Das Tool verwendet ein innovatives, dialogbasiertes, interaktives Design, das den traditionellen Datenmodellierungsprozess in einen visuellen dreistufigen Prozess umwandelt. In der Phase der Auswahl des Geschäftstyps verfügen die voreingestellten Vorlagen für Einzelhandel, Medizin und Finanzen über eingebaute Feldsysteme nach Industriestandard, z. B. werden bei der Auswahl von "E-Commerce" automatisch Felder für das Benutzerverhalten eingefügt. Die Datenschemakonfiguration unterstützt Stern-/Snowflake- und andere komplexe Schemata, und das System leitet die Tabellenbeziehungen automatisch durch natürliches Sprachverständnis ab.
Die wichtigsten technologischen Realisierungen sind enthalten:
- Reaktion der dynamischen ParameterWenn der Benutzer "Multi-Tabellen-Beziehung" auswählt, fügt die Schnittstelle auf intelligente Weise die Fremdschlüssel-Konfigurationsoption hinzu.
- Semantische Validierung in EchtzeitWenn Sie "Umsatzdaten mit saisonalen Schwankungen generieren" eingeben, ergänzt GPT-4o automatisch das Monatsfeld.
- Vorschau auf die VisualisierungGenerierte Beispieldaten heben wichtige Geschäftsfelder hervor (z. B. Maskierung sensibler Felder wie Beträge/Daten)
Im Vergleich zu herkömmlichen ETL-Tools, die das Schreiben von Transformationsregeln erfordern, ermöglicht dieser interaktive Ansatz Geschäftsanalysten die Erstellung professioneller Testdatensätze ohne technische Vorkenntnisse, und das Testen unter realen Bedingungen senkt die Lernschwelle um 70%.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMetabase AI Dataset Generator: Schnelles Generieren echter Datensätze für Demonstration und AnalyseDie































