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CDP sostiene i processi decisionali basati sui dati connettendo e proteggendo con semplicità, velocità e sicurezza l'intero ciclo di vita dei dati. 

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Dataflow: raccogli flussi, stream e analitiche per il ciclo di vita

Assimila, instrada, gestisci e fornisci agevolmente dati a riposo e dati in movimento dal perimetro, dal cloud o dal data center su qualsiasi sistema downstream con sicurezza e provenienza end-to-end integrate. CDP Data Hub utilizza Apache NiFi per la gestione dei flussi e Apache Kafka per lo streams messaging. Entrambi fanno parte di Cloudera DataFlow, una piattaforma di dati in streaming completa e in tempo reale che fornisce insight fondamentali e informazioni immediatamente fruibili. 

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Data Engineering: arricchisci, affina, struttura e prepara i dati per il loro ciclo di vita

Cloudera Data Engineering aiuta ad arricchire, trasformare e pulire i dati, agevolando la creazione, l'esecuzione e la gestione di pipeline di dati end-to-end. Esegue una vasta gamma di carichi di lavoro di elaborazione dati ad altissime prestazioni, inclusa l'elaborazione di batch e di stream in tempo reale con Apache Spark e Spark Streaming, supportata da diverse opzioni di storage fra cui Apache HBase, Apache Kudu e storage di oggetti su cloud.

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Data Warehouse: fornisci accesso self-service ai report per tutto il ciclo di vita 

Fornisci a migliaia di utenti insight aziendali su enormi quantità di dati verificati a velocità e scalabilità estreme, senza compromettere la conformità e sforare sui budget. Trasferendo in modo continuo e sicuro carichi di lavoro locali su cloud, Cloudera Data Warehouse supera lo shadow IT tenendo il passo con requisiti aziendali in continua evoluzione e rispettando gli SLA mediante accesso self-service a report, dashboard e ad analitica avanzata. 

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Operational DB: fornisci al ciclo di vita tutti i tipi di dati da qualsiasi fonte 

Cloudera Operational Database fornisce dati strutturati e non strutturati in un'unica piattaforma end-to-end open-source, garantendo che i processi decisionali siano sostenuti dall'elaborazione dello streaming e dall'analisi in tempo reale di dati in continuo mutamento. Gli utenti possono usufruire di dati su larga scala in tempo reale, con elevata concorrenza e bassa latenza e di data science su larga scala, per sviluppare, valutare e distribuire agevolmente modelli di machine learning in produzione.

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Machine Learning: rendere operativa la predittività per tutto il ciclo di vita 

Accelera la data science aziendale dalla ricerca alla produzione scalabile con flussi di lavoro self-service e collaborativi per sviluppare e rendere operativi modelli di machine learning. Utilizzando Python, R e Scala direttamente sul browser web, Cloudera Machine Learning fornisce una potente esperienza self-service per consentire ai team di data science di sviluppare e creare nuove funzionalità di machine learning e di distribuirle agevolmente in produzione. 

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SDX: assicurare sicurezza, governance e derivazione in tutto il ciclo di vita

Cloudera SDX (Shared Data Experience) fornisce sicurezza dei dati e una trama di governance a livello aziendale che vincola il ciclo di vita dei dati. SDX consente di impostare la sicurezza di dati e metadati e le politiche di governance e di metterle in atto automaticamente per tutto il ciclo di vita in ambienti ibridi, privati o multi-cloud, garantendo un accesso sicuro e conforme ai dati in tutta l'organizzazione.

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Control Plane: gestire servizi CDP con strumenti comuni durante il ciclo di vita

Gestisci, monitora e controlla tutti i servizi CDP da un unico punto di gestione, con sicurezza e governance coerenti. Control Plane, composto da Workload Manager, Replication Manager, Data Catalog e Management Console, fornisce un potente set di strumenti che offrono funzionalità di gestione dei dati, analisi del carico di lavoro, spostamento e individuazione dei dati per consentire analisi multifunzionali, ovunque. 

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