Fonctionnalités de Starburst

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

Facilite l’analyse de gros volumes de données en temps réel.

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.

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

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.

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

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

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.