建全球数据格局的整体实时地

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制并允许数据科学家通过自动化流程构图。基本上数据分类的过程包括对数据进行交叉排序和映射以赋予其含义并使其易于理解。数据转换和处理整理数据流在英语中术语用于描述清理和转换数据的过程。基本上当原始数据被收集并存储在数据湖中时就该准备它了清理它转换它并管理它以便以后可以在商业智能项目中使用它。已经分类排序和映射的有用数据从数据湖中提取并在数据工。



程和数据科学技术平台例如数据工厂中 克罗地亚电话号码列表 进行组织该平台允许对数据进行转换排序聚合执行管道和数据流等。。数据准备还包括另一个工具。使我们能够探索执行和转换大数据结构化和非结构化。其主要功能是数据的转换准备和分析然后传输到其他平台进行消费。它是分析以及将数据转换为可操作信息的关键环境。数据工厂和都是数据源和最终目的地之间的中间服务。数据导出与消费一旦数据准备好被激活它就会被。






导出到其最终或临时目的地。根据我们想要赋予数据的用途数据将被一种或另一种类型的平台使用。数据可以存储在目标数据库通常是数据仓库中以有组织和分类的方式存档以供将来使用。它们还可以被数据分析和等工具使用其中数据将被分析并通过数据可视化以及创建公司报告和仪表板转化为故事。我们还可以将数据导出到其他类型的人工智能机器学习和深度学习分析平台或者由服务使用或转换为文件。数据导。