c01-big-data-v2

Enterprise Data Lake

Ermittlung und Vorbereitung von Rohdaten, damit sie in hochwertige Erkenntnisse umgewandelt werden können.

Übersicht

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Die wichtigsten Features

Excel-artige Oberfläche

Benutzerfreundliche Oberfläche, die es Business-Analysten ermöglicht, Daten auch ohne die Hilfe der IT zusammenzuführen.

Unternehmensweite Zusammenarbeit

Self-Service-Verwaltung von Datenveröffentlichungen, wobei Projekte in Workspaces unterteilt werden.

Schnelles Zusammenführen von Datensätzen

Mit vorgefertigten Umwandlungsfunktionen für die Datenintegration zur nativen Verarbeitung von Daten jeden Typs und Umfangs.

Intelligente Diagramme

Datenexploration dank einer übersichtlichen, visuellen Darstellung der Daten.

Automatisierte Datenerkennung

Verwendung von Maschinenintelligenz zur Lokalisierung schwer auffindbarer Datenbestände und Identifizierung sensibler Daten für Compliance.

Asset-Kennzeichnung und Weitergabe von Crowdsourcing-Daten

Ermöglicht Analysten die Zusammenarbeit während des Datenpflegeprozesses durch die einfache Kennzeichnung und Weitergabe von Datenbeständen.

Datentransfer mit Self-Service-Funktionen aus Sqoop

Ermöglicht die bidirektionale Einspeisung und Veröffentlichung von Daten zwischen Hadoop und Apache Sqoop-Quellen.

Automatisierte Workflow-Erstellung

Speichert Schritte zur Datenvorbereitung als wiederverwendbare Data Pipeline Mappings für eine schnelle Ausführung mittels Blaze oder anderen Engines.

Automatisierte Datenqualität

Vorgefertigte Transformationen von Geschäftsregeln für die Datenqualität, um Konsistenz und Genauigkeit sicherzustellen.

Verwaltung und Autorisierung von Benutzern

Unterstützt die zentrale Sicherheitsadministration von Apache Ranger und die rollenbasierte Zugangskontrolle von Apache Sentry.