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Renta
Marketing ETL
PostgreSQL to Amazon Redshift

Connecteur PostgreSQL vers Amazon Redshift

Essayer gratuitement

Essai gratuit pendant 7 jours. Aucune carte bancaire requise.

Source
Destination
Renta ELT vous permet de concevoir des pipelines de données en quelques minutes, et non en plusieurs mois.
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PostgreSQL est une base de données open source performante, adoptée par les entreprises du monde entier. Avec Renta Marketing ELT, transférez vos données PostgreSQL vers Amazon Redshift de façon transparente, pour automatiser et sécuriser vos flux analytiques. Accédez à des analyses marketing approfondies et offrez à vos équipes des données actualisées pour des décisions éclairées.

Configurez votre pipeline ELT en 3 étapes simples

Sélectionnez PostgreSQL comme source de données et authentifiez-vous de manière sécurisée afin d’initier le processus d’extraction des données.

Sélection de PostgreSQL comme source de données dans Renta.
1Connectez votre source

Sélectionnez PostgreSQL comme source de données et authentifiez-vous de manière sécurisée afin d’initier le processus d’extraction des données.

Sélection de PostgreSQL comme source de données dans Renta.
2Définissez la destination
3Configurez et synchronisez
Structure des données de l’API PostgreSQL

Renta prend en charge 7 méthodes d’exportation de données via l’API PostgreSQL.

Tables

Représente des ensembles de données structurées au sein d'une base de données PostgreSQL. Chaque table se compose de lignes et de colonnes, stockant les enregistrements d'une entité ou d'un jeu de données spécifique.

Views

Des tables virtuelles générées par des requêtes SQL permettent aux utilisateurs de présenter et d’interroger des données issues d’une ou plusieurs tables, sans dupliquer les données sous-jacentes.

Schemas

Conteneurs logiques permettant d’organiser et de regrouper des objets de base de données connexes tels que des tables, des vues et des fonctions, afin de faciliter la segmentation des données et la gestion des droits d’accès.

Indexes

Structures de base de données conçues pour optimiser les performances des requêtes en facilitant l'accès aux données sur des colonnes spécifiques des tables.

Functions

Blocs de code SQL ou procédural réutilisables exécutant des opérations ou des calculs, pouvant être appelés au sein de requêtes ou d’applications.

Sequences

Objets spéciaux de base de données générant des valeurs numériques uniques, couramment utilisés pour l’auto-incrémentation des clés primaires.

Roles

Entités définissant les autorisations et droits d’accès des utilisateurs au sein de la base de données PostgreSQL, permettant une gestion sécurisée et granulaire des accès.

Cas d’utilisation

Exploitez les insights clés de PostgreSQL

  • Synchronisez les données transactionnelles de PostgreSQL vers Redshift pour une analyse unifiée des ventes
  • Agréguez les données de comportement client afin d’optimiser en temps réel les recommandations de produits
  • Combinez les résultats de vos campagnes marketing avec les données de ventes afin d’analyser précisément le retour sur investissement (ROI).
  • Automatisez le reporting quotidien des stocks en fusionnant les données opérationnelles et d’entrepôt
  • Activez l’analyse du churn multiplateforme en combinant les événements utilisateurs issus des deux bases de données
  • Alimentez les tableaux de bord exécutifs avec des indicateurs financiers et opérationnels à jour
Essayer gratuitementNo credit card required
Cas d’utilisation : intégration de PostgreSQL et Amazon Redshift
MODÈLES

Démarrez rapidement avec ces modèles de cas d'usage

LinkedIn Ads
Google BigQuery

How to load LinkedIn Ads data into Google BigQuery

Google Sheets
Snowflake

How to securely load data from Google Sheets to Snowflake

Facebook
Renta

Implement Facebook Conversion API without any code

Frequently asked questions
Ingestion de données fiable pour votre Modern Data Stack

Essai gratuit de 7 jours. Sans carte de crédit.

Automatisez l'extraction depuis +100 connecteurs. SLA de disponibilité de 99,9%.

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Popular connectors
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  • Google Sheets → Bigquery
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