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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.

image/svg+xml 94% 94 59 59% 30% 11% consideran la gobernanzade datosimportante o esencialpara elbig data1. utilizan dos o más nubes para elalmacenamiento, procesamiento yanálisis3. tienen un equipo dedicadoa la calidad de los datos2. utilizan herramientas decalidad de datos deforma generalizada entoda la organización2. y pero solo y al mismo tiempo Recursos limitados Muchos datos dispersos Untitled 94% consideran la gobernanza de datosimportante o esencial para elbig data 30% tienen un equipo dedicado a la calidad de los datos 11% utilizan herramientas de calidad de datos de forma generalizada en toda la organización 59% utilizan dos o más nubes para el almacenamiento, procesamiento y análisis y al mismo tiempo pero solo y

Las consecuencias del big data sin gobernanza son directas.

S

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.

S

Falta de seguridad de los datos

La protección de datos y la privacidad son aún más complicadas que en los entornos de datos tradicionales.

I

Falta de comprensión

Las personas que trabajan con datos carecen de herramientas de descubrimiento de datos y pierden tiempo buscando datos, entendiéndolos y preparándolos.

P

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.

O

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.

Data Sources
Data Classification
Big Data Search
Policy

Garantice la calidad de los datos en cualquier volumen de datos, de forma fiable y sin código

Data Sources
Data Classification
Big Data Search
 

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.

Una el big data con otros datos
Filtrado
Perfilado
Enriquecimiento
Coincidencia
Funciones de Calidad de datos
 

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.

Best of all, run processing directly on the data lake

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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