Pentaho Data Integration – Datenpipelines erstellen | Hitachi Vantara
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Pentaho Data Integration

Datenintegrationsplattform zum Erfassen, Mischen, Bereinigen und Vorbereiten verschiedener Daten aus beliebigen Quellen in einer beliebigen Umgebung ohne Code

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Schnelleres Zugreifen auf sowie Vorbereiten und Mischen von Daten

Verwalten Sie enorme Datenmengen und eine erhöhte Vielfalt und Flexibilität von Daten mit visuellen Tools, die den Zeitaufwand und die Komplexität beim Aufbau und der Pflege analytischer Datenpipelines reduzieren.

15-fache Produktivität mit Automatisierung
Effizientes und schnelles Onboarding mehrerer Tausender von Datenquellen
10-mal schnellere Produktionsbereitstellung
Auswählen einer dem Auftrag entsprechenden Ausführungs-Engine ohne Ändern der Datenpipelines
3-fache Verbesserung der Pipelinequalität
Code-freie Funktionalität im Gegensatz zu manuell codierten Pipelines in Hadoop-Umgebungen

Vereinfachte Integration

Datenintegrationsplattform mit intuitiver grafischer Oberfläche, die sich für lokale und Cloud-Umgebungen skalieren lässt

Benutzerfreundliches Daten-Onboarding

  • Breite Konnektivität zu praktisch jeder Datenquelle oder Anwendung
  • Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche zum Erstellen von Datenpipelines
  • Datenfluss-Vorlagen, die Edge-to-Cloud ausgeführt werden können

Problemlos für Daten-Self-Service einsetzbar

  • Inline- und schrittweise Visualisierung von Daten
  • Zusammenführen von Daten lokal oder in der Cloud
  • Containerisierte Architektur für eine standortunabhängige Ausführung

Für die Datenpipeline-Orchestrierung

  • Nahtloser Wechsel zwischen nativer Engine und Apache Spark
  • Verschiedene Modelle für maschinelles Lernen: Operationalize R, Python, Scala & Weka
  • Erweiterungsfähig für Analysen mit enthaltener Integration

Kundenberichte

Erfahren Sie, warum Organisationen auf der ganzen Welt die Lösungen und Dienstleistungen von Lumada Data Integration nutzen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Weitere Informationen und Leitfäden

Pentaho Data Integration

Reduzieren Sie den Zeitaufwand und die Komplexität für den Zugriff auf mehrere Datenquellen sowie deren Vorbereitung und Zusammenführung, um für Analytics aufbereitete Daten bereitzustellen.

Features
Benutzerfreundlich

Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche zum Erstellen von Datenpipelines ohne Code

Orchestrieren des maschinellen Lernens

Einsatz von R-, Python-, Scale- und Weka-Modellen, die branchenführende Bibliotheken verwenden

Breite Konnektivität zu praktisch jeder Datenquelle

Zugriff auf Datenquellen lokal oder in der Cloud von Flatfiles, RDBMS, Objektspeichern, Big Data-Speichern, Salesforce.com und Google Analytics aus

Einfaches Design

Skalierbarkeit, Containerisierung und Sicherheit

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– Jan Janke

Deputy Group Leader, CERN

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Head of Network and EMI Services, ElectraLink

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– Xue Jun

System Architect, Heilan Group

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