데이터 오케스트레이션

데이터 파이프라인 확장 및 자동화

직관적인 UI를 통해 작업 종속성을 설정하고, 데이터 파이프라인을 오케스트레이션하고, 쉽게 확장하세요.
특징

데이터 관리 경험 향상 지원

직관적이고 간단한 UI

사용자 친화적인 GUI로 워크플로우를 쉽게 관리하고, 작업 종속성 관리를 간소화하여 환경을 간소화하세요.
효율성을 위해 설계된 이 시스템은 다른 도구보다 사용자 편의성이 뛰어나 데이터 변환 워크플로우를 손쉽게 설정, 모니터링, 조정할 수 있어 기술적으로 덜 까다로운 환경에서도 생산성을 높일 수 있습니다.

효과적인 자동 재시도

이 기능은 실패한 작업을 자동으로 재시도하여 데이터 처리의 안정성과 성공률을 높여줍니다. 지속적이고 효율적인 데이터 운영에 필수적인 이 기능은 복잡한 워크플로우의 중단을 방지합니다.
이러한 자동화를 통해 다운타임과 수동 개입이 줄어들어 중단을 최소화하면서 워크플로우 연속성을 유지하여 운영 효율성이 크게 향상됩니다.

병렬 실행 횟수 제어 실행

TROCCO를 사용하여 동시에 실행할 수 있는 작업의 인스턴스 수를 관리할 수 있습니다. 데이터 변환 작업의 실행을 최적화하도록 설계된 강력한 도구입니다.
사용자는 특정 작업에 대해 동시에 실행할 수 있는 인스턴스 수를 정밀하게 관리할 수 있습니다.

간편하고 신속한  알림

마스킹
해싱(SHA256)
데이터 유형 변환
ETL 프로그래밍(루비/파이썬)
문자열 변환(NFKC)
레코드 필터
문자열 대체(정규식)
TROCCO의 워크플로 기능은 이메일, Slack 또는 기타 통합 기능을 통해 완료, 실패 또는 예상치 못한 이벤트에 대한 적시 알림을 통해 사용자가 데이터 처리 작업의 상태에 대한 정보를 계속 확인할 수 있도록 합니다.
이 커뮤니케이션 메커니즘은 모든 이해관계자에게 최신 정보를 제공하여 워크플로 내에서 인식 및 대응 효율성을 향상시킵니다.
기술 역량

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

실행 예약
TROCCO는 작업 예약을 통해 복잡한 워크플로우의 특정 시간에 실행을 자동화하고 야간 새로 고침이나 월간 보고서와 같은 비즈니스 요구사항에 맞춰 데이터 처리를 조정할 수 있습니다. 이를 통해 운영 효율성을 높이고 수동 개입을 없애며 데이터 활동의 리소스 관리 및 예측 가능성을 개선할 수 있습니다.
GUI 기반의 간편한 워크플로우 관리
Tableau의 GUI 기반 도구는 복잡한 파이프라인을 간소화하여 Tableau 및 BigQuery와 같은 주요 서비스를 통합합니다. 데이터 워크플로우를 쉽게 설정, 모니터링, 조정할 수 있어 사용자 친화적인 환경에서 생산성을 높일 수 있습니다.
Tableau 데이터 추출
TROCCO는 Tableau 데이터 추출과 통합되어 Tableau에서 최적의 사용을 위해 데이터 변환을 간소화합니다. 이를 통해 Tableau의 고급 비주얼리제이션 기능을 활용하여 시각적으로 매력적인 대화형 대시보드와 보고서를 쉽게 만들 수 있습니다.
데이터 유효성 검사
정확한 분석을 위해서는 데이터 품질을 보장하는 것이 중요합니다. TROCCO에는 데이터가 변환될 때 데이터의 정확성과 일관성을 자동으로 검사하는 데이터 유효성 검사 기능이 포함되어 있습니다. 이 단계는 오류를 방지하고 데이터 분석 결과의 신뢰성을 보장하는 데 매우 중요합니다.
Slack 알림
TROCCO는 실시간 데이터 워크플로 알림을 위해 Slack과 통합되어 팀에게 성공, 실패 또는 업데이트에 대한 정보를 즉시 제공하여 문제에 대한 신속한 대응을 촉진하고 데이터 프로젝트 관리의 효율적인 커뮤니케이션을 강조합니다.
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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라이브 데모 동영상을 통해 플랫폼이 실제로 작동하는 모습을 확인하세요. ETL 파이프라인이 데이터 프로세스를 어떻게 혁신하여 더 효율적이고 효과적으로 만드는지 직접 확인해 보세요.
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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?
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 ...

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