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本帖最后由 AAS数据可视化 于 2018-11-8 13:45 编辑
随着大数据的兴起、ETL过程必须处理大量的结构化和非结构化数据,如呼叫详细记录、银行交易,社交媒体文件,等等一些商业智能BI系统。 如何管理多样化和快速变化的数据?信息系统变得复杂起来,差异的来源也越来越多。 ETL过程需要综合连接广泛的系统,包括打包的应用程序(ERP、CRM等)、数据库、主机、文件、Web服务、大数据平台和SaaS应用程序。 商业智能结构和应用包括大数据平台、数据仓库、数据集市和OLAP应用的分析、报告、仪表盘等等,所有这些目标结构有不同的数据转换需求。 解决方案 Talend ETL的分析 Talend的大数据为企业级ETL和数据管理解决方案进行了优化 一个高度可扩展和快速执行开源平台 利用网格硬件,支持双重ETL和英语教学体系结构。 广泛的数据集成连接 支持所有的系统,这样你就可以访问所有生产数据。 内置先进的组件 支持大数据(hadoop,NoSQL、大数据平台)和ETL包括字符串操作、缓慢变化维度,自动查找处理批量加载支持和数据映射工具,能够处理复杂的数据映射。 面向业务流程建模 涉及业务涉众和确保适当的IT和业务部门之间的沟通。 完全图形化开发环境 大大提高生产效率和便于维护。
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