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Big Data Management

Big-Data-Plattformen und Data Lakes sammeln riesige Datenmengen. Diese Daten sind in der Regel nicht so gut strukturiert und verständlich wie die Daten, die durch traditionelle Datenintegrationsprozesse erzeugt und in Data Warehouses gespeichert werden. Daher erfordert die Bereitstellung, das Auffinden und der Schutz dieser Daten eine fortschrittliche Datenverwaltungstechnologie.

image/svg+xml 94% 94 59 59% 30% 11% betrachten Data Governanceals wichtig oder essenziell fürBig Data1. verwenden zwei oder mehrereClouds zum Aufbewahren,Verarbeiten und Analysieren3. nutzen ein dediziertesTeam für Datenqualität2. verwendenDatenqualitätstoüber ihre gesamte Organisation hinweg2. und aber nur und gleichzeitig Begrenzte Ressourcen Jede Menge verstreute Daten Untitled 94% betrachten Data Governance als wichtig oder essenziell für Big Data 30% nutzen ein dediziertes Team für Datenqualität 11% verwenden Datenqualitätsto über ihre gesamte Organisation hinweg 59% verwenden zwei oder mehrere Clouds zum Aufbewahren, Verarbeiten und Analysieren und gleichzeitig aber nur und

Die Folgen unkontrollierter Big Data sind katastrophal.

S

Datensümpfe

Data Lakes werden zu Datensümpfen, was zu vergeudeten Speicherkosten und unzureichender Nutzung der Daten führt.

S

Mangelnde Datensicherheit

Datenschutz und Privatsphäre sind noch komplizierter als in traditionellen Datenumgebungen.

M

Mangelndes Verständnis

Datenverantwortlichen fehlt es an Datenermittlungstools und sie verschwenden Zeit damit, Daten zu finden, sie zu verstehen und aufzubereiten.

S

Schlecht Datenqualität

Datenverantwortliche können den Daten nicht vertrauen und Dateningenieure stehen ständig unter Druck, Datenpipelines zu reparieren.

O

Kompliziertes Onboarding von Datenquellen

Doppelte und komplizierte Konfiguration von Datenqualitätstransformationen für jede neue Datenquelle.

Erfolgreiches Big Data Management beinhaltet Datenerkennung, Standardisierung und Bereinigung, Selbstbedienungszugriff zu Daten, Aufbereitung von Daten und Unterstützung für die Stream-Verarbeitung.

Erfassen Sie Ihren gesamten Data Lake und schützen Sie sensible Informationen

 

Verbinden Sie alle Ihre Big Data-Quellen

Ein einziger Ort für die Verbindung und Verwaltung Ihrer Big Data- und Nicht-Big Data-Quellen gleichermaßen.

 

Klassifizieren Sie Daten

Haben Sie immer einen aktuellen Überblick über die Daten in Ihrem Data Lake oder Cloud Data Warehouse.

 

Suchen Sie nach Daten

Verwenden Sie Filter und eine KI gestützte Suche, um Daten schneller zu finden.

 

Automatisieren Sie den Schutz sensibler Daten

Maskieren oder verbergen Sie sensible Daten gemäß zentral definierter Richtlinien.

Data Sources
Data Classification
Big Data Search
Policy

Sichern Sie Datenqualität auf beliebigen Datenmengen, zuverlässig und ohne Programmierung

Data Sources
Data Classification
Big Data Search
 

Einfach zu konfigurierende Transformationen

Konfigurieren Sie Transformationen und fügen Sie sie zu einer gemeinsamen Regelbibliothek hinzu. Sie können sie für jede neue Quelle, die Sie hinzufügen, wiederverwenden und auf einer Big Data-Verarbeitungsplattform Ihrer Wahl starten. Keine Programmierung erforderlich.

Big Data mit anderen Daten zusammenführen
Filtern
Profilierung
Anreicherung
Matching
DQ-Funktionen
 

Automatisierte Überwachung der Datenlast

Wenn Sie Daten in Ihren Data Lake laden, werden diese automatisch auf Anomalien und Datenqualitätsprobleme überwacht.

 

Gemeinsame Nutzung von Geschäftsregeln und Transformationen zwischen Teams

Mit Ataccama ONE sind die Regeln und Transformationen unabhängig von der Datenquelle, so dass Sie sie frei wiederverwenden können.

Das Beste: lassen Sie die Verarbeitung direkt auf dem Data Lake laufen

Ataccama ONE lässt sich mit branchenführenden Big-Data-Clustern integrieren, um eine parallele und skalierbare Datenverarbeitung zu gewährleisten, einschließlich Streaming.

Gleichzeitig bleiben Ihre Daten im Data Lake und Ihr Unternehmen bleibt konform mit den Vorschriften zur Datenhaltung.

Best of all, run processing directly on the data lake

Hier sehen Sie, wie Unternehmen Big Data mit Ataccama nutzbar machen

Millionen unbezahlte Salden

So viel hat First Data (jetzt Fiserv) dank der Datenbereinigung und -anreicherung in der PoC-Phase aufgedeckt.

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110 Milliarden Datensätze

Das ist die Größe der Daten, die der amerikanische F&B-Einzelhändler mit Databricks auf Azure Data Lake verarbeitet und im Ataccama ONE Datenkatalog katalogisiert.

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So viel Analysten- und DevOps-Zeit spart der amerikanische F&B-Einzelhändler dank der automatisierten Katalogisierung und Überwachung seines Data Lake.

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