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数据管道自动化和雪花ETL

数据管道自动化和雪花ETL

提升为雪花提供了第一个完全集成的ETL平台,将数据工程和分析工程的生产率提高了10倍

“雪花的规模和力量结合了 加速和自动化提升 使w88平台不仅能够承担新的数据挑战和工作负载,而且 比以往更快地交付成果.”

劳伦的新娘

科莫多健康公司首席技术官

提升整合了数据工程师和分析工程师的核心能力——数据摄取, 转换, 交付, 编制, 和可观察性——成为雪花的无缝体验.

提升 ETL平台将先进的数据自动化功能应用于ETL雪花集成, 同时也简化了一系列的数据工程和分析工程任务.
提升的雪花ETL功能包括:
数据摄取

ETL中的一个关键元素是数据摄取. 提升 Snowflake ETL让您能够通过预构建的连接器连接到流行的数据源, 或者使用提升的flex-code界面创建自己的界面.

数据转换

按下按钮就可以更改数据的格式、结构或值. 正常化, 丰富, 过滤器, 总, 或者在SnowflakeSQL中转换数据, Python, Scala或Java. 驱动提升与w88平台的Python SDK编程或通过w88平台的低代码可视化界面交互式构建.

数据交付

将您的数据发送到它需要的地方,具有强大的,内置的数据交付选项. 反向ETL任何数据集到任何目的地,包括流行的数据库, blob存储, 以及仓库,无论是本地仓库还是跨云仓库.

数据编配

将管理数据的关键流程自动化. 提升的DataAware自动化是行业中第一个通过数据管道增量传播数据的公司, 在每次转换时检查数据,以保证数据完整性, 启用故障点重启, 和更多的.

数据可观测性

一目了然地查看数据的运行状况和状态. 在您的管道中可视化活动, 理解成本, 跟踪血统, 监控事件, 发送自定义通知.

了解更多关于雪花ETL的提升

有了雪花,各种业务都可以扩大规模 存储计算 彼此独立,更准确地满足其独特的数据存储需求. 和, 因为雪花是完全管理的, 基于云计算的数据仓库, 用户享受所有的好处,而不必担心服务器端安装或预算, 维护, 或者其他后端任务. 但是,虽然Snowflake支持ETL,但其开箱即用的功能可能还不够健壮. 为最佳的数据工程效率和生产力, 成功的公司依赖于提升 Snowflake ETL工具. 

提升数据自动化云是一个独一无二的平台. 从内部人士的角度了解它的来源, 这是去哪里, 以及它如何改变企业在Snowflake中处理ETL过程的方式. 听 DataAware播客 并向提升首席工程师N和an Tammineedi了解是什么让上升到雪花ETL成为Snowflake用户的领先解决方案.

优化雪花工作负载和提高生产力
提升数据自动化云

构建数据管道 & 工作负载更快

数据团队可以 更快地构建关键数据管道 使用提升自动化,减少了代码和 增加运行工作负载所花费的时间-最终以雪花式的规模和速度在整个组织中分发结果.

将摄取与转化结合起来

提升 直接连接到源系统以进行摄取 增量数据到Snowflake和 在所有转换中无缝地继续增量编排 到数据分析师和科学家使用的最后表格.

提高逻辑重用(和生产率)

提升平台增加了由许多个人贡献者构建的数据w88平台的采用和重用,这些w88平台具有以下特性 培养逻辑和数据的透明度和可观察性. 这使得多个数据团队能够通过合并产生单一版本的事实, 协调, 共享和访问控制 跨业务的雪花数据管道和逻辑.

“通过利用Snowflake的规模,结合提升的统一数据和分析工程能力, 数据团队可以加快生产率和数据工作负载的价值时间,更简单地实现真正的数据工程成功.”

Dwiek太空

雪花科技联盟负责人

了解更多关于提升的统一数据工程和
分析工程能力

准备开始与力量和规模
提升+雪花?

雪花为数据工程师和分析团队提供了有效扩展的能力, 他们的需求是否包括增加存储容量, 计算能力, 或两个. 但单凭雪花本身可能还不够. 上升到雪花ETL工具优化和自动化数据收集方式, 格式化, 并加载到数据仓库, 因此,任何行业的用户都可以轻松地将这些数据转化为可操作的见解.

扬升使这一切成为可能.

通过安排一个演示和看到w88平台的w88平台在行动,了解提升可以为您的数据团队做什么,
或者今天就开始免费试用.

额外的资源

新的数据规模挑战
从数据量和基础设施到数据团队容量的扩展——增加带宽的答案是什么?
白皮书
DataAware播客
来自数据工程和相关团队各个方面的嘉宾, 章节将深入探讨数据工程和数据团队的角色, 趋势, 最佳(和最差)实践, 真实世界的用例, 和更多的.
播客
《哈利的数据编排
了解哈里的数据科学团队是如何加速消化的, 转换, 并将零售数据输入到一个新的, 健壮的共享数据模型.
Video

常见问题解答

概述

ETL-short为 提取、转换负载是一个从一个或多个来源提取有用数据的过程, 然后将数据转换成兼容的格式,以便上传到目标数据库或数据仓库. 在本质上, ETL是一种方法,通过它,组织能够将多个数据源中的数据传输到单个数据源中, 统一的存储库, 然后它可以被分析并转化为可操作的商业智能. ETL作为一个过程还包括变异的英语教学 (提取, 负载, 变换),其中在信息载入数据库后进行数据转换. 

通过适当的数据格式, 资格, 和管理, 组织可以应用ETL来快速整合大量不同的信息, 允许更快的, 更容易的访问和更可靠的分析. 然而, 充分利用ETL, 企业需要一个能够促进ETL过程和管理大量数据的数据仓库 没有 要求用户进行大量的后端工作. 雪花数据仓库,可轻松部署在三大云提供商(亚马逊网络服务, 微软Azure, 谷歌云存储),提供解决方案. 

什么是ETL. 英语教学?

英语教学是传统ETL的一种变体. ETL遵循提取数据的数据过程, 将其转换为正确的格式, 然后将数据加载到相关的数据库或数据仓库中. 英语教学通过将未转换的数据直接加载到数据库或数据仓库,略微更改了订单, 在什么地方利用数据仓库来执行基本的数据转换. 有些人认为ETL是一种更有效的方法, 事实上,ETL和英语教学之间的差异是微乎其微的. 事实上, 在大多数情况下,转换和加载是一个连续的循环(类似于英语教学 LT LT…), 数据即使在加载到数据仓库之后也要经历连续的更改.

通过适当的数据格式, 资格, 和管理, 组织可以应用ETL来快速整合大量不同的信息, 允许更快的, 更容易的访问和更可靠的分析. 然而, 充分利用ETL, 企业需要一个能够促进ETL过程和管理大量数据的数据仓库 没有 要求用户进行大量的后端工作. 雪花数据仓库,可轻松部署在三大云提供商(亚马逊网络服务, 微软Azure, 谷歌云存储),提供解决方案. 

Snowflake支持ETL还是英语教学?

雪花支持这两种方法, 允许用户在加载之前和之后转换数据. Snowflake使用许多不同的数据集成工具进行定制,以满足用户需求. 提升优化了雪花ETL, 允许用户使用高级的ETL自动化和清晰的可见性来做和完成更多的事情.  

什么是提升平台?

提升数据自动化云是一个flex代码平台,旨在汇集数据, 转换, 交付, 编制, 和可观测性. 通过将这些核心功能组合成单个功能, 集中管理平台, 提升可以使数据团队的生产率提高10倍.

如何开始使用上升到雪花ETL?

提升.io提供了一个 免费试用选项 为那些想亲身体验上升到雪花ETL的力量的用户. 在线演示也可用,可能会被安排 在这里. 多个 定价和部署选项 是否可行——支付你所使用的而不被锁定在正在进行的合同中. 批量折扣可以提供给大量用户. 接触提升.IO了解更多!