Инструмент обработки данных Modus ETL практический пример

Описание

В классической BI системе 80% времени уходит на подготовку данных. Модус:ETL сокращает это время в 2 раза

- Готовые сценарии для управления качеством данных: очистка, стандартизация, сопоставление, обогащение, синтаксический анализ, дедупликация, мониторинг качества
- Real-time статистика по отклонениям (мониторинг)
- Мастера и шаблоны для настройки ETL процессов без программирования:
- ER диаграммы для настройки и визуализации моделей данных
- Контроль процессов с простым интерфейсом
- Диаграммы для визуализации ETL-пакетов получения и обработки данных

Подробнее о Модус BI/ETL - https://datafinder.ru/products/modus-bi

Модус:управление корпоративным хранилищем данных - это самостоятельный продукт для подготовки очищенных данных для любых OLAP или BI-систем

Автоматизирует сбор данных
- огромная библиотека готовых интеграций
- высокая производительность работы с источником

Подготавливает данные
- готовые сценарии управления качеством данных

Хранит данные
- корпоративное хранилище с поддержкой историчности данных

Передаёт подготовленные данные
- BI-системы: Modus BI, Power BI, Qlik, Tableau
- OLAP: MS SSAS, Полиматика, Mondrian

модус BI,
модус ETL,
modus BI,
modus ETL,
Нативные способы получения данных для 1С,
1С-запросы,
СКД,
HTTP сервис,
Подключение любых источников,
Произвольныйкод ODBC,
ADOdb,
REST API,
многопоточный сбор данных,
возобновление загрузки при разрывах,
интеллектуальное управление очередями,
обновление данных по расписанию,
дозагрузка новых и обновление измененных записей,
версионирование данных,
очистка, стандартизация, сопоставление, обогащение, синтаксический анализ, дедупликация, мониторинг качества,
качество данных,
проверка на уникальность/дубли строк,
пустое значение/NULL,
контрольную цифру,
замену значений,
для продвинутых пользователей,
произвольные SQL запросы,
ETL процесс,
настройки ETL процессов без программирования,
Real-time статистика,
мониторинг ETL,
Диаграммы для визуализации ETL,
Удобный work-flow для стандартизации данных,
мэппинг данных с дополнением или заменой значений на эталонные,
группировка данных по признакам,
категоризация данных,
хранение эталонных справочников и правил мэппинга,
линейная регрессия,
кластеризация,
прогнозирование,
произвольный код на Phyton,
возможность интеграции open-source библиотек,
мэппинг данных,