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Cloudera Data Science & Engineering

Überlassen Sie Ihre Prognosen niemals dem Zufall

Mit seinen geläufigen und leistungsstarken Tools für alle Aspekte einer modernen prädiktiven Analytik bietet Cloudera Data Science einen besseren Zugriff auf Apache Hadoop-Daten. Mit Cloudera kann Ihre Organisation fortgeschrittenes Data Engineering, exploratorisches Data Science und maschinelles Lernen ausführen. Und dabei ist es unwichtig, wo sich Ihre Daten befinden— On-Premise, verteilt auf Public Clouds oder gar beides. Denn die richtigen Erkenntnisse von heute führen zu besseren Geschäftsentscheidungen in der Zukunft.

Die Flexibilität und Performance gibt es nur mit uns

Es gibt keine bessere moderne Datenverarbeitungslösung für Batch-, Echtzeit- und Streaming-Workloads als Cloudera. Durch den Einsatz von  Apache Spark können Ihre erweiterten Verarbeitungsaufträge deutlich schneller abgeschlossen werden als mit traditionellen Technologien. Das Ergebnis: Schnelles, skalierbares SQL bei großen verteilten Datenmengen sowie eine flexible Verarbeitungs-Engine mit einer funktionsfähigen Programmier-API für Ihr Unternehmen. Außerdem werden Sie dank einer  interaktiven Suche und SQL-Zugriff auf Streaming-Daten eine bessere Sicht auf die Daten haben, die Sie erfassen.

Erfahren Sie mehr über Apache Spark™

Für alles eine Cloud

Warum verlagern Sie nicht einfach möglichst viele Workloads in die Cloud? Ganz gleich, ob Sie mehrere Workloads in einer Multi-Tenant-Umgebung starten oder Aufgaben entwickeln, welche die Vorteile einer Cloud-Infrastruktur für spezielle Jobs, wie ETL und explorative Data Science, nutzen: Cloudera Enterprise entfernt Rechen- und Speicherbeschränkungen, um die Betriebskosten zu senken, während die Daten über den gesamten Lebenszyklus Ihrer Umgebung erhalten bleiben. Darüber hinaus werden Sie weiter Kosten senken, indem Sie eine Infrastruktur kostengünstig über Spot-Instances auf Amazon nutzen.

Data Engineering und Data Science in der Public Cloud

 

Ganz gleich, was Sie tun, machen Sie besser

Mit Cloudera können Sie Data Science-Untersuchungen für große Datensätze durchführen und gleichzeitig ihren Ingenieuren die Tools an die Hand geben, die sie für den Aufbau erforderlicher Datenpipelines und den Start von Multi-Tenant-Anwendungen benötigen—all das mit einem einzigen Produkt mit zuverlässigen Richtlinien-, Zugriffs- und Sicherheitskontrollen für einen Einblick in den gesamten Lebenszyklus von Daten.

Erfahren Sie, wie Data Science Workbench helfen kann

Verabschieden Sie sich von Hindernissen

Noch nie war es so einfach, Ihr Unternehmen entsprechend Ihrer hohen Ziele zu skalieren. Wir werden Ihrem Unternehmen die Möglichkeit bieten, explorative Data Science einzusetzen und Modelle für maschinelles Lernen bereitzustellen, um die Vorteile einer massiven parallelen Rechenleistung und erweiterte Datenströme zu nutzen. Cloudera bietet Ihnen eine umfangreiche Programmierschnittstelle und moderne Bibliotheken, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle in der Produktion eingesetzt werden und stabil sind.

Sehen Sie sich an: Deep Learning erweitert die Grenzen des Machbaren

Altus Data Engineering

Noch nie war es so einfach wie jetzt, Datenpipelines auszuführen. Starten Sie Ihr Cluster in wenigen Minuten auf AWS oder Microsoft Azure, um Ihre Daten zu erkunden und optimal zu nutzen. 

SDX logo

Erkunden Sie Ihre Daten. Auf Ihre Art.

Geschäftsentscheidende Herausforderungen können nicht mit separaten Analyseanwendungen gelöst werden, die in Silos ausgeführt werden. Das Bewältigen komplexer, datengesteuerter Probleme, wie das Vorantreiben von Kundenerkenntnissen, das Verbinden von Produkten und Dienstleistungen oder das Mindern von Geschäftsrisiken, erfordert, dass multifunktionale Anwendungen als eine fungieren. Deshalb baut Cloudera Enterprise auf einer Shared Data Experience (SDX) auf.

Mehr erfahren

Primäre Anwendungsfälle

Datenverarbeitung
Wählen Sie den für Sie am besten geeigneten Workload: Batch, Echtzeit oder interaktiv.

  • Aufnahme von Hochgeschwindigkeits-Echtzeitdaten: Daten können unabhängig vom Typ aus allen Quellen aufgenommen werden
  • Skalierbare, hochleistungsfähige Architektur
  • Mehrere Datentypen und besserer Datenzugriff

Maschinelles Lernen
Unterstützung für einen hochleistungsfähigen Ad-hoc-Zugriff für mehr Benutzer und schnellstmögliche Erkenntnisse.

Stream-Verarbeitung
Echtzeit- und kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen.

  • Fehlertolerante und leistungsstarke Verarbeitung von kontinuierlichen Datenströmen
  • Vergleichbares API und Programmierparadigma für Batch- und Stream-Verarbeitung
  • Vereinfachte APIs für allgemeine Streaming-Aufgaben
  • Kombiniert mit MLlib für eine prädiktive Analytik von Streaming-Daten

Explorative Data Science
Verbessern Sie die Leistungsfähigkeit einer statistischen Programmierung für große Datensätze.

  • Bekannte APIs
  • Integriertes Batch und Streaming
Webinar

Einführung in die Data Science Workbench

Webinar

Banking mit automatisiertem Machine Learning transformieren

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