Data Integration & ETL
ผสานข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และประมวลผลด้วยพลังของเครื่องมือ Big Data จาก Blendata ซึ่งใช้ Apache Spark ที่ถูกปรับแต่งเพื่อให้มีประสิทธิภาพสูง ลดเวลาการประมวลผลอย่างน้อย 2 เท่าเมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องมือ ETL ทั่วไป
โซลูชัน
ใช้ประโยชน์จากการประมวลผล Big Data เพื่อจัดการ Report และ BI Workloads แทนเครื่องมือ ETL แบบเก่า
ประมวลผลรวดเร็วขึ้น
ลดระยะเวลาการประมวลผลลงอย่างน้อย 2 เท่าเมื่อเทียบกับเครื่องมือ ETL แบบดั้งเดิม ด้วยความสามารถของ Blendata ที่ทำได้เร็วกว่าการประมวลผลในฐานข้อมูลถึง 10 เท่า
ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้อิสระ
รองรับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้าง ด้วยสถาปัตยกรรมที่รองรับข้อมูลทุกขนาด
ความคุ้มค่า
แทนที่องค์กรจะต้องลงทุนในการขยายขนาดฐานข้อมูลหรือโซลูชัน Data Warehouse ที่มีราคาแพง Blendata Enterprise แพลตฟอร์ม Lakehouse จาก Blendata ช่วยให้องค์กรลงทุนอย่างคุ้มค่ามากขึ้นด้วยต้นทุนรวม (TCO) ที่ต่ำกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับโซลูชันแบบเดิม
Highlight Features
Import Data
รวบรวมและเชื่อมต่อข้อมูลจากหลายแหล่ง (Replicate or Virtualize) ในที่เดียว ไม่ว่าจะจากฐานข้อมูล ไฟล์ธรรมดา (Flat Files) บันทึก (Log) ระบบคลาวด์ หรือฐานข้อมูลองค์กร รองรับฐานข้อมูลที่มีชื่อเสียงทั้งหมด เช่น Oracle, MySQL, Amazon S3 และอื่นๆ โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด
Data Preparation
จัดเตรียมและเชื่อมโยงข้อมูลข้ามแพลตฟอร์มจากแหล่งต่างๆ หรือกรองข้อมูลในชุดข้อมูลด้วยฟังก์ชันลากและวาง (Drag & Drop) ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการเขียนโค้ด เพื่อสร้างชุดข้อมูลใหม่หรือการ Visualization
SQL Query
ครอบคลุมการทำ Data Preparation, Data Transformations, Data Correlations, Data Aggregations และ Data Exploration โดยหน้าอินเทอร์เฟซของแพลตฟอร์มที่ช่วยให้นักวิเคราะห์และวิศวกรสามารถสืบค้นข้อมูลโดยใช้ไวยากรณ์ที่คุ้นเคย โดยรวม ANSI SQL เข้ากับฟังก์ชัน Spark SQL นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถสำรวจ จัดการ หรือกำหนดเวลางานการประมวลผลข้อมูลได้อีกด้วย
AI/ML with Notebook Interface
มอบประสบการณ์ที่คุ้นเคยสำหรับวิศวกรข้อมูลและนักพัฒนา ML ด้วย Notebook Interface ที่รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมทั้งหมด เช่น Python, R, Scala และ SQL
Customers Success
Data-Driven Success
