Características de Dremio

Integraciones (2)

Escalado de máquinas: Facilita la solución para ejecutarse y escalar a un gran número de máquinas y sistemas Los revisores de 20 de Dremio han proporcionado comentarios sobre esta función.
Preparación de datos: Basado en 13 reseñas de Dremio. Selecciona los datos recopilados para soluciones de análisis de big data para analizar, manipular y modelar
Integración con Spark: Según lo informado en 13 reseñas de Dremio. Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Integración con Hadoop: Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop Los revisores de 22 de Dremio han proporcionado comentarios sobre esta función.
Análisis de múltiples fuentes: Basado en 23 reseñas de Dremio. Integra datos de múltiples bases de datos externas.
Lago de datos: Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela. Los revisores de 25 de Dremio han proporcionado comentarios sobre esta función.

Visualización de datos: Procesa datos y representa interpretaciones en una variedad de formatos gráficos. Los revisores de 25 de Dremio han proporcionado comentarios sobre esta función.
Flujo de trabajo de datos: Encadena funciones y conjuntos de datos específicos para automatizar las iteraciones de análisis. Esta función fue mencionada en 25 reseñas de Dremio.
Descubrimiento gobernado: Aísla ciertos conjuntos de datos y facilita la gestión del acceso a los datos. Los revisores de 27 de Dremio han proporcionado comentarios sobre esta función.
Análisis integrados: Según lo informado en 21 reseñas de Dremio. Permite que la herramienta de big data ejecute y registre datos dentro de aplicaciones externas.
Cuadernos: Usar blocs de notas para tareas como crear paneles con consultas y visualizaciones predefinidas y programadas Los revisores de 21 de Dremio han proporcionado comentarios sobre esta función.

Integración de datos: Según lo informado en 23 reseñas de Dremio. Consolida, limpia y normaliza datos de múltiples fuentes dispares.
Compresión de datos: Basado en 20 reseñas de Dremio. Ayuda a ahorrar capacidad de almacenamiento y mejora el rendimiento de las consultas.
Calidad de los datos: Elimina la inconsistencia y las duplicaciones de datos, lo que garantiza la integridad de los datos. Los revisores de 12 de Dremio han proporcionado comentarios sobre esta función.
Análisis de datos integrado: Basado en 20 reseñas de Dremio. Funciones de análisis basadas en SQL como series temporales, coincidencia de patrones, análisis geoespacial, etc.
Análisis de Data Lake: Según lo informado en 23 reseñas de Dremio. Permite la consulta de datos a través de formatos de datos como parquet, ORC, JSON, etc. y analizar tipos de datos complejos en HDFS
Migración de datos: Proporciona movimiento de datos de una ubicación a otra. Esta función fue mencionada en 11 reseñas de Dremio.
Gestión de datos: Basado en 11 reseñas de Dremio. Proporciona una estrategia general para el gobierno de datos.

Gobernanza y Observabilidad de la IA: Proporciona visibilidad y control sobre cómo los sistemas de IA o los agentes automatizados interactúan con la capa semántica.
Linaje Métrico para Datos de Entrenamiento de IA: Rastrea cómo se utilizan las métricas y conjuntos de datos gobernados en el entrenamiento de IA/ML para garantizar la transparencia, el cumplimiento y una clara trazabilidad de los datos.
Control de versiones y análisis de impacto de cambios: Proporciona control de versiones para modelos semánticos y métricas, con seguimiento de cambios, reversión y análisis de impacto para ver cómo las actualizaciones afectan a los datos o informes posteriores.

Interfaz de Consulta en Lenguaje Natural: Permite a los usuarios o asistentes de IA explorar y consultar métricas a través de indicaciones en lenguaje natural.
Capa Semántica para Modelos de IA/ML: Permite que los sistemas de IA y aprendizaje automático consuman directamente métricas y lógica estandarizadas y reguladas.
Motor de Recomendación: Sugiere métricas relevantes, uniones o perspectivas basadas en el contexto y patrones de uso histórico.

Orquestación de Consultas Agenciales: Permite a los agentes de IA autónomos componer, ejecutar y refinar consultas analíticas a través de la capa semántica.
Capa de razonamiento contextual: Proporciona gráficos de contexto semántico que ayudan a los agentes de IA a comprender las relaciones de datos y la lógica empresarial.
Automatización de flujos de trabajo mediante agentes semánticos: Permite a los agentes semánticos activar acciones automatizadas como actualizaciones de datos, alertas o generación de informes.