Data Integration & ETL
ผสานข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และประมวลผลด้วยพลังของเครื่องมือ Big Data จาก Blendata ซึ่งใช้ Apache Spark™* ที่ถูกปรับแต่งเพื่อให้มีประสิทธิภาพสูง ลดเวลาการประมวลผลอย่างน้อย 2 เท่าเมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องมือ ETL ทั่วไป
โซลูชัน
ทำงาน BI เร็วขึ้น พร้อมรายงานที่ชาญฉลาด โดยไม่ติดข้อจำกัดเดิมของ ETL
การประมวลผลที่รวดเร็วกว่า
เร่งความเร็วการประมวลผลข้อมูลได้อย่างน้อย 2 เท่าเมื่อเทียบกับเครื่องมือ ETL แบบดั้งเดิม และด้วยความเชี่ยวชาญของ Blendata ทำให้สามารถทำงานได้เร็วขึ้นถึง 10 เท่าเมื่อเทียบกับการประมวลผลในฐานข้อมูลโดยตรง
ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้อิสระ
รองรับการจัดการข้อมูลได้ทุกรูปแบบ ทั้งแบบมีโครงสร้าง (Structured) กึ่งมีโครงสร้าง (Semi-Structured) และไม่มีโครงสร้าง (Unstructured) ด้วยสถาปัตยกรรมที่รองรับข้อมูลทุกขนาด
คุ้มค่าต้นทุน
หลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายสูงจากการขยายฐานข้อมูลหรือ Data Warehouse แบบเดิม ๆ โดย Blendata Lakehouse มอบประสิทธิภาพสูงพร้อมลดต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) เมื่อเทียบกับโซลูชันแบบดั้งเดิม
Highlight Features
Import Data
รวบรวมและเชื่อมต่อข้อมูลจากหลายแหล่ง (ทั้งแบบทำสำเนา (Replicate) หรือแบบ Virtualize) มารวมไว้บนแพลตฟอร์มศูนย์กลางเดียว รองรับการนำเข้าข้อมูลจากฐานข้อมูล ไฟล์ Flat File, Log, Cloud Storage และ Enterprise Database สามารถใช้งานร่วมกับแหล่งข้อมูลยอดนิยม เช่น Oracle*, MySQL*, Amazon S3* และอื่น ๆ ได้ โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
Data Preparation
เตรียม คัดกรอง และเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งและหลายแพลตฟอร์ม ด้วยอินเทอร์เฟซแบบลากแล้ววาง (Drag-and-Drop) ที่ใช้งานง่ายโดยไม่ต้องเขียนโค้ด สร้างชุดข้อมูลหรือ Visualization ใหม่ได้ตามความต้องการ
SQL Query
จัดการขั้นตอนการเตรียมข้อมูล การแปลง (Transformation) การเชื่อมโยง (Correlation) การรวมข้อมูล (Aggregation) และการสำรวจข้อมูล (Exploration) ได้อย่างง่ายดาย ผ่านอินเทอร์เฟซที่ใช้งานสะดวก รองรับการเขียนคำสั่งด้วยไวยากรณ์ที่คุ้นเคย โดยผสานฟังก์ชันของ ANSI SQL และ Spark SQL* เข้าไว้ด้วยกัน ผู้ใช้ยังสามารถตรวจสอบ จัดการ หรือกำหนดเวลาการประมวลผลข้อมูลของตนเองได้
AI/ML with Notebook Interface
มอบประสบการณ์การทำงานที่คุ้นเคยสำหรับวิศวกรข้อมูลและนักพัฒนา ML ด้วยอินเทอร์เฟซแบบ Notebook ที่รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมยอดนิยมทั้งหมด เช่น Python*, R*, Scala และ SQL
Customers Success
Data-Driven Success
