Блог

Повернутися до всіх статей

Qlik: автоматизація сховища даних

|

Інформація – це ключовий ресурс будь-якого бізнесу. Легкий доступ до даних допомагає здобути лідерські позиції на ринку в епоху цифрових технологій. Налаштувати швидкий доступ до неї можна за допомогою автоматизації сховища даних, що спрощує та прискорює життєвий цикл сховища даних.

Qlik Data Integration автоматизує весь життєвий цикл сховища даних, прискорюючи доступ до готових аналітичних даних. Дата-інженери мають можливість створювати моделі та нові вітрини даних, а також додавати нові джерела даних. Автоматизація забезпечується на кожному етапі конвеєра від моделювання та прийому даних в режимі реального часу до вітрини даних та управління.

Переваги:

  1. Автоматизація процесів отримання та оновлення даних у режимі реального часу.

Універсальне рішення забезпечує безперервний процес завантаження корпоративних даних у сховища в режимі реального часу. CDC є основою для прискорення переміщення даних з різних корпоративних джерел у сховища.

  1. Автоматизована та безперервна доробка

Сучасний підхід до процесу створення та експлуатації сховища даних. Модельно-керований підхід для швидкого проєктування, створення та управління спеціально розробленими сховищами даних у локальному середовищі чи хмарі.

  1. Достовірні корпоративні дані

Створення інтелектуального каталогу для всіх корпоративних даних. Рівень захисту дозволяє безпечно обмінюватися з іншими бізнес-користувачами всіма наборами та вітринами даних тощо.

  1. Підтримка гнучкої архітектури

Організації часто впроваджують і озера даних, і сховища даних задоволення різних аналітичних потреб. Qlik Compose поєднує автоматизацію сховища та озера даних в одному уніфікованому інтерфейсі користувача.

DataLabs є сертифікованим партнером Qlik. Високий рівень компетенції команди та індивідуальний підхід дозволяє розробити кастомне рішення. Отримати додаткову інформацію можна шляхом заповнення форми за посиланням

 

Попередній #fridaypost “Безпека та конфіденційність Qlik”
Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat