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Unternehmen brauchen ein neues Konzept, um datengetrieben zu werden

Jedes Unternehmen möchte Daten als Wettbewerbsvorteil nutzen. Doch die meisten machen das bisher nicht.
Was ist der Grund dafür? Daten befinden sich überall und Analysen finden hauptsächlich isoliert statt.

The most valuable and transformative business use cases—IoT-enabled predictive maintenance, genomics research, real-time compliance monitoring—require multiple analytics workloads and data science tools and machine learning algorithms run against the same diverse data sets. It’s how the most innovative enterprises are unlocking value from their data and competing in the data age. 

Tatsächlich tun sich die meisten Unternehmen schwer, weil:  

  1. Ihre Analyse-Workloads unabhängig, bzw. in Silos ausgeführt werden, da selbst neuere Data-Warehouses in der Cloud und Data-Science-Tools nicht auf eine Zusammenarbeit ausgelegt waren.
  2. Sich ihre Daten überall befinden — in Rechenzentren, Public Clouds und am Edge — und sie keine praktikable Möglichkeit haben, Analysen auszuführen oder maschinelle Lernalgorithmen für ihre Daten anzuwenden.
  3. Isolierte Analysen und Daten, die sich überall befinden, machen ein einheitliches Konzept für Datensicherheit oder IP-Schutz nahezu unmöglich. Bestenfalls erzwingen sie lästige Kontrollen, die die Unternehmensproduktivität einschränken und Kosten erhöhen.

 

Die meisten Unternehmen brauchen ein neues Konzept. Einfache Analysen, die die Datentransparenz verbessern, reichen nicht aus. Um datengetrieben zu arbeiten, erfordert es die Möglichkeit, unterschiedlichste Analysedisziplinen auf verteilte Daten anzuwenden. Nehmen Sie selbststeuernde und vernetzte Fahrzeuge — Sie müssen Echtzeitdaten aus mehreren Endpunkten am Edge verarbeiten und streamen sowie gleichzeitig entscheidende Ergebnisse prognostizieren und maschinelles Lernen auf denselben Datenbestand anwenden. 

Ein neues Konzept — die Enterprise Data Cloud

Eine Enterprise Data Cloud ermöglicht es, klare und umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Daten von überall zu erhalten, vom Edge bis KI.

Sie bietet die Flexibilität, moderne Analyse-Workloads überall auszuführen — unabhängig davon, wo die Daten liegen.

Sie bietet die Möglichkeit, diese Workloads in unterschiedliche Cloud-Umgebungen zu verlagern — public oder private — um Anbieterabhängigkeiten zu vermeiden.

Zudem verfügt sie über die Anpassungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit von Public Clouds sowie ein gemeinsames Sicherheits- und Governance-Framework, um integrierte Datensicherheit und regulatorische Compliance zu ermöglichen.

Eine Enterprise Data Cloud ist anders als alles, was Unternehmen bisher kennen.

enterprise data cloud architecture diagram
Hybrid & Multi-Cloud

Sie muss mit äquivalenten Funktionalitäten an und außerhalb von Standorten betrieben werden können und alle wichtigen Public sowie Private Clouds unterstützen.

Multifunktionale Analysen

Sie muss unterschiedlichste Analysefunktionen ermöglichen, gleichzeitig an denselben Daten und deren Quelle arbeiten können sowie dringende Datenherausforderungen effizient lösen.

Sicher & Geregelt

Sie muss strenge Anforderungen an Unternehmensdatenschutz, Governance, Datenmigration und Metadatenverwaltung in allen Umgebungen erfüllen.

Offene Plattform

Sie muss zu 100% Open Source sein, mit offener Rechen- und Speicherkapazität, und dabei Anbieterabhängigkeiten vermeiden sowie maximale Interoperabilität sicherstellen.

Stellen Sie Business Use Cases mit Analysen vom Edge bis zu KI bereit

Cloudera-Kunden zeigen, wie sicher und kontrolliert multifunktionale Analysen und maschinelles Lernen aus komplexen Daten klare und umsetzbare Erkenntnisse schaffen.

Cloudera bietet umfassende Möglichkeiten der Datenanalyse, die für die Lösung der anspruchsvollsten Business Use Cases erforderlich sind. Die Analysen reichen vom Edge bis zu KI — Edge Analytics, Streaming-Analysen, Data Engineering, Data Warehousing, operative Analysen, Data Science und maschinelles Lernen — sie arbeiten zusammen, sind sicher und werden auf den Umgebungen Ihrer Wahl betrieben — Rechenzentren, mehrere Public Clouds und Hybrid Cloud.

Unsere derzeitigen Plattformen bieten alle entscheidenden Fähigkeiten einer Enterprise Data Cloud — Hybrid und Multi-Public-Cloud, multifunktionale Analysen, Shared Security und Governance Services (SDX) und Open-Source-Plattformen mit Auswahl an Rechen- und Speicherkapazität.

Aber wir können es noch besser. Wir sind dabei, mit der neuen Cloudera Data Platform die branchenweit erste Enterprise Data Cloud bereitzustellen.

 

enterprise data cloud diagram

Bereitstellung der branchenweit ersten Enterprise Data Cloud

cloudera data hub diagram

Die Cloudera Data Platform oder auch CDP, vereint die besten Hortonworks- und Cloudera-Technologien, um die branchenweit erste Enterprise Data Cloud bereitzustellen. CDP wird:

  • anfänglich als Public-Cloud-Service und später in diesem Jahr auch für die Private Cloud bereitgestellt.
  • Kunden die Möglichkeit bieten, derzeitige HDP- und CDH-Installationen um native Cloud-Dienste auf den beiden gängigsten Public Clouds AWS und Azure zu erweitern.
  • Einen umfassenden Zugang zu Open-Source-Datenmanagement und multifunktionaler Analytik mit der Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit eines Public-Cloud-ähnlichen Erlebnisses anbieten.
  • Eine einzige Kontrollebene für die Verwaltung von Infrastruktur, Daten und Analyse-Workloads auf hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen zur Verfügung stellen.
  • SDX-Shared-Services zum Schutz von Datensicherheit, regulatorischer Compliance und vor Cybersicherheitsbedrohungen auf alle Cloud-Umgebungen ausweiten.
  • Zu 100% Open Source bleiben und die Zielsetzungen unserer Kunden unterstützen, um Anbieterabhängigkeit zu vermeiden und Innovation in Unternehmen zu beschleunigen.

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