Cloudera Data Science proporciona un mejor acceso a los datos de Apache Hadoop con herramientas conocidas y eficientes que abordan todos los aspectos del análisis predictivo moderno. Gracias a Cloudera, tu empresa podrá realizar data engineering y data science exploratoria avanzadas, así como machine learning a escala, independientemente de dónde se hallen tus datos, ya sea localmente, en las nubes públicas o las dos cosas. Porque la información valiosa adecuada de hoy te permitirá tomar mejores decisiones comerciales mañana.
La flexibilidad y el rendimiento que solo nosotros podemos ofrecerte
No hay mejor solución de procesamiento de datos moderna para cargas de trabajo por lotes, en streaming y en tiempo real que la que brinda Cloudera. Con tecnologías como Apache Spark™, tus trabajos de procesamiento avanzado pueden completarse de manera mucho más rápida que con las tecnologías tradicionales. El resultado: SQL empresarial escalable y rápido para grandes volúmenes de datos distribuidos, así como de un motor de procesamiento flexible con una API de programación funcional. Asimismo, tu negocio contará con una mejor visibilidad de los datos que está recopilando gracias a la búsqueda interactiva y el acceso SQL a datos en streaming.
Para todo lo que esté en la nube
¿Por qué no ejecutar tantas cargas de trabajo como sea posible en la nube? Da igual si estás efectuando múltiples cargas de trabajo en un entorno multiempresa o procesos que aprovechan la infraestructura de la nube para trabajos específicos como ETL y data science exploratoria. Sea cual sea el caso, Altus Data Engineering elimina las limitaciones de computación y almacenamiento para lograr un menor coste de propiedad, a la vez que mantiene los datos en todo el ciclo de vida de tu entorno. Como si no fuera bastante, podrás incluso ahorrar al utilizar la infraestructura en su opción más económica mediante instancias spot en Amazon.
Sigue haciendo lo que haces, pero mejor
Cloudera te permite efectuar data science explorativa en grandes conjuntos de datos, mientras facilita a los ingenieros las herramientas que necesitan para crear pipelines de datos y aplicaciones multiempresa —todo ello en un único producto con políticas fiables, acceso y controles de seguridad para conseguir visibilidad de todo el ciclo de vida de los datos—.
Puedes decirles adiós a los obstáculos
Nunca ha sido tan fácil escalar tu negocio según tus objetivos más ambiciosos. Brindaremos a tu empresa la oportunidad de llevar a cabo data science exploratoria y conseguir modelos de machine learning que puedan aprovechar el cálculo masivo en paralelo y los flujos de datos expandidos. Con Cloudera, tendrás una interfaz de programación completa y bibliotecas modernas para garantizar que tus modelos se implementen y sean estables en la fase de producción.
Mira el vídeo: El deep learning expande los límites de lo posible
Experimenta tus datos. A tu manera.
Los desafíos empresariales más problemáticos relacionados con los datos no se pueden resolver con aplicaciones analíticas mediocres que funcionan en silos. Para abordar de forma correcta cuestiones como extraer información del cliente, conectar productos y servicios o reducir el riesgo comercial, hacen falta aplicaciones multifunción que trabajen como una sola. Por esta razón, Cloudera Enterprise se basa en una experiencia de datos compartidos, SDX (Shared Data Experience).
Principales casos de uso
Procesamiento de datos
Elige la mejor opción para tus cargas de trabajo: interactivas, por lotes o en tiempo real.
- Alta velocidad en la recopilación de datos en tiempo real: capacidad de recopilar datos de cualquier fuente y tipología
- Arquitectura escalable y de alto rendimiento
- Más tipos de datos y mejor acceso a ellos
Machine learning
Promueve el alto rendimiento, con acceso específico a más usuarios y menor tiempo para conseguir más información valiosa.
- Machine learning distribuido
- APIs conocidas
- Integración en streaming y por lotes
Procesamiento en streaming
Procesamiento continuo y en tiempo real de flujos de datos.
- Procesamiento tolerante a fallos y de alto rendimiento de flujos de datos continuos
- APIs parecidas y paradigma de programación para procesamiento por lotes y en streaming
- APIs simplificadas para tareas comunes en streaming
- Integra MLlib para análisis predictivos en datos en streaming
Data science exploratoria
Aplicar el potencial de la programación estadística en grandes conjuntos de datos.
- APIs conocidas
- Integración en streaming y por lotes
