데이터 수집

운영 및 유지보수를 위한 새로운 ETL 표준

데이터 전송(ETL) / 관리형 데이터 전송
특징

데이터 관리 경험 향상 지원

ETL, ELT, CDC를 지원하여 특정 요구사항에 맞는 전송 방법을 제공합니다.

ETL은 코드가 필요 없는 솔루션부터 프로그래밍 언어를 활용한 유연한 변환 처리까지 다양한 범위를 포괄합니다.
반면, ELT는 dbt와의 통합을 통해 세부적인 데이터 모델링을 용이하게 합니다. 또한 CDC(변경 데이터 캡처) 형식으로 데이터를 로드할 수 있어 데이터 소스 측의 변경 사항을 완벽하게 관리할 수 있습니다.

전 세계적으로 드물게 DevOps 원칙에 기반한 ETL 서비스를 제공합니다.

이 접근 방식은 엔지니어링 모범 사례를 데이터 분석 인프라에 적용하며, 본격적인 운영 단계를 지원하도록 설계된 다양한 기능을 특징으로 합니다:
코드베이스 구성 관리
풀 리퀘스트 검토와 GitHub의 통합
변경 내역 및 롤백 기능 관리
프로덕션 배포 전 테스트 실행

데이터 원본의 변경 사항을 자동으로 추적하여 운영 및 유지 관리 노력을 제로로 줄입니다.

ETL 파이프라인의 스키마 변경 감지는 추가 및 삭제를 포함한 열 및 테이블 변경을 추적합니다.
관리형 데이터 전송은 이러한 변경 사항을 모니터링하고 데이터 소스 API의 원활한 업데이트를 보장합니다.
TROCCO®의 자동화는 데이터 관리를 간소화하고 스키마 변경에 대한 수동 모니터링을 최소화합니다.

기본 ETL은 코딩 없이도 쉽게 수행할 수 있으며, 프로그래밍 언어를 사용하여 맞춤형 구현도 지원합니다.

마스킹, 필터링, 해싱, 정규식 대체, 표준화 등의 기능으로 데이터 관리를 개선하세요.
맞춤형 스크립팅 및 자동화를 위해 Ruby와 Python으로 프로그래밍을 지원합니다.
기본은 GUI로, 복잡한 것은 프로그래밍으로 처리하여 쉽고 유연하게 ETL을 간소화합니다.

직관적이고 정교한 UI/UX를 통해 데이터 엔지니어링을 위한 가장 직접적인 경로를 제공합니다.

설정 및 운영상의 불편함을 최소화한 UI는 엔지니어가 데이터 엔지니어링 작업을 위한 효율적이고 스스로 선호하는 도구를 제공합니다.
주요 기능으로는 초안 저장, 라벨 관리, 테스트 실행, 일괄 편집, 연결 확인, 3단계 설정, 입력 제안, 코드 차이 확인 등이 있으며, 모두 작업 완료까지의 '최단 경로'를 위해 설계되었습니다.
기술 역량

자동화된 스키마, 사용자 지정 템플릿 및 동적 변수로 데이터 워크플로우를 개선하고 분석을 간소화하세요.

BigQuery 파티션 테이블 클러스터링에 대한 기본 지원
BigQuery 파티션 테이블 생성 및 업데이트와 테이블 클러스터링을 지원합니다.
자동 스키마 추론
전송 소스가 파일 형식*인 경우 파일 압축 형식, 형식 및 스키마(데이터 유형)가 자동으로 유추됩니다.
JSON 유형 확장
소스 JSON 데이터를 확장하여 대상 열에 매핑할 수 있습니다.
광고 보고서 템플릿
TROCCO®의 고유한 보고서 템플릿은 광고 커넥터에서 데이터를 추출하는 과정을 간소화합니다. 광고 분석에 가장 적합한 분야를 제안합니다.
작업 테스트 실행
테스트 실행을 수행하여 생성된 전송 설정으로 작업이 문제 없이 실행될 수 있는지 확인할 수 있습니다.
사용자 지정 변수
ETL 파이프라인 설정 전체에 사용자 지정 변수를 포함할 수 있습니다. 수동 재실행과 같은 백필 용도로 사용할 수 있으며 루프 실행과 같은 유연한 실행 방법을 지원합니다.
How it works

자동화된 데이터 아키텍처

소스에서 목적지까지 모든 커넥터의 추출 및 로드 복제 프로세스를 자동화하는 핵심 기능을 통해 안심하고 파이프라인을 이용할 수 있습니다.
데이터 통합/
수집
모든 데이터 소스에 신속하게 연결하고 몇 분 안에 실행할 수 있습니다.
데이터 변환
수집된 원본 데이터를 분석할 수 있는 구조화된 비즈니스 데이터 모델을 제공합니다.
데이터 오케스트레이션
초기 수집부터 최종 저장까지 전체 데이터 흐름을 자동화하고 최적화하세요.

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Frequently Asked Questions

01.
How to fix the error that occurs when the transfer volume from BigQuery is too large
Note This is a machine-translated version of the original Japanese article. Please understand that some of the information contained on this page may be inaccurate. summary When specifying BigQuery as the transfer source, an error may occur if ...
02.
How to specify elements and extract values when an array is included in the source column JSON
Note This is a machine-translated version of the original Japanese article. Please understand that some of the information contained on this page may be inaccurate. summary If the JSON of the transfer source column contains an array and you wan...
03.
How to generate a webhook URL in Slack
Note This is a machine-translated version of the original Japanese article. Please understand that some of the information contained on this page may be inaccurate. summary Learn how to issue the webhook URL required for notifications to Slack....
04.
Is it possible to increase the transfer speed?
Note This is a machine-translated version of the original Japanese article. Please understand that some of the information contained on this page may be inaccurate. summary When specifying BigQuery as the transfer source, an error may occur if ...
05.
Do you support transfers from an on-premise environment?
Note This is a machine-translated version of the original Japanese article. Please understand that some of the information contained on this page may be inaccurate. summary When specifying BigQuery as the transfer source, an error may occur if ...
06.
Do you support transfers from an on-premise environment?
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