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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 o usuário consulte dados por meio de linguagens de consulta como SQL.

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

Integra dados de vários bancos de dados externos.

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

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

Junta funções e conjuntos de dados específicos para automatizar iterações de análise.

Isola determinados conjuntos de dados e facilita o gerenciamento do acesso aos dados.

Permite que a ferramenta de big data execute e registre dados em aplicativos externos.

Use blocos de anotações para tarefas como criar painéis com consultas e visualizações predefinidas e agendadas

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.

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

Fornece movimentação de dados de um local para outro.

Fornece uma estratégia geral para a governança de dados.

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.

Políticas, procedimentos e padrões para gerenciar e acessar dados.

Fornece especialização em insights orientados por dados por meio de acesso direto a analistas de dados ou usuários finais.

Fornece dados em formatos estruturados e legíveis.

Auxilia no estabelecimento de uma malha de dados com uma rede de várias ferramentas para operacionalizar dados.

Fornece aos usuários opções de arquitetura, como centralizada ou descentralizada.

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

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

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