La data science di Cloudera fornisce un migliore accesso ai dati di Apache Hadoop con strumenti familiari e performanti che soddisfano tutti gli aspetti dell’analisi predittiva moderna. Grazie a Cloudera, la tua azienda potrà beneficiare dell’eccellenza in quanto a data engineering avanzata, data science esplorativa e machine learning su scala. Tutto questo, indipendentemente da dove si trovano i tuoi dati, sia che siano disponibili localmente, nel cloud o in entrambi gli ambienti. Ricorda che disporre delle informazioni giuste oggi ti permetterà di prendere migliori decisioni aziendali domani.
La flessibilità e le prestazioni che solo noi possiamo offrirti
Non esiste miglior soluzione di Cloudera per l’elaborazione dati avanzata per carichi di lavoro batch, in tempo reale e streaming. Usufruendo di tecnologie come quella di Apache Spark™, i tuoi processi avanzati di elaborazione dati si potranno completare molto più velocemente che con le tecnologie tradizionali. Ciò si traduce in un SQL aziendale agile e scalabile su dati ampliamente distribuiti, così come in un motore di elaborazione flessibile con un'API di programmazione funzionale per la tua azienda. Beneficerai anche di maggiore visibilità dei dati che stai raccogliendo grazie alla ricerca interattiva e all'accesso SQL a dati in streaming.
La soluzione di tutto è il cloud
Perché non puntare a quanti più carichi di lavoro possibili nel cloud? Sia che tu stia lanciando vari carichi di lavoro su un ambiente multi-tenant o voglia sfruttare l'infrastruttura cloud per lavori specifici come ETL e data science esplorativa, Altus Data Engineering rimuove i limiti di calcolo e archiviazione per ridurre il costo di proprietà, mentre i dati rimangono nel ciclo di vita del tuo ambiente. Potrai persino contenere i costi utilizzando infrastrutture a prezzi più convenienti tramite istanze Spot su Amazon.
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Continua a fare ciò che fai, ma meglio
Cloudera ti dà la possibilità di effettuare data science esplorativa su grandi set di dati, fornendo ai data engineer gli strumenti necessari per creare le pipeline di dati e lanciare applicazioni multi-tenant. Tutto questo con un singolo prodotto che prevede affidabili controlli di sicurezza, accesso, rispetto delle normative e una chiara panoramica dell'intero ciclo di vita dei tuoi dati.
Di’ addio agli ostacoli
Non è mai stato così facile scalare la tua attività in base ai tuoi obiettivi più ambiziosi. Ti offriremo l’opportunità di effettuare data science esplorativa su scala e realizzare modelli di machine learning così da sfruttare il calcolo massicciamente parallelo e i flussi di dati estesi. Con Cloudera, avrai a disposizione un’incredibile interfaccia di programmazione e moderne librerie per garantire che i modelli siano implementati in modo stabile nella produzione.
Conosci a fondo i tuoi dati. A modo tuo.
Le sfide cruciali per la tua azienda non si possono vincere con applicazioni di analisi discrete che lavorano con silos di dati. Affrontare problemi complessi, legati ai dati —ad esempio come ottenere informazioni preziose sui clienti, collegare prodotti e servizi o ridurre i rischi aziendali—, richiede che le applicazioni multifunzione lavorino all'unisono. Ecco perché Cloudera Enterprise funziona con SDX (Shared Data Experience [esperienza di dati condivisi]).
Principali casi d’uso
Elaborazione dati
Scegli la soluzione migliore per il tuo carico di lavoro: interattiva, in batch o in tempo reale.
- Acquisizione di dati in tempo reale ad alta velocità: capacità di raccogliere e importare dati di qualsiasi tipo, da qualsiasi fonte
- Architettura scalabile e ad alte prestazioni
- Migliore accesso e più tipologie di dati
Machine learning
Concedi un accesso specifico ad elevate prestazioni a più utenti e riduci al massimo i tempi per ottenere insight.
- Machine learning distribuito
- API familiari
- Batch integrato e streaming
Elaborazione dati in tempo reale
Elaborazione continua e in tempo reale di flussi di dati.
- Elaborazione di flussi continui di dati ad alte prestazioni con tolleranza ai guasti
- Paradigma di programmazione e API simili per l'elaborazione dati in batch e in tempo reale
- API semplificate per compiti comuni in streaming
- Sinergia con MLlib per analisi predittive di dati in streaming
Data science esplorativa
Massimizzare il potenziale della programmazione statistica su grandi set di dati:
- API familiari
- Batch integrato e streaming
