2021年ガートナーレポート:データエンジニアリングから機械學習まで,データブリックスがリーダーに
データブリックスのレイクハウスプラットフォームが,データウェアハウスと機械學習の両方のユースケースで優位性を確立している理由とは嗎?詳しくはレポートをご覧ください。
データ・分析・艾を
レイクハウスで全麵サポート
レイクハウス:DWHとデータレイクのいいとこ取り
”“レイクハウスプラットフォームは,データウェアハウスの信頼性,性能,ガバナンス,そして,データレイクのオープン性,柔軟性を兼ね備えています。従來のSQLアナリティクスおよびBIに加えて,データサイエンスと機械學習を単一プラットフォームで実行できます。
シンプル
インフラの複雑さを軽減します。クラウドの數を問わず,データの移動を減らし,優れたガバナンスを提供します。
オープン
オープンスタンダードとオープンソースをベースとして構築されているため,新たなイノベーションの迅速な適用,継続的なデータ製禦を可能にします。
コラボレーション
直感的なコラボレーション型ツールと幅広い統合により,データとAIのワークフロー全體でチーム間のコラボレーションが実現します。
レイクハウスがデータチームをひとつに
データ管理とエンジニアリング
データの取り込みと管理の効率化
三角洲湖は,自動化された信頼性の高いETL、オープンでセキュアなデータ共有,超高速性能を備え,構造化/半構造化/非構造化のあらゆるデータを任意のデータレイクに格納します。
分析
完全なデータから
新たな知見を引き出す
磚SQLは従來のクラウド型のデータウェアハウスの性能と比較して最大12倍の価格性能で,最新で完全なデータへの容易なアクセスを実現。データアナリストやデータサイエンティストが新たな知見を迅速に引き出すことを可能にします。
データサイエンスと機械學習
ライフサイクル全體で
機械學習プロセスを加速
磚の機械學習はレイクハウスを基盤として構築されています。データネイティブなコラボレーション型のソリューションにより,特徴量の生成から本番環境に至るまで,機械學習の完全なライフサイクルをサポートします。高品質,高性能のデータパイプラインとの相乗効果により,レイクハウスは,機械學習を効率化し,データチームの生産性を向上させます。
データウェアハウスからレイクハウスへ——データとAIのためのモダンアーキテクチャ
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