Gestire le aspettative sulle funzionalità dell'intelligenza artificiale (AI) senza affrontare la proliferazione e l'inaccessibilità dei dati è la sfida più immediata per i responsabili dei dati. I team di dati sono alle prese con problemi relativi ai dati in silos, all'elaborazione dei dati in tempo reale e alla qualità dei dati. Il fallimento dei processi e i colli di bottiglia a livello di prestazioni contribuiscono ad aumentare i costi dell'integrazione dei dati. Gli strumenti di integrazione monouso limitano la capacità di progettare ed eseguire pipeline di dati che soddisfino gli accordi sul livello di servizio (SLA) per prestazioni, costi, latenza, disponibilità e qualità.
L'integrazione dei dati offre un approccio modulare alla loro integrazione e gestione, consentendoti di creare pipeline di dati di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) o estrazione, caricamento e trasformazione (ELT) ben progettate, ciascuna su misura per casi d'uso unici, utilizzando una semplice interfaccia grafica utente (GUI). Supporta il trattamento dei dati in batch o in tempo reale, sia su cloud che on-premise. Grazie alla sua funzionalità di osservabilità continua dei dati, è possibile gestire in modo proattivo il monitoraggio dei dati, gli avvisi e i problemi di qualità da un'unica piattaforma.
L'integrazione dei dati è progettata per creare, gestire e monitorare le pipeline di dati, aiutando a garantire che dati affidabili e uniformi siano accessibili su larga scala e velocemente.