Qlik Catalog

Qlik Catalog — корпоративний магазин даних, який допомагає компаніям ефективно управляти власними даними, швидко отримувати доступ до них для подальшого аналізу. Рішення прискорює процес каталогізації, обробки та доставки надійних даних бізнес-користувачам підприємства

Qlik Catalog
Qlik Catalog дозволяє
  • Завантажувати дані з різних джерел
  • Конвертувати XML, JSON, файли з роздільниками, jdbc-дані (SQL Server, Oracle, Hive, Teradata, PostgreSQL, MySQL та ін.), Sqoop-скрипти, QVD-файли
  • Зберігати історичні дані у стандартизованому вигляді: кластер Hadoop (Cloudera, Hortonworks, AWS EMR) або один вузол Linux FS
  • Проводити профілювання та статистику значень полів
  • Визначати та зберігати метадані - PostgreSQL, Oracle
  • Проводити валідацію та виявлення поганих записів
Функціональні можливості
Завантаження даних
Збагачення даних
Перетворення даних
Публікація та використання даних
Завантаження даних
Збагачення даних
Перетворення даних
Публікація та використання даних
  • Читання та конвертація XML, JSON, файлів з роздільниками, jdbc-даних (SQL Server, Oracle, Hive, Teradata, PostgreSQL, MySQL та ін.), Sqoop-скриптів, QVD-файлів
  • Зберігання даних у стандартизованому вигляді: кластер Hadoop (Cloudera, Hortonworks, AWS EMR) або один вузол Linux FS. Зберігання історичних даних
  • Профілювання, статистика значень полів
  • Валідація та виявлення поганих записів
  • Визначення та збереження метаданих - PostgreSQL, Oracle
Qlik Catalog
  • Обробка даних із визначених бізнес-правил
  • Виявлення персональних даних, тегування та знеособлення
  • Захист даних шифруванням, маскуванням, обнуленням
  • Інтеграція з Data Governance Tool для визначення термінів та класифікація за допомогою тегів
  • 47 правил перевірки та 60+ шаблонів профілювання
group-1165
  • Графічний інтерфейс визначення потоку перетворення та створення нових наборів даних без програмування
  • Генерація власного коду для паралельного оброблення великого обсягу даних. Використання інструментів платформи (MapReduce, Tez, Spark)
  • Зберігання даних у стандартизованому вигляді: кластер Hadoop (Cloudera, Hortonworks, AWS EMR) або один вузол Linux FS. Зберігання історичних даних
group-14078
  • Простота інтерфейсу інтернет-магазину
  • Самостійне визначення користувачем необхідних наборів даних на вимогу
  • Інтеграція в один клік із Qlik Sense, Power BI, Tableau
  • Можливість публікації у зовнішні/хмарні системи зберігання, RDBMS
  • Доступність даних за допомогою SQL платформи (Hive, Impala, PostgreSQL)
group-1854
Давайте обговоримо вашу задачу
contact-block-2-photo