依靠高效的分析数据库,与同类分析解决方案相比,使用更少的硬件和存储空间,从而降低成本,改善碳足迹。
该平台可与 SQL、Python 或您偏好的可视化工具配合使用,从而提升您的所有分析能力(从描述性分析到预测性分析)。
快速轻松地扩展您的云资源,以满足峰值工作负载的需求,同时让用户运行查询的速度提高 10-50 倍。
借助快速、可扩展的分析平台,利用人工智能、机器学习 (ML) 和商业智能 (BI)。
采用可使用 ANSI 标准 SQL、Python 或其他语言的分析数据库,以满足最苛刻的分析用例。
利用数据湖的强大功能来分析所有数据--无论这些数据位于何处,以何种流行格式存在--并为更好的 BI 和 AI 提供必要的速度和规模。
通过智能高效地扩展来优化数据分析,使用最少的硬件资源来降低计算和存储成本。
利用集群优化的机器学习算法、R 和 Python,在数据库内 ML 的支持下,在海量数据集上创建、训练和测试高级 ML 模型。
通过端到端数据保护功能,对使用中、移动中和静止时的数据进行加密,以确保敏感数据的安全,降低数据泄露的风险。
通过数百个连接器连接到任何数据集成或可视化工具,与现有架构无缝集成。
会说 SQL、R、Python、Java、C/C++ 和其他语言,因此组织内的每个人都能访问分析结果,而无需编写特殊查询或考虑数据结构。
提供 650 多种内置分析功能,包括时间序列、事件模式匹配、地理空间和数据库内 ML。
无论数据位于何处--HDFS 或云对象存储--都能以所有常用格式(ORC、Parquet、JSON 或 ROS(本地Vertica ))分析数据,因此用户可以更快、更高效地实现洞察力。
提供端到端的安全性,支持行业标准协议和合作伙伴解决方案,如 LDAP、Kerberos、TLS、FIPS 140-2、AWS IAM 和 Apache Sentry。
利用已有的服务器和存储设备,随时随地部署分析功能。
利用数据库内的 ML 学习和决定最大的数据集,开发各种分析方法,以提供信息和进行预测。
使用对 Parquet 和 AVRO 等常用湖泊格式的支持,以访问数据仓库数据的相同方式访问存储在数据湖中的数据。
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