概要
あらゆる場所のあらゆるデータを実際に役立つビジネスの洞察に簡単に変換。
CDP Data Warehouse を導入すれば、IT 部門はクラウドネイティブなセルフサービスの分析エクスペリエンスを BI アナリストに提供できます。ゼロから始めてクエリを実行するまでほんの数分です。パフォーマンスは、規模やデータのタイプ (構造化/非構造化など) を問わず他のデータウェアハウスを上回り、ペタバイトを超える拡張にも優れたコスト効果を発揮します。
Data Warehouse は Cloudera Data Platform (CDP) 上で動作するため、ストリーミング、データエンジニアリング、および機械学習分析と完全に統合されます。一貫性のあるフレームワークにより、プライベートクラウド、マルチパブリッククラウド、ハイブリッドクラウドに存在するすべてのデータやメタデータにセキュリティとガバナンスが適用されます。
ユースケース
クラウドデータレポートおよびダッシュボード
データへの即時アクセス
データウェアハウスの最適化
運用およびイベント分析
リサーチおよび検出分析
データウェアハウスの最適化
最新のデータウェアハウスで洞察を拡大。
負荷の高いワークロードを従来のデータウェアハウスから全面的または部分的に Cloudera Data Warehouse に移行できます。新しいタイプのデータに基づくユースケースを導入し、新しいユーザーが多数参加することになっても効率良く手頃な価格で対応できます。現場で鍛え上げられてきた Impala、Hive LLAP、Hive on Tez などのオープンソースエンジンと Hue、Workload XM などのツールが、構造化および非構造化データの両方を対象とする柔軟な高速分析を大規模にサポートします。
運用およびイベント分析
膨大な量のイベントや時系列データを分析。
従来のデータウェアハウスでマシンログ、センサー、その他のエッジデバイスから得られる大量のイベントや時系列データを分析するのはほぼ不可能です。Apache Kudu および Druid をベースとする CDP Data Warehouse を Cloudera DataFlow と組み合わせると、パフォーマンス、規模、使いやすさが革新的に向上し、ファストデータという新しい現実にセルフサービス分析で取り組むことができます。
リサーチおよび検出分析
膨大な量の非構造化データを、リレーショナルデータと関連付け
高品質の予測を行うには、膨大な量の非構造化データ、半構造化データ、テキストデータ、リレーショナルデータから新たな相関関係やパターンを検出し、洞察を得る必要があります。CDP Data Warehouse と全文検索の Solr、さらに CDP Machine Learning との連携により、あらゆるデータソースから洞察が得られるようになり、予測の精度が高まります。
