Cloudera Data Platform Funktionen

Die Berichtsschnittstelle für Standard- und Self-Service-Berichte ist intuitiv und einfach zu bedienen.

Erfordert eine minimale Anzahl von Schritten/Klicks, um die Geschäftsfrage zu beantworten.

Bietet eine Vielzahl attraktiver Grafik- und Diagrammformate.

Scorecards verfolgen KPIs visuell.

Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen, Verfeinern und Zusammenarbeiten an ihren Dashboards

Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen.

Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.

Benutzer können Daten aufschlüsseln und untersuchen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Möglichkeit, einen globalen Datensatz zu durchsuchen, um Daten zu finden und zu ermitteln.

Möglichkeit für Benutzer, Daten und Berichte, die sie innerhalb des BI-Tools erstellt haben, und außerhalb des Tools über andere Kollaborationsplattformen freizugeben.

Das Tool schlägt automatisch Datentypen, Schemata und Hierarchien vor.

Analysieren Sie aktuelle und historische Trends, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Kommunizieren Sie komplexe Informationen klar und effektiv durch fortschrittliche grafische Techniken.

Fähigkeit, große, komplexe und/oder isolierte Datensätze zu verarbeiten.

Konvertiert Datenformate von Quelldaten fehlerfrei in das für das Berichtssystem erforderliche Format.

Fähigkeit, Daten so zu (re)strukturieren, dass Erkenntnisse schnell und genau extrahiert werden können.

Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen und Verfeinern ihrer Dashboards und Berichte. (Was du siehst, ist das, was du bekommst)

Anwendungsprogrammierschnittstelle - Spezifikation für die Kommunikation der Anwendung mit anderer Software. APIs ermöglichen in der Regel die Integration von Daten, Logik, Objekten usw. in andere Softwareanwendungen.

Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle

Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

Bietet Bilderkennungsdienste an

Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an

Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an

Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache

Bietet Deep-Learning-Funktionen

Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Bietet On-Premise-Bereitstellungsoptionen.

Bietet Cloud-Bereitstellungsoptionen (Private oder Public Cloud, Hybrid Cloud).

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern

Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw.

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen

Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud

Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen

Erleichtert die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit.

Ermöglicht es dem Benutzer, Daten über Abfragesprachen wie SQL abzufragen.

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungsworkflows auf Apache Spark aus

Integriert Daten aus mehreren externen Datenbanken.

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Computing-Clustern.

Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar.

Reiht bestimmte Funktionen und Datasets aneinander, um Analyseiterationen zu automatisieren.

Isoliert bestimmte Datensätze und erleichtert die Verwaltung des Datenzugriffs.

Verwenden von Notebooks für Aufgaben wie das Erstellen von Dashboards mit vordefinierten, geplanten Abfragen und Visualisierungen

Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion

Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen

Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.

Ermöglicht Administratoren die Zuweisung von rollenbasiertem Benutzerzugriff für bestimmte Datensätze

Automatisches Ausblenden und Maskieren sensibler Daten basierend auf Benutzerberechtigungen

Bietet historische Einblicke in ursprüngliche Datenquellen und Transformationen, die an Datensätzen vorgenommen wurden

Bietet einfache Suchfunktionen, um bestimmte Datensätze zu entdecken

Ermöglicht Benutzern und Administratoren die einfache Bereinigung von Daten, um Qualität und Integrität zu erhalten

Konvertiert Datenformate von Quelldaten fehlerfrei in das für das Berichtswesen erforderliche Format

Tools zur (Neu-)Strukturierung von Daten in einer Weise, die es ermöglicht, Erkenntnisse schnell und genau zu extrahieren

Möglichkeit, die Analyseplattform mit einer Vielzahl von Konnektoroptionen für gängige Datenquellen, einschließlich gängiger Unternehmensanwendungen, zu verbinden.

Stellt eine Verbindung zu Unternehmens-Data-Governance-Software her oder bietet integrierte Data-Governance-Funktionen, um Datenmissbrauch zu vermeiden

Ermöglicht es Benutzern, Datensätze zu kommentieren, um zukünftigen Benutzern zu helfen, besser zu interagieren und die Daten zu interpretieren

Ermöglicht die Profilerstellung von Datensätzen für eine bessere Organisation, sowohl durch Benutzer als auch durch maschinelles Lernen

Erstellt ein Business-Glossar für ein schnelleres Verständnis durch den durchschnittlichen Geschäftsanwender

Indiziert Metadatenbeschreibungen für eine einfachere Suche und bessere Einblicke

Automatisiert Empfehlungen für Benutzer auf der Grundlage von Machine-Learning-Funktionen

Bietet Abfragefunktionen in natürlicher Sprache für nicht-technische Benutzer

Bereinigung von Daten, um die Qualität durch Automatisierung zu verbessern

Tools zur (Neu-)Strukturierung von Daten in einer Weise, die es ermöglicht, Erkenntnisse schnell und genau zu extrahieren

Analysiert Daten, um die wertvollsten Kundensegmentierungen zu finden und zu empfehlen.

Tools zum Erstellen und Anpassen von Workflows, um Konsistenz zu gewährleisten.

Präsentiert Informationen und Analysen auf verständliche, intuitive und visuell ansprechende Weise.

Unterstützt die Einhaltung von PII, DSGVO, HIPPA, PCI und anderen regulatorischen Standards.

Bietet Richtlinien oder Schulungen im Zusammenhang mit den Anforderungen an die Einhaltung sensibler Daten,

Administratoren können Richtlinien für Sicherheit und Data Governance festlegen

Überwacht die Datenqualität und sendet Warnmeldungen bei Verstößen oder Missbrauch

Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern

Stellen Sie Daten aus allen Systemen zusammen, damit Benutzer relevante Informationen einfach einsehen können.

Zeigen Sie ETL-Prozessdaten über Berichte und Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken an.

Zeichnen Sie ETL-Verlaufsdaten für Audits und potenzielle Datenkorrekturen auf.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.

Speichert die Metadaten der Datenbank, d.h. die Definitionen von Datenelementen, Typen, Beziehungen usw.

Erstellt eine Kopie der Datenbank, um Konsistenz und Integrität zu gewährleisten.

Ermöglicht Benutzern das Erstellen, Aktualisieren und Abrufen von Daten in einer Datenbank.

Definiert den logischen Entwurf der Daten vor dem Erstellen der Schemas.

Überwacht und analysiert kritische Datenbankattribute wie Abfrageleistung, Benutzersitzungen, Deadlock-Details, Systemfehler usw. und visualisiert sie auf einem benutzerdefinierten Dashboard.

Daten sind als eine Reihe von Tabellen mit Spalten und Zeilen wie eine Tabellenstruktur organisiert.

Ermöglicht Benutzern das Erstellen, Aktualisieren und Abrufen von Daten in einer Datenbank.

Hält sich an ACID (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit), eine Reihe von Datenbanktransaktionseigenschaften.

Bietet protokollbasierte und/oder triggerbasierte Replikation.

Ermöglicht es Benutzern, ein Glossar mit Geschäftsbegriffen, Vokabular und Definitionen über mehrere Tools hinweg zu erstellen.

Bietet einen integrierten Datenkatalog, der es Benutzern ermöglicht, Daten aus mehreren Quellen einfach zu finden.

Überwacht und bereinigt Daten mit Hilfe von Geschäftsregeln und analytischen Algorithmen.

Visualisieren Sie Datenflüsse und Herkunft, um die Compliance mit Berichten und Dashboards über eine einzige Konsole nachzuweisen.

Bietet eine automatisierte Datenherkunftsfunktion, die Transparenz über die gesamte Datenverschiebung von der Datenentstehung bis zum Ziel bietet.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Extrahieren Sie Daten aus den angegebenen Quellen wie relationalen Datenbanken, JSON-Dateien und XML-Dateien.

Bereinigen Sie extrahierte Daten und formatieren Sie sie neu in das gewünschte Zielformat.

Laden Sie neu formatierte Daten in die Zieldatenbank, das Data Warehouse oder einen anderen Speicherort.

Ordnen Sie ETL-Prozesse so an, dass sie automatisch nach dem erforderlichen Zeitplan ablaufen (z. B. täglich, wöchentlich, monatlich).

Kann die Rechenleistung basierend auf dem ETL-Volumen nach oben oder unten skalieren.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren

Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen

Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.

Ermöglicht es dem Benutzer, Daten aus mehreren Quellen zu einem funktionierenden Datensatz zu kombinieren.

Konsolidieren Sie Daten aus verschiedenen unterschiedlichen Quellen in einer einzigen, einheitlichen Ansicht

Verstehen Sie den Zustand von Daten, Anwendungen, Systemen und Diensten

Verwalten von Daten in verschiedenen Umgebungen (On-Premises-Cloud, Hybrid und Multi-Cloud)

Bietet Metadaten-Management- und Herkunftsfunktionen

Konsolidiert, bereinigt und normalisiert Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen.

Hilft bei der Einsparung von Speicherkapazität und verbessert die Abfrageleistung.

Eliminiert Dateninkonsistenzen und Duplikate und gewährleistet die Datenintegrität.

SQL-basierte Analysefunktionen wie Zeitreihen, Musterabgleich, Geodatenanalyse usw.

Bietet integrierte Funktionen wie Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenaufbereitungsfunktionen, Modellauswertung und -verwaltung usw.

Ermöglicht die Datenabfrage über Datenformate wie Parquet, ORC, JSON usw. und die Analyse komplexer Datentypen auf HDFS

Speichert Daten als Schlüssel-Wert-Paare, wobei key ein eindeutiger Bezeichner ist.

Unterstützt mehrere Datentypen wie Listen, Sets, Hashes (ähnlich wie Map), sortierte Sets usw.

Integriert Daten und datenbezogene Technologien in einer einzigen Umgebung.

Stellt Funktionen zur Verwaltung von Metadaten bereit.

Befähigt den Benutzer durch eine Self-Service-Funktion, Daten-Workflows zu verwalten.

Vollständige Automatisierung von End-to-End-Daten-Workflows über den gesamten Lebenszyklus der Datenintegration.

Unterstützt fortschrittliche Analyselösungen für eine bessere Geschäftsentscheidungsfindung

Bietet eine leistungsstarke, flexible Analyseplattform zur Unterstützung des Datenmanagements und zur datengesteuerten Entscheidungsfindung.

Sammeln und zeigen Sie Metriken über die gesamte Datenintegration über ein Dashboard an.

Regeln und Vorschriften, die von Quellsystemen übernommen oder definiert wurden, um sensible Daten zu schützen

Gewähren oder Einschränken des Datenzugriffs und der Datenkontrolle

Integriertes Backup und Disaster Recovery

Verschlüsselt und wandelt Daten in der Datenbank von einem lesbaren Zustand in einen Chiffretext mit unlesbaren Zeichen um.

Ermöglicht die Änderung des eingeschränkten Benutzerzugriffs in Abhängigkeit von der Zugriffsebene.

Verhindert, dass andere Benutzer und Anwendungen während der Aktualisierung auf Daten zugreifen, um Datenverluste oder -aktualisierungen zu vermeiden.

Ermöglicht das Erteilen oder Widerrufen von Berechtigungen auf Datenbank-, Schema- oder Tabellenebene.

Integrierte native Verschlüsselung mit Enterprise-Schlüsselverwaltung.

Bietet Multi-Faktor-Authentifizierung mit Zertifikaten.

Stellt vordefinierte Systemrollen, Berechtigungen und benutzerdefinierte Rollen für Benutzer bereit.

Ermöglicht die Integration mit externen Sicherheitsmechanismen wie Kerberos, LDAP-Authentifizierung usw.

Bietet Verschlüsselungsfunktionen für alle ruhenden Daten mithilfe von Verschlüsselungsschlüsseln.

Richtlinien, Verfahren und Standards für die Verwaltung und den Zugriff auf Daten.

Schränkt den Datenzugriff auf Zellebene ein, maskiert oder verbirgt Teile von Zellen und verschlüsselt Daten im Ruhezustand und während der Übertragung

Authentifiziert und autorisiert Personen für den Zugriff auf die Daten, die sie sehen und verwenden dürfen.

Hilft bei der Identifizierung und Verwaltung der Rollen von Besitzern und Verwaltern von Daten.

Hilft bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und -normen.

Lässt sich in Data-Science-Workflows, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) integrieren.

Lässt sich in BI-Tools integrieren, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Bietet Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung und Erfassung von unstrukturierten, halbstrukturierten und Streaming-Daten.

Verwaltet riesige Datenmengen, die je nach Bedarf hoch- oder herunterskaliert werden können.

Stellt Datenwiederherstellungsfunktionen zum Schützen und Wiederherstellen von Daten in einer Datenbank bereit.

Ermöglicht die Steuerung der Parallelität mehrerer Versionen.

Verarbeitet Workloads, von einzelnen Computern bis hin zu Data Warehouses oder Webdiensten mit vielen gleichzeitigen Benutzern.

Ermöglicht Benutzern das schnelle Abrufen von Daten durch verschiedene Arten der Indizierung wie B-Baum, Hash-Tabelle usw.

Hilft bei der Interpretation von SQL-Abfragen und der Bestimmung der schnellsten Ausführungsmethode.

Ermöglicht das Verschieben von Daten von einer Datenbank in eine andere.

Stellt Datensicherungs- und Wiederherstellungsfunktionen zum Schutz und zur Wiederherstellung einer Datenbank bereit.

Ermöglicht Benutzern den gleichzeitigen Zugriff auf und die gleichzeitige Bearbeitung von Daten, wobei mehrere Ansichten der Daten unterstützt werden.

Bietet Unterstützung für internationale Zeichensätze und Volltextsuche.

Unterstützt mehrere Datentypen wie primitive, strukturierte, dokumentarische usw.

Unterstützt mehrere prozedurale Programmiersprachen wie PL/PGSQL, Perl, Python usw.

Verfügbar auf mehreren Betriebssystemen wie Linux, Windows, MacOS usw.

Bietet Unterstützung für den Umgang mit strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten mit gleicher Wirkung.

Verfügbar auf mehreren Betriebssystemen wie Linux, Windows, MacOS usw.

Implementiert eine automatische horizontale Datenpartitionierung, die das Speichern von Daten auf mehr als einem Knoten ermöglicht, um horizontal hochzuskalieren.

Stellt im Falle eines Fehlers einen korrekten (konsistenten) Zustand einer Datenbank wieder her.

Kopieren Sie Daten über mehrere Server über Master-Slave, Peer-to-Peer-Replikationsarchitektur usw.

Definiert, validiert und überwacht Geschäftsregeln, um die Bereitschaft der Stammdaten sicherzustellen.

Ermöglicht es Benutzern, Datenrichtlinien zu erstellen und zu überprüfen, um sie in der gesamten Organisation konsistent zu machen.

Ausschließlich an der Überwachung von Datenpipelines, dem Senden von Warnungen und der Fehlerbehebung von Daten beteiligt.

Stellt Testfunktionen bereit, z. B. Berichtstests, Big-Data-Tests, Cloud-Datenmigrationstests, ETL- und Data-Warehouse-Tests.

Unterstützt analytische Plattformen und Datenpipelines in komplexen hybriden Umgebungen.

Unterstützt die Migration von Komponenten oder Pipelines in verschiedene Cloud-Umgebungen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Trifft fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Ermöglicht nicht-technischen Benutzern, Dashboards über intuitive Drag-and-Drop-Oberflächen zu erstellen.

Ermöglicht die automatisierte Berichtserstellung und geplante Zustellung an Stakeholder

Ermöglicht das Einbetten von Dashboards und Analysen in externe Apps mit flexibler Markenanpassung.

Unterstützt die Integration mit wichtigen Datenquellen wie Cloud-Datenbanken, SQL/NoSQL-Datenbanken und SaaS-Anwendungen.

Verarbeitet große Datensätze effizient mit minimaler Verzögerung und gewährleistet hohe Leistung unter Last.

Hält die Leistung und Betriebszeit bei hohem Datenverkehr von mehreren Benutzern oder Teams aufrecht

Unterstützt semantische Datenschichten, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Metadaten-Governance

Integriert sich mit Jupyter, Python oder R für benutzerdefinierte Analysen und Modellierung

Bietet native Werkzeuge für statistische Analyse, Prognosen und Trendvorhersagen

Verwendet KI, um textuelle Zusammenfassungen, wichtige Erkenntnisse und Datenberichte aus Dashboards zu erstellen.

Ermöglicht es Benutzern, Daten abzufragen und Berichte mit konversationeller oder einfacher Sprache zu erstellen.

Erkennt und benachrichtigt Benutzer über KPI-Anomalien oder signifikante Metrikänderungen in Echtzeit

Empfiehlt nächste Fragen, Analysen oder Erkundungspfade unter Verwendung autonomer KI-Agenten

Lernt aus historischen Benutzerinteraktionen, um die Abfrageergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern und zu personalisieren.

Schneidert Dashboard-Ansichten und Vorschläge basierend auf Benutzerrollen, Zugriffsebenen und vergangenem Verhalten.

Unterstützt KI-gesteuerte Erkundung durch Eingabeaufforderungen oder mehrstufige Gespräche für iterative Abfragen.