如需獲得最佳網頁瀏覽體驗,請使用 IE 11 或更高版本、Chrome、Firefox 或 Safari。

erwin Data Connectors

一个经过验证、由erwin构建的庞大数据连接器库,辅以深厚的元数据激活经验,可确保erwin客户拥有合适的工具来快速使用erwin Data Intelligence Suite by Quest,同时实现开发生命周期自动化。 erwin Standard Data Connectors随附在erwin Data Catalog by Quest中,可自动从常用行业静态数据源收集和注入元数据。 可选的erwin Smart Data Connectors将元数据收集和激活提升到新的水平,让您能够从动态数据收集元数据,并且它能够利用自动化对数据流程开发、记录和操作进行反向工程和正向工程。erwin Dta Cnnectors提供的功能远超您的预期。 它是erwin的优势所在。
erwin Smart Data Connectors

erwin Smart Data Connectors的附加优势

erwin Smart Data Connectors
开箱即用的erwin Standard Data Connectors包含在erwin Data Catalog的初始许可证中,用于自动从常用行业静态数据源(包括关系数据库、NOSQL数据库和大数据数据库管理系统(DBMS)以及XML、JSON和CVS平面文件元数据)收集元数据。 但是很多组织选择通过增加erwin Smart Data Connectors进一步使用活动元数据。 通过为更复杂的系统和环境提供元数据驱动的自动化,erwin Smart Data Connectors扩展了数据体系结构可见性,提高了工程效率,从而缩短了项目交付时间,并降低了风险。 erwin Smart Data Connectors的优势包括:

收集复杂元数据

通过一个庞大的数据连接器库,自动从动态数据和复杂的静态数据源收集元数据并注入到行业标准的DBMS、ETL/ELT平台和BI/报告应用程序中。

详细透彻的数据映射

通过提供完整、最新且统一的数据体系结构视图(包括数据源、流、转换和目标),更好地指导决策、影响分析和数据监管。

生成通用代码

通过对映射文档进行正向工程,自动生成SQL、ETL和4GL过程代码,从而消除耗时的硬编码工作,加快项目交付,以及保障代码质量。

更快速的数据迁移和ETL转换项目

通过对关联的平台重构流程进行正向和反向工程,加快数据迁移和ETL转换项目。

数据保管库自动化

缩短项目时间表,高效地交付、记录和操作数据保管库或其他传统上较为复杂的数据体系结构和数据仓库方法。

超强的自动化潜力

在erwin专有自动化框架强大的解析、代码生成和元数据激活功能的支持下,erwin Smart Data Connectors甚至能够开发用于极具挑战性的环境。

高效的业务智能

通过将报告字段关联至基础数据源,使数据分析师更加高效地分析BI报告、文档控制板和映射。

统一的数据管理与监管

在API级别将数据管理和监管流程与第三方工具进行同步和协调,从而减少持续维护工作并确保可持续性。

erwin自动化差异

当前现实:没有足够的时间、人力和资金来使用手动流程进行真正的元数据管理或可持续的数据监管。 没有自动化,业务和数字化转型将受到阻碍,但又不得不将这些工作外包给专业服务机构,而这只会推迟进度和增加成本。

借助erwin Smart Data Connectors,贵组织可以减少错误,加快数据准备、部署、素养和监管。 erwin将数据管理和监管生命周期的各个部分统一起来,因此企业可以了解并信任其数据,从而更快获得洞见。

erwin的元数据驱动型自动化方法有何真正不同之处?

软件而非服务

使用适合您的需求的软件实现数据运营自动化。 忘掉成本高昂的外包专业服务。

提高工作效率和降低成本

编码工作效率提升85 %以上,元数据发现效率提升70 %以上,数据设计效率提升达50 %,数据转换效率提升达70 %,数据映射效率提升达80 %。

由erwin构建和维护

erwin Data Connector百分百由erwin开发和维护,并由深厚的元数据激活专业知识提供后盾,我们已经凭借这些专业知识助力数百家客户迈向成功。

绘制完整的环境数据图

凭据广泛的元数据连接器,完全捕获您的“原样”数据体系结构,包括数据源、数据流、转换和数据目标。

可计划且可配置

通过计划自动元数据收集这一高级功能,以及细粒度版本控制和完全可跟踪性,使数据沿袭和思维导图文档保持最新。

消除手动、重复的编码工作

自动化和激活元数据驱动型流程,以更高效地开发、记录和操作数据流程,从而更快地实现价值。

管理您的开发生命周期

对方法、代码、文档和交付进行标准化,以保障质量,并利用和保留部落知识,不受人员变动的影响。

克服技术复杂性

利用erwin自动化功能和专业知识成功处理复杂的开发项目,例如交付和操作数据保管库。

客户评论

erwin Standard Data Connectors列表

erwin Data Modeler

Idera Embarcadero ER/Studio

OMG.CWM.XML

SAP/Sybase Power Designer

Amazon Redshift

Cloudera

Google Big Query

Greenplum

HortonWorks

HP Vertica

大型机上的IBM DB2和DB2

IBM Neteeza

JDBC(任何使用JDBC驱动程序的软件)

Kafka Topics

Microsoft Access

Microsoft SQL Server

MongoDB

MySQL

Oracle和Oracle Exadata

Pervasive

Rocket UniVerse DB

SAP Sybase

Service Now CMDB

Snowflake

Teradata

Amazon S3

AVRO

Cobol Copybooks

CSV

Gzip

JSON Schema

Microsoft Azure Data Lake (Gen 1/Gen 2)

ORC

Parquet

Snappy Parquet

XSD/XMI

JD Edwards

Microsoft Dynamics AX

Microsoft Dynamics CRM

Oracle EBS

PeopleSoft

Salesforce

SAP

SAP BW

erwin Smart Data Connectors列表

类别

反向工程

正向工程

Alteryx

checkmark

IBM Data Stage

checkmark
checkmark

Informatica PowerCenter

checkmark
checkmark

Informatica ICS

checkmark

Matillion

checkmark
checkmark

Microsoft Azure Data Factory

checkmark
checkmark

Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS)

checkmark

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

checkmark
checkmark

Oracle Data Integrator

checkmark
checkmark

Oracle Warehouse Builder

checkmark

Pentaho Data Integrator

checkmark

Qlik Replicate

checkmark

SAP Data Services

checkmark

SAP HANA Calculated Views

checkmark

SAS Data Integrator

checkmark

Snaplogic

checkmark

Talend

checkmark
checkmark

类别

反向工程

正向工程

Amazon Aurora SQL

checkmark

Amazon Kenesis

checkmark

Amazon Redshift SQL

checkmark

Denodo

checkmark

Google Big Query SQL

checkmark

HiveQL

checkmark
checkmark

Impala

checkmark

Microsoft Azure SQL Database

checkmark

Microsoft Azure Synapse SQL

checkmark

Microsoft PowerShell Scripts

checkmark

Microsoft SQL Analytics Patform System

checkmark

Microsoft SQL Server TSQL

checkmark
checkmark

Oracle PL/SQL

checkmark
checkmark

PostgresSQL

checkmark

SAP Sybase SQL

checkmark

Snowflake SQL

checkmark
checkmark

Teradata SQL

checkmark

类别

反向工程

正向工程

Cognos

checkmark

Microsoft Power BI

checkmark

Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS)

checkmark

MicroStrategy

checkmark

Oracle OBIEE

checkmark

Pyramid Analytics

checkmark

QlikView

checkmark

QlikSense

checkmark

SAP Business Objects

checkmark

Tableau

checkmark

Information Builders Web Focus

checkmark

类别

反向工程

正向工程

Java

checkmark

PySpark

checkmark

Python

checkmark

AWS Glue

checkmark

Databricks [PySpark]

checkmark

类别

反向工程

正向工程

Data Aggregation Comparitor

checkmark

Data Comparitor

checkmark

Metadata Comparitor

checkmark

类别

反向工程

正向工程

Apache Atlas

checkmark

AWS Glue Catalog

checkmark

Elastic Search

checkmark

GIT Hub

checkmark
checkmark

Google Big Query Catalog

checkmark

IBM Information Governance Catalog

checkmark
checkmark

Jira

checkmark

Microsoft Azure Data Catalog

checkmark

Mulesoft

checkmark

类别

反向工程

正向工程

Data Vault 2.0

checkmark

立即行动

如果您可以自动进行复杂、成本高昂且耗时的数据管理和监管流程,会多么美妙? 您可以从erwin Data Intelligence Suite以及针对您的环境而开发和维护的Smart Data Connectors获益匪浅。

支持和服务

产品支持

获取安装、配置和使用erwin产品所需的帮助。

支持服务

查找适当的支持级别,以满足组织的独特需求。