هوش دیجیتال و سامانههای سازمانی
Data Lake و موتور ETL
زیرساخت داده ساختاریافته و غیرساختاریافته پشت هر داشبورد BI و قابلیت هوش مصنوعی پلتفرم.
- هدف
- گردآوری داده پرواز، نگهداری، FDR/QAR، ERP و Third-party در یک مخزن حاکمیتشده.
- نحوه عملکرد
- اجرای Transform و Normalize به روش ETL/ELT همراه با بررسی کیفیت داده، Traceability و نگهداری تاریخی.
- یکپارچهسازی
- پشتیبانی از پردازش Time-series و حجم بالا همراه با دسترسی کنترلشده و Data Lineage شفاف.
- مناسب برای
- تیمهای مهندسی داده، BI و هوش مصنوعی.
- نتیجه
- اجرای قابلیتهای BI و هوش مصنوعی روی داده نرمالشده، قابلردیابی و حاکمیتشده، نه خروجیهای پراکنده و مجزا.