Fonctionnalités de Denodo

Collecte, stockage et organisation de données massives et non structurées en temps réel

Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèle

Crée un référentiel pour collecter et stocker des données brutes à partir de capteurs, périphériques, machines, fichiers, etc.

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Facilite l’exécution et l’évolutivité de la solution à un grand nombre de machines et de systèmes

Organise les données collectées pour les solutions d’analyse de Big Data afin d’analyser, de manipuler et de modéliser

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Déplace la collecte et le traitement de Big Data vers le cloud

Traite les charges de travail de données par lots, en temps réel et en streaming dans des systèmes uniques, mutualisés ou cloud

Permet aux administrateurs d’attribuer un accès utilisateur basé sur des rôles pour des ensembles de données spécifiques

Masque et masque automatiquement les données sensibles en fonction des autorisations de l’utilisateur

Fournit des informations historiques sur les sources de données d’origine et les transformations apportées aux ensembles de données

Offre des capacités de recherche simples pour découvrir des ensembles de données spécifiques

Permet aux utilisateurs et aux administrateurs de nettoyer facilement les données pour maintenir la qualité et l’intégrité

Convertit les formats de données des données sources dans le format requis pour le système de reporting sans erreurs

Outils pour (re)structurer les données de manière à permettre d’extraire des informations rapidement et avec précision

Permet aux utilisateurs de commenter les ensembles de données pour aider les futurs utilisateurs à mieux interagir et interpréter les données

Permet le profilage des ensembles de données pour une organisation accrue, à la fois par les utilisateurs et l’apprentissage automatique

Crée un glossaire métier pour une compréhension plus rapide par l’utilisateur métier moyen

Indexe les descriptions des métadonnées pour faciliter la recherche et améliorer les informations

Automatise les recommandations pour les utilisateurs en fonction des fonctionnalités de machine learning

Offre une fonctionnalité d’interrogation en langage naturel pour les utilisateurs non techniques

Nettoie les données pour améliorer la qualité grâce à l’automatisation

Prise en charge de la gestion de différents types de bases de données et de méthodes d’intégration.

Donne aux admistrateurs le contrôle des privilèges et de l’accessibilité liés aux données

Permet aux utilisateurs de sécuriser l’accès aux données. Fournit une prise en charge supplémentaire des pratiques de sécurité telles que la liste blanche IP, l’atténuation des attaques et le chiffrement des données.

Crée des intégrations et permet la gestion des contenus connectés.

Permet aux administrateurs d’organiser les composants de la base de données pour maintenir l’efficacité de l’instance.

Permet aux admissibles de gérer et d’organiser le stockage, les réseaux et les centres de données.

Spécification de l’interface de programmation d’application pour la façon dont l’application communique avec d’autres logiciels. Les API permettent généralement l’intégration de données, de logique, d’objets, etc. avec d’autres applications logicielles.

Traite les données et représente les interprétations dans une variété de formats graphiques.

Fonctionne lorsqu’il est intégré à plusieurs formes d’applications externes.

Des outils pour (re)structurer les données de manière à permettre d’extraire des informations rapidement et avec précision.

Consolidation des données provenant de différentes sources disparates dans une vue unifiée unique

Comprendre l’état des données, des applications, des systèmes et des services

Gérer les données dans tous les environnements (cloud sur site, hybride et multi-cloud)

Fournit des fonctionnalités de gestion des métadonnées et de traçage

Consolide, nettoie et normalise les données provenant de plusieurs sources disparates.

Permet d’économiser de la capacité de stockage et d’améliorer les performances des requêtes.

Élimine les incohérences et les doublons des données, garantissant ainsi leur intégrité.

Fonctions d’analyse basées sur SQL telles que les séries chronologiques, la correspondance de modèles, l’analyse géospatiale, etc.

Fournit des fonctionnalités intégrées telles que des algorithmes d’apprentissage automatique, des fonctions de préparation de données, l’évaluation et la gestion de modèles, etc.

Permet d’interroger des données sur des formats de données tels que parquet, ORC, JSON, etc. et d’analyser des types de données complexes sur HDFS

Prend en charge les solutions d’analyse avancées pour une meilleure prise de décision commerciale

Règles et réglementations héritées des systèmes sources ou définies pour sécuriser les données sensibles

Accorder ou restreindre l’accès aux données et le contrôle

Intégré - Sauvegarde intégrée et reprise après sinistre

Politiques, procédures et normes de gestion et d’accès aux données.

Limite l’accès aux données au niveau de la cellule, masque ou masque des parties de cellules et chiffre les données au repos et en mouvement

S’intègre aux flux de travail de science des données, au Machine Learning et aux capacités d’intelligence artificielle (IA).

S’intègre aux outils de BI pour transformer les données en informations exploitables.

Accélère le traitement des données et la capture de données non structurées, semi-structurées et en streaming.

Fournit des options de déploiement sur site.

Fournit des options de déploiement Cloud (Cloud privé ou public, Cloud hybride).

Gère d’énormes volumes de données, haut de gamme ou bas de gamme selon la demande.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs

Prend en charge le déploiement sur plusieurs environnements ou plateformes cloud avec une gestion de configuration cohérente

Fournit des API et des SDK pour une intégration transparente avec l'orchestration, la gouvernance et les outils de données personnalisés

Permet de requêter et de joindre des données à travers plusieurs entrepôts et lacs sans nécessiter de réplication de données

S'adapte automatiquement aux changements de schéma ou de métadonnées dans les sources de données connectées tout en maintenant la cohérence.

Permet aux utilisateurs de créer des métriques dérivées ou calculées basées sur des définitions de données régies

Fournit une prise en charge intégrée pour les calculs basés sur le temps tels que YoY, MoM et les moyennes mobiles

Améliore les performances en utilisant la mise en cache intelligente, la pré-calcul et les techniques d'accélération.

Optimise et ajuste automatiquement les requêtes en fonction de la taille des données, de la fréquence et des modèles d'utilisation.

Fournit visibilité et contrôle sur la manière dont les systèmes d'IA ou les agents automatisés interagissent avec la couche sémantique

Suit l'utilisation des métriques et des ensembles de données régis dans la formation en IA/ML pour garantir la transparence, la conformité et une traçabilité claire des données.

Fournit un contrôle de version pour les modèles sémantiques et les métriques, avec suivi des modifications, retour en arrière et analyse d'impact pour voir comment les mises à jour affectent les données ou rapports en aval.

Permet aux utilisateurs ou aux assistants IA d'explorer et d'interroger les métriques à travers des invites en langage naturel.

Permet aux systèmes d'IA et d'apprentissage automatique de consommer directement des métriques et une logique standardisées et régies

Suggère des métriques pertinentes, des jointures ou des insights basés sur le contexte et les modèles d'utilisation historiques

Permet aux agents d'IA autonomes de composer, exécuter et affiner des requêtes analytiques via la couche sémantique

Fournit des graphes de contexte sémantique qui aident les agents IA à comprendre les relations de données et la logique métier.

Permet aux agents sémantiques de déclencher des actions automatisées telles que des actualisations de données, des alertes ou la génération de rapports.