Boston Oct. 20-21.
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Gestión de Big Data
Las plataformas de big data y los lagos de datos acumulan grandes cantidades de datos. Por lo general, estos datos no están tan bien estructurados y ni se entienden tan bien como los datos producidos por los procesos tradicionales de integración de datos y almacenados en almacenes de datos. Como resultado, proporcionar, encontrar y proteger estos datos requiere tecnología avanzada de gestión de datos.
Las consecuencias del big data sin gobernanza son directas.
Lagos de datos
Los lagos de datos se convierten en pantanos de datos, lo que conlleva el desperdicio de los costes de almacenamiento y la infrautilización de los datos.
Falta de seguridad de los datos
La protección de datos y la privacidad son aún más complicadas que en los entornos de datos tradicionales.
Falta de comprensión
Las personas que trabajan con datos carecen de herramientas de descubrimiento de datos y pierden tiempo buscando datos, entendiéndolos y preparándolos.
Poca calidad de los datos
La gente de datos no puede confiar en los datos y los ingenieros de datos están constantemente bajo presión para arreglar los conductos de datos.
Incorporación complicada de fuentes de datos
Configuración duplicada y complicada de las transformaciones de calidad de datos para cada nueva fuente de datos.
La gestión exitosa de big data incluye descubrimiento de datos, estandarización y limpieza, auto-servicio de acceso a los datos, preparación de datos, y soporte para el procesamiento de flujos.
Descubra todo su lago de datos y proteja la información sensible
Conecte todas sus fuentes de big data
Un único lugar para conectar y gestionar sus fuentes de big data y no big data por igual.
Clasificar los datos
Tenga siempre una visión actualizada de los datos de su lago de datos o almacén de datos en la nube.
Buscar datos
Utiliza los filtros y la búsqueda aumentada por la IA para encontrar los datos más rápidamente.
Automatice la protección de datos sensibles
Enmascarar u ocultar los datos sensibles según las políticas definidas de forma centralizada.
Garantice la calidad de los datos en cualquier volumen de datos, de forma fiable y sin código
Fácil de configurar transformaciones
Configurar transformaciones y añadirlas a una biblioteca de reglas común. Reutilícelos en cualquier fuente nueva que agregue e inicie una plataforma de procesamiento de big data de su elección. Sin codificación.
Supervisión automática de la carga de datos
Cuando se cargan datos en el lago de datos, se supervisan automáticamente para detectar anomalías y problemas de calidad de los datos.
Compartir reglas de negocio y transformaciones entre equipos
Con Ataccama ONE, las reglas y transformaciones son agnósticas a la fuente de datos, por lo que puede reutilizarlas libremente.
Lo mejor de todo, ejecute el procesamiento directamente en el lago de datos
Ataccama ONE se integra con los clústeres de big data líderes del sector para garantizar un procesamiento de datos paralelo y escalable, incluida la transmisión.
Al mismo tiempo, sus datos permanecen en el lago de datos y su organización sigue cumpliendo con la normativa de residencia de datos.
Así es como las empresas aprovechan los grandes datos con Ataccama
Millones en saldos impagados
Eso es lo que First Data (ahora Fiserv) descubrió gracias a la limpieza y el enriquecimiento de datos en la fase PoC.
Más información
110 mil millones de registros
Ese es el tamaño de los datos que este minorista estadounidense de F&B procesa con Databricks en Azure Data Lake y cataloga en el Ataccama ONE Data Catalog.
2 días de persona a la semana
Ese es el tiempo de los analistas y DevOps que ahorra este minorista estadounidense de F&B gracias a la catalogación y monitorización automatizada de su lago de datos.
Todas las herramientas para la gobernanza de datos en UNA sola plataforma
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Rápido y sencillo.
Recursos de gestión de Big Data
4 Reasons Your Data Lake Needs a Data Catalog
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