FactGem:データソースを数分で統合…コードは必要ありません!

ファクトジェム

データはサイロにあります。 ビジネスとITはどちらも、今日のビジネス上の課題に対するソリューションの提供を支援するために、データの統一されたビューを要求しています。 統合データに関する統一されたビューを提供するレポートは、人々が組織にとって重要な情報に目を向け、会社の成功に不可欠な正確な情報を実行および提供する能力に自信を植え付けるために必要です。

ただし、データは複数のリレーショナルシステム、メインフレーム、ファイルシステム、Officeドキュメント、電子メールの添付ファイルなどに分散しています。 データは統合されておらず、企業は依然として統合された情報を必要としているため、d企業は「回転椅子」統合を実行し、「凝視して比較」レポートを作成します。 XNUMXつのサイロにクエリを実行し、結果をコピーしてExcelに送信し、別のサイロにクエリを実行して、データを何度も貼り付けます。 彼らは、必死に作成したいレポートを表すものができるまで、このプロセスを繰り返します。 このタイプのレポートは、時間がかかり、手動で、信頼性が低く、エラーが発生しやすくなります。

ほとんどの組織は、データサイロの問題を引き起こしたツールとテクノロジーをソリューションで使用できないことを認めています。 その結果、過去数年間、NoSQLデータベースとテクノロジーが急増し、データをより迅速に、より機敏に統合できるようになりました。 これらの強力な新しいデータベースとプラットフォームは、従来の方法と比較してデータ統合の時間を短縮できますが、それらはすべて開発者中心であり、開発と開発に必要なスキルの習得に関して克服しなければならない別の一連の課題をもたらします。これらのテクノロジーを使用します。 結果の提供に成功するための変更管理やビジネスプロセスの更新など、このプロセスに固有の多くのハードルがあります。

ファクトジェム コードを記述せずにデータを統合する方法を提供します。 彼らは、データを統合するためのより簡単な方法があるはずだと信じています。 彼らはそれを作成しました!

FactGemのエンジニアリングチームは、ビジネスユーザーが行う必要がないように、統合の複雑さを処理する責任を負っています。 現在、データ統合の議論は必ずしもITから始める必要はありません。 その結果、FactGemのデータ統合アプリケーションを使用して、データの異なるサイロを迅速に統合し、以前に切断されたデータに関する統合レポートを配信できます。

結局のところ、この不可能な問題を技術的な観点から解決したのですが、実際に提供しているのはビジネスソリューションです。 CEO Megan Kvamme

データを統合するとき、それらはデータがすでにモデル化されているという仮定から始まります。 組織内の非常に賢い人々、そしておそらくアプリケーションとソリューションを購入したベンダーがこれらのモデルを作成しました。 関心があり、統合したいエンティティと関係は、データサイロに存在します。 それらは、顧客、注文、トランザクション、製品、製品ライン、プロバイダー、施設などのように見えます。 彼らは、これらのエンティティのデータのロックを解除し、それらを統合して、意味のあるビジネス洞察を提供するレポートを作成したいと考えています。 FactGemを使用すると、これは簡単な作業です。

組織のエンティティと関係をホワイトボードに描画できる場合は、FactGemを使用してデータを統合できます。 とても簡単です。

データをFactGemと統合するには、WhiteboardRから始めます。 このアプリケーションでは、エンティティとリレーションシップをドラッグアンドドロップして、ブラウザで「ホワイトボード」することにより、統合データの論理モデルを作成します。 WhiteboardRで、各エンティティに関連付ける属性を定義します。必要に応じて、必要なものをモデル化するだけで済みます。 開始する前に、すべてのエンティティに関連付けられているすべての属性を知っている必要はありません。 最終的に統合したいすべてのサイロとソースを知る必要はありません。 ベストプラクティスは、統一されたレポートを提供できることがわかっているいくつかのサイロのモデルを作成することから始め、ビジネスに即時の価値をもたらすことです。 エンティティ、それらの属性、およびそれらの相互関係をマップします。 ビジネスルールを作成して、エンティティを一意にするものと、他の関連エンティティに関してその関係のカーディナリティを定義することもできます。 このモデルが作成されたら、MappRで使用できるようにモデルをデプロイします。

WhiteboardRを使用すると、アプリケーションを使用して、統合された統合された企業全体のビジネスモデルを定義できますが、MappRを使用すると、さまざまな固有のデータサイロを統合されたWhiteboardRモデルにマッピングできます。 MappRでは、データソースをサンプリングして、マッピングの作成を開始できます。 XNUMXつのサイロからのソースに属性があるとしましょう cust_id そして別のサイロでは、あなたは属性を持っています メンバーID、そしてあなたはこれらが両方とも顧客を指していることを知っています。 MappRを使用すると、これらの両方の属性を統合属性にマップできます。 顧客ID 統合されたWhiteboardRモデルですでに定義されています。 ソースに関係する属性をマップするとすぐに、MappRはそのサイロからファイルをインポートでき、WhiteboardRモデルに自動的に統合され、統合ビューですぐにクエリを実行できます。 統合ビューに必要なデータを統合するまで、この方法でソースのマッピングとデータの取り込みを続けることができます。

マップR

WhiteboardRとMappRを使用すると、作成したモデルを保存、バージョン管理、およびエクスポートすることもできます。 これらのモデルは、ビジネスとITが組織のデータ、データの使用方法、およびサイロ全体での使用方法についての理解を伝達するのに役立つデコーダーリングになるという点で価値があります。 これらのモデルは、新しいデータの展開やプラットフォームの再構築イニシアチブに情報を提供して、成功を保証するためにも使用できます。

データが読み込まれると、BuildRを使用すると、ブラウザーの統合データ全体で、シンプルでクエリ可能なダッシュボードをすばやく作成できます。 ConnectRを使用すると、Tableauおよびその他のBIツール用のWebデータコネクタを展開できるため、これらのツールを利用して、現在統合されているデータをレポートすることもできます。

FactGemはデータ統合の面倒な作業を行い、必要なものをモデル化してマッピングするだけでよいため、データ統合と洞察の提供は非常に高速です。 これは実際にはどのように見えますか?

通常のFactGemデータ統合は次のようになります。

昨年の夏、フォーチュン500の小売業者がFactgemにアプローチし、巨大なCRMを使用していて、他の場所からデータを取得して洞察を得ようとしていたため、助けを求めました。 彼らのチーフデータサイエンティストは、店舗、eコマース、顧客データウェアハウスの情報を簡単に組み合わせて、「顧客は誰ですか?」を理解する必要がありました。

FactGemは24時間で配達することを約束しました。 彼らはすべての店舗と顧客にわたってリンクされたモデルを構築し、新しい洞察を公開し、6時間ではなく24時間でそれを実行しました! など 。 。 。 小売業の顧客#1が誕生しました。 彼らは、6時間で単一の都市を見るのではなく、数千を超える店舗、数千万の顧客、テラバイトのデータを含む全国を見るようになりました。これらすべてをXNUMX日の作業で実行できます。 小売、金融サービス、製造業の他の企業も、組織におけるFactGemの利点を認識し、認識し始めています。

技術は、もはやエンジニアの唯一の権限ではないところまで進歩しました。 最新のデータ統合は、IT部門が信じてほしいほど難しくはありません。 CTOクラークリッチー

ホワイトボードR

FactGemのWhiteboardRモジュールは、コードを使用せずに異種のデータソースを接続します。

詳細については、FactGemにアクセスしてください

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