Automatisierungstools für Data Warehouses vereinfachen das Design, den Betrieb und die Wartung des Data Warehouse, um Effizienz zu steigern und manuelle Fehler zu reduzieren. Basierend auf umfassendem Nutzerfeedback und Expertenanalysen bei BARC identifizieren wir die besten Tools für mehr Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit. Erfahren Sie, wie diese Tools Ihre Prozesse für Datenspeicherung und -analyse optimieren können. Abonnieren Sie BARC+ für tiefergehende Einblicke.
Data Automation Werkzeug zum Aufbau und Betrieb von Data Lakes oder Data Warehouses mit Funktionen für Data Pipelining, Master Data Management, Datenqualität und Orchestrierung.
Low-/no-code Data Wareshouse Automation Lösung mit Fokus auf Integration verteilter Datenquellen, Data Vault-Modellierung und ETL/DDL-Codegenerierung.
Werkzeug zur Automatisierung des gesamten Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Betriebszyklus eines Data Warehouse.
Vollständig verwalteter ETL-Service (Extract, Transform, Load) von Amazon Web Services, mit ergänzenden Funktionen für die Datenbereinigung und -vorbereitung sowie das Entdecken und Katalogisieren von Daten aus verschiedenen AWS-Diensten.
Werkzeug zur Automatisierung des gesamten Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Betriebszyklus eines Data Warehouse mit Fokus auf Microsoft Technologien.
Werkzeug zur Automatisierung des Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Betriebszyklus von Data Warehouses, Data Lakes, Data Lakehouses.
Datentransformationsplattform zur Erstellung und Modernisierung von Data Warehouses in Snowflake.
Data Warehouse Automation Werkzeug zur Unterstützung der Entwicklung und des Betriebes von Data Warehouses; unterstützt auch Cloud-DWH wie Snowflake.
Integrierte Lösung mit Funktionen für die Datenintegration, -qualität und -governance mit Fokus auf die Datenbereinigung, Stammdatenmanagement, ETL-Prozesse und Big-Data-Integration. In der SAS Viya Umgebung wird SAS Data Management durch kürzlich durch SAS Data Engineering und SAS Data Engineering Advanced ersetzt.
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