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1
Snowflake
4.6
(678)
La piattaforma di Snowflake elimina i silos di dati e semplifica le architetture, in modo che le organizzazioni possano ottenere più valore dai loro dati. La piattaforma è progettata come un prodotto unico e unificato con automazioni che riducono la complessità e aiutano a garantire che tutto "funzioni semplicemente". Per supportare una vasta gamma di carichi di lavoro, è ottimizzata per le prestazioni su larga scala, indipendentemente dal fatto che qualcuno stia lavorando con SQL, Python o altri linguaggi. Ed è connessa a livello globale, così le organizzazioni possono accedere in modo sicuro ai contenuti più rilevanti attraverso cloud e regioni, con un'esperienza coerente.
2
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(658)
Rendere i big data semplici
3
Microsoft SQL Server
4.4
(2,260)
SQL Server 2017 porta per la prima volta la potenza di SQL Server su Windows, Linux e container Docker, consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni intelligenti utilizzando il loro linguaggio e ambiente preferiti. Sperimenta prestazioni leader del settore, stai tranquillo con funzionalità di sicurezza innovative, trasforma il tuo business con l'AI integrata e fornisci informazioni ovunque si trovino i tuoi utenti con BI mobile.
4
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,210)
Analizza i Big Data nel cloud con BigQuery. Esegui rapidamente query simili a SQL su dataset di dimensioni multi-terabyte in pochi secondi. Scalabile e facile da usare, BigQuery ti offre approfondimenti in tempo reale sui tuoi dati.
5
Posit
4.5
(565)
Oltre al nostro software di data science open-source, RStudio produce RStudio Team, una piattaforma modulare unica di prodotti software professionali pronti per l'impresa che consentono ai team di adottare R, Python e altri software di data science open-source su larga scala.
6
Teradata Vantage
4.3
(360)
Il database Teradata gestisce facilmente ed efficacemente requisiti di dati complessi e semplifica la gestione dell'ambiente del data warehouse.
7
Qubole
4.0
(259)
Qubole offre una piattaforma self-service per l'analisi dei Big Data costruita su Amazon, Microsoft e Google Clouds
8
Kyvos Semantic Layer
4.8
(247)
Il livello di intelligenza semantica di Kyvos alimenta e accelera ogni iniziativa di AI e BI. Consente analisi rapidissime su larga scala su tutti gli strumenti di BI e risparmi impareggiabili su qualsiasi piattaforma dati. Il livello di prestazioni semantiche di Kyvos offre un'esperienza di analisi conversazionale completamente funzionale, accesso regolamentato a dati unificati e modelli di dati ultra-ampi e profondi. Le principali imprese si affidano a Kyvos come fonte universale scalabile e indipendente dall'infrastruttura per ottenere rapidamente approfondimenti e accesso ai dati pronti per l'AI.
9
OpenText Vertica
4.3
(216)
Vertica offre una piattaforma di analisi basata su software progettata per aiutare le organizzazioni di tutte le dimensioni a monetizzare i dati in tempo reale e su larga scala.
10
Hadoop HDFS
4.4
(141)
Il File System Distribuito di Hadoop (HDFS) è un file system scalabile e tollerante ai guasti progettato per gestire grandi set di dati su cluster di hardware comune. Come componente principale dell'ecosistema Apache Hadoop, HDFS consente l'archiviazione e il recupero efficienti di enormi quantità di dati, rendendolo ideale per le applicazioni di big data.
Caratteristiche e Funzionalità Chiave:
- Tolleranza ai Guasti: HDFS replica i blocchi di dati su più nodi, garantendo la disponibilità dei dati e la resilienza contro i guasti hardware.
- Alta Larghezza di Banda: Ottimizzato per l'accesso ai dati in streaming, HDFS fornisce un'elevata larghezza di banda aggregata dei dati, facilitando l'elaborazione rapida dei dati.
- Scalabilità: Capace di scalare orizzontalmente aggiungendo più nodi, HDFS può ospitare petabyte di dati, supportando la crescita delle applicazioni ad alta intensità di dati.
- Località dei Dati: Elaborando i dati sui nodi dove sono memorizzati, HDFS minimizza la congestione della rete e migliora la velocità di elaborazione.
- Portabilità: Progettato per essere compatibile su vari hardware e sistemi operativi, HDFS offre flessibilità negli ambienti di distribuzione.
Valore Principale e Problema Risolto:
HDFS affronta le sfide dell'archiviazione e dell'elaborazione di set di dati massicci fornendo una soluzione affidabile, scalabile ed economica. La sua architettura garantisce l'integrità e la disponibilità dei dati, anche di fronte a guasti hardware, mentre il suo design consente un'elaborazione efficiente dei dati sfruttando la località dei dati. Questo rende HDFS particolarmente prezioso per le organizzazioni che si occupano di big data, permettendo loro di derivare intuizioni e valore dai loro asset di dati in modo efficace.
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