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Descubra nuevas posibilidades con la transformación automatizada de datos

Básico
Avanzado
Flujos
Asistente de IA
Personalizado
Terceros

Ya puede usar una automatización potente para ajustar los datos a diversos casos de uso o arquitecturas de IA o analítica. Reutilice los componentes de transformación para filtrar, cambiar y transformar, independientemente de su rol, su competencia o el proceso de ingesta de datos.

Transformaciones básicas

Una sencilla interfaz en la que el usuario solo tiene que hacer clic facilita la transformación de los valores de los datos y los metadatos tanto para ingenieros de datos como para personas que no son expertas en SQL.

Limite los conjuntos de datos con facilidad
Garantice el cumplimiento con metadatos estandarizados
Rellene los valores que faltan, enmascare la información confidencial o alterne entre mayúsculas y minúsculas
Valide y sincronice sin esfuerzo estableciendo reglas globales
Genere claves lógicas para descubrir relaciones

Interfaz de usuario que muestra sencillas estandarizaciones de la transformación de datos: estandarización de metadatos, aplicación de mayúsculas a nombres y ajuste de valores, y creación de expresiones para ajustar los valores de los datos.

Transformaciones avanzadas

Automatice la creación de data warehouses, personalice los data marts y acelere la incorporación de datos.

Automatice el procesamiento incremental de datos
Modele y automatice la creación de data warehouses
Admita varias relaciones de datos mediante capas semánticas
Optimice las operaciones de combinación mediante la desnormalización automatizada
Personalice y automatice los data marts con esquemas en estrella

Diagramas de transformaciones avanzadas de datos con tablas personalizadas de data marts y esquemas en estrella, con opciones para tipos, columnas y selección de columnas de fechas de transacción.

Flujos de transformación

Cree flujos de transformación visuales con una sencilla interfaz de arrastrar y soltar. Es sencilla tanto para los ingenieros de datos como para las personas que no son expertas en SQL. Puede hacer lo siguiente:

Limpiar sus conjuntos de datos y darles forma con una paleta de procesadores de transformación de datos
Generar instrucciones SQL, orquestar el flujo de datos y enviar código a la plataforma de destino para su ejecución
Admitir Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics y Microsoft Fabric

Gráfico de una interfaz de software que muestra una transformación de datos con nodos para Orders, Aggregate, Join, Employees y Filter. La ventana de configuración "Join 1" está abierta y muestra el tipo y las condiciones de la combinación.

Asistentes y procesadores de IA

Aumente la productividad de su desarrollo con las últimas innovaciones en IA.

Utilice el asistente de IA para generar SQL a partir de prompts en lenguaje natural
Envíe datos a almacenes de vectores para apps RAG que podrían funcionar con Snowflake Cortex, Databricks, Pinecone, Elasticsearch, Neo4J y ChromadB
Cree integraciones compatibles con LLM a partir de Azure Open AI, Open AI, Snowflake Cortex y Databricks DBRX
Utilice el procesador de funciones de IA de Databricks para invocar un modelo fundacional de análisis de sentimientos, clasificación y traducción

Ilustración de un asistente de IA en pantalla presentando respuestas. Se muestra una consulta SQL generada junto a un prompt que solicita una lista de los productos más vendidos, con el precio medio de venta y el número de clientes.

Transformaciones personalizadas

Los profesionales con experiencia en SQL pueden añadir SQL personalizado para transformaciones de datos complejas en el proceso de transformación.

Transformaciones de datos de terceros

Transforme y enriquezca todos los datos en su plataforma de datos en la nube. Gestione diversas fuentes de datos con agilidad y flexibilidad combinando datos para diferentes casos de uso, con compatibilidad con numerosas herramientas y procesos de ingesta de datos.

Obtenga más información acerca de la transformación de datos con más opciones de incorporación de datos

Diagrama de flujo con el proceso de integración de datos. Comienza en fuentes de datos empresariales y en la nube, pasa por la ingesta de datos y la plataforma de datos en la nube y termina con el consumo de datos para analítica y machine learning.