放眼未来,您的数据基础设施是否已做好准备?

特别发布活动/10 月 12 日

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Lumada 数据集成

广泛地快速构建和部署数据管道。将数据湖、仓库和 设备中的数据相集成,并在所有环境中协调数据流。

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更快地访问、准备和混合数据

可视化工具能够减少构建和维护分析数据管道的时间和复杂性,有助于管理体量快速增加、更趋多样化、需要更快速处理的数据。

通过自动化将生产力提升 15 倍
高效、快速地载入数千个数据源。
使生产部署速度提高 10 倍
选择无需更改数据管道即可适应作业的执行引擎。
管道质量提高 3 倍
无代码功能比 Hadoop 环境中的手动编码数据管道更出色。

简化整合

共同构建、部署和监控数据流,简化数据交付。

加快数据载入

  • 与几乎任何数据源或应用程序广泛连接
  • 拖放式界面可轻松创建数据管道
  • 数据流模板可执行边缘到云操作

轻量级结构适合数据自助服务

  • 内联和逐步可视化数据
  • 在本地或云中任意位置均可混合数据
  • 灵活的架构支持在任何地点运行

可靠的数据流协调

  • 在原生引擎和 Apache Spark 之间无缝切换
  • 可操作 R、Python、Scala 和 Weka 机器学习模型
  • 通过内置集成针对分析进行扩展

客户案例

了解全球众多企业为何选择 Pentaho 提供的 Lumada 数据集成功能,来获得更好的业务成果。

资源和指南

Lumada 数据集成

为访问、准备和混合多个数据源以交付分析就绪数据缩短时间并降低复杂性。

特点
访问边缘、核心和云中的数据源

缩短时间并降低复杂性,以便访问、准备和混合来源,从而提供可用于分析的数据。

关联并移动任何格式任何大小的数据

从本地或云端访问数据源,包括平面文件、RDBMS、对象存储和应用程序数据库。

集群到容器灵活性

借助跨多个云环境的 Kubernetes 和 Docker* 集群,开发适应性和可扩展管道。

*有限适用于有匹配要求的组织

协调机器学习

可操作 R、Python、Scala 和 Weka 机器学习模型,进而使用行业领先的库。

迁移数据以支持实时运营

使用 Kafka、JMS 和 Kinesis 消息并以较低延迟处理数据流、IoT 和点击数据。

推断元数据,准备并交付可用于分析的数据

分析、验证和发现数据,然后清理可用于分析的数据,并对其进行结构化和可视化处理。

感言

CERN 依托 Pentaho 优化运营

CERN 的系统需要管理大量有关其员工及其家庭的机密数据,因此安全性、数据治理和数据完整性都至关重要。在对五款不同的专有和开源平台进行评估后,发现 Pentaho 最为契合我们的需求。

- Jan Janke

 CERN 副组长

感言

Bell 优化运营并降低成本

Hitachi Vantara 已证明是客户的可靠合作伙伴,Pentaho 这款强大的工具可以满足现实生活中的种种挑战。

- Jude Vanniasinghe

Bell Canada 公司,Bell Business Markets 共享服务高级经理

感言

ElectraLink 大力支持英国能源市场

为了提取亿万数据流并将其转换为客户愿意购买并用于改善能源交付流程的有用信息,我们需要开展大量工作。Pentaho 让这一切变得更加容易。

- Dan Hopkinson

ElectraLink 网络和 EMI 服务主管

感言

更出色的数据分析助力海澜集团蓬勃发展

Pentaho 系统帮助海澜集团更好地了解自身产品的销售情况和用户体验,同时了解竞争对手的产品,从而完善集团营销策略并加强研发能力,大幅提升营收。

- Xue Jun 先生

海澜集团系统架构师

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Lumada 数据集成 - 演示

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