好色先生TV Vertica Data Platform
Robuste Analysen von Massendaten bei gleichzeitiger Minimierung der Rechen- und Speicheranforderungen
?berblick
Warum Vertica Data Platform als analytische Datenbank w?hlen?
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Optimale Ressourcenausnutzung
Verlassen Sie sich auf eine effiziente Analysedatenbank, die weniger Hardware und Speicherplatz ben?tigt als vergleichbare Analysel?sungen, was niedrigere Kosten und eine bessere CO2-Bilanz erm?glicht.
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Mehrsprachige Kompatibilit?t
Verbessern Sie Ihre Analysen - von deskriptiven bis hin zu pr?diktiven Analysen - mit einer Plattform, die mit SQL, Python oder Ihrem bevorzugten Visualisierungstool arbeitet.
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Skalierbare Plattform
Skalieren Sie Ihre Cloud-Ressourcen schnell und einfach, um Spitzenlasten zu bew?ltigen, w?hrend Benutzer Abfragen 10-50 Mal schneller ausführen k?nnen.
Wie Vertica Data Platform für Unternehmen von Nutzen sein kann
Nutzen Sie KI, maschinelles Lernen (ML) und Business Intelligence (BI) mit einer schnellen, skalierbaren Analyseplattform.
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Erfüllen Sie jeden Anwendungsfall der Datenanalyse
Verwenden Sie eine analytische Datenbank, die ANSI-Standard-SQL, Python oder andere Sprachen verwenden kann, um selbst die anspruchsvollsten Analyseanwendungen zu erfüllen.
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Schnellere BI und KI erm?glichen
Nutzen Sie die Leistungsf?higkeit eines Data Lakehouse, um alle Daten zu analysieren - egal, wo sie sich befinden und in jedem g?ngigen Format - und die n?tige Geschwindigkeit und Skalierung für bessere BI und KI zu erreichen.
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Minimierung der Betriebskosten für die Analytik
Optimieren Sie die Datenanalyse durch intelligente und effiziente Skalierung, die mit minimalen Hardwareressourcen auskommt, um sowohl die Rechen- als auch die Speicherkosten zu senken.
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Nutzung von maschinellem Lernen
Nutzen Sie Cluster-optimierte Algorithmen für maschinelles Lernen, R und Python zum Erstellen, Trainieren und Testen fortschrittlicher ML-Modelle auf umfangreichen Datens?tzen - unterstützt durch datenbankinterne ML.
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Erfüllen Sie die Datenschutzbestimmungen
Verschlüsseln Sie Daten bei der Verwendung, bei der ?bertragung und im Ruhezustand mit End-to-End-Datenschutz, um sensible Daten zu schützen und das Risiko einer Datenverletzung zu verringern.
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Vorhandene Instrumente nutzen
Hunderte von Konnektoren erm?glichen die Anbindung an beliebige Datenintegrations- oder Visualisierungstools und fügen sich nahtlos in Ihre bestehende Architektur ein.
Merkmale der analytischen Datenbank
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Auf Standards basierende Analytik
Spricht SQL, R, Python, Java, C/C++ und andere Sprachen, so dass jeder im Unternehmen auf Analysen zugreifen kann, ohne spezielle Abfragen schreiben oder Datenstrukturen berücksichtigen zu müssen.
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Datenbankinterne Analytik
Bietet mehr als 650 integrierte Analysefunktionen, darunter Zeitreihen, Ereignis-Musterabgleich, Geodaten und datenbankinternes ML.
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Daten-See-Haus
Analysiert Daten unabh?ngig von ihrem Speicherort - HDFS oder Cloud Object Storage - und in allen g?ngigen Formaten - ORC, Parquet, JSON oder ROS (natives Vertica) -, sodass Benutzer schneller und effizienter Erkenntnisse gewinnen k?nnen.
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Datensicherheit
Bietet End-to-End-Sicherheit mit Unterstützung für Industriestandardprotokolle und Partnerl?sungen wie LDAP, Kerberos, TLS, FIPS 140-2, AWS IAM und Apache Sentry.
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Flexible Implementierung
Setzen Sie Analysen überall ein und nutzen Sie die bereits vorhandenen Server und Speicher.
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Datenbankinternes maschinelles Lernen (ML)
Entwickeln Sie eine breite Palette von Analysen, die informieren und vorhersagen, indem Sie datenbankinternes ML nutzen, um aus den gr??ten Datens?tzen zu lernen und Entscheidungen zu treffen.
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Kompatibilit?t der Daten mit dem Seehaus
Greifen Sie auf die in Ihrem Data Lake gespeicherten Daten auf die gleiche Weise zu wie auf Ihre Data Warehouse-Daten, indem Sie die g?ngigen Lakehouse-Formate wie Parquet und AVRO unterstützen.
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