Your browser is out of date

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×

Cloudera Data Science & Engineering

行き当たりばったりの予測は予測とは言えません。

Cloudera Data Scienceは、近代的な予測アナリティクスのあらゆる側面に対応する使い慣れた高性能ツールで、Apache Hadoopへのより良いアクセスを可能にします。Clouderaを活用することで、お客様は高度なデータエンジニアリングや探索的データサイエンス、機械学習を大規模に実践できるようになります。しかも、オンプレミス、パブリッククラウド、ハイブリッドなど、データの管理環境に左右される心配はありません。最適なインサイトを今日獲得して、明日のより良い意思決定を実現してください。

Clouderaだけが提供できる柔軟性とパフォーマンス

バッチ、リアルタイム、そしてストリーミングワークロードに対する最先端のデータ処理ソリューションとして、Clouderaに勝るものはありません。Apache Spark™ などのテクノロジーを活用することで、従来テクノロジーよりも極めてスピーディで高度なデータ処理が可能になります。例えば、大規模分散データに対して優れたスケーラビリティでSQLを高速に実行したり、関数スタイルのプログラミングAPIを備えた柔軟な処理エンジンを自社のビジネスに利用することがきます。また、ストリーミングデータの インタラクティブ検索 や、SQLアクセスなどの機能によって、データの可視性も向上します。

Apache Spark™ について確認する

全てのワークロードをクラウド環境で

できる限り多くのワークロードをクラウド環境で実行しませんか?複数のワークロードをマルチテナント環境で実行したり、クラウド環境を利用する特定のタスク(ETLや探索的データサイエンスなど)を設計する場合でも、Cloudera Enterprise なら、コンピューティングやストレージの制約を受けることなく、TCO を軽減しながら、ライフサイクル全体でデータの永続性を確保することができます。さらに、Amazonのスポットインスタンスによる最も低価格のインフラストラクチャーを利用することで、さらなるコスト削減も可能です。

パブリッククラウド上でのデータエンジニアリングとデータサイエンス

 

あらゆる側面からパフォーマンスを改善

Clouderaは、大規模データセットへの探索的データサイエンスの実行を可能にし、同時に、エンジニアが必要なデータパイプラインを構築してマルチテナントアプリケーションを導入するためのツールを提供します。しかも全ての機能を、ポリシーやアクセス、セキュリティが安全に管理された単一の製品で提供するため、データのライフサイクル全体を通して可視性を高めることができます。

Data Science Workbench がどのように役立つか確認する

あらゆる障壁を取り払います

企業にとって、最も大きな目標に合わせてビジネスを拡張していくのは簡単なことではありません。Clouderaなら、お客様は大規模に探索的データサイエンスを実行し、大規模な並行コンピューティングや拡張データストリームを活用した機械学習モデルを導入できます豊富なプログラミングインターフェースと近代的なライブラリーを使って、プロダクション環境にモデルを展開し、安定させることができます。

見る:ディープラーニングによって可能性の限界を打ち破る

Altus Data Engineering

現在、データパイプラインは、かつてないほどに容易に実行できるようになっています。わずか数分でAWS上にクラスターを立ち上げ、探索を開始し、すべてのデータから価値を引きだすことができます。

SDX logo

データ活用はお好みの方法で。

サイロ化した個別の分析アプリケーションでは、ビジネスクリティカルな課題を解決することができません。顧客インサイトの取得や製品とサービスの連携、さらに業務リスクの低減など、複雑なデータ中心型の課題解決には、複数の機能が一体化したアプリケーションが不可欠です。そして、それこそ Cloudera Enterprise が Shared Data Experience (SDX) をベースに構築されている理由なのです。

さらに詳しく

主なユースケース

データプロセッシング
バッチ、リアルタイム、インタラクティブなど、お客様のワークロードに最適なアプローチを選択することができます。

  • 高速リアルタイムデータ取得:あらゆるソースから、あらゆるタイプのデータを取得
  • 拡張性に富むハイパフォーマンスなアーキテクチャー
  • 多様なデータタイプへの対応、優れたデータアクセシビリティ

機械学習
より多くのユーザーが、優れたパフォーマンスでアドホックにアクセスし、素早くインサイトを得られるよう支援します。

  • 分散機械学習
  • 使い慣れたAPI
  • バッチとストリーミングの統合

ストリームプロセッシング
データストリームの継続的なリアルタイム処理を実現します。

  • 耐障害性に優れたアプローチで継続的なデータストリームをハイパフォーマンスに処理
  • バッチ処理とストリーム処理に共通のAPIとプログラミングパラダイムを使用
  • 一般的なストリーミングタスクに簡易APIを使用
  • MLlibとの統合により、ストリーミングデータに予測分析を実行

探索的データサイエンス
統計的プログラミングを大規模なデータセットにまで拡張します。

  • 使い慣れたAPI
  • バッチとストリーミングの統合
Webinar

Introduction to the Data Science Workbench

Webinar

Transforming banking with automated machine learning

Your form submission has failed.

This may have been caused by one of the following:

  • Your request timed out
  • A plugin/browser extension blocked the submission. If you have an ad blocking plugin please disable it and close this message to reload the page.