FACT-Finder in Google Bigquery integrieren

Erfahren Sie, wie man FACT-Finder und Google Bigquery integrieren kann, um sofort auf Daten zugreifen zu können.

MIT DATA VIRTUALITY PIPES
Replizieren Sie Daten aus FACT-Finder in Google Bigquery und analysieren Sie integrierte Daten mit Ihrem BI-Tool.
FACT-Finder in Google Bigquery integrieren mit Pipes


Über FACT-Finder

FACT-Finder ist eine Software-Lösung für mobile und Online-Shops sowie für den Einzelhandel. Mit der Unterstützung bei Omnichannel-Strategien ermöglicht FACT-Finder Marken und Händlern dem richtigen Kunden das richtige Produkt zur rechten Zeit zu präsentieren. FACT-Finder führt die Besucher intelligent zu den Produkten, die sie suchen und ist in der Lage Cross-Selling-Artikel entsprechend zu empfehlen.

Über Google Bigquery

Google BigQuery ist eine speicherstarke Cloud-Plattform zum Datenmanagement und für komplexe Datenanalysen. Zu den Businesslösungen von Google Bigquery gehören Tools für mobile Anwendungen, Medien und datengesteuerte Analysen, die sich unternehmensgerecht anpassen lassen.

BEWEGEN SIE IN IHRE DATEN MIT PIPES

Pipes ermöglicht es Ihnen Daten aus FACT-Finder, Google Bigquery und mehr als 200 anderen Cloud-Diensten und Datenbanken zu integrieren. Automatisieren Sie Ihre Daten-Workflows mit Daten-Pipelines.

DATA VIRTUALITY BIETET ZWEI PIPES LÖSUNGEN

je nach Ihren Anforderungen.

Pipes

Einfache und zuverlässige Datenreplikation in der Cloud

Mit Pipes können Sie Daten aus jeder Datenquelle nach Zeitplan in Ihren Zielspeicher oder Ihr Data Warehouse bewegen. Integrieren Sie all Ihre Daten mit ein paar Klicks - nicht mit Code.

Pipes Professional

Anspruchsvolle Datenreplikation, gehostet in der Cloud oder On-Premises

Mit Pipes Professional können Sie Daten vor der Replikation mit SQL transformieren und modellieren. Profitieren Sie von granularen Anpassungsmöglichkeiten und erstellen Sie Datenmodelle über verschiedene Quellen hinweg mit 80 % weniger Zeitaufwand.

Features von Pipes Professional umfassen:

  • SQL-Modellierungsschicht
  • Komplexe Replikationstypen
  • Erweitertes Scheduling
  • Metadaten Repositories
  • Benutzerdefinierte Extrahierung
  • Job-Abhängigkeiten
  • Mehrere Zieldatenspeicher
  • Datenföderation
  • Individuelle Job-Trigger
Ihre Zukunft mit automatisierten Daten-Workflows ist nur wenige Klicks entfernt.