데이터 혁신


데이터를 비즈니스 가치로 전환

데이터 원본을 분석 및 머신 러닝에 사용할 수 있는 데이터 모델로 쉽게 변환할 수 있습니다.
특징

데이터 관리 경험 향상 지원

데이터 혁신으로 인사이트 확보

TROCCO를 통한 데이터 혁신은 원시 데이터를 분석 가능한 형식으로 변환하여 기업이 인사이트를 확보하고 트렌드와 고객 행동을 이해하여 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다.
데이터 품질과 일관성을 향상시켜 분석 정확도를 크게 개선하여 전략적 의사 결정, 위험 관리 및 전략 개발을 지원합니다.

정확한 분석을 위한 데이터 품질 향상

TROCCO의 변환 기능은 분석 및 의사 결정에 악영향을 미칠 수 있는 원시 데이터의 불일치, 부정확성, 중복 문제를 해결하여 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다.
데이터 표준화 및 정리를 통해 분석 결과의 신뢰성과 정확성을 높여 보다 효과적인 전략 개발 및 의사 결정 프로세스를 위한 기반을 마련합니다.

비즈니스를 위한 효율적인 데이터 관리

데이터는 다양한 소스에서 생성되고 일관된 메타데이터가 필요한 오늘날의 디지털 중심 비즈니스 환경에서 TROCCO의 데이터 혁신으로 효율적인 데이터 관리가 가능해졌습니다.
메타데이터 정제 및 데이터 세트 구성을 간소화하여 데이터를 더 쉽게 캡처, 구성 및 관리할 수 있습니다. 이를 통해 원활한 비즈니스 운영과 데이터 기반 전략의 성공적인 구현을 보장합니다.

추가 보안 계층 추가

마스킹
해싱(SHA256)
데이터 유형 변환
ETL 프로그래밍(루비/파이썬)
문자열 변환(NFKC)
레코드 필터
문자열 대체(정규식)
TROCCO는 추가적인 보호 계층을 통해 비즈니스 데이터 보안을 강화합니다.
무단 공유를 방지하고 팀별 사용 제한을 구현하여 전반적인 데이터 프라이버시를 개선합니다.
기술 역량

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

마스킹을 통한 민감한 데이터 익명화
이 기능은 이메일 주소의 사용자 이름 구성 요소를 별표(*)로 대체하여 민감한 데이터를 익명화함으로써 데이터 세트에서 사용자 신원을 보호하는 데 도움이 됩니다.
선택적 필터링으로 데이터 세트 구체화
필터링을 통해 사용자는 특정 조건에 따라 데이터 집합에서 행을 선택적으로 제외할 수 있습니다. 이는 데이터 집합을 세분화하고 관련 데이터에 집중하는 데 특히 유용합니다.
SHA256 해싱으로 데이터 보안 강화
TROCCO는 SHA256 해싱을 사용하여 데이터를 보호합니다. 해싱은 데이터를 고정된 크기의 문자열로 변환하는 방법으로, 사실상 되돌리기가 불가능하여 추가적인 데이터 보안 계층을 제공합니다.
정규식 문자열 대체로 데이터 수정
이 기능을 사용하면 정규식을 기반으로 특정 열의 문자열을 바꿀 수 있습니다. 복잡한 규칙에 따라 패턴을 일치시키고 데이터를 수정하는 데 매우 유용합니다.
문자열 정규화를 통해 텍스트 일관성 확보하기
트로코는 NFKC(정규화 형식 KC) 방식을 사용하여 전폭 문자를 반폭 문자로 변환하는 등 문자열을 정규화된 형식으로 변환할 수 있으며, 이는 텍스트 데이터의 일관성과 비교 가능성을 위해 매우 중요합니다.
유형 변환을 통한 데이터 호환성 보장
TROCCO는 소스 데이터의 데이터 유형을 변경하는 프로세스를 간소화합니다. 이는 서로 다른 시스템이나 데이터베이스에서 데이터 유형이 일관되고 호환되도록 하는 데 필수적입니다.
JSON 확장으로 중첩된 데이터 간소화
이 기능은 JSON 값을 여러 개의 새로운 열로 확장하여 중첩된 JSON 데이터를 보다 접근하기 쉬운 표 형식으로 변환하여 더 쉽게 작업할 수 있도록 해줍니다.
프로그래밍 ETL을 통한 데이터 변환 사용자 지정
표준 기능으로는 달성할 수 없는 복잡한 데이터 변환의 경우, TROCCO를 사용하면 루비 또는 파이썬을 사용하여 사용자 지정 변환을 작성할 수 있습니다. 이는 복잡한 데이터 처리 작업을 처리할 수 있는 엄청난 유연성과 성능을 제공합니다.
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.

고민이신가요?

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
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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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