提取、转换和加载
通过一个简单的流程维护多个数据源。
从公司的所有数据源中提取数据，然后指定一组规则，用于在一个简单的拖放界面中转换数据，从而为您自动执行所有 SQL 代码。您甚至可以动态添加新的数据源。
在坚实的基础上构建 BI 基础架构
数据管理错综复杂、
极为耗时且易于出错
推广此类项目需要很长时间
数据仓库的平均实施时间为 17 个月。拖延实施意味着增加开支、浪费时间和削弱关键利益相关者的支持。17 个月的时间太长了。
多个数据源让情况变得复杂
拥有 3 个、5 个、10 个或 15 个不同的数据源会让大多数人头脑混乱。业务用户需要具有决策权，但是复杂的报告环境阻碍他们获得所需的数据。
信息始终错误
当用户开始通过复制和粘贴来编译数据时，会降低其效率并引发错误。人无完人，这很正常，但业务数据不应该有缺陷。不准确的报表不仅会影响业务成功，还会在资源、法规和遵从性方面造成代价高昂的问题。
立即获得成功，现成可用
预建的多维数据集和报表意味着快速实现价值。
借助我们现成可用的解决方案，无需执行从数据仓库构建多维数据集这一费力且通常极为耗时的任务。用户可以在快速安装之后直接访问经过优化的 BI 多维数据集，这样便可在数小时内直接用 Excel 提取和分析关键业务数据。
重活我们来干
数据仓库自动化进展快速。
Jet Analytics 数据仓库自动化解决方案基于 Microsoft SQL Server，为您完成多达 95% 的工作，简化了数据仓库和数据管理流程。快速将各种来源的数据合并到单个数据仓库和一组多维数据集中。自动执行脚本编程、安全、文档编制、计划更新等任务。
快速实现 BI 回报
数据仓库的构建和维护通常错综复杂、极为耗时且成本高昂，名副其实。有无数项目未能根据业务需求按预算及时交付。但如果可以保证预防所有这些问题呢？
了解如何：
•准备数据仓库项目以降低风险
• 适应不断变化的业务需求
• 使用敏捷方法确保早日成功，一事成，事事成
• 等等…
在进行另一项数据管理举措之前（这可能会浪费不必要的时间和金钱），请先阅读本白皮书。
超过 14,210 家公司将 Jet 用于数据管理解决方案！
“Through Jet Analytics, we are able to produce monthly dashboards that we couldn’t before. Our operations team now gets this information quickly, giving them the ability to make informed decisions that impact the business.”
