การเชื่อมต่อข้อมูลครบวงจรและ Connectors
Native connectors สำหรับแหล่งข้อมูลมากกว่า 50 รายการ พร้อม zero-code schema mapping, การเชื่อมต่อแบบ real-time และ batch และการตรวจสอบ data contract ที่รับรองว่าทุก pipeline ตรงตาม SLA ด้านคุณภาพและเวลา
Pre-built connectors สำหรับแหล่งข้อมูลมากกว่า 50 รายการ แต่ละ connector จัดการ authentication, schema discovery และ extraction โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
- เชิงสัมพันธ์: SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, DB2
- คลาวด์: AWS S3, Azure Data Lake, GCP BigQuery, Snowflake
- SaaS: Salesforce, SAP, Microsoft 365, ServiceNow
- Streaming: Kafka, RabbitMQ, AWS Kinesis
Native Connectors สำหรับทุกแหล่งข้อมูล
เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ cloud data lakes, SaaS applications, API, ระบบไฟล์ และ streaming platforms ด้วย pre-built connectors แต่ละ connector จัดการ authentication, schema discovery, incremental extraction และ error recovery — ไม่ต้องเขียนโค้ด
ไลบรารี connector ครอบคลุมแหล่งข้อมูลองค์กรที่พบบ่อย: SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, MongoDB, Elasticsearch, AWS S3, Azure Data Lake, GCP BigQuery, Salesforce, SAP, Microsoft 365, Kafka และอื่นๆ
แต่ละ connector ผ่านการทดสอบกับ production workloads พร้อม retry logic, connection pooling และ rate limiting ในตัว สร้าง custom connectors ได้ด้วย open connector SDK
- Pre-built connectors สำหรับฐานข้อมูล lakes API และ SaaS มากกว่า 50 รายการ
- ค้นพบ schema และ metadata extraction อัตโนมัติ
- Incremental extraction สำหรับ change data capture ที่มีประสิทธิภาพ
- Retry logic, connection pooling และ rate limiting ในตัว
- Open connector SDK สำหรับสร้าง custom connectors
Zero-Code Schema Mapping
จับคู่ source schemas กับ target formats ด้วย visual interface ที่ใช้งานง่าย AI แนะนำ mappings ตามชื่อคอลัมน์ ชนิดข้อมูล และค่าตัวอย่าง การเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนจัดการด้วย drag-and-drop pipeline builder — ไม่ต้องเขียน SQL หรือโค้ด
- Visual schema mapping interface แบบ drag-and-drop
- AI แนะนำ mappings ตามความหมายของคอลัมน์
- Transformations ในตัว: type casting, string manipulation, aggregation
- Mapping templates ที่ใช้ซ้ำได้สำหรับรูปแบบการเชื่อมต่อทั่วไป
- Mapping definitions ควบคุมเวอร์ชันพร้อม rollback
การเชื่อมต่อแบบ Real-Time และ Batch
เลือกโหมดการเชื่อมต่อที่เหมาะสมสำหรับแต่ละกรณีใช้งาน Real-time CDC (Change Data Capture) สตรีมการเปลี่ยนแปลงขณะเกิดขึ้น Scheduled batch jobs จัดการการเคลื่อนย้ายข้อมูลจำนวนมาก Hybrid pipelines ผสมทั้งสองโหมด
- Real-time CDC สำหรับการส่งข้อมูลภายในเสี้ยววินาที
- Scheduled batch jobs ด้วยความถี่ที่กำหนดได้
- Hybrid pipelines ผสมโหมด real-time และ batch
- Exactly-once delivery semantics สำหรับข้อมูลสำคัญ
- Dead letter queues และ error handling สำหรับ records ที่ล้มเหลว
Data Contracts และการตรวจสอบ SLA
กำหนด data contracts ระหว่าง producers และ consumers Contracts ระบุ schema expectations, quality thresholds, freshness SLAs และ volume bounds แพลตฟอร์มตรวจสอบทุก contract ต่อเนื่องและแจ้งเตือนเมื่อ SLA เสี่ยงถูกละเมิด
- Schema contracts บังคับใช้ structure expectations ระหว่างทีม
- Quality SLAs กำหนดเกณฑ์ที่ยอมรับได้ต่อชุดข้อมูล
- Freshness monitoring รับรองข้อมูลมาถึงตรงเวลา
- Volume monitoring จับ spikes หรือ drops ที่ไม่คาดคิด
- Contract violation alerts พร้อม automated escalation
สถาปัตยกรรมระบบ
วิธีการทำงาน
เลือก Connector
เลือกจาก pre-built connectors มากกว่า 50 ตัว หรือใช้ SDK สร้างเอง ใส่ connection credentials และระบบค้นพบ schemas ที่มี
จับคู่ Schema
ใช้ visual mapping interface กำหนด source-to-target transformations AI แนะนำ mappings ตามชื่อคอลัมน์และชนิดข้อมูล
กำหนด Contract
ตั้ง quality thresholds, freshness SLAs และ volume expectations แพลตฟอร์มตรวจสอบ contracts เหล่านี้ต่อเนื่อง
รันและตรวจสอบ
รัน pipelines แบบ real-time หรือ batch ตรวจสอบ throughput, latency และคุณภาพข้อมูลใน integration dashboard
เลือก Connector
เลือกจาก pre-built connectors มากกว่า 50 ตัว หรือใช้ SDK สร้างเอง ใส่ connection credentials และระบบค้นพบ schemas ที่มี
จับคู่ Schema
ใช้ visual mapping interface กำหนด source-to-target transformations AI แนะนำ mappings ตามชื่อคอลัมน์และชนิดข้อมูล
กำหนด Contract
ตั้ง quality thresholds, freshness SLAs และ volume expectations แพลตฟอร์มตรวจสอบ contracts เหล่านี้ต่อเนื่อง
รันและตรวจสอบ
รัน pipelines แบบ real-time หรือ batch ตรวจสอบ throughput, latency และคุณภาพข้อมูลใน integration dashboard
กรณีการใช้งาน
Data Warehouse Loading
สกัดจากฐานข้อมูล operational และโหลดเข้า data warehouse หรือ data lake ด้วย schema mapping อัตโนมัติและ quality validation
Cross-System Synchronization
รักษา master data ให้ตรงกันข้ามระบบ CRM, ERP และ HR แบบ real-time ด้วย CDC-based integration
Cloud Migration
ย้ายข้อมูลจากระบบ on-premise ไปคลาวด์ด้วย zero-code mapping และ validation ทุกขั้นตอน
API Data Ingestion
เชื่อมต่อกับ external APIs (ทะเบียนภาครัฐ, market data, ระบบพันธมิตร) และนำเข้าข้อมูลตามกำหนดเวลา
Event-Driven Architecture
จับ events แบบ real-time จาก Kafka streams และส่งไปยังระบบ analytics, monitoring และ compliance
Multi-Source Consolidation
รวมข้อมูลจากหลายบริษัทย่อย สาขา หรือบริษัทที่ซื้อกิจการเข้ามุมมองเดียว