Banker och finansinstitut samlar in data från flera källor i olika format. Dessa uppgifter är viktiga för att anpassa produkterbjudanden, förbättra kundservicen och säkerställa fullständig kontohantering. Men för att låsa upp värdet av dessa insikter från molndatalager, förlitar organisationer sig på ETL-verktyg för att få in stora mängder data. Dessa verktyg är ofta dyra och tar mycket tid för dataintag.
Tänk om det fanns ett snabbare, enklare och mer kostnadseffektivt sätt att få in och orkestrera data till ditt datalager?
Virtusas automatiserade dataintag är ett kostnadseffektivt sätt för banker och finansinstitutioner att skära ner på tiden det tar att få in stora mängder data från olika källor och format från månader till dagar eller veckor.
Vårt ramverk driver automatiserat metadatabaserat intag genom att skapa centraliserade metadatakällor, mål och mappningar. Genom elektronisk intag och datapipeline-orkestrering kan banker och finansiella tjänsteinstitutioner:
- Minska kostnaderna genom att minska eller eliminera ETL-verktyg för dataintag
- Minska beroendet av arkitektteam för utveckling och analys av datapipeline
- Ta in och organisera data i snabbare takt
- Validera och övervaka data i produktionen
- Förbättra datavisualiseringar
Nyckelfunktioner
Vi stöder ett brett utbud av inmatningsformat, källor och mekanismer, med intern kunskap för att integrera med molnbaserade moderna verktyg. Med möjligheten att använda python och verktyg med öppen källkod, accelererar vårt ramverk ETL-processer och lägger till transparens.
Funktioner inkluderar:
- Schemaupptäckt från fil-, databas- eller API-baserade källor
- Käll- och måldataprofilering
- Flexibel datajämförelse mellan käll- och måldatauppsättningar
- Interaktiv metadatakonfiguration, visning och användning för andra ändamål, inklusive datastyrning och åtkomstpolicyer
- Inställning av förtäringsuppgift
- Datamappningar, valideringar, transformationer och kvalitetskontrollinställningar
- Datapipeline-orkestrering
- Användargränssnitt (UI) för att ställa in och hantera metadata i måltabellen (Snowflake, Redshift eller liknande)
- Instrumentpanel för att se intagsstatus och undantag
- Metadatadriven, låg/ingen kodintag för att hantera enkla till medelkomplexa transformationer genom metadatadefinition eller parametrisering
- Krokar för säkerhetsrelaterad integration, inklusive autentiserings- och auktoriseringsmekanism i företaget
Virtusas automatiserade dataintag är flexibel och lätt att anpassa för att passa dina behov. Den kan användas som en lösning eller en ritningsacceleratorkod och påskyndar produktleverans samtidigt som datavisualiseringen förbättras. Det möjliggör också minimal leverantörskoppling eftersom den använder python och integrerar högt efterfrågade öppen källkodsbibliotek.