Cloudera nominata leader nel The Forrester Wave™: Data Fabric Platforms, Q4 2025

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  • Perché Cloudera + IBM?

    Accelerare i dati in movimento: semplifica il movimento dei dati, accelera le iniziative di AI e abilita analytics in tempo reale in ambienti ibridi

    Cloudera e IBM collaborano per fornire una soluzione end-to-end per lo streaming di dati e gli analytics in tempo reale. Cloudera fornisce la base—gestendo la raccolta dati, lo streaming in tempo reale e le operazioni del data lake in maniera sicura—mentre la piattaforma watsonx di IBM aggiunge potenti capacità di AI e analyitics per trasformare quei dati in insight fruibili. Unificando le loro capacità, le aziende consentono alle organizzazioni di semplificare le operazioni, rafforzare la governance e ottenere risultati aziendali in tempo reale.

    Sblocca il potenziale dei tuoi dati per prendere decisioni strategiche più velocemente

    In un'epoca in cui i dati crescono a un ritmo esponenziale, le aziende sono sempre più sopraffatte dalla complessità della gestione di grandi quantità di dati eterogenei e non strutturati. Dai silos di dati e dai costi crescenti alle migrazioni complesse e alla necessità di flussi di lavoro AI sicuri e affidabili, le organizzazioni si trovano ad affrontare sfide che ostacolano la crescita e l'agilità. Con IBM e Cloudera, la tua azienda può trasformare queste sfide in opportunità di crescita ed efficienza. 

    Insieme, Cloudera e IBM offrono una piattaforma di dati e AI ibrida, sicura, affidabile e scalabile, integrando perfettamente la tecnologia open source di Cloudera con i foundation model avanzati di IBM per ottenere uno streaming dei dati in tempo reale e flussi di lavoro di AI spiegabili. Con un accesso fluido ai dati su qualsiasi cloud, la tua organizzazione può ottimizzare le operazioni, ridurre i costi, migliorare l'agilità e superare le sfide più difficili dei dati di oggi.

    Elabora dati non strutturati in tempo reale con IBM watsonx.ai e Cloudera

    Ottieni informazioni sui dati in tempo reale con IBM e Cloudera. Molte delle aziende con cui parliamo desiderano ottenere informazioni in tempo reale dai loro dati per accelerare i processi decisionali e ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, le inefficienze nelle pipeline di dati in streaming e i limiti nell'elaborazione dei dati non strutturati sono sfide significative.

    Questo webinar on-demand esplora come i nostri clienti risolvono questo problema utilizzando Cloudera Data Flow con Apache NiFi e gli LLM di IBM watsonx.ai per passare dai dati agli insight più velocemente che mai.

    Informazioni su IBM

    International Business Machines Corporation, o IBM, è una multinazionale americana di tecnologia e consulenza con sede ad Armonk, New York. IBM produce e vende hardware e software per computer, offrendo servizi di infrastruttura, hosting e consulenza in ambiti che vanno dai mainframe alle nanotecnologie.

    Vantaggi

    Flessibilità nei prezzi e nelle prestazioni con la funzionalità "Bring Your Own Engine" (BYOE)

    Il BYOE consente di selezionare motori di query adatti allo scopo come Presto, Spark, Hive o Impala, ottimizzando i carichi di lavoro in termini di prezzo e prestazioni. Semplifica AI e analytics con flussi di lavoro flessibili per generare insight senza query SQL complesse e garantire applicazioni AI affidabili con dati regolamentati.

    Potenzia i dati in movimento con Cloudera Data Flow e un’architettura open data lakehouse

    Elimina i silos di dati e le duplicazioni mediante l'integrazione dei dati in tempo reale. Con formati aperti quali Iceberg e Hive, la tua azienda può accedere e analizzare i dati senza migrazioni forzate, migliorando l'efficienza operativa e consentendo un processo decisionale più rapido e intelligente.

    Implementa un'AI affidabile con i dati di Cloudera e una governance end-to-end dell'AI per qualsiasi modello.

    Automatizza la conformità e la governance durante tutto il ciclo di vita dei tuoi dati con strumenti di governance integrati, riducendo la complessità e i costi. Le funzionalità di cloud ibrido garantiscono prestazioni ottimali e flussi di lavoro di AI responsabili e trasparenti, consentendo operazioni scalabili in ambienti on premise e sul cloud. Consenti al tuo team di sfruttare appieno il potenziale dei dati della tua organizzazione. Con IBM e Cloudera, la tua azienda può abbattere le barriere, semplificare le operazioni e sbloccare nuovi livelli di innovazione e insight, ottenendo un successo reale e misurabile in tutta l'impresa. 

    2022 Cloudera Partner dell'anno
    Il nostro lavoro con Cloudera è un'ottima estensione dei nostri sforzi per aiutare i clienti a sfruttare una piattaforma aperta in modi significativi per archiviare ed elaborare big data.

    – Paul Rivot, Strategic Partnership Executive - IBM Data and AI

    Casi d'uso

    • Crea un data lake migliore.
    • Affronta le crescenti sfide dell'AI
    • Offloading dei carichi di lavoro ETL di Enterprise Data Warehouse

    Crea un data lake migliore.

    Sfida: la creazione di un data lake aziendale open platform può essere la soluzione perfetta per archiviare, esplorare e gestire i big data di oggi. Il data lake consente l'acquisizione di nuove fonti di dati semi-strutturati e non strutturati, inclusi audio e video in streaming, social media, dati sul sentiment e click-stream.
     
    La sfida per l'impresa è costruire un data lake che abbia il giusto livello di sicurezza, governance dei dati e gli strumenti analitici di cui i suoi data scientist hanno bisogno per guidare compiti come reportistica, visualizzazione e machine learning.
    Soluzione: IBM e Cloudera offrono una piattaforma ibrida di dati e AO con prodotti e servizi integrati per accelerare il time to value durante la raccolta, la gestione, la governance, l'accesso e l'esplorazione dei big data.

    Affronta le crescenti sfide dell'AI

    Sfida: essere in grado di prevedere con precisione il comportamento dei clienti, risolvere i guasti dei macchinari e rilevare comportamenti fraudolenti utilizzando il machine learning o il deep learning è la base dell'AI. Per scoprire i pattern nelle informazioni e generare gli insight più accurati, tutte le fonti di dati devono essere accessibili.
     
    La prima sfida per l'azienda è accedere ai dati in tutta l'organizzazione, dai data mart ai magazzini, dai cloud ibridi ai multicloud. La seconda è disporre di strumenti di data science e di business analyitics per consentire agli utenti di dati di estrarre significato da set di dati complessi e di interpretarli in modo economicamente efficiente.
    Soluzione: IBM e Cloudera offrono una piattaforma dati aziendale con prodotti e servizi integrati per accelerare il time-to-value nella raccolta, gestione, governance, accesso ed esplorazione dei big data.

    Offloading dei carichi di lavoro ETL e di dati di Enterprise Data Warehouse

    Sfida: la crescita esplosiva dei dati ha costretto le organizzazioni a utilizzare il proprio data warehouse aziendale per scopi a cui non era destinato, fra cui l'esecuzione di carichi di lavoro di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) e l'archiviazione di grandi volumi di dati inutilizzati.

    La sfida per l'impresa è sfruttare i nuovi tipi di dati, le pratiche analitiche aggiornate e metodi più efficienti ed economici per memorizzare e accedere ai dati.

    Soluzione: uno degli approcci di modernizzazione più efficaci è effettuare l'offloading dei data warehouse aziendali e dei carichi di lavoro ETL su una piattaforma flessibile che offra uno storage economico, incorpori tecnologie attuali per machine learning e analytics e sia ottimizzata per il cloud.

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    DOCUMENTO INFORMATIVO

    Accelerazione dei dati in movimento con Cloudera e IBM

    INFOGRAFICA

    Accelerazione dell'AI e degli analytics in tempo reale con Cloudera e IBM
     

    WHITEPAPER

    Cloudera e IBM - Veicoli autonomi e i dati che li alimentano

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    Cloudera e IBM - Benvenuti alla rivoluzione del settore sanitario

    BLOG

    Sbloccare il potenziale dei dati non strutturati per l'AI
     

    Cloudera Streaming alimentato da Apache Flink e Kafka

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