スケーラブルなデータ エンジニアリング

    堅牢なエンドツーエンドのデータ パイプラインを構築し、取り込み、変換、保存、保存を行います。ペタバイト規模でデータを確実に提供します。

    仕組みを学ぶ

    リアルタイム ストリーミングからバッチ ETL、データ レイクから管理されたウェアハウスに至るまで、当社のプラットフォームは、分析が常に最新、完全、安全であることを保証します。

    データエンジニアリングを行う理由

    自動化されたパイプライン、スキーマの適用、ストリーミング取り込みを活用して、自信を持って BI ダッシュボード、ML ワークフロー、データ駆動型アプリケーションを強化します。

    主要な機能

    ストリーミング取り込み

    低遅延プロセッサを備えた Kafka、Kinesis、または Pub/Sub を介して 1 秒あたり数百万のイベントを取り込みます。

    バッチ ETL パイプライン

    再利用可能な Spark または dbt ジョブを定義して、複雑な変換のスケジュール、テスト、調整を行います。

    データウェアハウジング

    Snowflake、BigQuery、または Redshift への読み込みを自動化します。 ACID 準拠と即時のクエリ パフォーマンスを享受できます。

    データガバナンス

    SOC-2、GDPR、HIPAA の要件を満たすために、スキーマ、系統追跡、およびアクセス制御を適用します。

    可観測性

    リアルタイムのアラートとダッシュボードを使用して、パイプラインの健全性、SLA 遵守、データ品質を監視します。

    セルフサービス分析

    厳選されたデータ マート、ドキュメント、自動カタログ作成をアナリストに提供します。

    仕組み

    1

    摂取と摂取ストリーム

    ソース データベース、IoT センサー、ログを高スループットのストリームに接続します。

    2

    変形&変形豊かにする

    ELT、データマスキング、重複排除、機能エンジニアリングを大規模に適用します。

    3

    ストア&ストアサーブ

    データ ウェアハウスまたはレイクハウスに永続します。 API または BI ツールを介して公開し、すぐに洞察を得ることができます。

    FR
    DAY
    13
    時間
    47
    MINUTES
    18
    SECONDS