Accentrust

Fabric

KI-native Datenplattform, die fragmentierte Quellen in saubere, vernetzte und analysebereit Datenströme verwandelt.

Auf einen Blick

Jede Quelle verbinden

Datenbanken, Objektspeicher, APIs, Dateien und Webdaten.

Automatische Bereinigung und Vereinigung

KI löst Schema-Drift, Duplikate und unordentlichen Text.

Analysebereit Ausgabe

Konsistente Tabellen, Ansichten und Ereignisse mit Abstammung.

Funktioniert in Ihrer Cloud

Sicherheit, Datenschutz und Leistung unter Ihrer Kontrolle.

Funktioniert mit der Suite

Guard für Governance, Studio für GenAI, Signals für Entscheidungen.

Warum Fabric

Unternehmen leben mit verstreuten Systemen, inkonsistenten Formaten und langsamer Datenintegration. Fabric verwandelt diese Komplexität in Klarheit. Es reduziert die Zeit für Integrations- und Qualitätsarbeit, schafft eine einheitliche Schicht für Analysen und GenAI und schafft Vertrauen in die Zahlen.

SourcesERPCRMCSV/S3APIsStreamsFabric CoreIngestCleanStandardizeMergeGovernUnified OutputAnalyticsGenAIApps
ConnectStandardizeStream

Was Fabric tut

1

Verbinden

Native Konnektoren für Datenbanken, Speicher und APIs mit sicherem Anmeldedatenmanagement.

  • Native Konnektoren für PostgreSQL, MySQL, MSSQL, MongoDB, S3-kompatible Speicher, Google Cloud Storage, Azure Blob, FTP/SFTP, REST- und GraphQL-APIs, CSV und Excel.
  • Sicherer Anmeldedatentresor, Geheimnisrotation und bereichsbegrenzter Zugriff.
  • Inkrementelle Synchronisation, Change Data Capture wo unterstützt.
2

Bereinigen

KI-unterstützte Profilerstellung und automatische Datenqualitätsverbesserungen.

  • KI-unterstützte Profilerstellung erkennt Anomalien, Ausreißer und fehlende Werte.
  • Automatische Normalisierung, Typinferenz, Einheitenvereinigung und Textstandardisierung.
  • Deduplizierung und Entitätsauflösung mit erlernten Übereinstimmungsregeln.
3

Modellieren

Schema-Vereinigung und semantische Schicht für konsistente Analysen.

  • Schema-Vereinigung zu einem dokumentierten "goldenen" Modell.
  • Semantische Schichtdefinitionen für Metriken, Dimensionen und Zeitkörnungen.
  • Wiederverwendbare Transformationen und Vorlagen für gemeinsame Domänen.
4

Bereitstellen

Analysebereit Tabellen und Ströme mit Überwachung und Versionierung.

  • Analysebereit Tabellen und Ströme zu Ihrem Warehouse oder Data Lake.
  • Echtzeit- oder Batch-Bereitstellung mit SLAs und Überwachung.
  • Versionierte Datensätze mit Rollback und Reproduzierbarkeit.

KI in Fabric

Struktur aus Chaos

LLM-gesteuerte Adapter, die Schemas inferieren, Felder zuordnen und Transformationsvorlagen generieren.

Qualität durch Lernen

Das System lernt aus menschlichen Korrekturen und wendet sie dann in großem Maßstab an.

Natürlichsprachige Unterstützung

Beschreiben Sie eine benötigte Tabelle, Fabric schlägt Pipeline und Vertrag vor.

Erklärbarkeit

Jede Änderung enthält Gründe, Vertrauen und Quellenreferenzen.

Architekturübersicht

Dreischichtige Architektur, die Skalierbarkeit, Sicherheit und Beobachtbarkeit gewährleistet.

Connect
Source DBs
Postgres, MySQL, MSSQL, MongoDB
Object Storage
S3, GCS, ADLS
APIs and Files
REST, GraphQL, CSV, XLSX, JSONL, Web
Credential Vault
Key management & rotation
Schedulers and CDC
Change data capture
Staging Area
Raw partitioned data
Transform
AI
Profiler and Quality
Anomaly detection, validation
AI
AI Cleaners
Type inference, standardization, dedup
Transform Engine
Batch and streaming execution
Semantic Modeler
Unified schema, metrics, dimensions
Data Contracts
Field contracts, versioning
Validated Datasets
Golden tables, views, events
Vector Indexes
Embeddings and metadata
Deliver
Warehouse Writers
Snowflake, BigQuery, Redshift, PG
Lake Writers
Parquet, Delta, Iceberg
Event Streams
Kafka compatible
Cache and Serving
Low-latency query layer
Downstream Consumers
• BI and Analytics
• Studio (Private search)
• Signals (Detection)
Security
• Guard Policy Engine
• RBAC & ABAC
• Key Management
• Audit Logs
Cross-stack enforcement
Observability
• Lineage Graph
• Runs & SLAs
• Costs & Throughput
• Alerts & Webhooks
End-to-end visibility
SourcesProcessingDelivery

Three-layer architecture that runs in your VPC. Policies enforced by Guard. Lineage and SLAs observed end to end. Studio and Signals sit on top for knowledge and action.

Häufige Anwendungsfälle

Finanzoperationen

Hauptbuch-, Abrechnungs- und Banking-Feeds in ein einziges Modell für tägliche Abschlüsse konsolidieren.

RevOps

CRM-, Marketing- und Produktereignisse für Pipeline, Churn und Attribution vereinheitlichen.

Beschaffung und Inventar

Lieferanten- und Logistikdaten für Erfüllung und Risikowarnungen normalisieren.

Personalanalyse

ATS, HRIS und Gehaltsabrechnung für Einstellungs- und Bindungseinblicke zusammenführen.

Öffentliche Datenanreicherung

Web- und Drittanbieterdaten zur Anreicherung der internen Wahrheit aufnehmen.

Beispielvorlagen

Finanzhauptbuch-Vereinigung

ERP-, Abrechnungs- und Banking-Feeds auf einen gemeinsamen Kontenplan abbilden.

B2B-Trichtermodell

Von Leads zu Umsätzen mit Multi-Touch-Attribution.

Ereignisnormalisierung

Produkttelemetrie zu einem sauberen Session-Event-Schema.

Lieferanteninventar

SKU-Zusammenführung und Bestandsnormalisierung zwischen Lieferanten.

Bereit, Ihre Daten zu vereinheitlichen?

Verwandeln Sie fragmentierte Quellen in saubere, analysebereit Ströme mit einer KI-nativen Datenplattform.