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Presentamos SQL Stream Builder.

Descripción

¿Qué es el procesamiento y análisis de flujos de datos?

Las funcionalidades de procesamiento y análisis de flujos de datos de Cloudera DataFlow (CDF), con la tecnología de Apache Flink, ayudan a las empresas a democratizar los análisis de flujos de datos en tiempo real en toda la empresa. También mejoran la detección y respuesta a eventos críticos que determinan los resultados empresariales. Con la llegada del IoT y otras fuentes de transmisión, hay un flujo constante de datos y eventos sin enlazar hacia la empresa. Las capacidades de procesamiento de flujos de datos de CDF ayudan a analizarlos en tiempo real, identificar patrones de eventos clave y redirigir alertas clave en función de información predictiva e inteligencia práctica.

Al permitir que los principales interesados tengan acceso a datos en tiempo real, las decisiones de negocio se toman mucho más rápido y crean el impacto adecuado. Las organizaciones pueden proporcionar este acceso en tiempo real a sus analistas simplemente con SQL para que así no dependan de los desarrolladores para acelerar los análisis de flujos de datos en tiempo real.

Más información

Casos de uso

  • Detección del fraude
  • Análisis de registros
  • Customer Analytics

Detección de fraudes


Evite millones de dólares de pérdidas debidas al fraude financiero detectándolo de manera proactiva.

Las empresas minoristas, de servicios financieros y de otros sectores se encuentran con dificultades para proteger los datos de los clientes y evitar el fraude financiero. Las funcionalidades de procesamiento y análisis de flujos de datos de Cloudera DataFlow pueden procesar flujos en tiempo real de transacciones de clientes, identificar patrones y crear alertas predictivas e inteligencia práctica para prevenir fraudes potenciales.

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Un 40 % menos de fraudes.

Lea el caso práctico

Análisis de registros


Modernice su infraestructura de registros para obtener análisis en tiempo real.

Los datos de registro son cada vez más valiosos para las empresas. Pero las empresas de IT tienen dificultades para crear procesos efectivos de recopilación de registros, distribuir la información relevante y generar métricas clave. Las funcionalidades de procesamiento y análisis de flujos de datos de Cloudera DataFlow ayudan a incrementar el procesamiento de registros, obtener información valiosa en tiempo real en toda la empresa y reducir significativamente los costes operativos.

Aerolínea principal: Mejora de la experiencia del cliente con la automatización basada en datos

Ha conseguido reducir el volumen de datos en un 50 % pagando solo una vez por los flujos de datos que se transmiten.

Lea el caso práctico

Análisis del cliente


Los análisis de cliente en tiempo real mejoran la interacción, la retención y la satisfacción.

Todas las empresas necesitan análisis en tiempo real para mejorar la interacción con el cliente pero tienen dificultades para implementarlos debido a un volumen de datos excesivo. El procesamiento y análisis de flujos de datos de Cloudera DataFlow hacen posibles los análisis de clientes procesando cantidades masivas de datos con latencias de menos de un segundo, a la vez que detectan interacciones con el cliente y recomiendan mejores servicios en tiempo real.

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Incremento del 9 % en ventas minoristas

Lea el caso práctico

Características principales

Consiga una supervisión en tiempo real y procesamiento paralelo de millones de puntos de datos en menos de un segundo. Distribuya el procesamiento paralelo para detectar patrones de manera continua y sin fallos y obtener información predictiva y prescriptiva en tiempo real.

Procese eventos complejos en tiempo real con procesamiento y análisis de microservicios, lotes y flujos de datos. Habilite diferentes técnicas de ventanas para crear análisis sofisticados basados en eventos, incluyendo la detección de eventos esenciales que impactan las decisiones y la automatización en tiempo real.

Materialice los resultados de una consulta de Streaming SQL en una vista persistente de los datos que se puede leer mediante REST. Las aplicaciones pueden utilizar este mecanismo para consultar flujos de datos sin tener que implementar sistemas de bases de datos y sin necesidad de configuración ni mantenimiento.

La facilidad de uso y la escalabilidad facilitan la adopción en toda la empresa. Los analistas de datos, que normalmente crean sus análisis con SQL, utilizan el mismo lenguaje de consulta para adoptar el análisis de flujos de datos en tiempo real, y los desarrolladores pueden crear análisis de flujos de datos en tiempo real con SQL, Java o Scala.

Configure consultas para gestionar el procesamiento de eventos de manera dinámica, base los flujos de procesamiento en el estado y el tiempo y use marcas de agua para gestionar las entregas tardías e improcedentes.

Los casos de uso de análisis en tiempo real varían en diferentes sectores y empresas. Cloudera es compatible con tres motores de procesamiento de flujos: Apache Flink, Spark Streaming y Kafka Streams. Compare estos motores para su caso de uso en este informe técnico.

Primeros pasos

Documentación de productos

Descubra las especificaciones técnicas, arquitectura, tutoriales y artículos sobre procedimientos de Apache Flink.

Más información

Precios de CDP Data Hub


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Flink en la nube

Extienda sus funcionalidades de procesamiento y análisis de flujos de datos a la nube con CDP Data Hub.

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