Cloudera
Unternehmensgerechte hybride Datenplattform mit umfassendem Datenmanagement, Analytics und AI-Funktionen für jede Cloud- oder On-Premises-Umgebung.
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Produktübersicht
Was ist Cloudera?
Cloudera ist eine führende hybride Datenplattform, die unvergleichliche Flexibilität und Kontrolle für das Management, die Analyse und die Sicherung von Daten in Multi-Cloud- und On-Premises-Infrastrukturen bietet. Sie integriert Data Engineering, Data Warehousing, Streaming und AI-Services in ein einheitliches Ökosystem, das datengetriebene Entscheidungsfindung und AI-Innovation beschleunigt. Die Cloudera Plattform unterstützt skalierbare, sichere und kontrollierte Daten-Workflows und ermöglicht Unternehmen, Machine-Learning-Modelle, Echtzeit-Analysen und geschäftskritische Anwendungen einfach zu erstellen und zu betreiben.
Hauptfunktionen
Hybride Cloud-Flexibilität
Nahtlose Bereitstellung und Verwaltung von Daten-Workloads in jeder Cloud- oder On-Premises-Umgebung, um optimale Leistung und Kostenkontrolle zu ermöglichen.
Unternehmensweite Sicherheit und Governance
Zentralisierte Sicherheit, Governance und Metadatenverwaltung mit Cloudera SDX zur Beseitigung von Datensilos und zur Einhaltung von Compliance-Anforderungen.
Umfassende Data Services
Beinhaltet Data Engineering, Data Flow, Streaming, Data Warehousing, operative Datenbanken und AI/ML-Services – alles integriert in einer Plattform.
Skalierbare AI und Machine Learning
Cloudera AI beschleunigt den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus mit containerisierten Workbenches, Experiment-Tracking, Modellbereitstellung und MLOps-Automatisierung.
Echtzeit-Streaming und Analytics
Erstellen Sie Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Analytics-Anwendungen mit branchenüblichem SQL und Apache Kafka-Integration.
Self-Service-Analytics
Ermöglicht Nutzern einfach zu bedienende Tools für Datenvisualisierung, SQL-Abfragen und Dashboard-Erstellung, um Erkenntnisse zu operationalisieren.
Anwendungsfälle
- Data Engineering und Pipeline-Automatisierung : Orchestrieren und automatisieren Sie komplexe ETL-Workflows, um Daten effizient für Analytics und AI bereitzustellen.
- Enterprise AI und Machine Learning : Entwickeln, trainieren und deployen Sie Machine-Learning-Modelle in großem Maßstab mit robuster Governance und integrierter MLOps.
- Echtzeit-Datenstreaming : Erstellen Sie Streaming-Analytics-Anwendungen für unmittelbare Einblicke und reaktionsfähige Geschäftsprozesse.
- Hybrides und Multi-Cloud-Datenmanagement : Verwalten Sie Daten sicher in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen mit zentralisierter Kontrolle und Kostenoptimierung.
- Data Warehousing und Analytics : Ermöglichen Sie schnelle, skalierbare SQL-Analysen großer Datensätze für Business Intelligence und Reporting.
Häufig gestellte Fragen
Cloudera Alternativen
TRM Labs
Umfassende Blockchain-Intelligence-Plattform zur Erkennung, Untersuchung und Verhinderung von krypto-bezogener Finanzkriminalität und zur Sicherstellung regulatorischer Compliance.
Airbyte
Open-Source-Plattform für Datenintegration, die nahtlose Datenbewegung zwischen verschiedenen Quellen und Zielen ermöglicht – mit Fokus auf AI- und Analyseanwendungen.
BigBear.ai
KI-gestützte Decision Intelligence-Plattform, die fortschrittliche Analytik, Digital Twin-Technologie und prädiktive Lösungen für komplexe operative Umgebungen liefert.
Lightly
Eine Datenkurationsplattform, die effizient hochwertige Bilder aus großen Datensätzen auswählt, um das Training von Computer-Vision-Modellen zu optimieren.
Cleanlab
Eine umfassende Plattform zur Erkennung, Korrektur und Verwaltung von Datenqualitätsproblemen, die eine zuverlässige Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen ohne Codierung ermöglicht.
DataVisor
KI-gestützte Plattform für Betrugs- und Risikomanagement mit Echtzeit-Erkennung und Prävention durch fortschrittliches Unsupervised Machine Learning und Automatisierung.
Ocean Protocol
Dezentrales Datenprotokoll für sicheren, datenschutzfreundlichen Handel und Austausch von Datenassets für AI und Analytik.
Tangent AI
Eine Plattform für Vorhersageanalysen, die Zeitreihenprognosen und Anomalieerkennung automatisiert und schnelle, skalierbare und präzise Erkenntnisse ermöglicht, die nahtlos in Cloud-Datenpipelines integriert sind.