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1
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,208)
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.
2
IBM Db2
4.1
(680)
IBM® Db2® è il database che offre soluzioni aziendali in grado di gestire carichi di lavoro ad alto volume. È ottimizzato per fornire prestazioni leader nel settore riducendo i costi.
3
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.
4
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(658)
Rendere i big data semplici
5
Amazon Redshift
4.3
(398)
Amazon Redshift è un data warehouse veloce e completamente gestito che rende semplice ed economico analizzare tutti i tuoi dati utilizzando SQL standard e i tuoi strumenti di Business Intelligence (BI) esistenti.
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
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.
8
IBM watsonx.data
4.4
(149)
IBM watsonx.data è una piattaforma ibrida e aperta di data lakehouse progettata per unificare e gestire i dati aziendali attraverso ambienti diversi—cloud, on-premises o ibridi—per supportare carichi di lavoro di AI e analisi. Combina la scalabilità dei data lake con le prestazioni dei data warehouse, offrendo una soluzione centralizzata per le organizzazioni che mirano a sfruttare i loro dati per ottenere approfondimenti guidati dall'AI.
Caratteristiche e Funzionalità Chiave:
- Accesso Unificato ai Dati: Fornisce un unico punto di accesso per gestire dati strutturati e non strutturati attraverso vari ambienti, inclusi cloud pubblico, cloud privato, cloud ibrido e on-premises.
- Progettato per l'AI Generativa: Integra e arricchisce i dati per migliorare l'accuratezza e le prestazioni delle applicazioni di AI generativa.
- Distribuzione Flessibile: Supporta la distribuzione su più infrastrutture, inclusi piattaforme cloud come AWS, Azure, IBM Cloud e ambienti on-premises, fornendo flessibilità per soddisfare le esigenze organizzative.
- Ottimizzazione dei Costi: Presenta un'architettura multi-motore che ottimizza i carichi di lavoro, potenzialmente riducendo i costi dei data warehouse fino al 50% attraverso una gestione efficiente dei carichi di lavoro.
- Compatibilità con Standard Aperti: Utilizza formati di dati aperti come Apache Iceberg e si integra con Hive Metastore, facilitando l'interoperabilità con strumenti e piattaforme di dati esistenti.
- Governance e Sicurezza Integrate: Offre strumenti di governance dei dati integrati, funzionalità di sicurezza e automazione per garantire la qualità dei dati, la conformità e l'accesso sicuro.
Valore Primario e Problema Risolto:
IBM watsonx.data affronta le sfide della gestione e analisi di grandi quantità di dati aziendali distribuiti su fonti e ambienti disparati. Fornendo un data lakehouse unificato, aperto e governato, consente alle organizzazioni di:
- Migliorare le Iniziative di AI e Analisi: Unificando dati strutturati e non strutturati, le organizzazioni possono migliorare l'accuratezza e le prestazioni dei modelli di AI e delle applicazioni analitiche.
- Ridurre i Costi Operativi: Ottimizzando i carichi di lavoro attraverso vari motori di query e livelli di storage, aiuta a ridurre significativamente le spese di gestione dei dati.
- Garantire Conformità e Sicurezza dei Dati: Le funzionalità di governance e sicurezza integrate aiutano a mantenere l'integrità dei dati, la conformità alle normative e l'accesso sicuro ai dati in tutta l'organizzazione.
In sintesi, IBM watsonx.data consente alle imprese di gestire efficacemente il ciclo di vita dei dati, abilitando soluzioni di AI e analisi scalabili e convenienti, garantendo al contempo governance e sicurezza dei dati.
9
Keboola
4.6
(138)
Keboola è una piattaforma dati basata su cloud che aiuta i clienti a combinare, migliorare e pubblicare informazioni cruciali per i loro progetti di analisi interna e prodotti di dati.
10
lyftrondata
4.9
(135)
Il moderno hub dati di Lyftrondata combina un hub dati senza sforzo con un accesso agile alle fonti di dati. Lyftron elimina i colli di bottiglia tradizionali di ETL/ELT con pipeline di dati automatiche e rende i dati immediatamente accessibili agli utenti di BI con il moderno calcolo cloud di Spark e Snowflake. I connettori di Lyftron convertono automaticamente qualsiasi fonte in un formato relazionale normalizzato, pronto per le query, e forniscono capacità di ricerca sul catalogo dati aziendale.
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