Napok, nem évek
Egy megbízható lakehouse házon belül 1–3 évnyi munka, nehezen megszerezhető és megtartható data engineerekkel. A SchemaVortex kulcsrakészen érkezik, és a meglévő BI-csapat üzemelteti.
Önműködő data lakehouse
Szabályozott data lakehouse,
napok alatt.
A SchemaVortex az ERP-, CRM- és egyéb vállalati rendszerekben rekedt adatokból szabályozott lakehouse-t épít, amelyben az adattörténet addig nyúlik vissza, ameddig Ön szeretné. Mindez az Ön saját Azure-előfizetésén belül, nyílt Parquet formátumban, egyszerű SQL-lel. Pipeline-fejlesztés és data engineering csapat nélkül.
A különbség
Kulcsrakész platform, több éves projekt helyett.
Tervezhető költség, nem parttalan projekt
Termékesített platform, előre tervezhető költségekkel, nem építkezés, amely egyre több embert követel. Az Azure-t közvetlenül a Microsoft számlázza: nincs viszonteladói felár, és nincs üresjáratban égő erőforrás.
Az adatot semmi sem köti hozzánk.
Az egyetlen szállítóspecifikus elem maga a platformszoftver, de az is az Ön tenantjában fut, és az Ön csapata üzemelteti. Az adat nyílt Parquet-ban áll, szabványos SQL-lel kérdezhető le, és az Öné marad, velünk vagy nélkülünk.
A platform
Kulcsrakész lakehouse.
Minden, ami a vállalati rendszerek és a dashboardok között történik, egyetlen termékben, az Ön saját felhőjében.
A SchemaVortex nem küldi sehova az adatokat: az Ön saját környezetébe települ.
Tipikus SaaS
Az adat a szolgáltatóhoz költözik.
A szolgáltató a saját, több-bérlős felhőjébe másolja az adatokat, és onnantól ott élnek. A hozzáférést bérli, az irányítás már nem az Öné.
SchemaVortex
A platform az Ön felhőjében fut.
Az Ön Azure-előfizetésébe települ, és az Ön csapata üzemelteti; a platform szabályozza a saját környezetét, szállítói hozzáférés nincs. Az adat házon belül marad, a tenantot soha nem hagyja el.
Bármi csatlakoztatható
Beépített connectorok a már működő SQL-adatbázisokhoz és rendszerekhez, és fejlesztői SDK mindenhez, ami egyedi.
- SQL Server
- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- IBM i
- Infor Data Lake
- REST & files
- …és még sok más
A forrástól a dashboardig
Teljes lakehouse, kulcsrakészen: betöltés, adattörténet, governance, kiszolgálás. Nincs mit összerakni, nincs mit integrálni.
Szabályozott az első naptól
Öt jóváhagyási és maszkolási kapu, adatbesorolás, teljes audit trail. Minden aktív az első tábla felfedezésétől.
Így működik a governanceAz Ön felhőjében, nyílt formátumokkal
Nem SaaS: minden az Ön Azure-előfizetésén belül fut. Az adat szabványos Parquet-ban áll, és egyszerű SQL-lel kérdezhető le: olvassa a Power BI, az Excel, akár a Databricks is. Nincs szolgáltatói felhő, az adat pedig az Öné marad.
AI-támogatás
Az AI Chat segít megérteni és felfedezni a sémákat, és ugyanúgy házon belül fut, ugyanazokkal a szabályokkal, mint minden más.Csak a sémát és a metaadatokat látja, az adatokat soha.
Integrált AI-governanceAz Ön csapata üzemelteti
Telepítés és átadás után a teljes platformot a meglévő BI-csapat üzemelteti, és ők építik a modelleket is, böngészőből.
A pipeline
Öt lépés a csatlakozástól a lekérdezésig.
Egyszer kell beállítani, onnantól a SchemaVortex viszi magától.
- Források
Csatlakoztatás
A SchemaVortex bármilyen SQL-forrást magától térképez fel, connector-fejlesztés nélkül: táblák, oszlopok, típusok, kulcsok. A nem SQL-forrásokat a Producer SDK kezeli.
Amihez csatlakozik - Extraction
Jóváhagyás és besorolás
Az adatgazdák döntik el, mely táblák és oszlopok kerülhetnek a Vaultba, és ők sorolják be az érzékenységüket. Jóváhagyás nélkül semmi sem kerül be.
Így működik a jóváhagyás - Vault
Modellezés
A BI-csapat állítja be a Vaultot és a Martot: ők döntik el, miről kell adattörténet, és ők formálják a maszkolt, jóváhagyott nézeteket, amelyekből az elemzők dolgoznak.
Integrált katalógus - Mart
Adattörténet
Innentől minden változás magától rögzül. Az adatok története az Öné, és bármelyik megőrzött pillanat visszanézhető.
- Power BI / SQL
Kiszolgálás
Az adat jogosultság szerint maszkolva, felhasználásra készen érkezik oda, ahol a csapat egyébként is dolgozik: Power BI, Excel vagy bármilyen SQL-kliens, közbeiktatott szerverek nélkül.
Erősségek
Vertikális integráció.
A platform öt pillérének mindegyike önmagában is teljes értékű funkció.
Governance
Beépített governance, nem utólag hozzáadott.
Minden forrás minden oszlopa öt kapun halad át, mielőtt bárki láthatná, és mivel a maszkolást lekérdezéskor a platform végzi, minden lekérdezés eredménye már maszkolva érkezik. Nincs külön tisztított másolat, amit szinkronban kellene tartani.
Így működik a governance- Vault jóváhagyásA Vaultba csak jóváhagyott adat kerül.
- Production Data MaskAz üzemi titkok alapból rejtve maradnak, még a BI-csapat elől is.
- Compliance MaskPCI · PHI · PII, oszloponként.
- Sensitivity MaskInternal / Confidential / Restricted, jogosultság szerint.
- Delivery MaskAmi érzékeny, az adatgazdáknál marad.
A Vault
A séma változik. A riport működik.
Ha a forrásban új oszlop jelenik meg vagy típust vált, a Vault új, verziózott oszlopként tárolja, a régit pedig megtartja. Amit a riportok olvasnak, az nem mozdul alóluk.
Így működik a VaultLineage
Minden oszlop útja követhető.
Bármelyik oszlop visszakövethető a pontos forrásáig, és az is látszik, mire hatna egy változtatás. Mindkét kérdésre élőben válaszol maga a platform. Nézet- és oszlopszintű lineage, mindig naprakészen.
Lineage a gyakorlatbanA Katalógus
Böngészés, lekérdezés, lineage egy katalógusban.
Egy katalógus a Vault és a Mart felett: sémaböngésző, élő SQL-szerkesztő és egykattintásos lineage minden oszlopon. Mindez beépítve érkezik: nincs mit telepíteni, nincs mit szkennelni.
A katalógus közelebbrőlAlapból nyitott
Az Ön adata. Az Ön infrastruktúrája.
Nyílt Parquet a tárolóban, szabványos SQL a csapat kezében, a teljes platform a saját előfizetésén. Nincs miből kiköltözni.
Miért nyílt?- Adat
- Nyílt Parquet, az Ön tárolójában
- A munka eredménye
- Hordozható SQL
- Platform
- Az Ön csapata üzemelteti, az Ön tenantjában
Az adat és a munka eredménye az Öné; a platform csak a szoftver, amit mi fejlesztünk. Az Ön tenantjában fut, és Ön üzemelteti, nem mi.
Alapfelszereltség
Nincs mit megépíteni.
Egy általános stacken ezek mindegyike külön projekt: sprint, ajánlatkérés, csapat. Itt a platform részei.
Automatikus provisioning
A platform maga hozza létre és konfigurálja a saját Azure-erőforrásait, kézi beállítás és szkriptek nélkül.
AI-támogatás
Az AI Chat a sémákat fedezi fel és magyarázza el. Az adatokat soha.
Bring Your Own Data
Excel vagy CSV feltöltése közvetlenül a lake-be, vagy bármi más, a Producer SDK-n keresztül.
Teljes audit trail
Minden művelet naplózott és kereshető, és minden beavatkozás nyomot hagy.
Önkiszolgáló, auditált sandbox
Biztonságos terep a kísérletezéshez, ugyanazzal az audit traillel.
GDPR: törléshez való jog
Egy személy adatai eltávolíthatók a lake újraépítése nélkül.
Adat-helyreállítás
Katasztrófa vagy zsarolóvírus a forrásban? A lakehouse visszagörgethető, az adattörténet megmarad.
Együttműködés
Az adatgazdák, a modellezők és az elemzők ugyanabban az auditált munkakörnyezetben, ugyanazon a katalóguson dolgoznak.
Hol vagyunk jelen
Budapesten épül. Európában működik.
A SchemaVortex központja Budapest, és Európa-szerte aktív.