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Traitez, harmonisez et intégrez facilement les données

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Objectifs

Construisez une plateforme web sécurisée pour :

  • Autonomiser les gestionnaires de données en permettant d’établir un modèle de données sans développement ad-hoc
  • Harmoniser et centraliser les ensembles de données collectés à partir de sources hétérogènes en un ensemble de données structuré
  • Encourager le partage des données et l’attribution
  • Fournir des outils pour visualiser les changements
  • Conserver un historique complet des révisions pour toutes les transformations et chargements de données

Description

Découvrir

La plateforme xMart permet aux gestionnaires de données de créer des modèles de données dans un format standard, de gérer les données de référence, de mettre en place des pipelines d’ingestion de données pour extraire et ingérer les données reçues dans divers formats de fichiers ou récupérées à partir de sources distantes, de nettoyer et traiter les données, de prévisualiser/approuver/rejeter les modifications, d’entreposer les données dans des « data marts » virtuels standardisés et de diffuser en toute sécurité les données harmonisées ; et tout cela sans avoir de compétences d’administrateur de base de données, de SQL ou d’ingénierie logicielle.

Les données traitées sont stockées dans une base de données relationnelle classique, qui peut être facilement analysée et diffusée à l’aide d’outils de Business Intelligence courants tels que Power BI. La référence centralisée de données permet à l’organisation de produire des analyses complexes sur divers ensembles de données. Le référentiel central de données permet à l’organisation de produire des analyses complexes sur plusieurs ensembles de données.

75

Marts

2.6K

Pipelines

1K+

Utilisateurs actifs

Ils en parlent

Plus d'informations

Déploiement géographique

xMart est une solution d’entreprise de l’OMS qui soutient les gestionnaires de données au Siège et dans les bureaux régionaux

Contexte

La gestion des données est souvent un défi majeur pour les grandes organisations qui portent le fardeau du chargement périodique, du nettoyage, de la conservation et de l’harmonisation des ensembles de données collectés dans différents formats à partir de sources hétérogènes. Les gestionnaires de données passent un temps considérable à effectuer ce travail fastidieux manuellement et de manière répétitive.

Certaines organisations ont investi dans l’automatisation des tâches récurrentes de gestion des données en utilisant des outils traditionnels d’extraction, de transformation et de chargement (ETL). Malheureusement, dépendre des ingénieurs logiciels pour modifier les règles de gestion business n’est pas tenable à grande échelle.

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