Silnik automatyzacji i integracji danych
Extract - Transform - Load. Tysiące API czekają, aby dostarczać dane.
Ciesz się potężnym przetwarzaniem danych bez ograniczeń kosztowych:
-
brak opłat w zależności od objętości danych,
-
brak limitów na częstotliwość aktualizacji danych.
Zainstaluj InDriver i wykorzystaj maksymalną wydajność maszyny.
ETL/ELT
ETL, czyli Extract, Transform, Load, to kluczowy proces w świecie zarządzania danymi. Polega na wydobywaniu surowych danych z różnych źródeł, przekształcaniu ich w jednolity format oraz ładowaniu do miejsca docelowego w celu analizy lub przechowywania. ETL odgrywa istotną rolę w business intelligence, umożliwiając organizacjom konsolidację i harmonizację różnorodnych zbiorów danych, co ostatecznie wspiera podejmowanie świadomych decyzji i uzyskiwanie strategicznych analiz.
Przykład: Proste rozwiązanie ETL w zadaniu InDriver JS Engine
DANE WEJŚCIOWE
[TB] Terabajty surowych i nieustrukturyzowanych danych
DANE WYJŚCIOWE
Wartościowe dane biznesowe:
Zsynchronizowane w czasie, Interpolowane, Agregowane, Obliczone, Filtrowane, Sortowane, Przetwarzane... Przekształcone
InDriver upraszcza dostęp do zasobów RESTful API za pomocą zaledwie jednej linii kodu JS. Zdefiniuj żądania, ustaw interwały i bez wysiłku przetwarzaj zwracane dane JSON—idealne do logowania w dowolnej bazie danych. Brak limitów na żądania lub częstotliwość wywołań, co czyni InDriver niezawodną pompą dostarczającą dane w czasie rzeczywistym dla aplikacji, pulpitów nawigacyjnych i analiz. Solidna alternatywa dla narzędzi ETL typu SaS, takich jak Airbyte, Fivetran, MuleSoft Anypoint Platform, Supermetrics i Workato.
Darmowy do użytku niekomercyjnego, komercyjnie licencjonowany na maszynę z nieograniczonym transferem danych i ilością połączeń. iPotężny silnik JS umożliwia łatwą implementację żądań RESTAPI, synchronizację źródeł, przetwarzanie danych, analizy i logowanie do baz danych SQL.
Pobierz InDriver - Twój mocny swój silnik integracji danych.
Przykłady zastosowań automatyzacji danych w biznesie
Automatyzacja danych może usprawnić różne procesy biznesowe i poprawić efektywność. Oto lista przypadków użycia automatyzacji danych w różnych branżach:
-
Automatyzacja wprowadzania i przetwarzania danych:
-
Automatyzacja ręcznych zadań wprowadzania danych w celu zmniejszenia błędów i oszczędności czasu.
-
Automatyczne przetwarzanie formularzy, faktur i innych dokumentów.
-
-
Zarządzanie relacjami z klientami (CRM):
-
Automatyzacja aktualizacji danych i synchronizacja między CRM a innymi systemami.
-
Uruchamianie automatycznych odpowiedzi na podstawie interakcji z klientami.
-
-
Automatyzacja sprzedaży i marketingu:
-
Wdrożenie automatycznego oceniania i kwalifikacji leadów.
-
Automatyzacja kampanii email marketingowych na podstawie zachowań klientów.
-
-
Automatyzacja danych finansowych:
-
Automatyzacja wprowadzania danych i uzgadniania w systemach księgowych.
-
Wdrożenie automatycznych raportów finansowych i analiz.
-
-
Zarządzanie łańcuchem dostaw:
-
Automatyzacja śledzenia zapasów i procesów zamawiania.
-
Wdrożenie prognozowania popytu przy użyciu automatycznej analizy danych.
-
-
Zasoby ludzkie:
-
Automatyzacja procesów wprowadzania i usuwania pracowników.
-
Wdrożenie automatycznego przetwarzania listy płac i świadczeń.
-
-
Business Intelligence i analityka:
-
Automatyzacja zbierania i oczyszczania danych do celów analizy biznesowej.
-
Wdrożenie automatycznych raportów i aktualizacji pulpitów nawigacyjnych.
-
-
Zapewnienie jakości i testowanie:
-
Automatyzacja walidacji danych i kontroli jakości.
-
Wdrożenie automatycznego testowania w rozwoju oprogramowania.
-
-
Zgodność i raportowanie regulacyjne:
-
Automatyzacja generowania raportów zgodności.
-
Zapewnienie dokładności i terminowości danych w zgłoszeniach regulacyjnych.
-
-
Automatyzacja danych w opiece zdrowotnej:
-
Wdrożenie automatycznych aktualizacji rekordów pacjentów.
-
Usprawnienie procesów rozliczeń medycznych poprzez automatyzację.
-
-
E-commerce i handel detaliczny:
-
Automatyzacja zarządzania zapasami i przetwarzania zamówień.
-
Wdrożenie spersonalizowanego marketingu na podstawie zachowań klientów.
-
-
Automatyzacja procesów produkcyjnych:
-
Automatyzacja zbierania danych z czujników i urządzeń produkcyjnych.
-
Wdrożenie predykcyjnej konserwacji poprzez automatyczną analizę danych.
-
-
Operacje IT i monitorowanie:
-
Automatyzacja monitorowania systemów i alertów.
-
Wdrożenie automatycznej odpowiedzi na incydenty i ich rozwiązywania.
-
-
Analiza mediów społecznościowych i sentymentu:
-
Automatyzacja zbierania i analizy danych z mediów społecznościowych.
-
Wdrożenie analizy sentymentu w celu monitorowania marki.
-
-
Zarządzanie energią:
-
Automatyzacja monitorowania i raportowania zużycia energii.
-
Wdrożenie automatycznych alertów w celu poprawy efektywności energetycznej.
-
-
Automatyzacja dokumentów prawnych:
-
Automatyzacja procesów tworzenia i przeglądu dokumentów.
-
Wdrożenie zarządzania kontraktami poprzez automatyzację.
-
-
Edukacja i zarządzanie nauczaniem:
-
Automatyzacja procesów oceniania i sprawdzania.
-
Wdrożenie spersonalizowanych ścieżek nauczania poprzez automatyzację.
-
-
Wsparcie klienta:
-
Wdrożenie chatbotów do automatycznego wsparcia klienta.
-
Automatyzacja procesów routingu i rozwiązywania zgłoszeń.
-
-
Nieruchomości:
-
Automatyzacja zadań zarządzania nieruchomościami, takich jak pobieranie czynszu.
-
Wdrożenie automatycznych raportów dla portfeli nieruchomości.
-
-
Cyberbezpieczeństwo:
-
Automatyzacja wykrywania i odpowiedzi na zagrożenia.
-
Wdrożenie automatycznego zarządzania poprawkami dla aktualizacji zabezpieczeń.
-
To tylko przykłady, a konkretne przypadki użycia automatyzacji danych będą zależeć od unikalnych potrzeb i celów każdej organizacji. Wdrożenie automatyzacji danych może prowadzić do zwiększenia efektywności, zmniejszenia liczby błędów i poprawy podejmowania decyzji w różnych funkcjach biznesowych.
Przykłady kodu zadań JavaScript dla InDriver
Open Weather Map
https://openweathermap.org
Połącz się z https://openweathermap.org/ i pobierz aktualną pogodę dla miasta Kraków (Polska).
-
onStartup
InDriver.import("RestApi");
RestApi.defineRequest('krakow','{"url":"https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?appid=your_app_id&q=krakow","timeout":5000, "type":"get","headers":{"ContentTypeHeader":"application/json"}}');
InDriver.installHook(60000);
-
onHook
RestApi.sendRequest('krakow');
if (RestApi.isSucceeded()) {
const data = RestApi.getData('krakow');
...
let ts = InDriver.hookTs();
InDriver.sqlExecute("azureserver", "insert into public.weather (source, timestamp, data )
values ( 'krakow','"+ts.toISOString()+"',$$"+data+"$$);"
}
-
Output
data = {"coord":{"lon":19.9167,"lat":50.0833},"weather":[{"id":701,"main":"Mist","description":"mist","icon":"50n"}],"base":"stations","main":{"temp":272.54,"feels_like":270.64,"temp_min":271.94,"temp_max":273.7,"pressure":1018,"humidity":88},"visibility":1100,"wind":{"speed":1.54,"deg":200},"clouds":{"all":100},"dt":1701968996,"sys":{"type":2,"id":2074307,"country":"PL","sunrise":1701930268,"sunset":1701959943},"timezone":3600,"id":3094802,"name":"Krakow","cod":200}
YouTube
https://www.youtube.com
Połącz się z https://www.googleapis.com i pobierz aktualizacje danych wideo, np. filmy z kanału Innovative Data Analytics.
-
onStartup
InDriver.import("RestApi");
RestApi.defineRequest('youtube','{"url":"https://www.googleapis.com/youtube/v3/channels?part=snippet,contentDetails,statistics&id=UC2609bKrdZz_haQTfMwTGRg&key=Your_API_Key","timeout":5000, "type":"get","headers":{"ContentTypeHeader":"application/json"}}');
InDriver.installHook(60000);
-
onHook
RestApi.sendRequest('youtube');
if (RestApi.isSucceeded()) {
const data = RestApi.getData('youtube');
...
let ts = InDriver.hookTs();
InDriver.sqlExecute("azureserver", "insert into public.youtube(source, timestamp, data )
values ( 'youtube','"+ts.toISOString()+"',$$"+data+"$$);"
}
-
Output
data = { "kind": "youtube#channelListResponse","etag": "wHk1oA0htOMVWdDdABeEjLvMSF4","pageInfo": {"totalResults": 1,"resultsPerPage": 5},"items": [{"kind": "youtube#channel","etag": "jGPYGXDHdpd3KQK9R1C5MX4y10I","id": "UC2609bKrdZz_haQTfMwTGRg","snippet": {"title": "Innovative Data Analytics","description": "Welcome to the inanalytics.io YouTube channel – your go-to destination for mastering data automation with inDriver, your specialized JavaScript engine. Unleash the power of InDriver as we bring you insightful videos and tutorials on configuring REST API to SQL pipelines, creating dynamic data automation, and maximizing the potential of this user-friendly tool. Whether you're a seasoned developer or just starting out, our content is tailored to help you streamline data automation effortlessly. Subscribe now to stay updated, explore free plans, and embark on a journey of continuous data acquisition, processin...haQTfMwTGRg"}},"statistics": {"viewCount": "117","subscriberCount": "6","hiddenSubscriberCount": false,"videoCount": "4"}}}
Polygon.io
https://www.polygon.io
Połącz się z https://www.polygon.io i pobierz kursy giełdowe. W poniższym przykładzie żądanie pobiera agregowane dane dla Apple za ostatni dzień.
-
onStartup
InDriver.import("RestApi");
RestApi.defineRequest('polygon','{"timeout":5000, "type":"get","headers":{"ContentTypeHeader":"application/json"}}');
InDriver.installHook(60000);
In this example, Request Url is created dynamically for every onHook function.
-
onHook
let ts = InDriver.hookTs(10000);
let dt = new Date(ts);
let df = new Date();
df.setDate(dt.getDate()-1);
let req = '{"url":"https://api.polygon.io/v2/aggs/ticker/AAPL/range/1/day/'+df.toISOString().split("T")[0]+'/'+dt.toISOString().split("T")[0]+'?adjusted=true&sort=asc&limit=120&apiKey=Your_API_Key"}';
RestApi.sendRequest('polygon',req);
);
if (RestApi.isSucceeded()) {
const data = RestApi.getData('polygon');
...
let ts = InDriver.hookTs();
InDriver.sqlExecute("azureserver", "insert into public.polygon(source, timestamp, data )
values ( 'AAPL','"+ts.toISOString()+"',$$"+data+"$$);"
}
-
Output