FactGem : 몇 분 만에 데이터 소스 통합… 코드 필요 없음!

팩트젬

데이터는 사일로에 있습니다. 비즈니스와 IT는 모두 오늘날의 비즈니스 과제에 대한 솔루션을 제공하기 위해 통합 된 데이터보기를 요구하고 있습니다. 통합 데이터에 대한 통합 된보기를 제공하는 보고서는 사람들이 조직에 중요한 정보를 찾고 회사의 성공에 중요한 정확한 정보를 실행하고 제공 할 수있는 능력에 자신감을 심어줄 수 있어야합니다.

그러나 데이터는 여러 관계형 시스템, 메인 프레임, 파일 시스템, 오피스 문서, 이메일 첨부 파일 등에 분산되어 있습니다. 데이터가 통합되지 않고 비즈니스에 여전히 통합 된 정보가 필요하기 때문에 d 비즈니스는 "회전 의자"통합을 수행하고 "보고 비교"보고서를 작성합니다. 그들은 하나의 사일로를 쿼리하고 결과를 복사하여 엑셀하고 다른 사일로를 쿼리하고 데이터를 반복해서 붙여 넣습니다. 그들은 필사적으로 만들고 싶어하는 보고서를 나타내는 무언가를 얻을 때까지이 과정을 반복합니다. 이러한 유형의보고는 느리고 수동이며 신뢰할 수 없으며 오류가 발생하기 쉽습니다!

대부분의 조직은 데이터 사일로 문제를 일으킨 도구와 기술을 솔루션에 사용할 수 없다고 인정합니다. 그 결과 지난 몇 년 동안 데이터를보다 신속하고 민첩하게 통합하는 데 도움이되는 NoSQL 데이터베이스와 기술이 배포되는 것을 목격했습니다. 이러한 강력한 새 데이터베이스 및 플랫폼은 기존 방법에 비해 데이터 통합 ​​시간을 줄일 수 있지만 모두 개발자 중심적이며 개발 및 개발에 필요한 기술을 습득 할 때 극복해야하는 또 다른 문제를 가져옵니다. 이러한 기술로 작업하십시오. 성공적인 결과 제공을 위해 변경 관리 및 비즈니스 프로세스를 업데이트하는 것을 포함하여이 프로세스에는 많은 장애물이 내재되어 있습니다.

팩트젬 코드를 작성하지 않고 데이터를 통합하는 방법을 제공합니다. 그들은 데이터를 통합하는 더 쉬운 방법이 있어야한다고 믿습니다. 그들은 그것을 만들었습니다!

FactGem의 엔지니어링 팀은 비즈니스 사용자가 할 필요가 없도록 통합의 복잡성을 처리하는 부담을 짊어졌습니다. 이제 데이터 통합 ​​논의가 반드시 IT에서 시작될 필요는 없습니다. 결과적으로 FactGem의 데이터 통합 ​​애플리케이션을 사용하여 서로 다른 데이터 사일로를 신속하게 통합하여 이전에 연결이 끊긴 데이터에 대한 통합 보고서를 제공 할 수 있습니다.

결론은 기술적 인 관점에서이 불가능한 문제를 해결했지만 실제로 제공하는 것은 비즈니스 솔루션입니다. 메간 크 밤메 CEO

데이터 통합은 데이터가 이미 모델링되었다는 가정에서 시작됩니다. 조직의 매우 똑똑한 사람들과 응용 프로그램 및 솔루션을 구입 한 공급 업체가 이러한 모델을 만들었습니다. 관심 있고 통합하려는 엔티티 및 관계는 데이터 사일로에 있습니다. 고객, 주문, 거래, 제품, 제품 라인, 공급자, 시설 등으로 보입니다. 이들은 이러한 엔터티의 데이터를 잠금 해제하고 의미있는 비즈니스 통찰력을 제공하는 보고서로 통합하려고합니다. FactGem을 사용하면 이것은 간단한 작업입니다.

화이트 보드에 조직의 엔터티 및 관계를 그릴 수있는 경우 FactGem을 사용하여 데이터를 통합 할 수 있습니다. 그렇게 간단합니다.

FactGem과 데이터를 통합하려면 WhiteboardR로 시작하십시오. 이 애플리케이션에서 엔티티와 관계를 끌어다 놓아 브라우저에서 "화이트 보드"하여 통합 데이터에 대한 논리적 모델을 만듭니다. WhiteboardR에서 각 엔터티와 연결할 속성을 정의하고 필요에 따라 필요한 것만 모델링하면됩니다. 시작하기 전에 모든 엔티티와 관련된 모든 속성을 알 필요는 없습니다. 궁극적으로 통합하려는 모든 사일로와 소스를 알 필요는 없습니다. 가장 좋은 방법은 통합 보고서를 제공 할 수 있고 비즈니스에 즉각적인 가치를 제공 할 수있는 몇 가지 사일로에 대한 모델을 만드는 것부터 시작하는 것입니다. 엔티티, 속성 및 관계를 서로 매핑하십시오. 엔터티를 고유하게 만드는 항목과 다른 관련 엔터티와 관련하여 관계의 카디널리티를 정의하는 비즈니스 규칙을 만들 수도 있습니다. 이 모델이 생성되면 MappR에서 사용할 수 있도록 모델을 배포합니다.

WhiteboardR을 사용하면 애플리케이션을 사용하여 통합되고 통합 된 전사적 비즈니스 모델을 정의 할 수 있지만 MappR을 사용하면 서로 다른 고유 한 데이터 사일로를 통합 WhiteboardR 모델에 매핑 할 수 있습니다. MappR에서 데이터 소스를 샘플링하고 매핑 생성을 시작할 수 있습니다. 한 사일로의 소스에 속성이 있다고 가정 해 보겠습니다. cust_id 다른 사일로에는 속성이 있습니다. 회원 아이디, 둘 다 고객을 지칭한다는 것을 알고 있습니다. MappR을 사용하면이 두 속성을 통합 속성에 매핑 할 수 있습니다. 고객 ID 통합 된 WhiteboardR 모델에서 이미 정의했습니다. 소스에 대해 관심있는 속성을 매핑하자마자 MappR은 해당 사일로에서 파일을 가져올 수 있으며 자동으로 WhiteboardR 모델에 통합되고 통합보기에서 즉시 쿼리 할 수 ​​있습니다. 통합보기에 대해 원하는 데이터를 통합 할 때까지 이러한 방식으로 소스를 매핑하고 데이터를 수집 할 수 있습니다.

맵알

WhiteboardR 및 MappR을 사용하면 생성 한 모델을 저장, 버전 지정 및 내보낼 수도 있습니다. 이러한 모델은 비즈니스와 IT가 조직의 데이터에 대한 이해, 사용 방법 및 사일로에서 사용되는 방법을 전달하는 데 도움이되는 디코더 링이된다는 점에서 가치가 있습니다. 이러한 모델은 새로운 데이터 배포 및 플랫폼 재 구축 이니셔티브에 대한 정보를 제공하여 성공을 보장하는데도 사용할 수 있습니다.

데이터가로드되면 BuildR을 사용하면 브라우저의 통합 데이터에 대해 간단하고 쿼리 가능한 대시 보드를 빠르게 만들 수 있습니다. ConnectR을 사용하면 Tableau 및 기타 BI 도구 용 웹 데이터 커넥터를 배포 할 수 있으므로 이러한 도구를 활용하여 현재 통합 된 데이터를보고 할 수도 있습니다.

FactGem은 데이터 통합의 무거운 작업을 수행하고 필요한 것을 모델링하고 매핑하기 만하면되기 때문에 데이터 통합과 통찰력 제공이 매우 빠릅니다. 이것은 실생활에서 어떻게 생겼습니까?

일반적인 FactGem 데이터 통합은 다음과 같습니다.

지난 여름, Fortune 500 소매 업체가 Factgem에 접근하여 거대한 CRM을 사용하고 통찰력을 얻기 위해 다른 곳에서 데이터를 가져 왔기 때문에 도움을 요청했습니다. 그들의 수석 데이터 과학자는 "고객이 누구입니까?"를 이해하기 위해 상점, 전자 상거래 및 고객 데이터웨어 하우스 정보를 쉽게 결합해야했습니다.

FactGem은 24 시간 내에 배송을 약속했습니다. 그들은 모든 매장과 고객을 대상으로 링크 된 모델을 구축하고 새로운 통찰력을 공개했으며 6 시간이 아닌 24 시간 만에 완료했습니다! 그래서. . . 소매 업계 1 위 고객이 탄생했습니다. 그들은 6 시간 만에 한 도시를 조사하던 것에서 전국의 수천 개의 상점, 수천만 명의 고객 및 테라 바이트의 데이터를 조사하는 것으로 이동했으며이 모든 작업을 하루 일과로 수행했습니다. 소매, 금융 서비스 및 제조 분야의 다른 기업들도 이제 조직에서 FactGem의 이점을보고 실현하기 시작했습니다.

기술은 더 이상 엔지니어의 유일한 영역이 될 수 없을 정도로 발전했습니다. 최신 데이터 통합은 IT 부서가 믿고 싶어하는 것만 큼 어렵지 않습니다. CTO Clark Richey

화이트 보드 R

FactGem의 WhiteboardR 모듈은 코드를 사용하지 않고 서로 다른 데이터 소스를 연결합니다.

자세한 내용은 FactGem을 방문하십시오.

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