Recursos de Denodo

Coleta, armazena e organiza dados massivos e não estruturados em tempo real

Facilita a disseminação de big data coletado em clusters de computação paralela

Cria um repositório para coletar e armazenar dados brutos de sensores, dispositivos, máquinas, arquivos, etc.

Alinha fluxos de trabalho de processamento e distribuição sobre o Apache Hadoop

Alinha fluxos de trabalho de processamento e distribuição sobre o Apache Hadoop

Facilita a execução e dimensionamento da solução para um grande número de máquinas e sistemas

Curates coletaram dados para soluções de análise de big data para analisar, manipular e modelar

Alinha fluxos de trabalho de processamento e distribuição sobre o Apache Hadoop

Move a coleta e o processamento de big data para a nuvem

Processa cargas de trabalho de dados em lote, em tempo real e streaming em sistemas singulares, multilocatários ou em nuvem

Permite que os administradores atribuam acesso de usuário baseado em função para conjuntos de dados específicos

Oculta e mascara dados confidenciais automaticamente com base nas permissões do usuário

Fornece insights históricos sobre fontes de dados originais e transformações feitas em conjuntos de dados

Oferece recursos de pesquisa simples para descobrir conjuntos de dados específicos

Permite que usuários e administradores limpem facilmente os dados para manter a qualidade e a integridade

Converte os formatos de dados de origem no formato necessário para o sistema de relatórios sem erros

Ferramentas para (re)estruturar dados de forma a permitir extrair insights de forma rápida e precisa

Permite que os usuários comentem conjuntos de dados para ajudar futuros usuários a interagir e interpretar melhor os dados

Permite a criação de perfil de conjuntos de dados para aumentar a organização, tanto por usuários quanto por aprendizado de máquina

Cria um glossário de negócios para uma compreensão mais rápida pelo usuário corporativo médio

Indexa descrições de metadados para facilitar a pesquisa e aprimorar os insights

Automatiza recomendações para usuários com base na funcionalidade de aprendizado de máquina

Oferece funcionalidade de consulta em linguagem natural para usuários não técnicos

Limpa dados para melhorar a qualidade por meio da automação

Suporta o gerenciamento de diferentes tipos de bancos de dados e métodos de integração.

Dá aos admistradores controle sobre privilégios relacionados a dados e acessibilidade

Permite que os usuários protejam o acesso aos dados. Fornece suporte adicional para práticas de segurança, como lista branca de IP, mitigação de ataques e criptografia de dados.

Cria integrações e permite o gerenciamento de contos conectados.

Permite que os administradores organizem componentes do banco de dados para manter a eficiência da instância.

Permite que os admisistradores gerenciem e organizem armazenamento, redes e datacenters.

Especificação da Interface de Programação de Aplicativos para saber como o aplicativo se comunica com outro software. As APIs normalmente permitem a integração de dados, lógica, objetos, etc. com outros aplicativos de software.

Processa dados e representa interpretações em uma variedade de formatos gráficos.

Funciona quando integrado com múltiplas formas de aplicações externas.

Ferramentas para (re)estruturar dados de forma a permitir extrair insights de forma rápida e precisa.

Consolide dados de várias fontes diferentes em uma única exibição unificada

Compreender o estado dos dados, aplicações, sistemas e serviços

Gerenciar dados em ambientes (nuvem local, híbrida e multinuvem)

Fornece recursos de linhagem e gerenciamento de metadados

Consolida, limpa e normaliza dados de várias fontes diferentes.

Ajuda a economizar capacidade de armazenamento e melhora o desempenho da consulta.

Elimina a inconsistência e duplicação de dados, garantindo a integridade dos dados.

Funções analíticas baseadas em SQL, como séries temporais, correspondência de padrões, análise geoespacial, etc.

Fornece recursos integrados como algoritmos de aprendizado de máquina, funções de preparação de dados, avaliação e gerenciamento de modelos, etc.

Permite a consulta de dados em formatos de dados como parquet, ORC, JSON etc e analisar tipos de dados complexos no HDFS

Suporta soluções avançadas de análise para uma melhor tomada de decisões de negócios

Regras e regulamentos herdados de sistemas de origem ou definidos para proteger dados confidenciais

Conceder ou restringir o acesso e o controle de dados

Integrado - em backup e recuperação de desastres

Políticas, procedimentos e padrões para gerenciar e acessar dados.

Restringe o acesso a dados em um nível de célula, mascara ou oculta partes de células e criptografa dados em repouso e em movimento

Integra-se com fluxos de trabalho de ciência de dados, Machine Learning e recursos de inteligência artificial (IA).

Integra-se com ferramentas de BI para transformar dados em insights acionáveis.

Proporciona velocidade no processamento de dados e captura de dados não estruturados, semiestruturados e streaming.

Fornece opções de implantação local.

Fornece opções de implantação de nuvem (nuvem privada ou pública, nuvem híbrida).

Gerencia grandes volumes de dados, upscale ou downscale conforme a demanda.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos

Suporta a implantação em vários ambientes ou plataformas de nuvem com gerenciamento de configuração consistente

Fornece APIs e SDKs para integração perfeita com orquestração, governança e ferramentas de dados personalizadas

Permite consultar e unir dados em vários armazéns e lagos sem exigir replicação de dados

Adapta-se automaticamente a alterações de esquema ou metadados em fontes de dados conectadas enquanto mantém a consistência

Permite aos usuários criar métricas derivadas ou calculadas com base em definições de dados governados

Fornece suporte embutido para cálculos baseados em tempo, como YoY, MoM e médias móveis

Melhora o desempenho usando cache inteligente, pré-computação e técnicas de aceleração

Ajusta e otimiza automaticamente as consultas com base no tamanho dos dados, frequência e padrões de uso

Fornece visibilidade e controle sobre como os sistemas de IA ou agentes automatizados interagem com a camada semântica

Acompanha como métricas e conjuntos de dados governados são usados no treinamento de IA/ML para garantir transparência, conformidade e rastreabilidade clara dos dados.

Fornece controle de versão para modelos semânticos e métricas, com rastreamento de alterações, reversão e análise de impacto para ver como as atualizações afetam dados ou relatórios subsequentes.

Permite que usuários ou assistentes de IA explorem e consultem métricas através de comandos em linguagem natural.

Permite que sistemas de IA e aprendizado de máquina consumam diretamente métricas e lógica padronizadas e governadas

Sugira métricas relevantes, junções ou insights com base no contexto e nos padrões de uso histórico

Permite que agentes de IA autônomos componham, executem e refinem consultas analíticas através da camada semântica

Fornece gráficos de contexto semântico que ajudam os agentes de IA a entender as relações de dados e a lógica de negócios

Permite que agentes semânticos acionem ações automatizadas, como atualizações de dados, alertas ou geração de relatórios