Data Fabric

Selfservice Analytics und moderne Data Governance, alles in einem

 
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      Was ist Data Fabric?

      Data Fabric ist ein Datenverwaltungskonzept, das unterschiedliche Datenquellen dynamisch, intelligent und sicher zusammenführt. Data Fabrics nutzen die Automatisierung für eine durchgängige Datenverwaltung, einschließlich der Automatisierung von Metadaten, und machen damit Selfservice Analytics in Echtzeit zu einer skalierbaren Geschäftsrealität.

       

      Unterstützung aller Mitarbeiter

      Unterstützung aller Mitarbeiter für die Analyse und Erkundung von Daten

      Schaffen Sie eine Datenkultur durch Auflösung von Datensilos mithilfe einer verbundenen Umgebung.

      Unterstützung aller Mitarbeiter

      Tiefgehende Einbindung in die Unternehmensarchitektur

      Nutzen Sie umfangreiche Metadaten für eine schnelle Wertschöpfung.

      Verwalten Ihrer gesamten Daten

      Verwalten Sie Ihre gesamten Daten ohne Kompromisse.

      Erhöhen Sie den Zugriff auf Daten unabhängig vom Standort – On-Premises, in der Cloud oder hybrid.

      Der Ansatz von Tableau

      Tableau unterstützt Data Fabric-Designs, indem das Unternehmen Analytics in den Vordergrund stellt. Unsere Lösungen, mit Tableau Data Management als Herzstück, bilden zusammen eine einzigartige, speziell für Data Analytics entwickelte Data Fabric.

       

      Intelligenter, schneller und glücklicher arbeiten

      60 %

      Verringerung der Datenvorbereitungsdauer

      12 x

      Steigerung bei der Anwendung
      von Selfservice Analytics

      34 %

      Steigerung bei der team-
      übergreifenden Zusammenarbeit

      56 %

      schnellere Verarbeitungsleistung zur Unterstützung von Echtzeitdaten

      30 %

      kürzere Time-to-Insights

       

      Erkunden, verstehen und schützen

      Die Lösungen von Tableau bieten eine Datenverwaltungsebene direkt in unserer Plattform, die Ihnen hilft, Datensilos aufzubrechen und den Support für den gesamten Lebenszyklus von Daten und Analytics zu optimieren.

      • Augmented Analytics
      • Orchestrierung
      • Datenkatalog
      • Metadatenverwaltung
      • Datenqualität und -herkunft
      • Datenvorbereitung
      • Daten, Sicherheit und Ressourcen-Governance
      • Datenintegration
      • Virtualisierung und Erkundung

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