FactGem: मिनटों में डेटा स्रोतों को एकीकृत करें ... कोई कोड आवश्यक नहीं!

फैक्टजेम

डेटा सिलोस में है। व्यवसाय और आईटी दोनों ही आज की व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान प्रदान करने में मदद करने के लिए डेटा के एकीकृत दृष्टिकोण की मांग कर रहे हैं। एकीकृत डेटा पर एकीकृत विचार प्रदान करने वाली रिपोर्टों की आवश्यकता होती है, ताकि लोग उन सूचनाओं को देख सकें जो उनके संगठनों के लिए महत्वपूर्ण हैं और कंपनी की सफलता के लिए महत्वपूर्ण जानकारी को निष्पादित करने और वितरित करने की उनकी क्षमता में विश्वास पैदा करती हैं।

डेटा, हालांकि, कई रिलेशनल सिस्टम, मेनफ्रेम, फाइल सिस्टम, ऑफिस डॉक्यूमेंट, ईमेल अटैचमेंट आदि में फैला हुआ है। क्योंकि डेटा एकीकृत नहीं है और व्यवसायों को अभी भी एकीकृत जानकारी की आवश्यकता है, घ व्यवसायों "कुंडा कुर्सी" एकीकरण और "घूरना" और इन रिपोर्टों की तुलना करते हैं। वे एक साइलो को क्वेरी करते हैं और परिणाम को एक्सेल में कॉपी करते हैं, एक और साइलो को क्वेरी करते हैं और डेटा को ओवर-पेस्ट करते हैं। वे इस प्रक्रिया को तब तक दोहराते हैं जब तक कि उनके पास कुछ ऐसा न हो जो रिपोर्ट का प्रतिनिधित्व करता है जिसे वे बहुत सख्त बनाना चाहते हैं। इस प्रकार की रिपोर्टिंग धीमी, मैनुअल, अविश्वसनीय और त्रुटि प्रवण है!

अधिकांश संगठनों ने माना कि डेटा साइलो समस्या पैदा करने वाले उपकरण और प्रौद्योगिकियां समाधान में उपयोग नहीं की जा सकती हैं। परिणामस्वरूप, पिछले कुछ वर्षों से, हमने NoSQL डेटाबेस और प्रौद्योगिकियों के प्रसार को देखा है ताकि डेटा को अधिक तेज़ी से और अधिक चपलता के साथ एकीकृत करने में मदद की जा सके। हालांकि ये शक्तिशाली नए डेटाबेस और प्लेटफ़ॉर्म पारंपरिक तरीकों की तुलना में डेटा को एकीकृत करने में समय कम कर सकते हैं, वे सभी डेवलपर-केंद्रित हैं और अपने साथ चुनौतियों का एक और सेट लाते हैं, जिन्हें विकसित करने के लिए आवश्यक कौशल प्राप्त करने की बात आती है। इन तकनीकों के साथ काम करें। इस प्रक्रिया में कई बाधाएँ निहित हैं जिनमें परिणाम बदलने में सफल होने के लिए परिवर्तन प्रबंधन और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अद्यतन करना शामिल है।

फैक्टजेम किसी भी कोड को लिखे बिना डेटा को एकीकृत करने का एक तरीका प्रदान करता है। उनका मानना ​​है कि डेटा को एकीकृत करने का एक आसान तरीका होना चाहिए, और वहाँ है। उन्होंने इसे बनाया!

फैक्टजीम में इंजीनियरिंग टीम ने एकीकरण की जटिलता से निपटने का भार उठाया है, ताकि व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को न करना पड़े। अब, एक डेटा एकीकरण चर्चा जरूरी आईटी के साथ शुरू करने के लिए नहीं है। नतीजतन, पहले से डिस्कनेक्ट किए गए डेटा पर एकीकृत रिपोर्ट देने के लिए फैक्टजीम के डेटा एकीकरण अनुप्रयोगों का उपयोग डेटा के असमान सिलोस को तेजी से एकीकृत करने के लिए किया जा सकता है।

यह क्या है कि हम इस असंभव समस्या को एक तकनीकी दृष्टिकोण से हल करते हैं, लेकिन हम वास्तव में जो प्रदान कर रहे हैं वह एक व्यावसायिक समाधान है। सीईओ मेगन केवम

डेटा को एकीकृत करते समय, वे इस धारणा से शुरू करते हैं कि आपका डेटा पहले से ही मॉडल किया गया है। आपके संगठन में बहुत स्मार्ट लोग, और उन विक्रेताओं से संभावना रखते हैं जिनसे आपने एप्लिकेशन और समाधान खरीदे हैं, इन मॉडलों को बनाया है। जिन संस्थाओं और संबंधों के बारे में आप परवाह करते हैं और अपने डेटा साइलो में लाइव को एकीकृत करना चाहते हैं। वे ग्राहकों, आदेशों, लेनदेन, उत्पादों, उत्पाद लाइनों, प्रदाताओं, सुविधाओं और बहुत कुछ की तरह दिखते हैं। वे इन संस्थाओं में डेटा को अनलॉक करना चाहते हैं और उन्हें एक रिपोर्ट में एकीकृत करते हैं जो सार्थक व्यापार अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। FactGem के साथ, यह एक सरल कार्य है।

यदि आप व्हाइटबोर्ड पर अपने संगठन के लिए निकाय और संबंध बना सकते हैं, तो आप अपने डेटा को एकीकृत करने के लिए FactGem का उपयोग कर सकते हैं। यह इत्ना आसान है।

FactGem के साथ डेटा को एकीकृत करने के लिए, व्हाइटबोर्ड से शुरू करें। इस एप्लिकेशन में, ब्राउज़र में "व्हाइटबोर्डिंग" द्वारा एकीकृत डेटा के लिए तार्किक मॉडल बनाने के लिए संस्थाओं और रिश्तों को खींचें और छोड़ें। व्हाइटबोर्ड में, परिभाषित करें कि आप किस विशेषता को प्रत्येक इकाई के साथ जोड़ना चाहते हैं, और आपको केवल उसी चीज़ को मॉडल करना होगा जो आपको चाहिए, जैसा कि आपको इसकी आवश्यकता है। शुरू करने से पहले आपको हर इकाई से जुड़ी हर विशेषता को जानना होगा। आपको उन सभी साइलो और स्रोतों को जानना नहीं है जिन्हें आप अंततः एकीकृत करना चाहते हैं। सबसे अच्छा अभ्यास कुछ साइलो के लिए एक मॉडल बनाकर शुरू करना है जिसे आप जानते हैं कि एक एकीकृत रिपोर्ट प्रदान कर सकते हैं - और आपके व्यवसाय के लिए तत्काल मूल्य। अपनी संस्थाओं, उनकी विशेषताओं और उनके रिश्तों को एक-दूसरे से मिलाएं। आप यह निर्धारित करने के लिए व्यावसायिक नियम भी बना सकते हैं कि किसी इकाई को क्या विशिष्ट बनाता है और उसके संबंध की कार्डिनैलिटी अन्य संबंधित संस्थाओं के संबंध में क्या होनी चाहिए। एक बार जब यह मॉडल बन जाता है, तो आप मॉडल को तैनात करते हैं ताकि इसका उपयोग MappR में किया जा सके।

जबकि व्हाइटबोर्ड आपको एक एकीकृत, एकीकृत, उद्यम-व्यापी व्यापार मॉडल को परिभाषित करने के लिए एक एप्लिकेशन का उपयोग करने देता है, MappR आपको एकीकृत व्हाइटबोर्डआर मॉडल में डेटा के विभिन्न विशिष्ट साइलो को मैप करने की अनुमति देता है। MappR में, आप डेटा स्रोत का नमूना ले सकते हैं और मैपिंग बनाना शुरू कर सकते हैं। मान लीजिए कि एक साइलो से एक स्रोत में आपके पास एक विशेषता है cust_id और एक अन्य साइलो में, आपके पास एक विशेषता है सदस्य आईडी, और आप जानते हैं कि ये दोनों एक ग्राहक को संदर्भित करते हैं। MappR के साथ, आप इन दोनों विशेषताओं को एकीकृत विशेषता पर मैप कर सकते हैं ग्राहक आईडी, ग्राहक पहचान आप पहले से ही एकीकृत व्हाइटबोर्डआर मॉडल में परिभाषित कर चुके हैं। जैसे ही आप किसी स्रोत के लिए महत्वपूर्ण विशेषताओं को मैप करते हैं, तब मैपआर उस साइलो से फ़ाइलें आयात कर सकता है और यह स्वचालित रूप से व्हाइटबोर्डआर मॉडल में एकीकृत हो जाएगा और एक एकीकृत दृश्य में तुरंत क्वेरी करने योग्य है। जब तक आप अपने एकीकृत दृश्य के लिए अपने इच्छित डेटा को एकीकृत नहीं कर लेते, तब तक आप इस तरह से स्रोतों को मैप करना और डेटा को अंतर्ग्रहण करना जारी रख सकते हैं।

मैपआर

व्हाइटबोर्ड और MappR के साथ, आप अपने द्वारा बनाए गए मॉडल को भी सहेज सकते हैं, संस्करण कर सकते हैं और निर्यात कर सकते हैं। इन मॉडलों का मूल्य है कि वे व्यवसाय की मदद करने के लिए डिकोडर रिंग बन जाते हैं और आईटी संगठन के डेटा के बारे में उनकी समझ को बताता है कि इसका उपयोग कैसे किया जाना चाहिए, और इसे साइलो में कैसे उपयोग किया जा रहा है। इन मॉडलों का उपयोग नए डेटा तैनाती को सूचित करने और उनकी सफलता की गारंटी देने में मदद करने के लिए पुन: प्लेटफ़ॉर्मिंग पहलों के लिए भी किया जा सकता है।

डेटा लोड हो जाने के बाद, बिल्डआर आपको ब्राउज़र में आपके एकीकृत डेटा पर एक सरल, क्वेरी करने योग्य डैशबोर्ड बनाने की अनुमति देता है। कनेक्टआर आपको झांकी और अन्य बीआई उपकरण के लिए एक वेब डेटा कनेक्टर को तैनात करने देता है ताकि आप अपने अब-एकीकृत डेटा पर रिपोर्टिंग के लिए इन उपकरणों का लाभ उठा सकें।

क्योंकि FactGem डेटा एकीकरण का भारी भार उठाता है, और क्योंकि आपको केवल मॉडल और मैप करना है जो आपको चाहिए, जैसा कि आपको इसकी आवश्यकता है, डेटा एकीकरण और अंतर्दृष्टि का वितरण अविश्वसनीय रूप से तेज़ है। यह वास्तविक जीवन में कैसा दिखता है?

यहाँ एक सामान्य FactGem डेटा एकीकरण कैसा दिखता है:

पिछली गर्मियों में, एक फॉर्च्यून 500 रिटेलर ने फैग्गेम से संपर्क किया, मदद के लिए पूछ रहा था क्योंकि वे एक विशाल सीआरएम का उपयोग कर रहे थे और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की कोशिश करने के लिए अन्य स्थानों से डेटा खींच रहे थे। उनके मुख्य डेटा वैज्ञानिक को "ग्राहक कौन है?" समझने के लिए स्टोर, ई-कॉमर्स और ग्राहक डेटा वेयरहाउस जानकारी को आसानी से संयोजित करने की आवश्यकता है।

FactGem ने 24 घंटे में डिलीवरी का वादा किया। उन्होंने सभी दुकानों और ग्राहकों के बीच एक लिंक किए गए मॉडल का निर्माण किया, नई अंतर्दृष्टि को उजागर किया, और यह 6 घंटे में किया, 24 नहीं! इसलिए । । । रिटेल में ग्राहक # 1 पैदा हुआ था। वे 6 घंटे में एक ही शहर को देखने से लेकर पूरे देश में देखने, हजारों स्टोर, लाखों ग्राहकों और डेटा के टेराबाइट्स तक ले गए हैं - और एक दिन के काम में यह सब कर रहे हैं। खुदरा, वित्तीय सेवाओं और विनिर्माण क्षेत्र के अन्य लोग भी अब अपने संगठनों में FactGem के लाभों को देखना और महसूस करना शुरू कर रहे हैं।

प्रौद्योगिकी उस बिंदु पर आगे बढ़ गई है जहां इसे अब इंजीनियरों का एकमात्र उद्देश्य नहीं होना चाहिए। आधुनिक डेटा एकीकरण उतना कठिन नहीं है जितना आपका आईटी विभाग आपको विश्वास करना चाहेगा। सीटीओ क्लार्क रिची

व्हाइटबोर्ड

FactGem का व्हाइटबोर्ड मॉड्यूल किसी भी कोड के उपयोग के बिना असमान डेटा स्रोतों को जोड़ता है।

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