Dremio Funktionen

Integrationen (2)

Maschinelle Skalierung: Basierend auf 20 Dremio Bewertungen. Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen
Datenaufbereitung: Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren Diese Funktion wurde in 13 Dremio Bewertungen erwähnt.
Spark-Integration: Basierend auf 13 Dremio Bewertungen. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Hadoop-Integration: Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus Diese Funktion wurde in 22 Dremio Bewertungen erwähnt.
Multi-Source-Analyse: Wie in 23 Dremio Bewertungen berichtet. Integriert Daten aus mehreren externen Datenbanken.
Data Lake: Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Computing-Clustern. 25 Rezensenten von Dremio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Datenvisualisierung: Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar. Diese Funktion wurde in 25 Dremio Bewertungen erwähnt.
Daten-Workflow: Reiht bestimmte Funktionen und Datasets aneinander, um Analyseiterationen zu automatisieren. Diese Funktion wurde in 25 Dremio Bewertungen erwähnt.
Geregelte Ermittlung: Basierend auf 27 Dremio Bewertungen. Isoliert bestimmte Datensätze und erleichtert die Verwaltung des Datenzugriffs.
Eingebettete Analytik: Ermöglicht das Big-Data-Tool das Ausführen und Aufzeichnen von Daten in externen Anwendungen. Diese Funktion wurde in 21 Dremio Bewertungen erwähnt.
Notizbücher: Verwenden von Notebooks für Aufgaben wie das Erstellen von Dashboards mit vordefinierten, geplanten Abfragen und Visualisierungen 21 Rezensenten von Dremio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Datenintegration: Konsolidiert, bereinigt und normalisiert Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen. 23 Rezensenten von Dremio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Datenkompression: Hilft bei der Einsparung von Speicherkapazität und verbessert die Abfrageleistung. Diese Funktion wurde in 20 Dremio Bewertungen erwähnt.
Datenqualität: Eliminiert Dateninkonsistenzen und Duplikate und gewährleistet die Datenintegrität. Diese Funktion wurde in 12 Dremio Bewertungen erwähnt.
Integrierte Datenanalyse: SQL-basierte Analysefunktionen wie Zeitreihen, Musterabgleich, Geodatenanalyse usw. Diese Funktion wurde in 20 Dremio Bewertungen erwähnt.
Data Lake Analytics: Ermöglicht die Datenabfrage über Datenformate wie Parquet, ORC, JSON usw. und die Analyse komplexer Datentypen auf HDFS Diese Funktion wurde in 23 Dremio Bewertungen erwähnt.
Daten Migration: Ermöglicht das Verschieben von Daten von einem Ort zu einem anderen. 11 Rezensenten von Dremio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Verwalten von Daten: Basierend auf 11 Dremio Bewertungen. Bietet eine Gesamtstrategie für Data Governance.

KI-Governance & Beobachtbarkeit: Bietet Sichtbarkeit und Kontrolle darüber, wie KI-Systeme oder automatisierte Agenten mit der semantischen Schicht interagieren
Metrische Abstammung für KI-Trainingsdaten: Verfolgt, wie verwaltete Metriken und Datensätze in der KI/ML-Schulung verwendet werden, um Transparenz, Compliance und klare Datenrückverfolgbarkeit sicherzustellen.
Versionskontrolle & Änderungsfolgenabschätzung: Bietet Versionskontrolle für semantische Modelle und Metriken, mit Änderungsverfolgung, Rollback und Auswirkungsanalyse, um zu sehen, wie sich Aktualisierungen auf nachgelagerte Daten oder Berichte auswirken.

Natürliche Sprachabfrage-Schnittstelle: Ermöglicht Benutzern oder KI-Assistenten, Metriken durch natürliche Sprachaufforderungen zu erkunden und abzufragen.
Semantische Schicht für KI/ML-Modelle: Ermöglicht KI- und maschinelles Lernen-Systemen, standardisierte, geregelte Metriken und Logik direkt zu nutzen.
Empfehlungsmaschine: Schlagen Sie relevante Metriken, Verknüpfungen oder Erkenntnisse basierend auf Kontext und historischen Nutzungsmustern vor.

Agentische Abfrageorchestrierung: Ermöglicht autonomen KI-Agenten, analytische Abfragen über die semantische Schicht zu erstellen, auszuführen und zu verfeinern.
Kontextuelles Denkvermögen: Bietet semantische Kontextdiagramme, die KI-Agenten helfen, Datenbeziehungen und Geschäftslogik zu verstehen.
Workflow-Automatisierung durch semantische Agenten: Ermöglicht es semantischen Agenten, automatisierte Aktionen wie Datenaktualisierungen, Warnungen oder Berichtserstellungen auszulösen.