Da Daten in der heutigen schnelllebigen Zeit zu einem unverzichtbaren Geschäftsfaktor geworden sind, müssen Unternehmen Wege finden, um die wachsenden Mengen an verfügbaren Daten zu verwalten und zu nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen benötigen Hilfe bei der Datenaufnahme, einem komplizierten und zeitaufwändigen Prozess der Bereinigung und des Imports von Daten aus verschiedenen Quellen in ein System wie Data Warehouses, Data Marts, Big Data Lakes und Data Lake Houses zur Analyse.
Die Datenaufnahme ist für jedes Unternehmen, das sich bei seinen Entscheidungen auf Datenanalysen stützt, von entscheidender Bedeutung. Ohne Daten können Unternehmen ihre Kunden nicht richtig verstehen, ihre Produkte nicht verbessern und keine fundierten Geschäftsentscheidungen treffen. Die Datenaufnahme ermöglicht es, mit Tools, die verschiedene Datenformate und große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten können, einen Mehrwert aus Ihren Daten zu ziehen, um Probleme und Chancen zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. So erhalten Sie jederzeit pünktlich genaue Daten.
Die Datenaufnahme von Virtusa unterstützt eine breite Palette von Dateneingabeformaten, -quellen und -mechanismen mit internem Wissen zur Integration mit modernen Cloud-basierten Tools.
Unser Framework nutzt Python-Technologie und Open-Source-Tools, um ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren und Laden) zu beschleunigen und die Transparenz zu erhöhen.
Unser Lösungs-Framework ermöglicht eine automatisierte, metadatenbasierte Datenaufnahme durch die Erstellung zentraler Metadatenquellen, -ziele und -zuordnungen.
Die Funktionen der Lösung umfassen:
- Schemaerkennung aus Dateien, Datenbanken oder API-basierten Quellen
- Quell- und Zieldatenprofilierung
- Flexibler Datenvergleich zwischen Quell- und Zieldatensätzen
- Interaktive Einrichtung, Anzeige und Nutzung von Metadaten, die für Data Governance und Zugriffsrichtlinien von Vorteil sind
- Einrichtung der Aufgabe für die Datenaufnahme
- Datenzuordnungen, Validierung, Transformation und Einrichtung von Qualitätsprüfungen
- Orchestrierung von Datenpipelines
- Einrichtung der Benutzeroberfläche und Verwaltung der Metadaten in der Zieltabelle (Snowflake, Redshift)
- Dashboard zur Anzeige des Aufnahmestatus und von Ausnahmen
- Metadatengesteuerte, Low-/No-Code-Datenaufnahme, um einfache bis mittelkomplexe Transformationen durch Metadatendefinition oder Parametrisierung zu verarbeiten
- Hooks für die sicherheitsbezogene Integration, einschließlich Authentifizierung und Autorisierung