Data Virtualization
La data virtualization permette di rendere tutti i dati disponibili senza spostarli ulteriormente, rendendoli accessibili nel modo più semplice possibile. Qualunque siano le fonti dati o sistemi di BI già presenti in azienda noi costruiamo uno strato di virtualizzazione che connette i dati di ogni fonte ai tool di BI o accessibili direttamente con query in linguaggio SQL.
Data Lake & Virtualization
Ottieni il massimo dal tuo Data lake
Le moderne architetture dati adottano i Data Lake come sistema di archiviazione principale.
Soffrono però nei compiti di fruizione, estrazione e analisi dei dati, a causa di:
- Lentezza dei sistemi
- Alto costo di spostamento dei dataset in Data Warehouse
- Complessità nelle fasi di esportazione e analisi ed ETL
Dremio permette di:
- INTERROGARE I DATI DIRETTAMENTE SUL DATA LAKE
Attraverso la creazione di un layer di virtualizzazione - SEMPLIFICARE L’ACCESSO AI DATI
Per team e Data scientist che non riescono a trovare e gestire i dati di loro competenza - FORNIRE DATA GOVERNANCE
Attraverso un avanzato sistema di data lineage - ACCELERARE L’ACCESSO AI DATI
La virtualizzazione consente di velocizzare l’accesso ai dati fino a 10X
Chiedici di più
Dremio può essere la soluzione perfetta per ottenere il massimo dai tuoi dati. Se sei alla ricerca di un sistema di gestione avanzato del tuo Data Lake possiamo fornirti una dimostrazione della piattaforma e delle sue potenzialità
Data Virtualization: applicazioni
BI on Data Lakes
Accelera i data lakes per Tableau, Power BI e altri. Distribuisce rapidamente i carichi di lavoro su S3, Hadoop, ADLS e altro ancora.
Data Acceleration
Rende l’analisi dei dati fino a 1000 volte più veloce. Senza cubi, ETL, tabelle di aggregazione, estratti BI o modifica SQL.
Self Service Data
Consente agli analisti e agli scienziati di dati di scoprire, curare, accelerare e condividere dati da qualsiasi fonte.
Data Lineage
Offre dashboard per dare visibilità delle connessioni attive, la struttura dei dati e informazioni sulle performance
Video
Alcuni dei nostri interventi sul tema della Data Virtualization
Come gestire le informazioni “sommerse” del tuo Data Lake? Ne abbiamo parlato a RedHat OSD 2019!
Seacom Esinaday2019: Stefano Pampaloni mostra i vantaggi dell’adozione di soluzioni di Data Virtualization
Martin Caley e Christy Aragan del team Dremio introducono la piattaforma. Live @seacom Esinaday 2018
Dremio + Elastic
Dremio è una soluzione perfetta per l’integrazione con Elastic.
Oltre ad esporre i dati tramite interfacce avanzate che permettono di visualizzare con chiarezza la struttura e l’interconnessione delle informazioni, la soluzione è in grado di velocizzare l’accesso ai dati strutturati e non strutturati dei cluster Elasticsearch.
Il connettore Elastic di Dremio è progettato per fornire una visione coerente e comprensibile degli indici e dei mapping Elastic, mediante l’uso di una gerarchia a due livelli. In Dremio, questi due livelli possono essere pensati come database e tabella. Gli indici elastic e gli alias sono rappresentati come database e ogni mappatura all’interno di tali indici o alias viene rappresentata come tabella.
NEWS
Seacom connette Dremio a Elasticsearch 7.x!
Molti utenti hanno recentemente sollevato il problema dell’integrazione della piattaforma Dremio con le versioni di Elastic Stack dalla 7.0.0 in poi.
Abbiamo identificato la problematica e proposto una soluzione per risolvere il problema. Leggi l’articolo per saperne di più!
WEBINAR
Webinar Dremio - 24 marzo
In questo Webinar, Stefano Pampaloni di Seacom approfondirà la piattaforma Dremio nel dettaglio, illustrandone le funzionalità e i principali casi d’uso, con particolare attenzione all’utilizzo combinato con Elasticsearch.
Webinar Dremio - 21 Aprile
In questo Webinar, approfondiremo la presentazione della piattaforma Dremio presentandone dei casi d’uso.
Sorgenti di dati
Dremio Enterprise Edition supporta un’ampia gamma di sorgenti dati:
● DB Relazionali: DB2, Hive, Microsoft SQL Server, MySQL, Netezza*, Oracle, PostgreSQL, Redshift, Teradata*, Vertica*.
● NoSQL: Cassandra*, Elasticsearch, HBase, MapR-DB, MongoDB.
● File Systems: Azure Blob Store*, HDFS, MapR-FS, NAS, S3.
● Formati File: Avro, CSV, Excel, JSON, ORC*, Parquet.
Client Applications
Supporta tutti gli standard SQL, come funzioni di Windowing, sub-query di correlazione e molto altro.
Le applicazioni sono connesse lato client attraverso ODBC, JDBC, or REST Api.
● Integrazioni avanzate: Jupyter, Microsoft Power BI, Qlik, Tableau
● Integrazioni testate: Alteryx, BusinessObjects, DBeaver, DbVisualizer, Excel
Microstrategy, Pandas, Python, R, Scikit-learn, TensorFlow. Security
Integrazione con sistemi di sicurezza
● LDAP & Kerberos Authentication
● Role-based Authorization
● Encryption & Secure Impersonation
Deploy
Esistono due modalità di deploy del sistema:
● Dedicated Infrastructure. Runs in containers or on bare metal. Reflections are stored on local filesystems, S3 on AWS, or Azure Blob storage.
● On Hadoop. Provisioned and managed via YARN. Reflections are stored in HDFS.
DATA VIRTUALIZATION: LE ESPERIENZE DEI CLIENTI
Sport Marketing: i vantaggi che può dare Dremio
Per far accrescere brand awareness ed incrementare le vendite molte società sportive si affidano allo sports marketing. Incrowd Sport ha scelto Dremio per potere disporre di un modello di data lake aperto in esecuzione nel cloud così da ottenere il controllo dei dati e ridurre i costi.
Data Journalism: perché è fondamentale l’uso di Dremio
Vi è sempre più richiesta di giornalisti che utilizzino big data e open data per realizzare le loro inchieste. Per poter svolgere a pieno questo lavoro sono necessarie tecnologie che permettano di accedere facilmente ai dataset e interrogarli attraverso una semantica semplificata.
UBS: l’importanza di Dremio per i financial services
La UBS Group SA è una società svizzera di servizi finanziari con sede a Zurigo e Basilea.
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Il nostro Team ti ricontatterà entro breve per fornirti tutte le informazioni di cui hai bisogno
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