好色先生TV Vertica Data Platform
Débloquer des analyses robustes sur des données massives tout en minimisant les exigences en matière de calcul et de stockage
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Pourquoi choisir Vertica Data Platform comme base de données analytique ?
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Optimisation des t?ches en fonction des ressources
S'appuyer sur une base de données analytique efficace qui utilise moins de matériel et de stockage que les solutions analytiques comparables, ce qui permet de réduire les co?ts et d'améliorer l'empreinte carbone.
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Compatibilité multilingue
Améliorez toutes vos analyses, des plus descriptives aux plus prédictives, gr?ce à une plateforme qui fonctionne avec SQL, Python ou votre outil de visualisation préféré.
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Plate-forme analytique évolutive
Faites évoluer vos ressources cloud rapidement et facilement pour répondre aux pics de charge de travail tout en permettant aux utilisateurs d'exécuter des requêtes 10 à 50 fois plus rapidement.
Comment Vertica Data Platform peut aider les entreprises
Exploitez l'IA, l'apprentissage automatique (ML) et la veille stratégique (BI) avec une plateforme analytique rapide et évolutive.
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Répondre à tous les cas d'utilisation de l'analyse de données
Utilisez une base de données analytique qui peut utiliser ANSI-Standard SQL, Python ou d'autres langages pour satisfaire les cas d'utilisation analytique les plus exigeants.
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Accélérer la BI et l'IA
Tirez parti de la puissance d'un lac de données pour analyser toutes les données - où qu'elles résident et dans n'importe quel format courant - et débloquer la vitesse et l'échelle nécessaires pour améliorer la BI et l'IA.
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Minimiser les co?ts d'exploitation de l'analyse
Optimisez l'analyse des données par une mise à l'échelle intelligente et efficace, en utilisant un minimum de ressources matérielles pour réduire les co?ts de calcul et de stockage.
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Tirez parti de l’apprentissage machine
Utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique optimisés pour les clusters, R et Python pour créer, entra?ner et tester des modèles ML avancés sur des ensembles de données massifs, avec l'appui de ML dans la base de données.
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Respecter les règles de confidentialité des données
Cryptez les données en cours d'utilisation, en mouvement et au repos gr?ce à une protection des données de bout en bout, afin de sécuriser les données sensibles et de réduire le risque de violation des données.
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Utiliser les outils existants
Connectez-vous à n'importe quel outil d'intégration ou de visualisation de données gr?ce à des centaines de connecteurs qui s'intègrent de manière transparente à votre architecture existante.
Caractéristiques de la base de données analytique
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Analyse basée sur les normes
Parle SQL, R, Python, Java, C/C++ et d'autres langages afin que tous les membres de l'organisation puissent accéder aux analyses sans avoir à écrire des requêtes spéciales ou à tenir compte de la structure des données.
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Analyse dans la base de données
Il offre plus de 650 fonctions analytiques intégrées, y compris des séries chronologiques, des modèles de correspondance d'événements, des fonctions géospatiales et des fonctions de ML dans la base de données.
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Maison de données
Analyse les données où qu'elles se trouvent - HDFS ou Cloud Object Storage - et dans tous les formats courants - ORC, Parquet, JSON ou ROS (natif Vertica) - afin que les utilisateurs puissent obtenir des informations plus rapidement et plus efficacement.
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Sécurité des données
Sécurité de bout en bout gr?ce à la prise en charge de protocoles standard et de solutions partenaires, tels que LDAP, Kerberos, TLS, FIPS 140-2, AWS IAM et Apache Sentry.
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Flexibilité du déploiement
Déployez l'analyse n'importe où en exploitant les serveurs et le stockage dont vous disposez déjà.
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Apprentissage machine (ML) dans la base de données
Développez une large gamme d'analyses qui informent et prédisent, en utilisant la ML dans la base de données pour apprendre et décider sur les plus grands ensembles de données.
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Compatibilité de l'entrep?t de données
Accédez aux données stockées dans votre lac de données de la même manière que vous le feriez avec les données de votre entrep?t de données, en utilisant la prise en charge des formats lacustres populaires tels que Parquet et AVRO.
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