Przedsiębiorstwa potrzebują nowego podejścia do prowadzenia biznesu w oparciu o dane
Najbardziej wartościowe i transformacyjne procesy – takie jak utrzymanie predykcyjne wsparte IoT, badania w dziedzinie genomiki i monitorowanie zgodności w czasie rzeczywistym – wymagają aby różne zespoły analityczne i modele uczenia maszynowego operowały na tych samych, różnorodnych zbiorach danych. Dzięki temu podejściu najbardziej innowacyjne przedsiębiorstwa generują wartość z posiadanych danych.
Istnieje jednak wiele innych firm, które dalej borykają się z problemem dostępności danych i brakiem informacji potrzebnych do podejmowania decyzji. Dzieje się tak zazwyczaj z kilku powodów:
- Izolacji procesów analitycznych — nawet nowsze hurtownie danych w chmurze i narzędzia data science nie zostały zaprojektowane pod kątem efektywnej współpracy
- Wyzwań związanych z przygotowaniem analiz i modeli uczenia maszynowego na danych rozproszonych w różnych miejscach - centrach danych, chmurach publicznych i urządzeniach krańcowych
- Braku spójności w podejściu do prywatności danych i ochrony własności intelektualnej, co niejednokrotnie skutkuje uciążliwymi kontrolami, mniejszą efektywnością i wyższymi kosztami
Firmy potrzebują zmiany podejścia. Korporacyjna chmura danych pozwala wykorzystać potencjał drzemiący w danych do lepszej obsługi klienta, zwiększenia efektywności operacyjnej i wsparcia polityk bezpieczeństwa w firmie :
- Rozwiązanie jest zoptymalizowane pod pracę w modelu hybrydowym i wielochmurowym, oferując te same możliwości w zakresie zarządzania danymi w lokalnym centrum danych, chmurze prywatnej i chmurach publicznych
- Umożliwia pracę wielu zespołów na tych samych danych, eliminując kosztowne i nieefektywne silosy danych
- Posiada zaawansowane możliwości definicji polityk bezpieczeństwa i dostępu do danych
- Jest w 100% oparty o open source, wykorzystuje otwarte technologie do przetwarzanie i przechowywanie danych, zapewnia najwyższą interoperacyjność
Cloudera Data Platform
Cloudera Data Platform (CDP) to pierwsze rozwiązanie typu enterprise data cloud, łączące najlepsze technologie Hortonworks i Cloudera. CDP umożliwia użytkownikom biznesowym niezależną pracę z danymi w środowiskach hybrydowych i wielochmurowych, jednocześnie wspierając standardy korporacyjne zdefiniowane przez IT.
CDP, pierwotnie usługa publicznej chmury, która następnie przerodziła się w Data Center, kompleksową platformę do analityki i zarządzania dla lokalnych środowisk IT, obejmuje:
- CDP Public Cloud: wdrażaj najszerszy zakres obciążeń analitycznych, twórz klastry i dostarczaj środowiska samoobsługowe – w tym usługi Data Warehouse i Machine Learning, z natywną usługą Data Hub
- CDP Private Cloud: umożliwiaj lokalne i hybrydowe wdrożenia usług Data Warehouse i Machine Learning w oparciu o zwinność, elastyczność i ekonomię chmury
Cloudera SDX
Cloudera SDX jest fundamentem korporacyjnej chmury danych. Dzięki SDX raz zdefiniowane metadane i polityki bezpieczeństwa są automatycznie dostępne i stosowane we wszystkich procesach i aplikacjach, w lokalnym centrum danych i chmurze. W przeciwieństwie do niezależnych rozwiązań analitycznych i usług chmurowych, Cloudera Data Platform umożliwia pełną kontrolę nad wszystkimi danymi i metadanymi, bez względu na ich lokalizację, wspierając elastyczność infrastruktury i biznesu.
Przenieś swoje analizy biznesowe do chmury
inteligentna migracja
Automatyczna migracja danych, metadanych i polityk bezpieczeństwa pomiędzy lokalnym centrum danych i chmurami publicznymi.
Cloud bursting
Dynamiczne rozszerzenie zasobów dostępnych w lokalnym centrum danych i efektywne reagowanie na nagły wzrost ilości procesów i zapytań poprzez przeniesienie wybranych procesów analitycznych wraz z danymi i metadanymi do chmury publicznej.
Skalowanie adaptacyjne
Zapewnienie optymalnej wydajności dla procesów analitycznych przy jednoczesnym ograniczeniu kosztu związanego z wykorzystaniem chmury publicznej. CDP może automatycznie skalować zasoby w miarę zmian w ilości użytkowników i uruchamianych procesów oraz zawieszać aplikacje na okres bezczynności.
Procesy biznesowe wsparte analityką od urządzeń brzegowych po sztuczną inteligencję
Nasi klienci są najlepszym przykładem na to, jak wykorzystać potencjał wielofunkcyjnej platformy i uczenia maszynowego do przekształcenia złożonych danych w przejrzystą informację dla biznesu.
GlaxoSmithKline
Analiza dużych zbiorów danych pozwala ratować ludzi i zwiększa skuteczność działania
Analityka w genomice i ochronie zdrowia
Dowiedz się więcej
Navistar
Redukcja kosztów utrzymania floty samochodowej o 30%
Planowanie konserwacji sprzętu przy pomocy IoT
Dowiedz się więcej
NYSE
Analiza w czasie rzeczywistym w oparciu o 20 PB zbiory danych