Fabric
断片化されたソースを、クリーンで接続され、分析準備が整ったストリームに変換するAIネイティブデータプラットフォーム。
概要
あらゆるソースに接続
データベース、オブジェクトストレージ、API、ファイル、Webデータ。
自動クリーニングと統合
AIがスキーマドリフト、重複データ、乱雑なテキストを解決。
分析準備完了の出力
系譜を持つ一貫したテーブル、ビュー、イベント。
お客様のクラウドで動作
セキュリティ、プライバシー、パフォーマンスをお客様が制御。
スイートと連携
ガバナンスにはGuard、GenAIにはStudio、意思決定にはSignals。
Fabricを選ぶ理由
企業は分散したシステム、一貫性のないフォーマット、遅いデータオンボーディングに直面しています。Fabricはこの複雑さを明確さに変換します。統合と品質作業に費やす時間を削減し、分析とGenAIのための統一レイヤーを作成し、数値に対する信頼を確立します。
Fabricの機能
接続
安全な認証情報管理を備えたデータベース、ストレージ、APIのネイティブコネクター。
- •PostgreSQL、MySQL、MSSQL、MongoDB、S3互換ストレージ、Google Cloud Storage、Azure Blob、FTP/SFTP、RESTおよびGraphQL API、CSV、Excelのネイティブコネクター。
- •セキュアな認証情報Vault、シークレットローテーション、スコープ制限アクセス。
- •インクリメンタル同期、サポートされている場合はChange Data Capture。
クリーニング
AI支援プロファイリングと自動データ品質向上。
- •AI支援プロファイリングが異常、外れ値、欠損値を検出。
- •自動正規化、型推論、単位統合、テキスト標準化。
- •学習されたマッチングルールによる重複排除とエンティティ解決。
モデリング
一貫した分析のためのスキーマ統合とセマンティックレイヤー。
- •文書化された"ゴールデン"モデルへのスキーマ統合。
- •メトリクス、ディメンション、時間粒度のセマンティックレイヤー定義。
- •共通ドメインの再利用可能な変換とテンプレート。
配信
監視とバージョン管理を備えた分析準備完了テーブルとストリーム。
- •お客様のウェアハウスまたはデータレイクへの分析準備完了テーブルとストリーム。
- •SLAと監視を備えたリアルタイムまたはバッチ配信。
- •ロールバックと再現性を持つバージョン管理データセット。
Fabric内のAI
混沌からの構造化
LLM駆動のアダプターがスキーマを推論し、フィールドをマッピングし、変換テンプレートを生成。
学習による品質向上
システムが人間の修正から学習し、それを大規模に適用。
自然言語アシスト
必要なテーブルを説明すると、Fabricがパイプラインとコントラクトを提案。
説明可能性
すべての変更に理由、信頼度、ソース参照を含む。
アーキテクチャ概要
スケーラビリティ、セキュリティ、観測可能性を保証する3層アーキテクチャ。
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.
一般的なユースケース
財務オペレーション
元帳、請求、銀行フィードを日次決算のための単一モデルに統合。
RevOps
パイプライン、チャーン、アトリビューションのためのCRM、マーケティング、製品イベントを統合。
調達と在庫
履行とリスクアラートのためのベンダーと物流データを正規化。
人事分析
採用と定着洞察のためのATS、HRIS、給与を統合。
公開データエンリッチメント
内部真実を強化するためのWebとサードパーティデータを取り込み。
テンプレート例
財務元帳統合
ERP、請求、銀行フィードを共通の勘定科目表にマッピング。
B2Bファネルモデル
マルチタッチアトリビューションでリードから収益へ。
イベント正規化
製品テレメトリをクリーンなセッション-イベントスキーマへ。
ベンダー在庫
サプライヤー間のSKU統合と在庫正規化。