Oracle est une base de données SQL analytique haute performance, conçue pour les entrepôts de données et les charges de travail de big data nécessitant vitesse, évolutivité et fiabilité.
Pourquoi Castor x Oracle a-t-il du sens ?
Oracle est une base de données analytique SQL à hautes performances conçue pour être utilisée dans les entrepôts de données et autres charges de travail de mégadonnées où la vitesse, l'évolutivité et la fiabilité sont cruciales. Cependant, comme pour tout outil de traitement de données à grande échelle, il peut être difficile de trouver rapidement et efficacement les actifs de données les plus pertinents. En outre, il n'est pas facile de comprendre le lien entre les tables de l'entrepôt de données et d'autres actifs tels que les rapports ou les tableaux de bord. Castor, quant à lui, est conçu pour faciliter la recherche des actifs de données les plus pertinents grâce à une recherche puissante optimisée grâce à la popularité et aux options de filtrage avancées. Castor fournit également un lignage entre les tables de l'entrepôt de données et d'autres actifs tels que des rapports ou des tableaux de bord. Par conséquent, l'intégration de Castor à Oracle est logique car elle améliorera l'expérience utilisateur en permettant de trouver rapidement les actifs de données pertinents, de comprendre leur généalogie et, en fin de compte, de faire confiance aux données et d'avoir une visibilité dans celles-ci. Cela permettra aux entreprises de prendre de meilleures décisions plus rapidement, ce qui est essentiel dans le monde en évolution rapide d'aujourd'hui.
Comment fonctionne l'intégration Castor x Oracle ?
Castor ingère les métadonnées d'Oracle. Ces métadonnées sont ensuite transformées et affichées dans Castor. Les métadonnées affichées peuvent être des noms et des descriptions de tables et de colonnes, des requêtes fréquemment exécutées sur vos données, des utilisateurs fréquents de ressources de données, des liens de lignage de données, des tests de qualité des données, la dernière mise à jour de la table de données, des balises techniques et commerciales, etc. Castor organise ces métadonnées dans une interface intuitive à utiliser pour les utilisateurs techniques et professionnels. Le processus d'ingestion prend environ 30 minutes à configurer et les métadonnées sont disponibles dans Castor le lendemain. Il est important de savoir que Castor n'accède pas aux données elles-mêmes, mais uniquement aux métadonnées. Cela garantit que vos données restent en sécurité et que Castor offre autant de valeur que possible.
Accès à l'API: si un élément de métadonnées n'est pas disponible dans l'intégration native de CastorDoc, vous pouvez l'ingérer avec notre API complète.
Important: CastorDoc n'accède pas aux données elles-mêmes, mais uniquement aux métadonnées. Cela garantit que vos données restent en sécurité et que CastorDoc offre le plus de valeur possible.
En quoi CastorDoc vous aide-t-il ?
Castor vous permet de faire évoluer votre stratégie d'analyse en libre-service sans perdre le contrôle. Nous avons été conçus en tenant compte de cas d'utilisation réels :
🔎 Vous travaillez avec des données que vous ne connaissez pas
Votre patron vous demande de créer un rapport sur « Le taux de désabonnement des utilisateurs premium en 2021 ». Vous devez trouver le jeu de données pertinent, comprendre la signification de sa colonne et l'utiliser rapidement.
✅ Réduisez de 95 % le temps nécessaire pour trouver la bonne ressource de données (source : Lyft)
🧬 Un employé clé s'en va
Mike, l'ingénieur de données qui a construit l'ensemble de l'infrastructure de données, part à la fin du mois. Toutes les connaissances sont dans sa tête. Il doit le noter.
✅ 42 % du travail n'est pas récupéré sans gestion des connaissances (source : 360 Apprentissage)
👩🏽 🌾 L'intégration d'un nouvel employé
Elsa, analyste de données, est arrivée la semaine dernière. Elle n'a aucune idée des données stockées par l'entreprise ni de la manière dont elles sont utilisées. Elle passe des heures à se renseigner pour acquérir des connaissances.
✅ Les nouveaux employés sont autonomes après le premier jour
💣 Un pipeline de données est en retard
Nelson, analyste de la réussite client, actualise le tableau de bord des « utilisateurs actifs quotidiens » toutes les deux minutes. Les données ne sont pas encore arrivées. Il veut savoir ce qui se passe.
✅ 5 fois moins de messages Slack sur #ask_data
🗺️ Personne ne sait où se trouvent les informations personnelles
Camila, responsable de la gouvernance des données, doit cartographier toutes les informations personnelles pour se conformer aux exigences du RGPD. Elle a besoin d'une liste de tous les actifs de données et de leur emplacement.
✅ 70 % des employés ont accès à des données qu'ils ne devraient pas (source)
Contactez-nous pour en savoir plus
« J'aime l'interface facile à utiliser et la rapidité avec laquelle vous trouvez les actifs pertinents que vous recherchez dans votre base de données. J'apprécie également beaucoup le score attribué à chaque tableau, qui vous permet de hiérarchiser les résultats de vos requêtes en fonction de la fréquence d'utilisation de certaines données. » - Michal P., Head of Data.
