Le imprese necessitano di un nuovo approccio per diventare data-driven
I casi d'uso aziendali più validi e con la maggiore componente di trasformazione (manutenzione preventiva abilitata per l'IoT, ricerca genomica, monitoraggio della conformità in tempo reale) richiedono l'uso di più carichi di lavoro analitici, di strumenti di data science e di algoritmi di machine learning a fronte degli stessi set di dati diversificati. È così che le imprese più innovative sbloccano il valore dai dati.
Ma molte aziende hanno ancora problemi legati a una limitata visibilità dei dati e dati limitata e a informazioni insufficienti. Tali problemi sono spesso causati da:
- Carichi di lavoro analitici eseguiti in modo indipendente, in silos, perché anche i data warehouse cloud e gli strumenti di data science più recenti non sono stati progettati per funzionare in modo coordinato.
- Dati disseminati ovunque: nei data center, nei cloud pubblici e nel perimetro; le aziende non dispongono di modalità pratiche per eseguire analisi o applicare algoritmi di machine learning ai loro dati.
- Un approccio incoerente alla protezione dei dati o alla protezione della proprietà intellettuale, che causa spesso controlli onerosi a danno della produttività aziendale e dei costi
Le organizzazioni necessitano di un approccio nuovo. Un enterprise data cloud libera la potenza dei dati, che possono così essere utilizzati per fornire migliori servizi ai clienti, aumentare l'efficienza e migliorare la sicurezza e la protezione aziendale.
- Il sistema è ottimizzato per ambienti ibridi e multi-cloud ed è in grado di offrire le stesse capacità di gestione dei dati indipendentemente dagli ambienti, siano essi bare metal o cloud pubblici e privati.
- Consente l'integrazione di più funzioni analitiche che utilizzano le stesse fonti di dati, eliminando silos di dati costosi e inefficienti
- Mantiene livelli rigidi di sicurezza, governance e controllo dei dati aziendali in tutti gli ambienti
- È al 100% open source, con sistemi di tipo open computing e open storage, così da garantire l'assenza di vendor lock-in e la massima interoperabilità.
Presentazione di Cloudera Data Platform
Cloudera Data Platform (CDP), unisce il meglio delle tecnologie Hortonworks e Cloudera, per fornire il primo enterprise data cloud del settore. CDP offre potenti analisi self-service in ambienti ibridi e multi-cloud, insieme a criteri di sicurezza e governance sofisticati e granulari per soddisfare le esigenze dei responsabili IT e dei dati.
Inizialmente fornito come servizio cloud pubblico e quindi seguito da Data Center, CDP è una piattaforma di analisi e gestione dati completa per ambienti IT locali, che include:
- CDP Public Cloud: distribuisci la gamma più ampia di carichi di lavoro di analisi, effettua il provisioning dei cluster e offri esperienze self-service, fra cui i servizi di Data Warehouse e Machine Learning con Data Hub nativo per il cloud
- CDP Private Cloud: consenti le distribuzioni on premise e ibride delle esperienze di Data Warehouse e Machine Learning con l'agilità, la flessibilità e i costi contenuti del cloud
Tecnologia Cloudera SDX
Cloudera SDX rappresenta la trama di sicurezza e governance che unisce l'intero enterprise data cloud. SDX consente di impostare una sola volta i criteri di sicurezza e governance di dati e metadati e di applicarli automaticamente ai sistemi di analisi dei dati in ambienti ibridi e multi-cloud. A differenza delle soluzioni software di analisi o dei servizi cloud standalone, Cloudera Data Platform con SDX offre potenti controlli a livello aziendale su dati e metadati, ovunque si trovino, così da ottenere la migliore infrastruttura e la massima flessibilità aziendale.
Porta le informazioni dettagliate della tua azienda sul cloud
Migrazione intelligente
Automatizza i movimenti di dati tra il tuo data center in sede e gli archivi di oggetti sul cloud pubblico e abilita i movimenti incrementali continui di dati e metadati sulla base dei criteri, inclusi schemi, criteri di sicurezza, discendenza e provenienza.
Cloud bursting
Rispondi alle richieste imprevedibili dell'azienda o degli utenti e arricchisci la capacità del data center tramite il bursting dei carichi di lavoro analitici nei cloud pubblici insieme ai dati e ai criteri dei dati pertinenti.
Ridimensionamento adattivo
Assicurati prestazioni ottimali per qualsiasi carico di lavoro analitico mantenendo sotto controllo i costi del cloud. CDP può ridimensionare automaticamente le risorse all'aumentare delle richieste e sospenderle o ridurle al diminuire dei carichi di lavoro.
Preparare casi d'uso aziendali con l'analisi dall'edge computing all'intelligenza artificiale
I clienti Cloudera dimostrano come l'analisi sicura, sottoposta a governance e multi-funzione e l'apprendimento automatico possano trasformare dati complessi in informazioni chiare e attuabili.
GlaxoSmithKline
Salvare vite umane e aumentare i profitti grazie all'analisi dei Big Data
Analisi applicate alla genomica
e alla sanità
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Navistar
Ridurre i costi di manutenzione di oltre il 30% per i veicoli connessi
Manutenzione predittiva abilitata all'IoT
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NYSE
Acquisizione di informazioni in tempo reale da oltre 20 PB di dati