2021年加特纳报告: 从数据工程到机器学习,数据金砖成为领导者

data brix的湖屋平台在数据仓库和机器学习用例中都具有优势的原因是什么?具体请看报告。。

将数据、分析和人工智能
一个平台上

数据湖屋:
整合DWH和数据湖的最佳部分

数据湖屋将数据仓库和数据湖最好的元素融合在一个简单的平台上,支持数据、分析和人工智能的所有用例。它是一个开放的、高可靠的数据基础,可以有效地处理所有类型的数据。。mg游戏可以为所有数据和云平台提供一致的安全和治理。。

详细地看

简单

数据仓库,将人工智能用例集中到一个平台

开放

开源和开放标准是基础

多重云

一个数据平台支持多云

lakehouse把mg游戏的数据团队

数据管理与工程

收集数据
管理的效率化

delta lake拥有自动化、可靠的ETL、开放、安全的数据共享和超高速性能,可以将所有结构化、半结构化和非结构化数据存储在任何数据湖中。。

分析

从完整的数据
引出新的见解

databricks SQL以高达传统云端数据仓库性能12倍的价格,实现最新、完整的数据访问。让数据分析师和数据科学家能够快速获得新的见解。。

数据科学与机器学习

加速一系列ML过程

databricks的机器学习是基于lakehouse建立的。。基于数据本地的协作解决方案,支持从特征量生成到生产环境的完整机器学习生命周期。通过与高质量、高性能的数据管道的协同,lakehouse可以提高机器学习的效率,提高数据团队的工作效率。。

从数据仓库湖屋致——数据和人工智能的现代架构

湖屋的革新

背景

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举办时间:6月27日~ 30日
举办地:旧金山

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