Масштабируется горизонтально!

[subornaakter40]

обрабатывая петабайты данных без снижения производительности.
Устраняет дорогостоящее дублирование данных! присущее традиционным хранилищам.
3. Гибкость и совместимость — работает с существующими инструментами
Совместимость с аналитикой на основе SQL! Apache Spark! Presto и Hive.
Поддерживает несколько форматов хранения (Delta! Parquet! Avro) для переносимости данных.
Работает с инструментами бизнес-аналитики и платформами визуализации без необходимости переноса данных.
4. Улучшенная производительность — быстрые запросы и аналитика в реальном времени
Поддерживает распределенные вычисления! список телефонных номеров позволяя выполнять параллельные запросы для более быстрого получения информации.
Использует Delta Lake и индексацию для ускорения запросов.
Обеспечивает аналитику в режиме реального времени! необходимую для обнаружения мошенничества! мониторинга Интернета вещей и предоставления персонализированных рекомендаций.
5. Поддержка AI/ML и расширенной аналитики — готовая к будущему стратегия работы с данными
Легко интегрируется с такими фреймворками машинного обучения! как TensorFlow! PyTorch и MLflow.
Обеспечивает единую среду для прогнозирования! автоматизации и глубокой аналитики на основе искусственного интеллекта.
Облегчает автоматическую подготовку данных! сокращая время! затрачиваемое на процессы ETL.
6. Унифицированное управление данными — одна платформа для всех данных
Хранит структурированные (таблицы! базы данных)! полуструктурированные (JSON! XML) и неструктурированные данные (изображения! видео! журналы) в одном месте.
Устраняет разрозненность данных! обеспечивая единый источник достоверной информации для аналитики и искусственного интеллекта/машинного обучения.
Поддерживает множественные рабочие нагрузки (BI! машинное обучение! наука о данных) без перемещения данных между системами.