Funzionalità Dremio

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Hadoop

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Hadoop

Facilita la soluzione per funzionare e scalare su un gran numero di macchine e sistemi

Cura i dati raccolti per soluzioni di analisi dei big data per analizzare, manipolare e modellare

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Hadoop

Sposta la raccolta e l'elaborazione di big data nel cloud

Elabora carichi di lavoro di dati batch, in tempo reale e in streaming in sistemi singoli, multi-tenant o cloud

Consente all'utente di interrogare i dati tramite linguaggi di interrogazione come SQL.

Allinea i flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione su Apache Hadoop

Integra dati da più database esterni.

Facilita la diffusione dei big data raccolti attraverso cluster di calcolo parallelo.

Elabora i dati e rappresenta le interpretazioni in una varietà di formati grafici.

Collega insieme funzioni specifiche e set di dati per automatizzare le iterazioni analitiche.

Isola determinati set di dati e facilita la gestione dell'accesso ai dati.

Consente allo strumento di big data di eseguire e registrare dati all'interno di applicazioni esterne.

Usa i notebook per attività come la creazione di dashboard con query e visualizzazioni predefinite e programmate.

Consolida, pulisce e normalizza i dati provenienti da più fonti disparate.

Aiuta a risparmiare capacità di archiviazione e migliora le prestazioni delle query.

Elimina l'incoerenza dei dati e le duplicazioni garantendo l'integrità dei dati.

Funzioni analitiche basate su SQL come serie temporali, pattern matching, analisi geospaziale ecc.

Consente l'interrogazione dei dati tra formati di dati come parquet, ORC, JSON ecc. e l'analisi di tipi di dati complessi su HDFS.

Fornisce il trasferimento di dati da una posizione all'altra.

Fornisce una strategia complessiva per la gestione dei dati.

Si integra con gli strumenti BI per trasformare i dati in informazioni utili.

Fornisce velocità nell'elaborazione dei dati e nella cattura di dati non strutturati, semi-strutturati e in streaming.

Fornisce opzioni di distribuzione On-Premise.

Fornisce opzioni di distribuzione cloud (cloud privato o pubblico, cloud ibrido).

Gestisce enormi volumi di dati, aumenta o riduci la scala secondo la domanda.

Politiche, procedure e standard per gestire e accedere ai dati.

Fornisce specializzazione in approfondimenti basati sui dati tramite accesso diretto agli analisti dei dati o agli utenti finali.

Fornisci dati in formati strutturati e leggibili.

Aiuta a stabilire un tessuto di dati con una rete di vari strumenti per rendere operativo i dati.

Fornisce agli utenti opzioni di architettura come centralizzata o decentralizzata.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Supporta il deployment su più ambienti o piattaforme cloud con una gestione della configurazione coerente

Fornisce API e SDK per un'integrazione senza soluzione di continuità con strumenti di orchestrazione, governance e dati personalizzati

Consente di interrogare e unire dati tra più magazzini e laghi senza richiedere la replica dei dati

Si adatta automaticamente ai cambiamenti di schema o metadati nelle fonti di dati collegate mantenendo la coerenza

Consente agli utenti di creare metriche derivate o calcolate basate su definizioni di dati governati

Fornisce supporto integrato per calcoli basati sul tempo come YoY, MoM e medie mobili

Migliora le prestazioni utilizzando tecniche di caching intelligente, precomputazione e accelerazione

Ottimizza e regola automaticamente le query in base alla dimensione dei dati, alla frequenza e ai modelli di utilizzo.

Fornisce visibilità e controllo su come i sistemi di intelligenza artificiale o gli agenti automatizzati interagiscono con il livello semantico

Traccia come metriche e dataset governati vengono utilizzati nell'addestramento AI/ML per garantire trasparenza, conformità e chiara tracciabilità dei dati.

Fornisce il controllo delle versioni per modelli semantici e metriche, con tracciamento delle modifiche, rollback e analisi dell'impatto per vedere come gli aggiornamenti influenzano i dati o i report a valle.

Consente agli utenti o agli assistenti AI di esplorare e interrogare le metriche attraverso prompt in linguaggio naturale

Consente ai sistemi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico di consumare direttamente metriche e logiche standardizzate e governate

Suggerisci metriche pertinenti, unioni o approfondimenti basati sul contesto e sui modelli di utilizzo storico

Consente agli agenti AI autonomi di comporre, eseguire e perfezionare query analitiche tramite il livello semantico

Fornisce grafici di contesto semantico che aiutano gli agenti AI a comprendere le relazioni tra i dati e la logica aziendale

Consente agli agenti semantici di attivare azioni automatizzate come aggiornamenti dei dati, avvisi o generazione di report