每天，在许多日常活动和需求中，我们都会根据陈述原则与他人和周围环境互动：我们传达我们的需求，并接受请求、命令或命令的结果。换句话说，我们不指定某项任务应该如何执行，我们不教别人如何做他们的工作，而只是陈述应该做什么以及要追求和实现的目标。最后，我们评估结果，衡量所采取行动的有效性。
虽然它有一个简单的概念作为基础，但是为 芬兰电话号码数据 什么我必须关心如何提取数据？为什么我必须事先知道要使用哪种并行性和哪些资源来做这件事？借助我们公司的平台，引擎使用智能算法协调和同步数据控制和处理平面，使数据管理专业人员能够在自适应的元数据驱动环境中工作。
首先，处理中使用的每个数据集都虚拟地重新公开，就像一个表或一组表一样，其内容在创建后无法修改，从而确保系统的一致性、效率和控制。平台的任务是隐式地执行所有必要的转换，以确保以任何格式提供的数据集都能正确映射。这是因为整个细化过程被分解为一组“数据引擎”或函数，它们能够接收一个或多个虚拟表作为输入，执行适当的转换，并根据所示模型生成一个或多个虚拟表作为输出。
这些函数可以是多种类型（例如，查询、脚本、规则、R、Python、屏蔽、分析），并按照定义解决方案的人员的配置执行处理，封装逻辑和各种模型。