为用户提供高效的数据核验、同步、整合、加工等能力,极大降低数据开发的门槛
数据集成服务是一套离线数据处理的作业模版库,以插件形式使用,为用户提供高效的数据检核、同步、整合、加工等能力,用户通过拖拉拽相关算子即可完成数据的处理,极大降低开发门槛。
向导式、拖拽式的开发方式实现数据计算逻辑设计,零代码开发,降低使用门槛,没有SQL经验的业务人员也能够进行快速的数据逻辑开发。
可对无效数据、异常数据等进行去重、清洗、规范,有效防止脏数据、垃圾数据的传播
结合多年行业经验,沉淀丰富的数据处理算法
丰富的数据脱敏、加密等转换方式,提高数据安全性
需要数据上云的业务系统
利用数据集成中的数据同步服务,企业可以快速、低成本地创建面向对象存储、标准数据接口服务(JDBC 适配的数据库)、NoSQL 等多种数据源的数据同步任务,通过调度的周期性任务设置,企业可轻松实现不同数据源的周期性数据接入,大大降低企业本地数据上云门槛。
针对已上云数据
对数据文件内容进行加解密、脱敏、标准化、分隔符替换、字符集转换、字段筛选等操作以完成内容转换
已上云业务系统
使用数据整合功能,用户可将业务系统每日产生的数据快速地进行逻辑整合,生成拉链表、切片表等。减少了复杂逻辑脚本的开发,降低了数据整合处理门槛
与数据质量的业务规则无缝衔接,对数据进行全方位的规则检核
实现从源端到目标端数据的数据迁移和流转,包括数据的加载、卸载、复制
结合行业经验,沉淀丰富的贴源数据处理算法
通常在数据转换、数据同步、数据整合或者数据加工之前进行,与数据质量模块相结合,对数据质量、数据波动情况等进行统计查询,使用户了解数据质量情况。
满足在复杂网络环境下多种异构数据源的导入导出需求。在数据导入导出的过程中,可以实现数据清洗、去重、规范化等操作,以提高数据质量,防止脏数据、垃圾数据的传播
实现增量数据与存量数据的整合,使数据更加规整、可用。提供增量切片算法、全量切片算法、拉链算法、当前表算法等算法。用户只需创建特定的表结构,通过向导式的勾选即可实现数据贴源层加工
使用SQL对库表或者非库表数据进行指标、维度、统计等加工计算
采用可视化拖拽的方式进行数据ETL开发,降低开发门槛,使没有SQL经验的业务人员也能够进行快速的数据逻辑开发
数据采集
数据管理
数据开发