Integrazione dei dati
Qlik Talend Data Integration offre la possibilità di creare pipeline di dati per eseguire una varietà di attività di integrazione dei dati a supporto dell'architettura dei dati e dei requisiti di analisi.
L'output di dati affinati da Qlik Talend Data Integration può essere utilizzato per molti scopi:
-
Caricamento e acquisizione di dati in un data warehouse centralizzato.
-
Estrazione dei dati.
-
Creazione automatizzata di dati per l'analisi nel cloud.
-
Modernizzazione del repository di dati per supportare il machine learning e altre iniziative.
Qlik Talend Data Integration è disponibile in diverse opzioni di sottoscrizione di Qlik Talend Cloud. Qlik Talend Cloud include anche le funzionalità di Talend. Per ulteriori informazioni, vedere Opzioni di sottoscrizione di Qlik Talend Cloud.
Introduzione a Qlik Talend Data Integration
Ulteriori informazioni sui concetti e sugli elementi costitutivi di Qlik Talend Data Integration.
Configurazione di spazi e connessioni
Gli spazi dati sono aree designate utilizzate per organizzare i contenuti e controllare l'accesso degli utenti, mentre le connessioni sono i ponti utilizzati per accedere a sorgenti e destinazioni.
Progettazione del progetto pipeline
Creare una pipeline di dati per:
-
Automatizzare, orchestrare e monitorare le trasformazioni end-to-end.
-
Replicare i dati da qualsiasi sorgente dati supportata su qualsiasi destinazione supportata.
Monitoraggio e gestione di attività dati
È possibile monitorare e gestire lo stato e l'avanzamento delle pipeline di dati utilizzando le viste di monitoraggio.
Understanding your data with the catalog in Data Integration
È possibile esplorare le risorse e valutare la qualità dei dati per aiutare a comprenderli.
Working with data products
I prodotti dari consentono di raccogliere e creare pacchetti di set di dati attendibili correlati allo stesso dominio.
Convalida e correzione dei dati con la stewardship dei dati
Con la Stewardship dei dati è possibile curare e convalidare i dati utilizzando i tipi semantici, per assicurarsi che i dati siano formati in modo coerente.
Risoluzione dei problemi relativialle attività dati
Automatizzare le pipeline di dati e le attività di replica.