Dremio Funktionen

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

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

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop 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.

Ermöglicht das Big-Data-Tool das Ausführen und Aufzeichnen von Daten in externen Anwendungen.

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

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.

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

Ermöglicht das Verschieben von Daten von einem Ort zu einem anderen.

Bietet eine Gesamtstrategie für Data Governance.

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.

Bietet On-Premise-Bereitstellungsoptionen.

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

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

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

Bietet Spezialisierung auf datengestützte Erkenntnisse durch direkten Zugriff auf Datenanalysten oder Endbenutzer.

Stellt Daten in strukturierten und lesbaren Formaten bereit.

Hilft bei der Einrichtung einer Data Fabric mit einem Netzwerk verschiedener Tools zur Operationalisierung von Daten.

Bietet Benutzern Architekturoptionen wie zentralisiert oder dezentral.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Unterstützt die Bereitstellung über mehrere Umgebungen oder Cloud-Plattformen hinweg mit konsistentem Konfigurationsmanagement.

Bietet APIs und SDKs für nahtlose Integration mit Orchestrierung, Governance und benutzerdefinierten Datenwerkzeugen

Ermöglicht das Abfragen und Verbinden von Daten über mehrere Lagerhäuser und Seen hinweg, ohne dass eine Datenreplikation erforderlich ist.

Passt sich automatisch an Schema- oder Metadatenänderungen in verbundenen Datenquellen an und bewahrt dabei die Konsistenz.

Ermöglicht Benutzern, abgeleitete oder berechnete Kennzahlen basierend auf verwalteten Datendefinitionen zu erstellen.

Bietet integrierte Unterstützung für zeitbasierte Berechnungen wie YoY, MoM und gleitende Durchschnitte

Verbessert die Leistung durch den Einsatz von intelligentem Caching, Vorberechnung und Beschleunigungstechniken.

Stimmt Abfragen automatisch ab und optimiert sie basierend auf Datengröße, Häufigkeit und Nutzungsmustern.

Bietet Sichtbarkeit und Kontrolle darüber, wie KI-Systeme oder automatisierte Agenten mit der semantischen Schicht interagieren

Verfolgt, wie verwaltete Metriken und Datensätze in der KI/ML-Schulung verwendet werden, um Transparenz, Compliance und klare Datenrückverfolgbarkeit sicherzustellen.

Bietet Versionskontrolle für semantische Modelle und Metriken, mit Änderungsverfolgung, Rollback und Auswirkungsanalyse, um zu sehen, wie sich Aktualisierungen auf nachgelagerte Daten oder Berichte auswirken.

Ermöglicht Benutzern oder KI-Assistenten, Metriken durch natürliche Sprachaufforderungen zu erkunden und abzufragen.

Ermöglicht KI- und maschinelles Lernen-Systemen, standardisierte, geregelte Metriken und Logik direkt zu nutzen.

Schlagen Sie relevante Metriken, Verknüpfungen oder Erkenntnisse basierend auf Kontext und historischen Nutzungsmustern vor.

Ermöglicht autonomen KI-Agenten, analytische Abfragen über die semantische Schicht zu erstellen, auszuführen und zu verfeinern.

Bietet semantische Kontextdiagramme, die KI-Agenten helfen, Datenbeziehungen und Geschäftslogik zu verstehen.

Ermöglicht es semantischen Agenten, automatisierte Aktionen wie Datenaktualisierungen, Warnungen oder Berichtserstellungen auszulösen.