RENFORCEZ LE DÉPLACEMENT DE VOS DONNÉES

simplifier et automatiser votre parcours en matière de données

Créer un lac de données

L'intégration entre Azure et TimeXtender permet d'organiser efficacement les données dans des formats structurés et non structurés. Les utilisateurs d'Azure peuvent facilement configurer le stockage de lac de données/d'instances ODX dans TimeXtender, sélectionner le stockage Azure Data Lake, et configurer le compte concerné et les détails d'accès associés. Cette opération unifiée simplifie la création et la gestion des lacs de données ; elle garantit la sécurité, la conformité et la pertinence de l'architecture de données, exploitant tout le potentiel d'Azure et de TimeXtender.

Créer un entrepôt de données

L'intégration de TimeXtender avec Azure simplifie la création d'entrepôts de données, en particulier pour les entreprises luttant depuis un certain temps avec des systèmes hérités complexes. Le passage à des solutions basées sur le cloud, comme Azure Synapse Analytics, est plus facile que jamais : avec un transfert et une transformation efficaces des données sans réécriture importante du code. L'ensemble du pipeline, du chargement des données à leur intégration, est automatisé et efficace avec l'utilisation conjointe de TimeXtender et d'Azure Data Factory. Cela garantit une transition en douceur vers un entrepôt de données agile basé sur le cloud.

Moderniser votre entrepôt de données

Lorsqu'ils sont utilisés ensemble, TimeXtender et Azure peuvent vous aider à créer un entrepôt de données moderne (MDW) : un patrimoine de données automatisé et efficace. Ce processus est à la fois efficace et économique, grâce à un processus de transition ultra rapide, avec des interruptions minimales. Commencez par établir une connexion externe à votre entrepôt existant et par extraire les tables nécessaires. Elles sont ensuite virtualisées et incorporées dans une nouvelle base de données. Le processus ETL automatisé de TimeXtender transforme ces tables virtualisées en tables personnalisées, pour une transition fluide, sans temps d'arrêt.

Un MDW offre plusieurs avantages, notamment :

• Un accès instantané aux données

• Des informations plus rapides

• La préparation des données pour les analyses avancées et l'IA

• La libération des ressources informatiques pour les projets stratégiques

• La création d'un patrimoine de données pérenne et conforme prêt pour le déploiement dans le cloud et les évolutions technologiques

Cette approche permet non seulement de rationaliser le processus de modernisation, mais aussi de garantir une infrastructure de données dynamique et agile sur Azure.

UN POTENTIEL ILLIMITÉ POUR L'ENTREPRISE

Préparation des données pour l'IA et l'apprentissage automatique

Une base robuste, agile et holistique pour les données est un facteur indispensable pour mener à bien les projets ou initiatives d'IA, quels qu'ils soient. TimeXtender et Azure améliorent la préparation des données pour l'IA/l'apprentissage automatique (ML) en automatisant des tâches essentielles telles que le nettoyage, le prétraitement et la transformation intelligente des données. Ce processus génère des données d'entrée de haute qualité, essentielles à la création de modèles d'IA/ML précis. L'utilisation d'Azure pour les analyses complexes et le ML est simplifiée grâce à TimeXtender, qui rationalise la préparation et l'intégration des données pour des analyses avancées.

TimeXtender permet également d'exploiter les résultats de l'IA en intégrant les données d'IA à d'autres systèmes métier, y compris le CRM, amplifiant l'impact des modèles de ML d'Azure. La préparation des données pour les modèles de ML est considérablement facilitée avec l'utilisation des informations générées par l'IA, renforçant l'agilité de l'entreprise et améliorant la prise de décision.

Modèles de données gouvernés pour la BI

L'intégration de TimeXtender avec Azure Data Lake établit une base solide pour la gouvernance des données, un élément clé dans le développement de modèles de Business Intelligence (BI) fiables. Cette alliance garantit le respect des politiques internes et des réglementations externes, car elle permet de maintenir l'intégrité des données à des fins d'analyse et de reporting. Si votre objectif est de créer des modèles de données structurés pour la BI et l'analyse, sachez que notre solution de données holistique permet de développer rapidement des modèles de données gouvernés dans une interface à code réduit.

Migration front-end

Les fonctionnalités d'orchestration des données de TimeXtender jouent un rôle crucial dans la migration des outils de BI front-end sur Azure, en particulier pour passer d'outils comme Qlik vers Power BI. Cette transition est gérée par le cadre de métadonnées complet de TimeXtender, qui garantit l'intégrité et la cohérence des modèles de données. Azure vient compléter ces capacités en fournissant un environnement d'hébergement stable prenant en charge l'infrastructure de données sous-jacente, essentielle à la continuité du service et à la sécurité des accès.

Moins de temps d'arrêt pour les équipes de données

La combinaison de l'environnement automatisé à code réduit de TimeXtender et de l'infrastructure évolutive d'Azure minimise les temps d'arrêt opérationnels pour les équipes chargées des données. Dimensionner les opérations de données et optimiser les performances pour vous adapter à la croissance du volume de vos données, c'est simple dans Azure, car TimeXtender gère l'évolutivité et l'optimisation des performances, en particulier lorsque les volumes de données et leur complexité augmentent.

Les plateformes d'applications et de bases de données TimeXtender sont hébergées sur des machines virtuelles sur le cloud et des bases de données Azure de type Platform-as-a-Service (PaaS). Azure Marketplace simplifie encore davantage les opérations de données, en proposant des déploiements préconfigurés pour TimeXtender et Azure Data Services. Microsoft Azure Migrate permet quant à lui de transférer les bases de données, les schémas et d'autres éléments essentiels, garantissant une mise à niveau sans faille vers les plateformes de données modernes, et ce avec des temps d'arrêt minimes.