu kaufen. Das Verschieben von Analysen in die Cloud ist jedoch nicht so einfach wie das Verschieben von Daten in die Cloud. Der Code, der zum Auffüllen des Data Warehouse geschrieben wurde, ist spezifisch für Ihre lokale Datenbank an einem bestimmten Netzwerkstandort. Ein Umzug in die Cloud bedeutet, dass Sie Ihren gesamten vorhandenen Data Warehouse-Code überarbeiten – es sei denn, Sie verwenden TimeXtender.

Aufbau eines Data Warehouse für SAP

Wenn Ihr Unternehmen bei SAP tätig ist, wissen Sie, dass es ein riesiges System ist. Der Aufbau eines Data Warehouse für SAP ist eine große Aufgabe. Mit TimeXtender können Sie jedoch den Großteil der Komplexität durch seine Umgebung ohne Codeentwicklung eliminieren. TimeXtender ermöglicht es Ihnen, Datenbewegungen von SAP in Ihr Data Warehouse zu definieren, ohne Code zu schreiben. Sie können die Häufigkeit der Datenaktualisierungen planen und wir optimieren die Ausführung des Datenladens. Sie können historische Datensätze für das Data Warehouse auch für zeitbasierte Analysen definieren.

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