Tejido de datos

Análisis de autoservicio y gobernanza de datos moderna en un mismo lugar

 
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      ¿Qué es un tejido de datos?

      Un tejido de datos es un diseño de administración de datos que unifica dinámicamente fuentes de datos diversas de manera inteligente y segura. Estos tejidos usan automatizaciones para la administración de datos integral, incluida la automatización de metadatos, lo que permite a las empresas adaptar el análisis de autoservicio en tiempo real.

       

      capacitación para todos

      Capacite a todos para que puedan analizar y explorar los datos

      Elimine los silos de datos con un entorno unificado para crear una cultura de datos.

      integración profunda

      Realice una integración completa con su arquitectura empresarial

      Descubra metadatos optimizados en el momento y el lugar que los necesita para obtener valor más rápido.

      administre todos sus datos

      Administre todos los datos sin hacer concesiones

      Mejore el acceso a los datos sin importar la ubicación, ya sea en las instalaciones físicas, en la nube o en un entorno híbrido.

      El enfoque de Tableau

      Puesto que Tableau prioriza el análisis, admite diseños de tejido de datos. Nuestro conjunto de soluciones, con Tableau Data Management como elemento central, crea un tejido de datos único diseñado especialmente para el análisis de datos.

       

      Trabaje de manera eficiente, rápida y satisfactoria

      Un 60 %

      de reducción en el tiempo de preparación de datos

      12 veces

      más de adopción del
      análisis de autoservicio

      Un 34 %

      de aumento en la colaboración
      entre equipos

      Un 56 %

      más de potencia de procesamiento para usar con datos en tiempo real

      Un 30 %

      más rápido

       

      Descubra, comprenda, conecte y garantice la seguridad

      Las soluciones de Tableau brindan una capa de administración de datos directamente dentro de la plataforma. Esto le permite eliminar los silos de datos y optimizar el soporte de todo el ciclo de vida de los datos y el análisis.

      • Análisis aumentado
      • Organización
      • Catálogo de datos
      • Administración de metadatos
      • Calidad y dependencia de los datos
      • Preparación de datos
      • Gobernanza de recursos, seguridad y datos
      • Integración de datos
      • Virtualización y descubrimiento

      ¡Casi listo!

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