Fonctionnalités de Dremio

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 à l’utilisateur d’interroger des données via des langages de requête tels que SQL.

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Intègre des données provenant de plusieurs bases de données externes.

Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèles.

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

Enchaîne des fonctions et des jeux de données spécifiques pour automatiser les itérations d’analyse.

Isole certains jeux de données et facilite la gestion de l’accès aux données.

Permet à l’outil Big Data d’exécuter et d’enregistrer des données dans des applications externes.

Utiliser des blocs-notes pour des tâches telles que la création de tableaux de bord avec des requêtes et des visualisations prédéfinies et planifiées

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.

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

Permet le déplacement des données d’un emplacement à un autre.

Fournit une stratégie globale pour la gouvernance des données.

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.

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

Fournit une spécialisation dans les informations basées sur les données par un accès direct aux analystes de données ou aux utilisateurs finaux.

Fournit des données dans des formats structurés et lisibles.

Aide à établir une structure de données avec un réseau de divers outils pour opérationnaliser les données.

Fournit aux utilisateurs des options d’architecture telles que centralisée ou décentralisée.

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

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

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.