Herramienta de Datos todo en uno.
ETL ESTUDIO
Extracción, Transformación y Carga de Datos (ETL)
-
Extracción:
-
Obtención de datos de diversas fuentes.
-
Captura de datos de fuentes estructuradas, semi-estructuradas y no estructuradas.
-
-
Limpieza de datos:
-
Eliminar o corregir datos inconsistentes, duplicados o erróneos.
-
Estandarizar formatos y valores para mantener la consistencia.
-
Manejar valores faltantes o nulos.
-
-
Transformación de datos:
-
Aplicar reglas de negocio o cálculos para transformar los datos.
-
Agregar, resumir o agrupar datos.
-
Normalizar los datos para eliminar redundancias.
-
-
Calidad de datos:
-
Validar datos según reglas o restricciones predefinidas.
-
Realizar perfiles de datos y comprobaciones de integridad de datos.
-
Garantizar la precisión, integridad y consistencia de los datos.
-
-
Integración de datos:
-
Combinar datos de múltiples fuentes en un formato unificado.
-
Resolver conflictos o inconsistencias de datos durante la fusión.
-
Enriquecer datos mediante la integración de información adicional.
-
-
Enriquecimiento de datos:
-
Agregar o mejorar datos con información externa o de referencia.
-
Incorporar datos de geolocalización, datos demográficos, etc.
-
Enriquecer los datos con fuentes en línea.
-
-
Carga de datos:
-
Preparación de datos para almacenamiento o análisis.
-
Mapeo y transformación de datos para que se ajusten al esquema objetivo.
-
Carga de datos.
-
Convierta sus datos en NFTs (Tokens no fungibles) inmutables.
-
-
Control de errores:
-
Gestionar y registrar los errores encontrados durante el proceso de ETL.
-
Implementar mecanismos de manejo de excepciones y recuperación de datos.
-
-
Gestión de metadatos:
-
Seguimiento de la procedencia y las transformaciones de los datos.
-
Mantenimiento de diccionarios de datos y documentación de datos.
-
-
Planificación y supervisión:
-
Automatización de la ejecución de procesos de ETL.
-
Configuración de dependencias y programación de trabajos.
-
Supervisión de trabajos de ETL.
-
Business Intelligence
Potente software de análisis que convierte los datos en conocimientos prácticos para impulsar la toma de decisiones empresariales.
-
Analítica Avanzada:
-
Potentes capacidades analíticas para extraer conocimientos de los datos utilizando diversas técnicas como la minería de datos, el análisis predictivo y el análisis estadístico.
-
-
Visualización del dato:
-
Dashboards interactivos, gráficos y visualmente atractivos que presentan los datos de manera clara e intuitiva, permitiendo a los usuarios comprender la información rápidamente.
-
-
Informes en tiempo real:
-
Capacidad para generar informes y actualizaciones en tiempo real, proporcionando información actualizada para la toma de decisiones oportuna.
-
-
Self-Service Analytics:
-
Permite a los stakeholder explorar y analizar datos de forma independiente, sin necesidad de conocimientos técnicos, lo que permite una toma de decisiones ágil.
-
-
Integraciones:
-
Integración con diversas fuentes de datos para consolidar y analizar datos de múltiples fuentes de manera unificada y consistente.
-
-
Seguridad:
-
Medidas de seguridad sólidas, que incluyen cifrado, controles de acceso y anonimización de datos, para garantizar la confidencialidad e integridad de la información comercial confidencial.
-
-
Inteligencia Artificial y Machine Learning:
-
Tecnologías de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para automatizar el análisis de datos, identificar patrones, realizar predicciones y proporcionar conocimientos inteligentes.
-
-
Tecnología Blockchain:
-
Utilización de la tecnología de Blockchain para garantizar la inmutabilidad de los datos, la transparencia y la confianza en la plataforma de BI, mejorando la integridad y la auditabilidad de los datos.
-
-
Colaboración e Intercambio de datos:
-
Funciones que facilitan la colaboración y el intercambio de datos entre equipos y partes interesadas, permitiendo un intercambio de conocimientos fluido y una toma de decisiones colaborativa.
-
-
Gobierno del dato:
-
Capacidades integradas de gobierno de datos para asegurar la calidad de los datos, la estandarización y el cumplimiento de los requisitos regulatorios, garantizando la precisión y confiabilidad de los datos.
-
-
Accesibilidad móvil:
-
Acceso desde el móvil, permitiendo a los usuarios acceder e interactuar con informes y paneles de BI sobre la marcha.
-
-
Datos sintéticos:
-
Integración de capacidades de manejo de datos sintéticos para pruebas, prototipado y anonimización de datos sensibles.
-
-
Generador de informes basado en inteligencia artificial:
-
Generación de informes impulsada por inteligencia artificial que automatiza la creación de informes completos con ideas relevantes y visualizaciones, ahorrando tiempo y esfuerzo.
-
-
Notificaciones:
-
Capacidades de notificación para alertar a los usuarios sobre eventos importantes, anomalías en los datos o umbrales predefinidos.
-
-
Habla con los datos:
-
Capacidades de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) que permiten a los usuarios interactuar con los datos mediante consultas de texto, facilitando la exploración de datos intuitiva y conversacional.
-