Qlik Compose™ for Data Lakes
Qlik (Attunity) is recognized in the 2019 Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools. Read Report
Automatize pipelines de dados prontos para análise
O Qlik Compose for Data Lakes (anteriormente Attunity Compose) automatiza seus pipelines de dados para criar conjuntos de dados prontos para análise. Ao automatizar a ingestão de dados, a criação de esquemas e as atualizações contínuas, as organizações percebem a valorização mais rápida de seus investimentos existentes em data lake.
Ingestão de dados universal
Suportando uma das mais amplas variedades de fontes de dados, o Qlik Compose for Data Lakes insere dados em seu data lake, seja on-premise, na nuvem ou em um ambiente híbrido. As fontes incluem:
- SGBDR: DB2, MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQL Server, Sybase
- Data warehouses: Exadata, IBM Netezza, Pivotal, Teradata, Vertica
- Hadoop: Apache Hadoop, Cloudera, Hortonworks, MapR
- Nuvem: Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud
- Sistemas de mensagens: Apache Kafka
- Aplicativos corporativos: SAP
- Sistemas legados: DB2 z/OS, IMS/DB, RMS, VSAM
Fácil estruturação e transformação de dados
Uma interface de usuário intuitiva e guiada ajuda você a construir, modelar e executar pipelines de data lake.
- Gere esquemas e estruturas do Hive Catalog automaticamente para armazenamentos de dados operacionais (ODS) e armazenamentos de dados históricos (HDS) sem codificação manual
Atualizações contínuas
Tenha certeza de que seus ODS e HDS representam com precisão seus sistemas de origem
- Use a captura de dados alterados (CDC) para permitir análises em tempo real com menos sobrecarga administrativa e de processamento
- Processe com eficiência o carregamento inicial com threading paralelo
- Aproveite o particionamento baseado em tempo com consistência transacional para garantir que sejam processadas apenas as transações concluídas em um tempo especificado
Aproveite a mais recente tecnologia
Aproveite os avanços do Hive SQL e do Apache Spark, incluindo:
- Os avanços mais recentes do Hive SQL, incluem a operação ACID MERGE, que processa com eficiência inserções, atualizações e exclusões de dados, garantindo a integridade dos dados.
- Processamento pushdown para mecanismos Hadoop ou Spark. A lógica de transformação gerada automaticamente é transferida para o Hadoop ou o Spark para processamento conforme os dados fluem no pipeline.
Armazenamento de dados históricos
Derive conjuntos de dados específicos da análise de um armazenamento de dados históricos completo (HDS).
- Novas linhas são adicionadas automaticamente ao HDS à medida que atualizações de dados chegam dos sistemas de origem.
- Os novos registros de HDS são automaticamente marcados com o tempo, permitindo a criação de análises de tendências e outros data marts de análise orientados pelo tempo.
- Suporta modelos de dados que incluem Type-2, diminuindo as dimensões de alteração.
