Fonctionnalités de Talend Cloud Data Catalog et Talend Data Catalog
Pour plus d'informations concernant l'utilisation de ces fonctionnalités, consultez Bases de Talend Data Catalog
Note InformationsDéprécié·e : La dernière mise à jour de ce document a été effectuée en mars 2024, son contenu peut donc ne pas être à jour. Pour des informations plus récentes concernant la disponibilité des fonctionnalités, consultez Data Integration and Quality Pricing et Product Terms (en anglais).
Fonctionnalité | Disponible dans... |
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Recherche à facettes, échantillonnage de données, exploration sémantique, catégorisation et profiling automatique. Consultez Effectuer un échantillonnage et un profiling des données. |
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Contribution des utilisateur·trices avec mots-clés, commentaires, révisions, promotions, certifications sur les données. Consultez Enrichissement du Catalogue grâce à la contribution des utilisateur·trices. | |
Exploration et certification des relations entre les données. Consultez Identifier et gérer les relations entre les éléments de métadonnées. | |
Exploration automatique des data lakes et autres data stores. Consultez Collecter des métadonnées. | |
Recherche et analyse des métadonnées. Consultez Rechercher des objets dans une configuration. | |
Glossaire métier. Consultez Utiliser un modèle de glossaire. | |
Documentation et enrichissement de métadonnées. Consultez Travailler avec une documentation de données. | |
Crawling et collecte depuis la plupart des data stores supportés (SGBDR, Cloud, Big Data, NoSQL, fichiers...). Consultez Ponts de Talend Data Catalog. | |
Collecte depuis Talend Data Integration et Talend Data Preparation. Consultez Ponts de Talend Data Catalog. | |
Collecte depuis Tableau, Qlik Sense, Salesforce.com. Consultez Ponts de Talend Data Catalog. | |
Collecte depuis des services de données (OAS et WSDL). Consultez Ponts de Talend Data Catalog. | |
Parsage HiveQL. Consultez Ponts de Talend Data Catalog. | |
Documentation des métadonnées et lignage de données de bout en bout. Consultez Visualiser le lignage du flux de données. | |
Attributs personnalisés. Consultez Gestion du métamodèle. | |
Analyse d'impact et alertes en cas de modification. Consultez Utiliser des mappings de données. | |
Changement entre failover actif et failover passif. Consultez Talend Data Catalog en mode cluster actif-passif. | |
Interface et API REST personnalisables. Consultez Utilisation des modèles personnalisés. | |
Collecte depuis la plupart des outils de modélisation de données, de Business Intelligence et d'intégration de données supportés. Consultez Collecter des métadonnées. |
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Parsage SQL. Consultez Talend Data Catalog Bridges (en anglais). | |
Gestion et monitoring du parsage de Spark avec Python ou Scala. Consultez Apache Spark (with Python or Scala) - Import (en anglais). | |
Système de gestion des versions. Consultez Gestion des versions des objets. | |
Workflows d'approbation pour l'écriture de glossaires métier. Consultez Utiliser un modèle personnalisé avec un workflow. | |
Modélisation de métadonnées. Consultez Utiliser la modélisation de données. |
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Exports de métadonnées (modèles de données physiques et mappings de données). Consultez Exporter un modèle de données physique. | |
Modélisation de données et pro-ingénierie : exports de modèles de données physiques et de mappings de données. Consultez Talend Data Catalog Bridges (en anglais). | |
Connecteurs métier avancés, par exemple SAP. Consultez SAP Business Suite 4 HANA (S/4HANA), ECC, R/3 ERP - Import (en anglais). | |
Collecte depuis SAP. Consultez SAP Business Suite 4 HANA (S/4HANA), ECC, R/3 ERP - Import (en anglais). |