Le projet sources est une solution dédiée à la gestion et à l'intégration de données métier en provenance de différentes sources. Il permet d'automatiser les workflows de données et de garantir la qualité, la sécurité et la fiabilité des données utilisées par les applications et les services métier.

Le projet SMT-SERAFINPH_owl est une application dédiée à la modélisation et à la gestion de données de santé. Il permet de définir et de gérer des terminologies médicales, ainsi que d'intégrer des données provenant de différentes sources. Il est basé sur le langage de balisage OWL (Web Ontology Language) et offre des fonctionnalités avancées de gestion de données sémantiques.

CKAN est une plateforme open-source de gestion et de publication de données. Il s'agit d'un dépôt de code source qui permet d'intégrer des fonctionnalités de CKAN dans une instance uData. Cela facilite la recherche et l'accès à des jeux de données, ainsi que l'intégration de données provenant de différentes sources. Le harvester est automatiquement disponible comme choix de backend une fois installé.

Le projet oidb-data vise à faciliter le stockage, la gestion et l'intégration de données en provenance de différentes sources. Il offre des fonctionnalités d'analyse et de traitement de données, permettant aux utilisateurs de générer des insights et de prendre des décisions éclairées.

Le projet enr-and-ground est une solution dédiée à la gestion et au traitement de données d'enregistrement, en particulier dans un contexte géospatial. Il permet d'intégrer des données provenant de différentes sources, de les traiter et de les mettre à disposition via des interfaces adaptées.

Le projet testrepo est une plateforme dédiée à la gestion et au traitement de données. Il permet la collecte, le stockage, et le traitement de données provenant de différentes sources, ainsi que l'automatisation de workflows et l'intégration avec des services tiers. Grâce à son interface conviviale, il offre une expérience utilisateur optimale.

Le projet Trevas-Spark-Hadoop est une solution d'analyse et de traitement de données massives, permettant l'intégration de données en provenance de différentes sources et la visualisation de données géospatiales. Il s'appuie sur les technologies Spark et Hadoop pour offrir des fonctionnalités avancées de traitement et d'analyse de données.

Quickmerge est un projet permettant de simplifier l'intégration, le nettoyage et la transformation de données en provenance de différentes sources. Il offre une interface conviviale pour rationaliser ces processus et générer des rapports et visualisations de données utiles.

Le projet dtk-compositions permet la création et la gestion de modèles de documents personnalisables, intégrant des données provenant de différentes sources. Il offre des fonctionnalités de workflow de composition, facilitant ainsi le processus de création de documents.

Le projet hou_ha_hi est une plateforme de gestion de connaissances et d'automatisation de workflows. Il permet de centraliser, organiser et analyser des données provenant de différentes sources. Grâce à ses fonctionnalités d'intégration et d'automatisation, il facilite le travail des équipes en réduisant les tâches répétitives et en améliorant la collaboration.