Business Analytics automatisé avec Automic

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Des outils d’analyse fiables et à jour sont devenus indispensables aux équipes dirigeantes pour délivrer la performance attendue, anticiper, et prendre de l’avance vis à vis de la concurrence. Un entrepôt de données rapide et fiable est un facteur clé dans la livraison de rapports critiques aux utilisateurs métier, où qu’ils soient, et dans les délais impartis.

La disponibilité d’informations exactes et en temps voulu pour les décisions stratégiques, tactiques, et opérationnelles, s’avère être une tâche délicate. En effet, le nombre de données devant être récupéré à travers les différents services, les applications et les sources externes, augmente de façon exponentielle. De plus en plus d’applications sont hébergées « en tant que service » dans le Cloud et les environnements Big Data tel qu’Hadoop. De plus, les processus de traitement de données doivent être supervisés, de façon à répondre aux accords de service en vigueur.

Agilité et vitesse améliorés pour votre Business Analytics

Avec Automic, l’analyse est plus rapide. Notre solution automatise les processus dans l’entrepôt de données de bout-en-bout –des applications métier et des outils ETL jusqu’aux bases de données et plateformes Big Data – permettant une livraison dans les temps de rapports de BI fiables à vos utilisateurs.

L’analytique est désormais à portée de main, avec Automic Data Automation, qui orchestre les processus de données de bout-en-bout, à travers les diverses applications et technologies, qu’elles soient traditionnelles ou plus récentes.

Des fonctionnalités de transfert de fichiers, des adaptateurs prêts à l’emploi pour les ETLs et les applications BI telles qu’Informatica et SAP Business Objects, ainsi que des intégrations aux technologies de Big Data comme Hadoop ou aux bases de données in-memory, vous permettent d’automatiser le cycle de vie des données, de la source à l’analyse et au reporting, en passant par le traitement et l’archivage.

Bénéfices clé

  • Agilité et efficacité améliorées grâce à l’intégration avec les ETLs et aux applications BI
  • Gain de temps et réduction des risques avec des fonctionnalités de transfert de fichiers intégrées
  • Automatisation du cycle de vie de traitement des données avec des intégrations prévues pour les bases de données in-memory, ou les technologies de Big Data
  • Réduction des temps d’implémentation EDW et mise à disposition d’un framework permettant de promouvoir les traitements en environnement de production
  • Gain de temps, notamment en matière de développement, pour les équipes et les spécialistes en traitement de données grâce à la conception rapide de traitements Hadoop

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