Big Data Bereitstellung
Franchise und Bereitstellung von Daten für Entscheidungen
Big Data Bereitstellung
Die Bereitstellung großer Datenmengen für den sinnvollen Einsatz ist der nächste Schritt bei der Erstellung verwertbarer Informationen.
Da es Daten bündelt und schützt, kann die Datenmanagement-Plattform IRI Voracity mehrere Batch- oder Echtzeitziele auf einmal produzieren, einschließlich:
- ODS, DW und Data-Mart DBs (vor-sortiert)
- Flat Files für den Einsatz in ETL-Tools, ELT-Applikationen und Hadoop
- Piped, Prozedur oder Brokered (MQTTT/Kafka) In-Memory-Daten-Feeds
- 2D Berichte, federierte Ansichten oder BIRT-Diagramme in Eclipse
- Prädiktive Analyse, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Deep Learning (KI) Knoten in KNIME
- Data Wrangling für BI, Data Mining und Analysetools wie Cognos, OBIEE, Power BI, QlikView, R, Spotfire, Splunk und Tableau
- maskierte Produktions- oder synthetische Testdatenziele
Voracity externalisiert die Datenaufbereitung und -bereitstellung in Unix-, Linux- und Windows-Dateisystemen oder HDFS.... was auch immer Sie konfiguriert haben, wird jetzt ein schnellerer, kostengünstigerer Ort sein, um Ihre großen Datenverarbeitungsvorgänge zu realisieren und zu skalieren.
Daten für prädiktive Analysen vorbereiten: BDQ Big Data Quarterly Artikel von DBTA
Erfolgreiche Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, erfahren Sie mehr im BDQ Big Data Quarterly Artikel von DBTA hier.
"Voracity bietet auch eine vereinfachte Form der Datenvirtualisierung, die Geschäftsleuten den direkten Zugriff auf die ultimative Datenquelle ermöglicht. Da ein einziger Satz gemeinsamer Metadaten sowohl Virtualisierung als auch Offline-Verarbeitung unterstützt, ist die Ausrichtung von Bereinigung und Integration in verschiedenen Zeiträumen einfacher zu erreichen". Dr. Barry Devlin - 9sights Consulting
Keine Auswirkungen auf die Produktion, dazu erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen!
· Entfernen Sie das schwere Anheben der Transformation aus der Produktionsdatenbank, der Anwendung und den BI-Tools/Schichten
· Bieten Sie saubere, sichere und vorformatierte Daten über Dateien, Tabellen, Pipelines und Verfahren an die Ziele, die diese Daten benötigen, wenn sie sie benötigen
· Verhindern Sie die Speicher- und Synchronisationsprobleme, die mit der Verwendung mehrerer Kopien von Daten verbunden sind
· Chirurgisches Auswählen und Einfügen von Daten mithilfe von SQL-kompatiblen /QUERY- und /UPDATE-Befehlen innerhalb von SortCL-Aufträgen, um Datenflüsse gemäß den Geschäftsregeln zu steuern
· Verbessern Sie die Transparenzqualität mit neueren Daten
· Führen Sie Ihre Aufträge auf jeder Plattform und nach Zeitplänen aus, die von Ihnen definierten und automatisierten Bedingungen unterliegen. Vermeiden Sie die üblichen Verzögerungen bei Data Warehouse- und Data Mart Updates, die mit manueller Bereitstellung verbunden sind
