|
|
|
|
|
Segítünk, hogy cége már most az legyen!
A digitális transzformáció során
az adat cége legértékesebb erőforrása.
Ezért mint minden vagyonnal, az adattal is gazdálkodnia kell!
Ahhoz, hogy a vadonatúj adatvezérelt alkalmazások működhessenek,
először rendet kell tenni az adatok között, és ezt fenn is kell tartani.
AI-alapú megoldásainkkal segítünk adatmenedzsment feladatai
nagyvállalati szintű megoldásában.
|
|
|
|
|
A vállalaton belül rengeteg információ van az adatokról, azonban ez áttekinthetetlenül szét van szórva emberek és rendszerek százai között. A data governance feladata, hogy összegyűjtse, rendszerezze, feljavítsa és kontrollált módon elérhetővé tegye mindezt a tudást. Megoldásunkkal, konzisztens módon és kollaboratív eszközök segítségével térképezheti fel a vállalata adatvagyonát, növelheti az adatok megbízhatóságát és minőségét, így nyújtva minőségi támogatást a fontos üzleti kezdeményezésekhez és a szabályozói megfeleléshez. Az Areus olyan nagyvállalati data governance megoldásokat kínál, ami az üzlet és IT számára is kézre áll. A rendszert egyaránt használhatja saját hálózatán és a felhőben, hagyományos adaton vagy big data-n.
Adatvagyon feltérképezése
Segítünk az adatvagyon feltárásában: az adatáramlások automatizált felderítésében, az adatkörök mesterséges intelligenciára épülő azonosításában, az adatok rendszerezésében és minősítésében.
Metaadat-kezelés: üzleti szótár és adatkatalógus
Kollaboratív eszközöket nyújtunk az üzleti és technológiai metaadatok összegyűjtéséhez, legyenek azok akár IT rendszerekbe, akár emberi elmékbe eldugva. Az adatokat rendszerezés után kontrollált formában tesszük elérhetővé a vállalat érintett dolgozói és rendszerei számára.
Adatminőség menedzsment
Megoldásaink komplex elemzésekkel segítik feltárni az adathibákat, és meghatározzák az adatszennyezések forrásait. Szabályrendszerekkel tesszük monitorozhatóvá és fenntarthatóvá az adatminőséget.
GDPR megfelelőség biztosítása
Megoldásunkkal hatékonyan tudja menedzselni az adatkockázatokat, ezzel is biztosítva a szabályozói megfelelést (pl. GDPR) és a minőségi adatokat ügyfélprojektjeihez.
Szolgáltatásaink:
Üzleti szótár - Business Glossary Tudjon meg többet
Adatkatalógus - Data Catalog Tudjon meg többet
Adatminőség - Data Quality Tudjon meg többet
Megoldásunkkal törzsadatairól 360 fokos átfogó képet kap, képes lesz megtalálni és szintetizálni a vállalaton belül szétszórt, egy ügyfélre, termékre, beszállítóra vonatkozó adatokat. Nálunk Nagy Joli, Nagy Jolán Horváth Jánosné egy és ugyanaz a személy. Mesterséges intelligenciával támogatott 360 fokos megoldásunk segítségével feltárjuk az egyes entitások és adatkörök közötti hierarchiákat és összefüggéseket.
Single Version of Truth (Hitelesnek tekintett adatforrás)
A szabály- és AI-alapú algoritmusok valós időben kiszűrik a különböző forrásokból származó adatok közötti ellentmondásokat, és előállítják a törzsadatok lehető legpontosabb, legteljesebb verzióját, forrásul szolgálva a vállalat többi alkalmazásának. Így a cég jobb minőségű, frissebb, pontosabb, teljesebb adatokra alapozhatja minden döntését.
Üzletileg kritikus adatok egy nézetben
Megoldásunk egyben kezelőfelületet és munkafolyamat-támogatást is nyújt a törzsadatok felvételére, áttekintésére és módosítására. Így döntései és folyamatai a rendelkezésre álló legjobb minőségű adatokból születhetnek, ezzel is garantálva üzleti sikereit.
Sablonok a gyors bevezetéshez
A tipikus törzsadatokra, mint az ügyfél, termék, beszállító gyorsan testreszabható sablonokat nyújtunk, amikben az adatmodellek, a folyamatok, felhasználói profilok, adatminőségi és összefésülési szabályok felhasználói felületek készen állnak a használatra. Ezekre építve a megoldás bevezetési ideje töredékére csökken.
Több adatkörös (Multidomain) megközelítés
Helyek, eszközök, épületek, főkönyvi tételek, páciensek, alkatrészek, szervezetek, alkalmazottak - ha Önnek ezek a törzsadatai, akkor sem kell lemondania a 360 fokos törzsadatkezelésről. Rugalmas multidomain alkalmazásunk korlátlan számú egyedi adatkörre is teljes értékű megoldást nyújt.
Szolgáltatásaink:
360 fokos törzsadatkezelés - Master Data Management & 360 View Tudjon meg többet
Adatminőség - Data Quality Tudjon meg többet
A modern adattárházak hibridek. Hibridek, mert a hagyományos adattárházi és elemző technológiák mellett felhasználják Data-Lake és az új generációs analízis eszközeit; és hibridek, mert az adatok egy része on-premise, másik fele a felhőben van. Ez a komplexitás rengeteg csapdát rejt az adatintegráció, az adatminőség és a metaadat-menedzsment területén. Az Areus adatmenedzsment hibrid adattárházakhoz tervezett megoldásai segítenek elkerülni ezeket a csapdákat. Segítségünkkel adattárházát rövid időn belül felkészítheti az adatvezérelt vállalat kihívásaira.
Integrált adatmenedzsment-megközelítés
Egyedi adatmenedzsment megoldásokkal segítjük, hogy analitikai modernizációs projektjei egy rendszerré álljanak össze: legyen szó adatintegrációról, adatminőségről, adatbevitelről vagy metaadat menedzsmentről. Több megoldás összeillesztése nemcsak komplex, hanem drága is, miközben nő az inkonzisztens adatok kialakulásának esélye is. Nagyvállalati szintű adatintegrációt, adatminőséget, metaadat menedzsmentet kínálunk egy integrált, mindent átfogó platformban, meggyorsítva beruházása megtérülését.
Automatizáció, kód nélküli integráció
Ha manuális kódolással próbálja megoldani adatminőségi és adatmenedzsment problémáit, az csökkenti az innovációs és alkalmazkodási képességét. A kézi kódolás bonyolult, drága, és meggátolja, hogy az egyszer már megírt kódot újrahasznosíthassa, miközben fejlődik infrastruktúrája. Platformunk segítségével ezeket a nehézségeket mind elkerülheti, így szervezete agilitása automatizációval, kód nélküli integrációval fejlődhet.
Metaadatokkal támogatott funkciók, rugalmasság és sebesség
Megoldásunkkal egyszerű adatfolyamatokat építhet ki, ezzel javítva adattárházai és data lake-jei színvonalát. Garantáljuk, hogy munkáját mind a felhőben, mind a feldolgozó motorokon ugyanúgy folytathassa.
Szolgáltatásaink:
Adatkatalógus - Data Catalog Tudjon meg többet
Adatminőség - Data Quality Tudjon meg többet
Data Engineering Tudjon meg többet
Adatintegráció - Data Integration Tudjon meg többet
A következő évtized nagyvállalati IT infrastruktúra modellje a hibrid multicloud: az adatok egyre növekvő része kerül különböző Felhő-szolgáltatókhoz, de maradnak adatok a hagyományos on-prem környezetben is. Ez a hagyományosnál sokkal komplexebb és változékonyabb infrastruktúra csak magas szintű adatmenedzsmenttel tartható kézben. Az adatmenedzsment biztosítja, hogy cége felhő alapú működése időtálló legyen, függetlenítve kitettségét az állandóan változó felhő tárhelyektől, infrastruktúráktól. A projektek komplexitását és a piacra kerülési idő hosszát az Areus független, csúcstechnológiás, beépített automatizációval ellátott adatmenedzsment megoldásával csökkentheti.
Széleskörű kompatibilitás
A beépített konnektorok segítségével minden adatot (strukturált, nem strukturált, komplex), minden mintát (batch, ETL, ELT, real time, big data folyamatok, API, események és streaming) és minden fejlett képességet (PDO, CDC vagyis change data capture, előrehaladott keresés, partícionálás, hiba menedzselés) támogatunk. A beépített feladatvarázslók segítségével megoldásunkkal nagy számú műveletet végezhet tömeges adatreplikálásban, szinkronizálásban. Az Areus segítségével az adatintegrációs feladatokat pár lépésben oldhatja meg, a forrás és cél meghatározásával, melyhez felhasználóinak nem kell adatintegrációs szakembernek sem lenniük.
Natív együttműködés a Cloud szolgáltatókkal
Microservice alapú megoldásainkkal zökkenőmentesen kapcsolódhat a legfontosabb Felhők szolgáltatásaihoz. Együttműködünk többek között a Microsoft Azure-rel, az AWS-sel, a Google Cloud Platformmal, a Salesforce-szal, a Snowflake-kel, a Databricks-szel, a Tableau-val, és másokkal.
Szolgáltatásaink:
Adatintegráció - Cloud Data Integration Tudjon meg többet
Data Engineering Tudjon meg többet
A vállalati adat-felhasználás egyik legnagyobb problémája, hogy az emberek mást és mást értenek egy-egy fogalom alatt, így egy adatról nem tudhatjuk, mit is jelent pontosan. A hiányos és/vagy félrevezető kommunikáció eredményét adatminőségi problémaként éli meg a felhasználó. Az Üzleti Szótár alapvető célja, hogy egyértelműen definiálja a vállalatnál használt üzleti fogalmakat, és összekapcsolja az őket reprezentáló adatokkal. Ez minden Data Governance folyamat alapja. Emellett az Üzleti Szótár tartalmazza az adatokhoz tartozó további üzleti metaadatokat is (pl. adatgazdák, adatminőségi mérőszámok, adatvédelmi besorolás)
Tudjon meg többet megoldásainkról
- Összegyűjti, rendszerezi és elérhetővé teszi a céges tudást:
Egy nagyvállalatnál több tízezer üzleti definíció lehet használatban, ami több ezer ember, több száz divízió és gyakran több tucat leányvállalat között van szétszórva. Megoldásunk ebben a komplex környezetben is képes elősegíteni az adatokról szóló tudás összegyűjtését, hierarchizált rendszerbe szervezését, és a csapattagok közötti kontrollált megosztását.
- Támogatja az adatvezérelt döntéshozatalt:
Az Üzleti Szótár létrehozza a közös tudást, így a vállalaton belül mindenki ugyanarra az alapra építhet. A szerepkörök és jogosultságok rendszerével mindenki gyorsan megtalálhatja és értelmezheti a munkájához, döntéseihez szükséges adatokat.
- Beépíthetők az adatvédelmi elvárások
Egy Data Governance folyamat szerves része az adatvédelem, hogy a vállalat megfeleljen minden adatkezelési és adatvédelmi előírásnak, mint pl. GDPR.
- Az adatminőség áttekintéseAz üzleti igények meghatározzák az adatminőség szabályait és elvárt értékeit. Üzleti Szótárunkban nem csak ezeket a paramétereket lehet rögzíteni az egyes üzleti fogalmak mellé, de felhasználó az adatminőség aktuális szintjéről is információt kap.
- Vizuálisan megjeleníthető az adatáramlás (Data Lineage):
Az egész szervezeten keresztül haladó adatáramlás megjeleníthető. Így fel lehet fedezni az adatok közti kapcsolatokat, duplikációkat, és az üzlet szemantika is összekapcsolható a metaadatokkal.
- Személyre szabott felhasználói élményt biztosít
Minden felhasználó saját igényei szerint alakíthatja a felületét, hogy átláthatóbbá tegye a fontosabb feladatai végrehajtását.
Egy hagyományos könyvtár lelke a katalógus. A könyvtárosok a katalóguscédulákra jegyzik fel a könyvek minden lényeges metaadatát: a szerzőt, a kiadót, a tartalmat jellemző kulcsszavakat, a raktári pozícióját. Az olvasók pedig a katalógusban keresik ki az őket érdeklő könyveket, és ez alapján találják meg a nyílt polcokon vagy kérik ki a könyvtárostól. Az Adatkatalógus ugyanilyen szerepet tölt be a vállalat adatvagyon-gazdálkodásában. Nyilvántartja és rendszerezi a vállalat teljes adatvagyonát, hogy az üzleti és műszaki felhasználók megtalálhassák a számukra releváns információt. Az Adatkatalógusban nem a tényleges adatok, hanem csak az adatokat leíró metaadatok szerepelnek, ahogy a könyvtári katalógus is katalóguscédulákból áll, és nem könyvekből.
Tudjon meg többet megoldásainkról
- Felderíti és kategorizálja az adatvagyont:
Legyen strukturált vagy sem az adat, származzon bármilyen forrásból, legyen felhőben, vagy on-prem, mi biztosítjuk az automatikus felderítést és Mesterséges Intelligenciával segített katalogizálást.
- Szemlélteti az adatáramlást (Data Lineage)
Feltérképezzük és megmutatjuk a végpontok közötti adatáramlást, a rendszernézettől egészen az oszlop és metrika szintjéig. Ez biztos alapja lehet egy adatstruktúra változtatásról készülő hatáselemzésnek.
- Felismeri az összefüggéseket
Mesterséges Intelligenciával és Gépi Tanulással segített rendszerünk az oszlopok hasonlósága és adatkörök átfedése alapján azonosítja a táblák, nézetek, jelentések közötti rejtett vagy feledésbe merült kapcsolatokat.
- Kimutatja az adatok értékétTestre szabható dashboard-ok segítségével monitorozhatja és optimalizálhatja adatvagyona felhasználását. Képet kaphat arról, hogy mely adatokat használnak intenzíven, mik az együttműködés mintázatai, mely adatokat érdemes gazdagítani, fejleszteni.
- Automatizáltak
Többféle módon támogatjuk az automatizálást: mesterséges intelligencia alapú tartomány-felderítéssel, adathasonlósági alapon, üzleti kifejezések társításával. Egyszerűsítse az adatfelderítés folyamatait a tartomány-felderítés, az adathasonlósági szabályok és az üzleti kifejezések társításának mesterséges intelligencia alapú automatizálásával.
- Segíti az együttműködést
A Katalógusban található információ mindig friss és aktuális, mert biztosítjuk a felhasználóknak, hogy minősítsék és értékeljék a leírásokat úgy, hogy a változásokról mindenki értésül.
- Integrált adatminőség
Ellenőrizheti az egyes adatok megbízhatóságát a Katalógusban nyilvántartott adatminőségi szabályok, scorecardok és profilozási statisztikák segítségével.
Garbage in, garbage out – ha a feldolgozott adatok hibásak, a legtökéletesebb alkalmazás is félrevezető eredményt ad. Megbízható adatok, azaz jó adatminőség nélkül értelmetlen, sőt veszélyes egy vállalatot adatvezéreltté alakítani. Mégis, a felmérések szerint a vállalatok alig 15%-a meri magáról kijelenteni, hogy elégedett az adatminőséggel. A nyomás egyre fokozódik: egyre több és komplexebb adatot kell egyre gyorsabban ellenőrizni, megtisztítani – és tisztán tartani. Ezt csak magas fokon automatizált, öntanuló eszközökkel lehet elérni. És az eszköz nem elég: az adatminőség-menedzsment folyamatai, szabályzatai, szervezeti struktúrája az adatigazgatás (Data Governance) szerves része kell legyen.
Tudjon meg többet megoldásainkról
- Lefedi a teljes adatminőség-menedzsment folyamatot
Mint minden minőségmenedzsment tevékenység, az adatminőség javítása is folyamatos feladat. Megoldásunk automatizálja a gyenge minőségű adatok azonosítását és tisztítását. Szabály és AI alapú szűrők segítségével hitelesíti a megbízható adatokat, monitorozza az adatminőség változását, és megakadályozza a gyenge adatok áramlását. Segíti az adatminőség fejlesztését szabványosítási, gazdagítási és konszolidációs funkciókkal.
- Segíti az adatminőségi problémák feltárását
Profilozással és iteratív elemzéssel tárhatja fel az adatminőség problémáit. Az adatok közti összefüggések vizsgálata a rejtett hibákra is rámutat. Az adatáramlások alapján az adatszennyezés terjedését is követheti.
- Az adatminőségi szabályok és transzformációk széles választékát nyújtja
Az üzleti felhasználók az IT segítsége nélkül építhetnek összetett, adatok összefüggésein alapuló szabályokat. A beépített függvények és elmenthető, újra felhasználható szabályok gyors fejlesztést tesznek lehetővé.
- AI/ML alapú szabályokat is használSzabályok egy tanító adatbázissal, gépi tanulás (ML) útján is készíthetőek.
- Kezeli a kivételes eseteket
Bármilyen intelligens is a gép, vannak olyan esetek, amikben nem lehet automatikusan eldönteni, hogy az adat hibás-e vagy sem. Ezekre a kivételekre olyan munkafolyamatokat lehet építeni, ami emberi beavatkozásra és jóváhagyásra küldi a kérdéses adatokat.
- Szerepkör alapú jogosultságot és felhasználói felületet ad
Az üzleti felhasználók, data stewardok és a fejlesztők tevékenységükhöz optimalizált, eltérő felületen érhetik el az adatok számukra releváns és engedélyezett részét. A rendszer támogatja az üzleti felhasználók és az informatikai terület együttműködését.
- Adatminőségi scorecardot nyújt
Az adatgazdák és a data stewardok az egyes adatkörök legfőbb minőségi paramétereit és azok változását könnyen áttekinthető, testre szabható scorecard-on követhetik. Az üzleti felhasználók az Üzleti Szótárban és az Adatkatalógusban ellenőrizhetik a keresett adat minőségét.
Ügyfelek, termékek, beszállítók, partnerek, alkalmazottak, boltok - minden szervezetben vannak olyan általánosan meghatározható fogalmak, entitások, amik az üzleti folyamatok fókuszában állnak. Ezekről rengeteg információ áll rendelkezésre – szétszórva a vállalat különböző rendszereiben. A törzsadatkezelő-rendszer ezekből a puzzledarabkákból állítja elő az entitásról szóló legteljesebb, és a vállalaton belül hitelesnek tekintett törzsadatot, a „Golden Record”-ot. Ez a megbízható, 360 fokos nézetű tudás az új generációs adatvezérelt rendszerek alapja.
Tudjon meg többet megoldásainkról
- Összefésüli a forrás-adatokat
A több rendszerből érkező forrásadatokban az azonos entitásokhoz (pl. személyekhez) tartozó adatokat összepárosítja, az ellentmondásokat – az adatforrások megbízhatóságát figyelembe véve – kiszűri. Az összefésülésben az előre definiált szabályok mellett öntanuló Mesterséges Intelligencia segít.
- Intelligens adatgazdagítást és adatellenőrzést végez
Szervezeten kívüli, külső adatforrásokból (pl. közösségi média vagy üzleti adatbázisok) származó információkkal egészíti ki a Golden Record tartalmát. A külső információkat az adatminőség ellenőrzésére is felhasználja (pl. cím létezése).
- Tárolja a törzsadat-történetet
Az adatok kezelése és szerkesztése teljes mértékben nyomon követhető. A data stewardok ellenőrizni tudják, hogy az összefésülés során a gépi intelligencia helyesen döntött-e, és szükség esetén módosítani tudják az eredményt. A javítás beépül az AI tudásába.
- Többfajta adatkört kezelEgyetlen rendszerben kezelhető a vállalat mindenfajta törzsadatköre. Megjeleníthetővé és kereshetővé teszi a törzsadatok között hierarchiákat egy-egy adatkörön belül, és adatkörök között is. Az adat kontextusba helyezve sokkal mélyebben érthetővé válik.
- Adatkör specifikus end-to-end megoldásokat nyújt
A legelterjedtebb adatkörökre (Ügyfél, Termék, Szállító, Pénzügy) a teljes munkafolyamatot lefedő megoldásokat nyújt. Az egymással összekapcsolható adatkör-specifikus megoldások a data stewardok és az adatgazdák munkájának minden aspektusát lefedik.
- Támogatásával automatizálhatja törzsadat-kezelését:
A rendszer nagytömegű adatot képes közel valós időben kezelni, így az adatok tömegesen is kezelhetőek teljes életciklusuk alatt.
- Beépíti a GDPR-ban előírt adatvédelmet és hozzájárulás-kezelést:
Dinamikus maszkolás segítségével biztosítja, hogy a felhasználók csak azokat a törzsadatokat érhessék el, amikre jogosultak. Az ügyfél-adattörzs része a GDPR-ban előírt hozzájárulások központi kezelése.
A Big Data technológiák alkalmazásakor épp oly fontos az adatok menedzselése, mint a hagyományos strukturált adatok esetén. Itt is szükség van egy robusztus adatintegrációs megoldásra az adatok tömeges betöltéséhez, melyben nagyteljesítményű konnektorok biztosítják a kapcsolódást az adatforrások széles köréhez - adatbázisokhoz, alkalmazásokhoz, vagy a különböző felhőkhöz. Az adatminőséget és az adatvédelmet itt is biztosítani kell.
Tudjon meg többet megoldásainkról
- Adatintegráció Hadoop-on:
Segítse data science és analitikai projektjeit a fejlett adattranszformációkat tartalmazó függvénykönyvtárunk használatával.
- Fejlett Spark támogatás:
Spark-motorra támaszkodva segíti az adatbeömlesztést (data ingestion), adatmaszkolást és adatfeldolgozást, valamint a megfelelő adatminőség elérését Big Data környezetben is.
- Zéró-kód tervezés:
A vizuális tervező felület használatával könnyedén és gyorsan, kódolás nélkül építheti fel data pipeline-ja adattranszformációs logikáját.
- A tömeges adatbeömlesztés felgyorsítása:Töltse be adatait a forrásrendszerekből és alkalmazásokból a Felhőbe vagy saját Big Data rendszereibe nagy teljesítményű csatlakozók, tömeges beömlesztés funkció és dinamikus mapping segítségével.
- Mesterséges Intelligenciával segített ajánlások:
Növelje hatékonyságát a rendszer által biztosított data pipeline implementációs javaslatokkal
- Serverless telepítés:
Implementálja Big Data feladatait bármilyen felhőalapú környezetben, legyen az Amazon Web Services, Microsoft Azure vagy Google Cloud Platform. A szolgáltatások használata során a rendszer automatikusan felskálázza az erőforrásokat.
- Intelligens adatértelmezés:
Térképezze fel automatikusan a multi-strukturált, hierarchikus vagy strukturálatlan adatokat. Kezelje könnyedén a séma-változásokat (schema drift).
- Big data profilozást nyújtanak:
A profilozással értse meg jobban adatait, azonosítsa az adatminőségi problémákat, és biztosítsa a kollaborációt Big Data környezetben is.
-Fejlett DataOps:
Állítsa be a Data Engineering feladatokat is a CI/CD pipeline-ba, így segítve a DevOps-szal való együttműködést.
Hibrid multicloud – ez napjaink és a következő jó pár év tároló-stratégiája. Alkalmazásaink és adataink egy része a helyi hálózaton, on-premise marad, mert ezt indokolja az adatok érzékenysége, az elvárt késleltetés rövidsége vagy a költöztetés költségei. Emellett egy egyre növekvő hányad kerül ki a felhőbe, sőt, több felhőbe, ahogy a SaaS alkalmazások ezt igénylik. Ebben a komplex környezetben az adatok mozgatásának, elérésének kérdése még az eddiginél is fontosabbá válik. Olyan nagy teljesítményű, elasztikus adatintegrációs platformra van szükség, ami támogat minden hagyományos és a modern adatintegrációs technikát, mintát és adatforrást.
Tudjon meg többet megoldásainkról
- A konnektorok széles választéka
3000-nél is több, metaadat-vezérelt konnektorunk segítségével gyakorlatilag bármilyen adatot bármilyen kapcsolódási mintával (ETL/ELT, streaming, mass data ingestion, CDC, API, B2B/EDI, publish/subscribe integrálhatunk.
- Terabyte-ok betöltése másodpercek alatt
Ömlesszen be több ezer adatbázist, file-ok millióit, vagy streaming event-eket másodpercek alatt
- Önkiszolgáló felhasználói felület
Felhasználóbarát önkiszolgáló felületünk segítségével gyorsítsa fel az adatokhoz való hozzáférést.
- Kódolás nélküli fejlesztésAz adattranszformációk lefejlesztéséhez nem kell az IT segítségét kérni. A no-code/low-code grafikus felhasználói felületen 100+ beépített függvény és séma áll rendelkezésre a transzformációk és a mapping leírására.
- Nagy teljesítményű, skálázható serverless kiépítés
A serverless SPARK engine-re épülő megoldás teljesítménye pushdown optimalizálással ötvenszeresre növelhető.
- Mesterséges Intelligencia-vezérelte automatizálás
Mesterséges intelligencia segít a transzformációk tervezésében és összeállításában, az automatikus finomhangolásban és skálázásban.
- Integrált Data Governance, adatminőség és adatvédelem
Az adatmenedzsment platform egyéb elemeivel való szoros integráció biztosítja, hogy csak megbízható és kontrollált adatok kerülhessenek az adatfogyasztókhoz.
- Ellenőrzött adatintegrációs folyamatok
Monitorozza a riasztásokat, kezelje hatékonyabban, transzparensen minden adatalapú munkafolyamatát, függetlenül attól, hogy a felhőben vagy a hagyományos rendszereken hajtja azokat végre.
