I’m focused onArrow

Управление большими данными

Платформы больших данных и озера данных накапливают огромные объемы информации. Обычно эти данные не так хорошо структурированы и понятны, как данные, полученные с помощью традиционных процессов интеграции и находящиеся в хранилищах данных. Поэтому для предоставления, поиска и защиты этих данных необходимо использовать передовые технологии управления данными.

image/svg+xml 94 % 94 59 59 % 30 % 11 % считают руководство даннымиважным или даже необходимым процессомдля больших данных1. используют два и более облаковдля хранения, обработкии аналитики3. выделили специальную командупо работе с качеством данных2. широко используют инструментыпо обеспечению качества данныхв рамках организации2. и но только и в то же время Ограниченность ресурсов Данные разбросаны по разным местам

Использование больших данных без системы руководства ими приводит к удручающим последствиям.

Б

Болота данных

Озера данных превращаются в «болота данных», что повышает затраты на хранение и снижает эффективность использования данных.

З

Отсутствие защиты данных

Обеспечить защиту и конфиденциальность данных становится сложнее, чем в традиционных средах использования данных.

Н

Недостаток аналитической информации

У специалистов по работе с данными нет инструментов для исследования данных, и они тратят время на поиск данных, их анализ и подготовку.

Н

Низкое качество данных

Специалисты по обработке данных не могут доверять данным, а инженеры по обработке данных вынуждены постоянно исправлять конвейеры данных.

П

Сложное подключение к источникам данных

Для каждого нового источника данных требуется сложная дублирующаяся конфигурация преобразований в системе качества данных.

Успешное управление большими данными включает в себя исследование, стандартизацию и очистку данных, эффективный доступ к данным, их подготовку и поддержку потоковой обработки.

Анализ всего озера данных и защита конфиденциальной информации

Обеспечение качества данных на любых объемах — надежно и без программирования

Лучше всего запускать обработку непосредственно в озере данных

Ataccama ONE интегрируется с ведущими в отрасли кластерами больших данных, что позволяет обеспечить масштабируемую параллельную обработку данных, включая потоковую передачу.

При этом данные остаются в озере — то есть, организация по-прежнему соблюдает правила размещения данных.

Best of all, run processing directly on the data lake

Как предприятия используют большие данные с помощью Ataccama

1,5 миллиарда записей за 99 секунд

С такой скоростью X5 Retail Group проверяет на предмет инноваций мастер-данные о продуктах по запросу в своем озере данных.

Подробнее

Миллионы невыплаченных балансов

Столько компании First Data (теперь — Fiserv) удалось обнаружить благодаря очистке и обогащению данных на этапе проверки концепции.

Подробнее

110 миллиардов записей

Такой объем данных обрабатывает розничный продавец продуктов и напитков из США с помощью Databricks в Azure Data Lake и каталогах в каталоге данных Ataccama ONE.

Два человеко-дня в неделю

Столько времени аналитики и специалисты по DevOps экономят у этого продавца благодаря автоматизированной каталогизации и мониторингу озера данных.

Все инструменты для руководства данными — на платформе ONE

Запланировать демонстрацию
Все инструменты для руководства данными — на платформе ONE Все инструменты для руководства данными — на платформе ONE

Просто выберите нужное время.
Быстро и просто.

Ресурсы по управлению большими данными

Blog
4 Reasons Your Data Lake Needs a Data Catalog

4 Reasons Your Data Lake Needs a Data Catalog

Data lakes contain several deficiencies and bring about data discovery,…

Read more

Discover the Ataccama
ONE Platform

Ataccama ONE is a full stack data management platform.
See what else you can do.