Automatische Herkunftsanalyse für BigQuery-SQL-Abfragen




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Automatische Herkunftsanalyse für BigQuery-Skripte

Wandelt Google BigQuery SQL-Skripte 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.



BigQuery-Skripte

Ermitteln Sie die Datenherkunft für komplexe SQL-Abfragen in BigQuery, die bei der Datentransformation und -analyse verwendet werden.




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.





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.