
Ataccama Innovate 2023
The Future of Data Quality
Flexible Datenintegration
Integrieren Sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen, verbessern Sie die Datenqualität und liefern Sie dem Benutzer zuverlässige Daten in einer Vielzahl von Darstellungsformen.



Einfaches Erstellen, Testen und Bereitstellen von Datenintegrationspipelines
Machen Sie es auf Ihre Art
Einfach anpassbares ETL
Ob Sie eine vordefinierte Datenpipeline implementieren möchten, ohne die Daten zu sehen, interaktiv mit den Daten arbeiten oder Daten direkt im Data Lake transformieren möchten – alles wird unterstützt.
Sparen Sie Zeit bei der Vorbereitung von Transformationspipelines
Daten aus beliebigen Quellen integrieren
Sparen Sie Entwicklungszeit durch die Bereitstellung wiederverwendbarer Konfigurationen und die Verteilung von Workloads auf lokale, Big-Data- und Cloud-Umgebungen. Integrieren Sie anschließend die Verarbeitungsergebnisse in einen Datenspeicher Ihrer Wahl.
Für Datenqualität ist gesorgt
Integrierte Datenqualitätsfunktionen
Validieren Sie Daten und verbessern Sie die Datenqualität bei der Integration. Verwenden Sie Hunderte von vorgefertigten Transformationen und DQ-Funktionen oder erstellen Sie einfach Ihre eigenen und verwenden Sie diese wieder.
Orchestrierung
Planen Sie Workflows und konfigurieren Sie Auslöser, um Pipelines zu starten und in eine Warteschlange zu stellen.
Metadatengesteuert
Verwenden Sie im Datenkatalog gespeicherte Metadaten zum effizienten Aufbau von Datenintegrationspipelines.
Eine leistungsstarke Anwendung für Dateningenieure

Außergewöhnliche Möglichkeiten der Datenintegration
Datentransformation
Führen Sie Daten aus mehreren Quellen zusammen oder filtern, gruppieren und aggregieren Sie diese. Schreiben Sie anschließend Ihre Ergebnisse in Dateien, Datenbanken oder jedes andere unterstützte System, einschließlich unseres Datenkatalogs.
Webdienste
Veröffentlichen Sie jede Pipeline als Webdienst und verwenden Sie sie von Ihren eigenen Anwendungen aus, um Daten zu transformieren oder anzureichern.
Datenmaskierung
Maskieren Sie Ihre Daten konsistent, erstellen Sie Daten für Testumgebungen und übertragen Sie anonymisierte Daten in die Cloud. Unser intelligentes Modul bewahrt Datenqualität und Eigenschaften.
Deduplizierung
Identifizieren Sie doppelte Datensätze, die dieselbe reale Entität repräsentieren (Kunden, Patienten, Produkte, Standorte oder andere) mit deterministischen und fuzzy Abgleichsregeln oder KI-basierten Algorithmen bei der Datenintegration.
Standardisierung & Bereinigung von Daten
Sie können je nach Bedarf Ihre Daten standardisieren, bereinigen, validieren, anreichen und abgleichen. Wechseln Sie ganz einfach von der Konfiguration hin zum Testing und dem Einsatz in Ihrem Unternehmen. Integrieren Sie die Qualität Ihrer Daten in bestehende ETL- und CI/CD-Pipelines.
Datenaufbereitung
Verknüpfen und transformieren Sie Ihre Daten ganz einfach mit Ataccama ONE und bringen Sie sie für Ihr Projekt in kürzester Zeit in Form. Dank der nativen Integration mit dem Datenkatalog können Sie ganz einfach die richtigen Daten finden und importieren.
Externe Datenanreicherung & Validierung
Verwenden Sie Plug-in-Module für die Anbindung an branchenübliche Datenanreicherungs- & Validierungsdienste von Drittanbietern.
Rufen Sie jede externe API auf oder scrapen Sie Webseiten.
Orchestrierung
Verwalten Sie die Ausführung und Terminierung von Jobs. Verfolgen Sie Leistung und Ergebnisse über eine Administrationskonsole.
Entwickelt für alle, die mit Daten arbeiten
Ataccama ONE wurde für schnelle analytische, stark regulierte Governance- und technische Datenteams gleichermaßen entwickelt.

Jeder, der mit Daten zu tun hat, kann seinen Job besser und schneller erledigen, wenn er den Unternehmensdaten vertrauen kann, während er einen Blick darauf hat, wie sie verwendet werden.
Zuverlässiges & skalierbares Modul
Vertikale Skalierung
Ataccama ONE profitiert von den erhöhten Ressourcen einzelner Server-Knoten (CPU-Kerne und RAM für In-Memory-Verarbeitung).
Entkoppelte Konfiguration
Konfigurieren Sie Datenintegrationspipelines unabhängig von Datenquelle und Ausführungsumgebung.
Horizontale Skalierung
Verarbeiten Sie mit Hadoop-, Spark- und Kubernetes-Clustern beliebige Datenmengen innerhalb eines vorgegebenen Zeitrahmens für die Datenverarbeitung.
Integrationstypen
Batch: strukturiert, halbstrukturiert, Textdateien, XML und komplexe Formate
Online: SOAP und REST APIs
Messaging (JMS)
Streaming
Verteilte Prozesse: Databricks, Amazon EMR, Cloudera, and Hortonworks
Datenquellen
Relationale und NoSQL-Datenbanken
Dateitypen: Avro, Parquet, ORC, TXT, JSON, CSV, Excel
Cloud-Datenquellen: Azure, Google Cloud, Amazon S3, und andere mit S3 kompatiblen Speicher
Adapter für Industriestandard-Nachrichtenformate
AWS Glue Data Catalog, Hive, HBase
Streaming-Integration mit Apache Kafka
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