FactGem: Paghiusa Mga Gigikanan sa Data sa Minuto… Dili Gikinahanglan ang Code!

FactGem

Ang datos naa sa mga silo. Ang negosyo ug IT parehas nga nangayo us aka pinaghiusa nga panan-aw sa datos aron makatabang nga mahatagan mga solusyon ang mga hagit sa negosyo karon. Gikinahanglan ang mga ulat nga naghiusa nga mga panan-aw sa hiniusa nga datos aron ang mga tawo makatan-aw sa kasayuran nga hinungdanon alang sa ilang mga kapunungan ug gipatubo ang pagsalig sa ilang kaarang sa pagpatuman ug paghatud sa husto nga kasayuran nga hinungdanon sa kalampusan sa kompanya.

Hinuon, ang datos nagkalat sa daghang mga sistema sa pagsulti, mga mainframe, filesystem, dokumento sa opisina, mga kalakip sa email, ug daghan pa. Tungod kay ang datos dili gihiusa ug ang mga negosyo nanginahanglan pa us aka pinaghiusa nga kasayuran, ang mga negosyo naghimo og mga pagsulud nga "swivel-chair" ug naghimo mga ulat nga "pagtutok ug pagtandi" Gipangutana nila ang usa ka silo ug gikopya ang mga sangputanan aron molabaw, nagpangutana usa pa nga silo ug i-paste ang datos sa daghang beses. Gisubli nila kini nga proseso hangtod nga adunay sila usa ka butang nga nagrepresentar sa ulat nga gusto nila kaayo nga himuon. Kini nga lahi sa pagreport hinay, manwal, dili masaligan, ug sayup nga sayup!

Kadaghanan sa mga organisasyon miuyon nga ang mga gamit ug teknolohiya nga naghimo sa problema sa data silo dili magamit sa solusyon. Ingon usa ka sangputanan, sa miaging mga tuig, nakita namon ang pagdaghan sa mga database ug mga teknolohiya nga NoSQL nga gipadala aron matabangan nga dali nga maipagsama ang datos ug labi ka abtik. Samtang ang kini nga kusganon nga bag-ong mga database ug plataporma mahimo nga makaminusan ang oras sa paghiusa sa datos kung itandi sa tradisyonal nga pamaagi, tanan sila nga sentro sa tag-uswag ug nagdala uban kanila usa pa nga hugpong sa mga hagit nga kinahanglan malampusan sa pag-abut sa mga kahanas nga kinahanglan aron maugmad ug pagtrabaho sa kini nga mga teknolohiya. Daghang mga babag nga naanaa sa kini nga proseso lakip ang pag-update sa pagdumala sa pagbag-o ug mga proseso sa negosyo aron molampos sa paghatud sa mga sangputanan.

FactGem naghatag usa ka paagi aron maipon ang datos nga wala pagsulat bisan unsang code. Nagtuo sila nga kinahanglan adunay usa ka dali nga paagi aron maipon ang datos, ug adunay. Gihimo nila kini!

Ang tem sa engineering sa FactGem mikuha sa palas-anon sa pagdumala sa pagkakumplikado sa paghiusa aron dili kinahanglan buhaton sa mga naggamit sa negosyo. Karon, ang usa ka diskusyon sa paghiusa sa datos dili kinahanglan magsugod sa IT. Ingon usa ka sangputanan, ang mga aplikasyon sa pag-upod sa data sa FactGem mahimong magamit aron dali nga mausa ang magkalainlain nga mga silo sa datos aron mahatud ang hiniusa nga mga ulat sa kaniadto wala magkakonek nga datos.

Ang pag-abut niini mao nga nasulbad namon kini nga imposible nga problema gikan sa usa ka panan-aw sa teknolohiya, apan kung unsa gyud ang among gihatag mao ang solusyon sa negosyo. Ang CEO nga si Megan Kvamme

Kung paghiusa sa datos, magsugod sila sa pangagpas nga ang imong datos gimodelo na. Ang mga tawo nga maalam sa imong organisasyon, ug tingali ang mga namaligya gikan kang kinsa ka nagpalit mga aplikasyon ug solusyon, ang naghimo sa kini nga mga modelo. Ang mga entidad ug relasyon nga nahingawa kanimo ug gusto nga mahiusa ang live sa imong mga data silo. Ingon sila mga kustomer, order, transaksyon, produkto, linya sa produkto, tagahatag, pasilidad, ug daghan pa. Gusto nila nga maablihan ang datos sa kini nga mga entity ug paghiusa sila sa usa ka ulat nga naghatud makahuluganon nga panan-aw sa negosyo. Uban sa FactGem, kini usa ka yano nga buluhaton.

Kung mahimo nimo nga iguhit ang mga entity ug relasyon alang sa imong organisasyon sa usa ka whiteboard, mahimo nimo gamiton ang FactGem aron isagol ang imong datos. Kini yano ra.

Aron mahugpong ang datos sa FactGem, magsugod sa WhiteboardR. Sa kini nga aplikasyon, i-drag ug ihulog ang mga entity ug relasyon aron mahimo ang lohikal nga modelo alang sa integrated data pinaagi sa "whiteboarding" kini sa browser. Sa WhiteboardR, ipasabut kung unsang mga hiyas ang gusto nimo iugnay sa matag entidad, ug kinahanglan nimo nga modelo ang imong kinahanglan, ingon nga kinahanglan nimo kini. Dili nimo kinahanglan mahibal-an ang matag hiyas nga kauban sa matag entidad sa wala pa ka magsugod. Dili nimo kinahanglan mahibal-an ang tanan nga mga silo ug gigikanan nga gusto nimong iusa. Ang labing kaayo nga praktis mao ang pagsugod pinaagi sa paghimo usa ka modelo alang sa pipila ka mga silo nga nahibal-an nimo nga makahatag usa ka hiniusa nga ulat - ug diha-diha nga bili sa imong negosyo. Ipa-mapa ang inyong mga entity, ilang mga hiyas, ug ilang mga relasyon sa matag usa. Mahimo ka usab nga maghimo mga lagda sa negosyo aron mahibal-an kung unsa ang naghimo sa usa ka entity nga talagsaon ug kung unsa ang kinahanglan nga kardinalidad sa relasyon niini bahin sa ubang mga may kalabutan nga entity. Kung nahimo na ang kini nga modelo, igabutang mo ang modelo aron magamit kini sa MappR.

Samtang gitugotan ka sa WhiteboardR nga magamit ang usa ka aplikasyon aron mahibal-an ang us aka us aka us aka us aka us aka modelo sa negosyo sa tibuuk nga negosyo, gitugotan ka sa MappR nga mapa ang lainlaing mga dili tinuud nga silos sa datos sa usa ka nahiusa nga modelo sa WhiteboardR Sa MappR, mahimo nimong sampolon ang usa ka gigikanan sa datos ug magsugod sa paghimo og mga pagmapa. Isulti naton nga sa usa ka gigikanan gikan sa usa ka silo ikaw adunay usa ka hiyas cust_id ug sa lain nga silo, adunay ka usa ka hiyas myembro_id, ug nahibal-an nimo nga kining duha nagtumong sa usa ka kostumer. Sa MappR, mahimo nimo mapa ang parehas nga kini nga mga hiyas sa pinaghiusa nga hiyas customer_id gipasabut na nimo ang hiniusa nga modelo sa WhiteboardR. Pagkahuman nimo nga mapa ang mga hiyas nga imong gipangga alang sa usa ka gigikanan, mahimo dayon i-import sa MappR ang mga file gikan sa kanang silo ug kini awtomatikong iupod sa modelo sa WhiteboardR ug diha-diha dayon mapangutana sa usa ka pinaghiusa nga panan-aw. Mahimo ka magpadayon sa pagmapa sa mga gigikanan ug pagsulud sa datos sa niining paagiha hangtod nga maipon nimo ang datos nga gusto nimo alang sa imong nahiusa nga panan-aw.

MappR

Uban sa WhiteboardR ug MappR, mahimo ka usab makatipig, mag-bersyon, ug ma-export ang mga modelo nga imong gihimo. Ang kini nga mga modelo adunay bili diin nahimo kini nga singsing sa decoder alang sa pagtabang sa negosyo ug sa IT nga ipahibalo ang ilang pagsabut sa datos sa organisasyon, kung giunsa kini gamiton, ug kung giunsa kini gigamit sa mga silo. Mahimo usab gamiton ang kini nga mga modelo aron matabangan nga mahibal-an ang bag-ong mga pag-deploy sa datos ug mga inisyatibo sa pag-platform usab aron makatabang nga masiguro ang ilang kalampusan.

Kung na-load na ang datos, gitugotan ka sa BuildR nga makahimo og dali, makapangutana dashboard tabok sa imong nahiusa nga datos sa browser. Gitugotan ka sa ConnectR nga magbutang usa ka konektor sa datos sa web alang sa Tableau ug uban pang mga himan sa BI aron mahimo usab nimo nga magamit ang kini nga mga gamit alang sa pagreport sa imong nahiusa nga datos.

Tungod kay ang FactGem naghimo sa bug-at nga pagbayaw sa paghiusa sa datos, ug tungod kay kinahanglan mo ra nga modelo ug mapa kung unsa ang imong kinahanglan, ingon nga kinahanglan nimo kini, ang paghiusa sa datos ug paghatud sa panan-aw labi ka kadali. Unsa man kini tan-awon sa tinuud nga kinabuhi?

Ania kung Unsa ang hitsura sa usa ka Kasagaran nga Paghiusa sa DataGem Data:

Sa miaging ting-init, usa ka Fortune 500 Retailer ang miduol sa Factgem, nga nangayo tabang alang sa ilang gigamit nga usa ka higanteng CRM ug pagbira sa datos gikan sa ubang mga lugar aron pagsulay nga makakuha og panan-aw. Kinahanglan sa ilang Punoan nga Siyentista sa Data aron dali nga makagsama ang mga tindahan, e-commerce ug kasayuran sa bodega sa datos sa kostumer aron masabtan ang "Kinsa ang kostumer?"

Gipasalig sa FactGem nga ipadala sa 24 oras. Nagpatindog sila usa ka naka-link nga modelo sa tanan nga mga tindahan ug kostumer, gibutyag ang bag-ong mga panabut, ug gihimo kini sa 6 ka oras, dili 24! Unya . . . Ang Customer # 1 sa tingpamaligya natawo. Nibalhin sila gikan sa pagtan-aw sa us aka lungsod sa 6 oras ngadto sa pagtan-aw sa tibuuk nga nasud, sa libu-libo nga mga tindahan, napulo ka milyon nga mga kostumer ug terabyte nga datos - ug gihimo kini tanan sa usa ka adlaw nga trabaho. Ang uban pa sa mga serbisyo sa pamaligya, panalapi, ug paggama nagsugod usab karon nga makita ug maamgohan ang mga kaayohan sa FactGem sa ilang mga organisasyon.

Ang teknolohiya nag-uswag hangtod sa punto diin dili na kini kinahanglan nga mag-usa ra nga sulud sa mga inhinyero. Ang paghiusa sa moderno nga datos dili lisud sama sa gusto sa imong departamento sa IT nga imong tuohan. CTO Clark Richey

WhiteboardR

Ang module sa WhiteboardR sa FactGem nagkonektar sa lainlaing mga gigikanan sa datos nga wala gigamit ang bisan unsang code.

Bisitaha ang FactGem aron mahibal-an ang Dugang pa

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.