2021年Gartner报告: 从数据仓库到机器学习,砖是一个领导者

了解为什么砖 Lakehouse平台能够同时提供数据仓库和机器学习用例.

所有的数据,分析和AI都在一个湖屋平台上

Data lakehouse:两全其美

Lakehouse结合了可靠性, 具有数据湖的开放性和灵活性的数据仓库的性能和治理. 现在您可以同时执行传统的SQL分析和BI, 加上数据科学和机器学习在同一个平台上.

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简单的

减少基础设施的复杂性. 在一个云或多个云上减少数据移动,并提供更好的治理.

开放

通过构建开放标准和开放源代码,更快地采用新的创新,并保持对数据的控制.

协作

直观的协作工具和广泛的集成使您的团队很容易在整个数据和人工智能工作流程中进行合作.

莱克豪斯将你的数据团队统一起来

数据管理与工程

简化数据摄取和管理

具有自动化和可靠的ETL, 开放和安全的数据共享, 和闪电般的表现, 三角洲湖将您的数据湖转换为所有结构化的目的地, 半结构化和非结构化数据.

分析

从最完整的数据中获得新的见解

由于可以随时访问最新和最完整的数据,以及砖 SQL的强大功能——比传统云数据仓库更好12倍的价格/性能——数据分析师和科学家现在可以快速得出新的见解.

数据科学和机器学习

在整个生命周期中加速ML

lakehouse构成了砖机器学习的基础——一个用于完整机器学习生命周期的原生数据和协作解决方案, 从特色到制作. 结合高质量的, 高性能数据管道, Lakehouse加速了机器学习和团队生产力.

数据仓库就是历史. 了解为什么湖屋是数据和人工智能的现代建筑.

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现代云数据栈初具规模

虚拟的或面对面的
旧金山6月27日至30日

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