Pipeline di dati affidabili semplificate
Semplifica i processi ETL in batch e streaming con affidabilità automatizzata e qualità dei dati
IL SUCCESSO DEI MIGLIORI TEAM POGGIA SU PIPELINE DI DATI INTELLIGENTILe best practice per le pipeline di dati, codificate
Dichiara le trasformazioni dei dati di cui hai bisogno e lascia che le pipeline di DLT si occupino del resto.
Acquisizione efficiente
La costruzione di pipeline ETL pronte per la produzione comincia con l'acquisizione dei dati. DLT consente un'acquisizione efficiente a data engineer, sviluppatori in Python, data scientist e analisti SQL. Carica dati da qualsiasi sorgente supportata da Apache Spark™ su Databricks, in batch, streaming o CDC.
Trasformazione intelligente
Con poche righe di codice, DLT riesce a determinare il modo più efficiente per costruire ed eseguire pipeline di dati in batch o in streaming, ottimizzando automaticamente in base al costo o alle prestazioni e riducendo al minimo la complessità.
Operazioni automatizzate
Le pipeline DLT semplificano lo sviluppo di processi ETL codificando le best practice fin dall'inizio e automatizzando le complessità operative. Grazie alle pipeline DLT, i tecnici possono concentrarsi sull'obiettivo di fornire dati di alta qualità invece di doversi preoccupare di gestire e manutenere l'infrastruttura delle pipeline.
Costruito per semplificare il pipelining dei dati
Costruire e gestire pipeline di dati non deve necessariamente essere difficile. DLT è stato progettato per combinare potenza e semplicità, così da consentirti di eseguire robusti processi ETL con appena qualche riga di codice.Sfruttando l'API unificata di Spark per l'elaborazione sia in batch che in streaming, le pipeline DLT permettono di passare facilmente da una modalità di elaborazione all'altra.
Maggiori informazioni
Altre funzioni
Semplifica le tue pipeline di dati
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LakeFlow Connect
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Flussi di lavoro
Definisci, gestisci e monitora facilmente flussi di lavoro multitasking per pipeline di ETL, analisi e machine learning. Grazie a un'ampia gamma di tipologie di task supportati, funzioni di osservabilità approfondita e alta affidabilità, i team di gestione dei dati saranno in grado di automatizzare e orchestrare meglio qualsiasi pipeline e diventare più produttivi.
Archiviazione nel lakehouse
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