Entdecken Sie mühelos Ursprung und Fluss Ihrer Daten.













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Entdecken Sie die Zusammenhänge zwischen Ihren Daten, Tabellen und SQL-Abfragen.




Unser Spezialtool kann selbst die komplexesten SQL-Skripte analysieren und eine präzise Datenherkunftsanalyse liefern.


















































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 mehr als 20 wichtigen Datenbanktypen, 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.

























Überlegene Analysefähigkeit




Analysiert automatisch Ihre SQL-Abfrageprotokolle in Ihren Data Warehouses und BI-Tools, um eine visuelle Darstellung der Datenherkunft zu erstellen.



































Vorteile

































Zeit und Mühe sparen




Die Nachverfolgung der Datenherkunft ist traditionell ein zeitaufwändiger und manueller Prozess, insbesondere bei der Analyse komplexer SQL-Abfragen und -Skripte. Unsere Lösung analysiert SQL-Abfragen und -Skripte schnell und präzise, liefert eine genaue Zuordnung der Datenherkunft und visualisiert den Datenfluss. Dadurch reduzieren sich Zeit- und Arbeitsaufwand für diese Aufgabe.































Daten-Governance verbessern




Ein klares und präzises Verständnis des Datenflusses ist unerlässlich, um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten während ihrer Verarbeitung in den Systemen einer Organisation sicherzustellen. Diese Informationen können genutzt werden, um Datenrichtlinien, -verfahren und -standards zu entwickeln und die ordnungsgemäße Verwaltung, Sicherung und Archivierung von Daten zu gewährleisten.





































Verbessern Sie die Datenqualität




Mithilfe der Datenherkunftsanalyse lassen sich potenzielle Probleme mit der Datenqualität, wie Fehler, Inkonsistenzen oder Unvollständigkeit, identifizieren und Maßnahmen zur Behebung dieser Probleme umsetzen.































Optimierung von Auditierung und Compliance




Ein klares und präzises Verständnis des Datenflusses ist entscheidend, um die Einhaltung regulatorischer Anforderungen nachzuweisen und sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und kontrolliert werden.







































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.