Automatische Herkunftsanalyse für PostgreSQL-Abfragen













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Automatische Herkunftsanalyse für Postgres-Abfragen




Wandelt PostgreSQL-Abfragen in logische Diagrammflüsse um und modelliert die Phasen einer Datenpipeline von den verschiedenen Quellen zu den Zielen.


















































Unsere Lösung






Automatisiert Datenherkunftstool die Audit-Logs, SQL-Skripte und Datenbankmetadaten analysieren, um die Spaltenebenen-Zuordnungen zu erstellen




















Datenherkunftsdiagramm
























Umsetzbares Diagramm




Es bietet eine visuelle Darstellung des gesamten Datenflusses und stellt alle Datenbewegungen grafisch dar.

























RESTful API




Bietet eine umfangreiche REST-API-Schnittstelle zur schnellen Integration in Ihre Daten-Governance-Plattform.

























Datenbankverbindung




Verbinden Sie sich mit Ihrem Postgres-Datenbank um die Datenherkunft automatisch in Echtzeit zu analysieren.































On-Premise-Version




Ermöglicht Ihnen die Installation von SQLFlow auf Ihrer eigenen Website, ohne jegliche Verbindung zum öffentlichen Internet.

























Java-Bibliothek




Bietet Java-Bibliotheken, die zusammen mit Ihren Datenverwaltungstools bei den Endkunden eingesetzt werden können.

























PostgreSQL-Abfragen




Ermitteln Sie die Datenherkunft für gespeicherte Prozeduren (Prozeduren, Funktionen, Trigger) in Postgres sowie für komplexe Abfragen.



































Herkunft auf Spaltenebene 
beantwortet die folgenden Fragen































Auswirkungen des Entfernens einer Spalte






Welche Auswirkungen hat das Entfernen einer Spalte oder Tabelle auf das gesamte Analyse-Ökosystem?

































verwendete Spalte






Wird eine Spalte in einem Looker/Qlik Sense/BI-Dashboard verwendet?







































Spalten oder Tabellen als veraltet markieren






Können wir Spalten oder Tabellen, die nicht mehr verwendet werden, als veraltet markieren?

































Zerbrochene Säulen






Gibt es in Qlik Sense/Looker fehlerhafte Spalten, die nicht mehr mit Backend-Datenbanken wie BigQuery, Snowflake, Redshift usw. verknüpft sind?









































Kundenerfolg


Was die Leute sagen















































„Quellen, die hohe Standards in der Web-Bereitschaft gewährleisten. Zukunftssichere Kernkompetenzen energisch skalieren und wirkungsvolle Erfahrungen einbeziehen. Integrierte Schemata dramatisch synthetisieren mit.“


Irene J. HolmesIrene J. HolmesPublikationsspezialist














„Schaut euch dieses fantastische Tool zur Visualisierung von SQL-Abfragen an. Mensch – das hätte ich vor 13 Jahren gebraucht ;-)“




David das NevesDavid das NevesIT-begeistert, Xoogler, ehemaliger MSFT-Mitarbeiter 













































Unsere großartigen Kunden






Mehr als die Hälfte der führenden Unternehmen im Bereich Metadatenmanagement-Lösungen nutzen Gudu SQLFlow, um eine Datenherkunftsfunktion bereitzustellen.

































































































































































































Halten Sie Ihr Lager gesund und auf dem neuesten Stand






Die verschiedenen Wege, die Daten innerhalb Ihres Lagers nehmen können, werden so dargestellt, dass sie von allen genutzt und analysiert werden können.