Características de IBM Netezza Performance Server
Administración (3)
Gestión de bases de datos
Admite la gestión de diferentes tipos de bases de datos y métodos de integración.
Control de acceso
Proporciona a los admistradores control sobre los privilegios y la accesibilidad relacionados con los datos
Seguridad de los datos
Permite a los usuarios asegurar el acceso a los datos. Proporciona compatibilidad adicional para prácticas de seguridad como listas blancas de IP, mitigación de ataques y cifrado de datos.
Federación (4)
Arquitectura
Crea integraciones y permite la gestión de contenidos conectados.
Aprovisionamiento
Permite a los administradores organizar los componentes de la base de datos para mantener la eficacia de la instancia.
Orquestación
Permite a los admisistradores administrar y organizar el almacenamiento, las redes y los centros de datos.
API / Integraciones
Especificación de la interfaz de programación de aplicaciones sobre cómo se comunica la aplicación con otro software. Las API suelen permitir la integración de datos, lógica, objetos, etc. con otras aplicaciones de software.
Transformación (3)
Visualización de datos
Procesa datos y representa interpretaciones en una variedad de formatos gráficos.
Rendimiento de las aplicaciones
Funciona cuando se integra con múltiples formas de aplicaciones externas.
Modelado de datos
Herramientas para (re)estructurar los datos de una manera que permita extraer información de forma rápida y precisa.
Gestión de datos (6)
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Integración de datos
Consolida, limpia y normaliza datos de múltiples fuentes dispares.
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Compresión de datos
Ayuda a ahorrar capacidad de almacenamiento y mejora el rendimiento de las consultas.
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Calidad de los datos
Elimina la inconsistencia y las duplicaciones de datos, lo que garantiza la integridad de los datos.
Análisis de datos integrado
Funciones de análisis basadas en SQL como series temporales, coincidencia de patrones, análisis geoespacial, etc.
Aprendizaje automático en la base de datos
Proporciona capacidades integradas como algoritmos de aprendizaje automático, funciones de preparación de datos, evaluación y gestión de modelos, etc.
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Análisis de Data Lake
Permite la consulta de datos a través de formatos de datos como parquet, ORC, JSON, etc. y analizar tipos de datos complejos en HDFS
Integración (3)
Integración AI/ML
Se integra con flujos de trabajo de ciencia de datos, aprendizaje automático y capacidades de inteligencia artificial (IA).
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Integración de herramientas de BI
Se integra con herramientas de BI para transformar los datos en información procesable.
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Integración de Data Lake
Proporciona velocidad en el procesamiento de datos y captura de datos no estructurados, semiestructurados y de transmisión.
Despliegue (2)
On-Premise
Proporciona opciones de implementación local.
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Nube
Proporciona opciones de implementación en la nube (nube privada o pública, nube híbrida).
Rendimiento (1)
Escalabilidad
Gestiona grandes volúmenes de datos, de escala superior o inferior según la demanda.
Seguridad (2)
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Gobierno de datos
Políticas, procedimientos y estándares para administrar y acceder a los datos.
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Seguridad de los datos
Restringe el acceso a los datos a nivel de celda, enmascara u oculta partes de las celdas y cifra los datos en reposo y en movimiento
IA generativa (2)
Generación de texto
Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.
Resumen de texto
Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.





