QLIK TALEND® CLOUD

Mit automatisierter Datentransformation neue Möglichkeiten erschließen

Einfach
Erweitert
Abläufe
AI-Assistent
Maßgeschneidert
Drittanbieter

Mit leistungsstarken Automatisierungen lassen sich jetzt Daten an die unterschiedlichsten AI- und Analyseanwendungsfälle oder Architekturen anpassen. Transformationskomponenten können zum Filtern, Ändern und Umwandeln wiederverwendet werden und das unabhängig von Rollen, Vorkenntnissen oder Datenerfassungsprozessen.

Einfache Transformationen

Über die benutzerfreundliche Point-&-Click-Oberfläche fällt die Transformation von Metadaten und Datenwerten sowohl Data Engineers als auch SQL-Laien leicht.

Datensätze einfach eingrenzen
Mit standardisierten Metadaten Compliance gewährleisten
Fehlende Werte ergänzen, sensible Informationen maskieren oder Groß-/Kleinschreibung ändern
Globale Regeln festlegen und mühelos validieren und synchronsieren
Logische Schlüssel generieren und Zusammenhänge erkennen

Benutzeroberfläche mit einfachen Standardisierungstransformationen: Standardisierung von Metadaten, Großschreibung von Namen und Anpassung von Werten sowie Erstellung von Ausdrücken zur Anpassung von Datenwerten.

Erweiterte Transformationen

Automatisieren Sie das Erstellen von Data Warehouses, passen Sie Data Marts an Ihre Anforderungen an und beschleunigen Sie die Datenübernahme.

Inkrementelle Datenverarbeitung automatisieren
Data-Warehouses-Erstellung modellieren und automatisieren
Unterschiedliche Datenbeziehungen mittels semantischer Schichten unterstützen
Join-Operationen mit automatischer Denormalisierung optimieren
Data Marts mit Sternschemata individuell anpassen und automatisieren

Diagramme erweiterter Datentransformationen, die maßgeschneiderte Tabellen von Data Marts mit Sternschemata sowie Optionen für Typen, Spalten und die Auswahl von Transaktionsdatumsspalten verwenden.

Transformationsabläufe

Erstellen Sie visuelle Transformationsabläufe mit einer einfachen Drag-&-Drop-Oberfläche. Das ist sowohl für Data Engineers als auch für SQL-Laien ein Kinderspiel. Sie können:

Datensets mit einer ganzen Palette von Transformationsprozessoren bereinigen und optimieren,
SQL-Anweisungen erstellen, den Ablauf orchestrieren und den Code an die Zielplattform übertragen, wo er zur Laufzeit ausgeführt wird,
Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics und Microsoft Fabric unterstützen.

Grafik einer Softwareoberfläche, die eine Datentransformation mit Knoten für „Orders“, „Aggregate“, „Join“, „Employees“ und „Filter“ zeigt. Ein geöffnetes Konfigurationsfenster „Join 1“ zeigt den Join-Typ und Bedingungen an.

AI-Assistenten und Prozessoren

Nutzen Sie innovative AI und steigern Sie Ihre Entwicklungsproduktivität.

Mit dem AI-Assistenten SQL aus natürlichsprachlichen Prompts generieren
Daten in Vektorspeicher laden und für RAG-Anwendungen nutzen, die mit Snowflake Cortex, Databricks, Pinecone, Elasticsearch, Neo4J und ChromaDB arbeiten könnten
Einbettungen mit LLM-Unterstützung aus Azure Open AI, Open AI, Snowflake Cortex und Databricks DBRX erstellen
Mit dem Databricks AI-Funktionsprozessor ein Basismodell für Sentiment-Analyse, Klassifizierung und Übersetzung aufrufen

Abbildung eines On-Screen-AI-Assistenten. Neben einem Prompt, in dem nach einer Liste der meistverkauften Produkte, einschließlich des durchschnittlichen Verkaufspreises und der Anzahl der Kunden, gefragt wird, wird eine generierte SQL-Abfrage angezeigt.

Maßgeschneiderte Transformationen

Erfahrene SQL-Experten können für komplexe Datentransformationen benutzerdefiniertes SQL zur Transformationspipeline hinzufügen.

Softwareoberfläche mit benutzerdefinierten Transformationen eines SQL-basierten Datensatzes. Enthält Felder für Datensatznamen sowie Spalten und zeigt offene Dateien, Lösungsdateien, Referenzdateien, Ausführungsergebnisse und Bewertungen an.

Datentransformationen von Drittanbietern

Alle Ihre Daten lassen sich auf Ihrer Cloud-Plattform transformieren und anreichern. Arbeiten Sie schnell und flexibel mit verschiedensten Datenquellen, deren Daten Sie für unterschiedliche Anwendungsfälle beliebig mischen und zusammenstellen können. Eine Vielzahl von Datenerfassungstools und -prozessen unterstützt Sie dabei.

Erfahren sie mehr über das Transformieren von Daten mit zusätzlichen Möglichkeiten zur Datenübernahme

Flussdiagramm zur Darstellung des Datenintegrationsprozesses. Es beginnt links mit den Unternehmens- und Cloud-Datenquellen, dann folgen Datenerfassung und Cloud-Datenplattform und endet rechts mit der Datennutzung für Analysen und Machine Learning.