Intelligentere, datengestützte Entscheidungen durch Nutzung einer größeren Vielfalt von Daten
Data Lakes sind Lösungen für das Hybrid-Data-Management der nächsten Generation, die Big-Data-Herausforderungen bewältigen können und völlig neue Echtzeitanalysen ermöglichen. Ihre hochskalierbare Umgebung unterstützt extrem große Datenmengen und nimmt Daten in ihrem nativen Format aus verschiedenen Datenquellen auf. Ergänzend zu Ihrem Data Warehouse stellen sie das Framework für machine learning und echtzeitorientierte erweiterte Analysen in einer Umgebung für die Zusammenarbeit bereit.
IBM bietet in Zusammenarbeit mit Cloudera auf Unternehmen abgestimmte Produkte und Services an, mit deren Hilfe Sie einen Data Lake erstellen und anschließend Big Data verwalten, abrufen und durchsuchen können. Diese Lösungen vereinen eine kosteneffiziente, auf Unternehmen abgestimmte Open-Source-Technologie mit echtzeitorientierten Analysefunktionen. Nutzen Sie das enorme Potenzial bisher nicht analysierter Daten und treffen Sie intelligentere, flexiblere und datengesteuerte Entscheidungen.
Steigern Sie die Rechen- und Speichereffizienz und maximieren Sie die Leistung, wenn Sie Ihren Hadoop-Data-Lake erstellen.
Optimieren Sie Ihre Speicherkapazität und schützen, sichern und verschieben Sie Daten effizient in Ihrer Hybridumgebung.
Optimieren Sie die Plattform Ihres Data Lake mit einer herausragenden, auf Unternehmen abgestimmten Hadoop-Distribution von IBM und Cloudera.
Stellen Sie die Integrität Ihres Data Lake sicher, indem Sie bewährte Governance-Lösungen verwenden, die für bessere Datenintegration, -qualität und -sicherheit sorgen.
Verwenden Sie eine auf Unternehmen abgestimmte, hybride, ANSI-konforme SQL-on-Hadoop-Engine für die exklusive Parallelverarbeitung und die erweiterte Datenabfrage.
Repliziert im Data Lake eingehende Daten, sodass Dateien vor der Übertragung nicht vollständig geschrieben oder geschlossen werden müssen.
Nutzen Sie eine flexible Hybrid-Cloud-Umgebung, um KI-Modelle und Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren sowie Daten aufzubereiten und zu analysieren.
“ Durch die Verwendung von Big SQL als zentrale Engine hatten wir die Gewissheit, dass wir mit einem Hadoop-Data-Lake als speziell auf Unternehmen abgestimmte Plattform erfolgreich sein werden. ”
— Raj Ramani, Director of Information Management, Deloitte Canada
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