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Switchbar - Browser picker for Mac & PC
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Prophecy ist eine Datenintegrationsplattform, mit der der Zugriff auf Unternehmensdaten, ob strukturiert oder unstrukturiert, vereinfacht und lokal in der Cloud oder beides lokalisiert ist. Es wird AI verwendet, um komplexe Datenworkflows zu automatisieren, sodass Dateningenieure und Geschäftsbenutzer die effizienten Verwaltung von Datenvorgängen erleichtert.

Die Plattform verfügt über einen visuellen Designer mit KI-betrieben, der standardisierten, offenen Code zum Extrahieren, Transformieren und Bereitstellen von Daten generiert. Es erstellt automatisch die erforderlichen Datenpipelines, führt Tests durch, generiert Dokumentation und schlägt Korrekturen für Fehler vor. Dieser Ansatz hilft, die Datenvorbereitung zu optimieren, ein Prozess, bei dem in der Regel ein erheblicher Teil der Zeitteamszeit der Data -Team konsumiert wird und es ihnen ermöglicht, sich mehr auf die Analytik und die KI -Implementierung zu konzentrieren.

Prophezeiung ist besonders nützlich für Unternehmen, die von Legacy -Datenintegrationstools zu modernen Cloud -Datenplattformen übergehen. Es unterstützt die Migration und Konsolidierung vorhandener Datenpipelines aus verschiedenen Tools und hilft Unternehmen, ihre Dateninfrastruktur zu modernisieren. Durch die Demokratisierung des Datenzugriffs und die Kompetenz von Daten zielt Prophecy darauf ab, die Produktivität in den Unternehmensdatenteams zu verbessern, die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Datenpipelines auf Cloud -Plattformen zu unterstützen. Dies macht es zu einem wesentlichen Instrument für Organisationen, die die KI- und Analyseprojekte beschleunigen möchten, indem sie eine zeitnahe und zuverlässige Datenbereitstellung sicherstellen.

Prophecy hat es sich zur Aufgabe gemacht, das Potenzial von Daten einfacher und schneller zu nutzen. Über unsere Low-Code-Datenplattform können Datenteams aller Erfahrungsstufen visuell Transformationspipelines erstellen und diese in hochwertigen Code umwandeln – und so den Datenzugriff demokratisieren, um den Analyse- und maschinellen Lernanforderungen des Unternehmens gerecht zu werden.

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