Die ganzheitliche Data-Suite von TimeXtender

Konsolidieren Sie Rohdaten in einem zentralen Data Lake.

Auf der Ingestion-Ebene konsolidiert TimeXtender Rohdaten aus unverbundenen Quellen in einem zentralisierten Data Lake oder Lakehouse. Diese Rohdaten werden häufig in Data-Science-Anwendungsfällen verwendet, z. B. zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen für erweiterte Analysen.

• Einfaches Konsolidieren von Daten aus unverbundenen Quellen: Erfassen und kombinieren Sie Rohdaten aus potenziell Hunderten von Quellen mit minimalem Aufwand in einem zentralisierten Data Lake.




• Universelle Konnektivität: TimeXtender bietet ein Verzeichnis von über 250 vorgefertigten, vollständig verwalteten Datenkonnektoren mit zusätzlicher Unterstützung für beliebige benutzerdefinierte Datenquellen.




• Automatisieren Sie Ingestion-Aufgaben: Definieren Sie den Umfang (welche Tabellen) und die Häufigkeit (den Zeitplan) der Datenübertragungen für jede Ihrer Datenquellen. Die Ingestion-Schicht lernt aus früheren Ausführungen und kann dann automatisch Objektabhängigkeiten einrichten und pflegen, das Laden von Daten optimieren und Aufgaben orchestrieren.




• Beschleunigung von Datenübertragungen durch inkrementelles Laden: TimeXtender bietet die Möglichkeit, nur die neu erstellten oder geänderten Daten zu laden, anstatt den gesamten Datensatz. Da weniger Daten geladen werden, können Sie die Verarbeitungszeiten erheblich verkürzen und die Aufnahme, Validierung und Umwandlung von Aufgaben beschleunigen.




• Keine kaputten Pipelines mehr: TimeXtender bietet einen intelligenteren und automatisierten Ansatz für die Verwaltung von Datenpipelines. Sobald eine Änderung an Ihren Datenquellen oder Systemen vorgenommen wird, können Sie mit TimeXtender diese Änderungen mit nur wenigen Klicks sofort in die gesamte Pipeline übertragen – kein manuelles Debuggen und Reparieren defekter Pipelines mehr.

Bereinigung, Validierung, Anreicherung, Umwandlung und Modellierung der Daten.

In der Vorbereitungsschicht werden die Daten bereinigt, validiert, angereichert, umgewandelt und zu einer „einzigen Version der Wahrheit“ in Ihrem Data Warehouse modelliert.

• Umwandlung von Rohdaten in eine einzige Version der Wahrheit: Wählen Sie Rohdaten aus der Ingestion-Ebene aus, bereinigen, validieren und reichern Sie diese Daten an, und definieren Sie dann Transformationen und führen Sie sie aus. Nach Abschluss dieses Datenaufbereitungsprozesses können Sie Ihre bereinigten, zuverlässigen Daten in dimensionale Modelle übertragen, um eine einzige Version der Wahrheit“ für Ihr Unternehmen zu erstellen.




• Leistungsstarke Datentransformationen mit minimaler Codierung: Ganz gleich, ob Sie einfach nur eine Zahl von positiv in negativ ändern oder komplexe Berechnungen mit vielen Feldern in einer Tabelle durchführen, TimeXtender macht den Datenumwandlungsprozess einfach und leicht. Alle Transformationen können innerhalb unserer Low-Code-Benutzeroberfläche durchgeführt werden, wodurch das Schreiben von komplexem Code überflüssig wird, das Fehlerrisiko minimiert und der Transformationsprozess drastisch beschleunigt wird. Diese Transformationen können noch leistungsfähiger gemacht werden, wenn sie mit Bedingungen, Datenauswahlregeln und bei Bedarf mit benutzerdefiniertem Code kombiniert werden.




• Ein moderner Ansatz für die Datenmodellierung: Mit unserer Vorbereitungsschicht können Sie ein hochgradig strukturiertes und organisiertes Repository mit zuverlässigen Daten aufbauen, um Business Intelligence- und Analyseanwendungen zu unterstützen. Sie beginnt mit dem traditionellen „Sternschema“, fügt aber zusätzliche Tabellen und Felder hinzu, die den Datenkonsumenten wertvolle Einblicke bieten. Aus diesem Grund ist die Vorbereitungsschicht einfacher zu verstehen und zu verwenden.

Erstellen Sie Data Marts, die nur die relevante Teilmenge von Daten liefern.

Die Bereitstellungsschicht bietet Ihrem gesamten Unternehmen eine vereinfachte, konsistente und geschäftsfreundliche Sicht auf alle Datenprodukte, die Ihrem Unternehmen zur Verfügung stehen. Diese semantische Schicht maximiert die Datenerkennung und -verwendung, stellt die Datenqualität sicher und bringt technische und nicht-technische Teams auf eine gemeinsame Datensprache.

• Maximierung der Datennutzbarkeit: Die Vorbereitungsschicht kann verwendet werden, um technischen Datenjargon in vertraute Geschäftsbegriffe wie „Produkt“ oder „Umsatz“ zu übersetzen und so eine gemeinsame „semantische Schicht“ zu schaffen. Diese Schicht bietet Ihrem gesamten Unternehmen eine vereinfachte, konsistente und geschäftsfreundliche Ansicht aller verfügbaren Daten, was die Datenerkennung und -verwendung maximiert, die Datenqualität sicherstellt und technische und nicht-technische Teams auf eine gemeinsame Datensprache einstellt.




• Höhere Agilität mit Data Marts: Die Bereitstellungsschicht ermöglicht es Ihnen, abteilungs- oder zweckspezifische Modelle Ihrer Daten zu erstellen, die oft als „Data Marts“ bezeichnet werden. Diese Data Marts stellen jeder Abteilung oder Geschäftseinheit nur die relevantesten Daten zur Verfügung, was bedeutet, dass die Mitarbeiter keine Zeit mehr damit verschwenden müssen, alle berichtspflichtigen Daten im Data Warehouse zu durchsuchen, um das zu finden, was sie brauchen.




• Bereitstellung für Visualisierungstools Ihrer Wahl: Semantische Modelle können für Visualisierungstools Ihrer Wahl (wie PowerBI, Tableau oder Qlik) bereitgestellt werden, um Dashboards und Berichte schnell zu erstellen und flexibel zu ändern. Da semantische Modelle innerhalb von TimeXtender erstellt werden, liefern sie immer konsistente Felder und Zahlen, unabhängig davon, welches Visualisierungstool Sie verwenden. Dieser Ansatz verbessert die Datenverwaltung, -qualität und -konsistenz drastisch und stellt sicher, dass alle Benutzer eine einzige Version der Wahrheit verwenden.