Licence | open source gratuit | Souscription par utilisateur | Souscription par utilisateur | Souscription par utilisateur |
| Licence Apache open source gratuite | | | | |
| Licences par abonnement avec garantie et indemnisation | | | | |
| Disponible sous forme de logiciel téléchargeable | | | | |
| Disponible sous forme de service cloud | | | | |
| 2 licences gratuites Talend Data Preparation et 2 licences gratuites Talend Data Stewardship pour toute souscription à Talend | | | | |
Outils de conception et de productivité | | | | |
| Environnement de conception graphique | | | | |
| Collaboration entre équipes avec référentiel partagé | | | | |
| Intégration continue / Livraison continue | | | | |
| Mappage visuel des fichiers et documents complexes (JSON, XML et EDI) | | | | |
| Audit, comparaison de jobs, analyse dimpact, tests, débogage et mise au point | | | | |
| Passerelle des métadonnées (import/export des métadonnées, gestion centralisée des métadonnées) | | | | |
| Exécution et parallélisation à distance | | | | |
| Schémas dynamiques, joblets réutilisables et projets de référence | | | | |
| Gestionnaire de référentiel | | | | |
| Support des fonctionnalités ETL et ELT | | | | |
| Assistants et visionneuse interactive de données | | | | |
| Versionnage | | | | |
| Exportation et exécution de jobs autonomes dans des environnements dexécution | | | | |
| Modifier la capture des données (Change data capture/CDC) | | | | |
| Documentation automatique | | | | |
Composants | | | | |
| Gestion des fichiers : ouvrir, déplacer, compresser, décompresser sans script | | | | |
| Contrôler et orchestrer les flux de données et intégrations de données avec les jobs maîtres | | | | |
| Mapper, agréger, trier, enrichir et fusionner les données | | | | |
| Support standard : REST, SOAP, OpenID Connect, OAuth, SAML, WSDL, Swagger(tm), etc. | | | | |
| Support des technologies et protocoles de transport : HTTP, JMS, MQTT, AMQP, UDP, Apache Kafka, WebSphere MQ, etc. | | | | |
| Modèles d'intégration (Enterprise Integration Patterns/EIP) pour la médiation des services, le routage et la messagerie | | | | |
Connecteurs | | | | |
| Cloud : Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform, etc. | | | | |
| SGBDR : Oracle, Teradata, Microsoft SQL Server, etc. | | | | |
| SaaS : Marketo, Salesforce, NetSuite, etc. | | | | |
| Applications commerciales : SAP, Microsoft Dynamics, Sugar CRM, etc. | | | | |
| Technologies : Dropbox, Box, SMTP, FTP/SFTP, LDAP, etc. | | | | |
| Nettoyage, masquage et résolution des erreurs | | | | |
| En option, services de validation des adresses par des tiers | | | | |
Développement d'API | | | | |
| Concepteur graphique des API (Visual API Designer) | | | | |
| Support OAS/Swagger(tm) et RAML | | | | |
| Testeur graphique des API (Visual API Tester) | | | | |
| Simulation automatique des API | | | | |
| Automatisation des tests API | | | | |
| Documentation des API hébergées | | | | |
| Importation des contrats d'API dans Talend Studio | | | | |
Intégration agile des applications | | | | |
| Création par glisser-déposer et simulation de services : services de routage, services de données, services Web/REST | | | | |
| Sécurité des services Web en fonction de politiques internes | | | | |
| Livrer et router les messages et les événements en fonction des modèles d'intégration (Enterprise Integration Patterns, EIP) | | | | |
| Structure de messagerie fiable basée sur ActiveMQ | | | | |
| Localisateur et registre de services | | | | |
| Outils en ligne de commande et outils de script | | | | |
| Spécification de gestion des clés XML (XKMS) | | | | |
| Développement et déploiement en tant que fonctionnalité OSGi | | | | |
| Développement dun micro-service | | | | |
| Déploiement et gestion dun micro-service | | | | |
Administration et supervision | | | | |
| Haute disponibilité, équilibrage de charge, basculement/failover pour les jobs | | | | |
| Gestionnaire de déploiement et collaboration entre équipes | | | | |
| Gestion des utilisateurs, des groupes, des rôles, des projets et des licences | | | | |
| Gestion de moteurs dexécution | | | | |
| Plan dexécution et planification des jobs en fonction du temps et des événements | | | | |
| Points de contrôle, reprise sur erreur | | | | |
| Gestion du contexte (développement, assurance qualité, production) | | | | |
| Supervision globale des activités | | | | |
| Collecte et affichage de journaux | | | | |
| En option, module pour ajout d'utilisateurs Admin | | | | |
| Clusters de moteurs pour les jobs | | | | |
| Adresses IP statiques | | | | |
| Historique dexécution des jobs (2 mois pour les produits dentrée de gamme, 3 mois pour les plateformes) | | | | |
| Exporter les journaux de jobs vers S3 | | | | |
| Environnements (2 mois pour les produits dentrée de gamme, illimité pour les plateformes) | | | | |
Gestion des services | | | | |
| Supervision du système : JMX/Jolokia | | | | |
| Moteur dexécution (Talend Runtime sur site, Talend Remote Engine cloud) | | | | |
| Accès aux statistiques en temps réel de lactivité des flux de messages | | | | |
| Référentiel d'artefacts intégré | | | | |
| Interface de déploiement des services de données et des routages | | | | |
| Gestion des identités et autorisations | | | | |
Qualité des données et gouvernance | | | | |
| Profilage et analyse des données à l'aide de graphiques et fonctionnalités dexploration (drill-down) | | | | |
| Automatiser la résolution des erreurs de qualité des données et appliquer les règles | | | | |
| Nettoyage et masquage des données | | | | |
| Portail sur la qualité des données avec supervision, reporting et tableaux de bord | | | | |
| Découverte sémantique avec détection automatique de structures | | | | |
| Survivance complète | | | | |
| Échantillonnage (sampling) des données | | | | |
| Enrichissement, harmonisation, correspondance floue (fuzzy matching) et déduplication | | | | |
Profilage avancé des données | | | | |
| Détection des structures frauduleuses à laide de la loi de Benford | | | | |
| Statistiques performantes avec seuils indicateurs | | | | |
| Analyse d'une série de colonnes | | | | |
| Analyse performante des correspondances | | | | |
| Analyse de corrélation des colonnes temporelles | | | | |
Préparation et intendance des données | | | | |
| Import, export et combinaison de données de toute base, fichier CSV ou Excel | | | | |
| Importer, exporter et combiner des fichiers CSV, Parquet et Avro | | | | |
| Exportater vers Tableau | | | | |
| Accès à la demande et en libre-service à des datasets validés | | | | |
| Partager les préparations de données et les datasets | | | | |
| Opérationnalisation des préparations dans tout flux dintégration Big Data et Cloud | | | | |
| Exécution des préparations sur Apache Beam | | | | |
| Découverte automatique, standardisation, auto-profilage, suggestions intelligentes et visualisation des données. | | | | |
| Personnalisation du type sémantique pour l'auto-profilage et la standardisation | | | | |
| Échantillonnage intelligent et sélectif et cycles d'exécution complets | | | | |
| Suivi et masquage des données avec sécurité en fonction des rôles | | | | |
| Fonctions de nettoyage et d'enrichissement | | | | |
| Application de gérance des données (agrégation et certification des données) | | | | |
| Définir les modèles de données, la sémantique des données et les données de profil en conséquence Définir et appliquer des règles (survivance, mises à jour globales) | | | | |
| Fusionner les données, identifier des correspondances entre données, résoudre les erreurs des données et arbitrer les données (classification et certification) | | | | |
| Orchestrer les activités et la collaboration dans le cadre des campagnes | | | | |
| Définir le rôle de chaque utilisateur, les workflows et les priorités, assigner et déléguer des tâches, ajouter des balises et des commentaires | | | | |
| Intégrer la gérance et gouvernance dans les flux d'intégration des données et gérer les rejets | | | | |
| Intégrer la certification humaine et la résolution des erreurs dans les processus MDM | | | | |
| Prendre des décisions pour les correspondances des données qui ne peuvent pas être identifiées automatiquement | | | | |
| Déduplication des données selon besoin par machine learning | | | | |
| Audit et suivi des actions de résolution des erreurs des données. Suivi de l'avancement des campagnes. Défaire/refaire en fonction des besoins | | | | |
Support technique | Libre-service | Web, mail | Web, mail, téléphone | Web, mail, téléphone |