Make for Data Integration

• Podstawowe zrozumienie koncepcji integracji danych
• Doświadczenie z narzędziami do zarządzania danymi lub analityki biznesowej
• Znajomość interfejsów API i narzędzi do automatyzacji jest korzystna, ale nie jest wymagana.

Odbiorcy

• Analitycy danych
• Inżynierowie danych
• Zespoły IT

Make to potężna platforma automatyzacji bez użycia kodu, która umożliwia płynną integrację danych w wielu systemach, umożliwiając firmom tworzenie zautomatyzowanych przepływów pracy w celu synchronizacji danych w czasie rzeczywistym.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą używać Make do tworzenia zautomatyzowanych potoków danych i usprawniania procesów synchronizacji danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Konfigurować zautomatyzowane potoki danych przy użyciu Make.
• Integrować różne źródła danych, w tym bazy danych, CRM i aplikacje w chmurze.
• Wdrażać synchronizację i transformację danych w czasie rzeczywistym.
• Optymalizować i rozwiązywać problemy z przepływami pracy automatyzacji.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do Make dla Data Integration

• Przegląd Make i jego możliwości
• Zrozumienie automatyzacji i przepływów pracy danych
• Odkrywanie przypadków użycia dla integracji danych

Tworzenie zautomatyzowanych potoków danych

• Projektowanie przepływów pracy z danymi przy użyciu Make
• Łączenie baz danych, CRM i aplikacji biznesowych
• Konfigurowanie wyzwalaczy, akcji i warunków

Synchronizacja danych w czasie rzeczywistym

• Synchronizacja danych między wieloma platformami
• Zapewnianie spójności i dokładności danych
• Obsługa konfliktów danych i błędów

Transformacja i przetwarzanie danych

• Stosowanie filtrów, formaterów i agregatorów
• Strukturyzacja i czyszczenie przychodzących danych
• Poprawa jakości danych poprzez automatyzację

Zaawansowane techniki automatyzacji

• Korzystanie z interfejsów API i webhooków do dynamicznych integracji
• Tworzenie wieloetapowych przepływów pracy automatyzacji
• Wdrażanie logiki warunkowej w automatyzacji danych

Monitorowanie i optymalizacja przepływów pracy

• Śledzenie wydajności automatyzacji
• Rozwiązywanie problemów i debugowanie błędów
• Najlepsze praktyki w zakresie wydajnej integracji danych

Praktyczne wdrożenia i Use Case

• Praktyczny projekt: Tworzenie rzeczywistego przepływu pracy automatyzacji danych
• Studia przypadków dotyczące udanej integracji danych z Make
• Dyskusja na temat skalowania strategii automatyzacji

Podsumowanie i kolejne kroki