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Analytics per i Big Data

Migliorare la gestione dei data lake per ottenere un maggior valore da più fonti di Big Data, senza rischi o ritardi.

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Seminario: analytics per i Big Data più veloci e affidabili con l'innovativo Data Lake Management

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Informazioni approfondite e affidabili sui Big Data

A causa del costante aumento del loro numero e della loro varietà, i Big Data sono difficili da trovare, elaborare, padroneggiare, gestire e proteggere. Con l'aumentare del ritmo del business e dalla velocità dei dati provenienti da dispositivi Internet of Things, le organizzazioni hanno sempre maggiori difficoltà ad acquisire ed elaborare Big Data in tempo reale. Le procedure manuali per riconciliare i dati frammentati, duplicati, incoerenti, inaccurati e incompleti, così come le point solution frammentarie, portano a dati ambigui e conoscenze non affidabili.

Un approccio sistematico alla gestione dei Big Data, disponibile da subito per l'utilizzo su Cloud, consente di ottenere maggiore valore di business in modo rapido e ripetibile da un volume maggiore di Big Data senza aumentare i rischi.

 

Integrazione di Big Data da molteplici fonti subito pronta per l'utilizzo su Cloud

Informatica consente ai professionisti della gestione dei dati di ottenere il massimo valore dagli investimenti in Hadoop attraverso l'integrazione di un volume maggiore di dati. La libreria di Informatica, con centinaia di connettori integrati, l'elaborazione semplificata su motori di streaming open source e proprietari, nonché la connettività out-of-the-box a database, applicazioni e archivi basati su Cloud consentono di integrare praticamente qualsiasi dato ovunque. Il supporto per Tableau Data Extracts e l'architettura basata su hub publish-and-subscribe permettono inoltre di consegnare i dati in modo ripetibile e più velocemente, a più destinazioni.

Qualità, controllo, sicurezza e gestione di Big Data 

Le funzionalità di machine learning consentono di individuare dati e relazioni la cui discovery sarebbe altrimenti difficile e time-consuming. L'associazione e il collegamento di Big Data in real-time e basati su grafici accelerano e perfezionano le modalità di controllo dei dati e di discovery delle relazioni tra tutti i dati business-critical. Le interfacce multiutente e gli strumenti di creazione di regole permettono agli analisti di dati, ai data steward e ad altri utenti aziendali di collaborare in modo efficiente ed efficace. L'approccio basato sui rischi classifica i dati sensibili e individua proattivamente le minacce derivanti da accessi non autorizzati o da proliferazioni. L'interfaccia self-service di preparazione dei dati offre funzionalità integrate di data lineage, discovery di asset dei dati di tutta l'azienda e set intelligenti di dati consigliati, in modo che le persone giuste ricevano i dati giusti al momento giusto.

 

 

Indovinare il prossimo grande passo nel campo dei Big Data è superfluo. Occorre prepararsi per ogni eventualità con una solida strategia di gestione dei Big Data.

Guarda il Chalk Talk con David Lyle, Informatica VP Product Strategy e segui la discussione @leanlyle.

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