Harmonisez votre environnement de données
Quest propose plus de 100 connecteurs de données développés en interne pour collecter et exploiter les métadonnées au sein de votre catalogue de données, à des fins de Data Management, de Data Governance et d’analyse des données.
Les connecteurs de données standard, inclus dans chaque abonnement, automatisent la collecte des métadonnées à partir de sources courantes de données au repos, pour une visibilité rapide et prête à l'emploi sur votre environnement de données. Les connecteurs de données intelligents (en option) collectent les métadonnées à partir des données en mouvement afin d'automatiser la traçabilité, la génération de code et le développement de pipelines pour les environnements complexes.
Quest Standard Data Connectors
Included with every subscription, Standard Data Connectors provide reverse-engineering capabilities to harvest data-at-rest metadata from across your data landscape for use within Quest Data Intelligence.
Quest Data Modeler
erwin Data Modeler
Idera Embarcadero ER/Studio
OMG.CWM.XML
SAP/Sybase Power Designer
Amazon Redshift
Cloudera
Google BigQuery
Greenplum
HortonWorks
HP Vertica
IBM DB2 et DB2 sur mainframe
IBM Netezza
JDBC (tout logiciel utilisant un pilote JDBC)
Sujets Kafka
Microsoft Access
Microsoft Dataverse
Microsoft Fabric
Microsoft SQL Server
MongoDB
MySQL
Oracle et Oracle Exadata
Pervasive
Rocket UniVerse DB
SAP Sybase
CMDB de ServiceNow
Snowflake
Teradata
Amazon S3
AVRO
Fichiers de copie COBOL
CSV
Gzip
Schéma JSON
Microsoft Azure Data Lake (Gen 1/Gen 2)
ORC
Parquet
Snappy Parquet
XSD/XMI
JD Edwards
Microsoft Dynamics AX
Microsoft Dynamics CRM
Oracle EBS
PeopleSoft
Salesforce
SAP
SAP BW
Quest Smart Data Connectors
Smart Data Connectors deliver reverse-engineering capabilities to harvest data-at-rest and data-in-motion metadata for use in Quest Data Intelligence. Additional forward-engineering capabilities automate lineage, coding, documentation, and other data pipeline processes.
| Catégorie | Rétro-ingénierie | Ingénierie directe |
|---|---|---|
| Alteryx | ✓ | |
| Amazon Redshift SQL | ✓ | |
| Azure Synapse | ✓ | |
| Databricks [Spark SQL] | ✓ | |
| DBT | ✓ | |
| Denodo | ✓ | |
| Fivetran | ✓ | |
| Google BigQuery SQL | ✓ | |
| HiveQL | ✓ | ✓ |
| IBM Data Stage | ✓ | ✓ |
| Informatica ICS | ✓ | |
| Informatica PowerCenter | ✓ | ✓ |
| Matillion | ✓ | ✓ |
| Microsoft Azure Data Factory | ✓ | ✓ |
| Base de données SQL Microsoft Azure | ✓ | |
| Microsoft Azure Synapse SQL | ✓ | |
| Microsoft SQL Analytics Platform System | ✓ | |
| Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) | ✓ | ✓ |
| Microsoft SQL Server TSQL | ✓ | ✓ |
| MySQL | ✓ | |
| Oracle Data Integrator | ✓ | ✓ |
| Oracle PL/SQL | ✓ | ✓ |
| Oracle Warehouse Builder | ✓ | |
| PostgreSQL | ✓ | |
| Qlik Replicate | ✓ | |
| SAS Data Integrator | ✓ | |
| SAP Data Services | ✓ | |
| Snowflake SQL | ✓ | ✓ |
| Talend | ✓ | ✓ |
| SQL Teradata | ✓ | |
| WebFocus | ✓ |
| Catégorie | Rétro-ingénierie | Ingénierie directe |
| Azure Analysis Services | ✓ | |
| Cognos | ✓ | |
| Information Builders Web Focus | ✓ | |
| Microsoft Power BI | ✓ | |
| Microsoft SQL Server Analytics Services (SSAS) | ✓ | |
| Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS) | ✓ | |
| MicroStrategy | ✓ | |
| Oracle OBIEE | ✓ | |
| Pyramid Analytics | ✓ |
|
| QlikView | ✓ |
|
| QlikSense | ✓ | |
| SAP Business Objects | ✓ |
|
| Tableau | ✓ |
|
| Catégorie | Rétro-ingénierie | Ingénierie directe |
| Apache Atlas | ✓ | |
| Catalogue AWS Glue | ✓ | |
| Collibra | ✓ | |
| Catalogue Unity de Databricks | ✓ | |
| GitHub | ✓ | ✓ |
| Catalogue Google BigQuery | ✓ | |
| Catalogue IBM Information Governance | ✓ | ✓ |
| Jira | ✓ | |
| Catalogue de données Microsoft Azure | ✓ |
|
| Microsoft Purview | ✓ |
|
| Mulesoft | ✓ |
| Catégorie | Rétro-ingénierie | Ingénierie directe |
| Data Vault 2.0 | ✓ |
FAQ
Les connecteurs de données standard sont inclus dans chaque abonnement et automatisent la collecte de métadonnées à partir de sources courantes de données au repos, telles que les bases de données relationnelles, les systèmes Big Data et les fichiers XML, JSON et CSV.
Les connecteurs de données intelligents constituent une extension optionnelle qui capture les métadonnées à partir de données en mouvement, permettant ainsi la traçabilité automatisée des données, la génération de code par ingénierie ascendante et le développement de pipelines pour des environnements plus complexes.
Quest propose une bibliothèque solide et en constante expansion, comprenant plus de 100 connecteurs de données développés et maintenus, et en ajoute régulièrement de nouveaux en fonction des besoins des clients.
Si un connecteur spécifique ne figure pas dans la liste, vous pouvez demander directement à Quest de le prendre en charge dans le cadre de votre environnement de données.
Les connecteurs de données Quest s'appuient sur une infrastructure d'automatisation propriétaire qui intègre des fonctionnalités robustes d'analyse syntaxique, de génération de code universelle et d'activation des métadonnées.
Cela permet à Quest de réduire les délais de réalisation des projets et de mettre en œuvre, documenter et exploiter efficacement des Data Vaults ou d’autres architectures de données et méthodologies d’entrepôts de données traditionnellement complexes.