Übersicht
Verwandeln Sie ganz leicht alle Daten an jedem beliebigen Ort in aussagekräftige Geschäftserkenntnisse.
Mit dem CDP Data Warehouse haben IT-Abteilungen die Möglichkeit, BI-Analysten ein Cloud-natives Selfservice-Analyseerlebnis zu bieten, mit dem sie innerhalb weniger Minuten Abfragen erstellen können. Es übertrifft andere Data Warehouses in allen Datenmengen und -typen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, und skaliert dabei kostengünstig über Petabytes hinaus.
Das Data Warehouse läuft auf der Cloudera Data Platform (CDP) und ist vollständig in Streaming-, Data-Engineering- und ML-Analysen integriert. Es verfügt über ein einheitliches Framework mit Sicherungs- und Governance-Optionen für all Ihre Daten und Metadaten in Private Clouds, mehreren Public Clouds oder Hybrid-Clouds.
Anwendungsfälle
Cloud-Datenberichte und Dashboards
Sofortiger Zugriff auf Daten
Optimierung des Data Warehouse
Betriebs- und Event-Analysen
Forschungs- und Erkenntnisanalysen
Cloud-Datenberichte und Dashboards
Richten Sie in wenigen Minuten ein Data Warehouse in der Public Cloud ein.
Nutzen Sie schnell die Daten, die sich bereits in der Cloud befinden, indem Sie einfach Ihr Data Warehouse aufsetzen, eine Verbindung zu Ihrem AWS- und Azure-Objektspeicher herstellen und mit Abfragen beginnen. Eine einzigartige Cloud-Bursting-Funktion verschiebt Daten und Kontexte (Sicherheit, Herkunft, Governance) von Ihrem Rechenzentrum in einen Public-Cloud-Bucket Ihrer Wahl, der sofort abgefragt werden kann.
Sofortiger Zugriff auf Daten
Selfservice-Zugriff auf sämtliche Daten – überall.
Benutzer können Data Warehouses in Private oder Public Clouds bereitstellen, Datensätze ermitteln und Visualisierungen unabhängig von der zentralen IT erstellen. Das Cloudera Data Warehouse skaliert ganz nach Bedarf automatisch nach oben oder nach unten, was nachgewiesene Preis-Leistungs-Vorteile bringt und sicherstellt, dass Sie in Ihrem Budgetrahmen bleiben.
Optimierung des Data Warehouse
Steigern Sie Ihre Erkenntnisse mit modernem Data Warehousing.
Migrieren Sie schwierige Workloads entweder ganz oder teilweise aus herkömmlichen Data Warehouses zum Cloudera Data Warehouse. Stellen Sie Anwendungsfälle bereit, die auf neuen Datentypen beruhen und die eine Zunahme an neuen Benutzern effizient und erschwinglich unterstützen. Bewährte Open-Source-Engines wie Impala, HIVE LLAP, Hive on Tez und Tools wie Hue und Observability bieten flexible und schnelle Analysefunktionen für strukturierte und unstrukturierte Daten in großem Maßstab.
Betriebs- und Event-Analysen
Analysieren Sie große Mengen von Event- und Zeitreihendaten.
Für herkömmliche Data Warehouses ist es nahezu unmöglich, große Mengen an Event- und Zeitreihendaten zu analysieren, die aus Maschinenprotokollen, Sensoren und anderen Geräten an der Peripherie stammen. Basierend auf Apache Kudu und Druid ist das CDP Data Warehouse –in Kombination mit Cloudera DataFlow –innovativ in Bezug auf Leistung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit, um die neue Realität schnelllebiger Daten mit Selfservice-Analysen zu bewältigen.
Analysen von Forschung und Erkenntnissen
Korrelieren Sie große Mengen von unstrukturierten Daten mit relationalen Daten.
Für qualitativ hochwertige Prognosen ist es erforderlich, neue Korrelationen, Muster und Erkenntnisse aus enormen Mengen von unstrukturierten, halbstrukturierten, textuellen und relationalen Daten zu erkennen bzw. zu gewinnen. Das CDP Data Warehouse – zusammen mit Solr für die Volltextsuche – und CDP Machine Learning unterstützen Erkenntnisse aus all Ihren Datenquellen und ermöglichen so noch präzisere Prognosen.
Richten Sie Ihr Data Warehouse in Minutenschnelle ein und beginnen Sie mit dem Analysieren von Datensätzen, die Sie leicht über einen intuitiven Datenkatalog auffinden. Stellen Sie ein Data Warehouse mithilfe vorlagenbasierter Implementierungen mit nur einem Klick bereit und verwalten Sie es dank automatischer Skalier- und Unterbrechungsfunktionen ohne jeglichen Administrationsaufwand.
Ziehen Sie mit leistungsstarken SQL-Engines wie Impala und Hive LLAP, die sekundenschnelle Reaktionszeiten auf Abfragen liefern, unmittelbar Erkenntnisse aus enormen Datenmengen – im Produktivbetrieb mit Datensätzen von 150 PB und mehr nachgewiesen. Schalten Sie mit der Isolierung und der Optimierung von Workloads Hunderte von Benutzern und Tausende von Anwendungsfällen frei, und stellen Sie sicher, dass alle Benutzer ihre Arbeit mit denselben Daten erledigen können, ohne sich gegenseitig zu beeinträchtigen.
Verbessern Sie herkömmliche Datensätze mit halbstrukturierten und unstrukturierten Datentypen wie etwa aus Maschinenprotokollen, Ereignisströmen, IoT-Sensoren, Medien oder Stimmungsdaten. Stellen Sie alle Daten als einen einzigen Datenkatalog sofort zur Verfügung, auf den Dashboards und Berichte ebenso zugreifen können wie Ad-hoc- und explorative Analysen.
Profitieren Sie von einem Toolkit –einschließlich Data Visualization, Hue und Observability –, mit dem das Untersuchen, Visualisieren und Abfragen von Datensätzen sowie die Optimierung des Workload-Zustands für maximale Effizienz erleichtert.
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von großen Sprachmodellen (LLM) und natürlicher Sprache für Ihre Abfragen und Analysen. Sie ermöglichen alles von der Überprüfung über die Vervollständigung bis hin zur Erläuterung von Code und mehr.
Nutzen Sie große Sprachmodelle und natürliche Sprache mit dem KI-Assistenten von Cloudera Data Visualization, um einfach und schnell interaktive Dashboards zu erstellen und Erkenntnisse sofort in Ihrem gesamten Unternehmen zu teilen.
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Erleben Sie das Data Warehouse auf der Cloudera Data Platform
