
与专家会面:云原生MDM的创新
2022年春季发射
人工智能云数据管理的创新
- MDM & 360应用程序
- 数据治理 & 隐私
- 分析、人工智能 & 数据仓库/数据湖
- IDMC & 克莱尔
加速可信数据和人工智能的共享: 通过自助服务数据市场访问和共享可信数据和人工智能模型. 先进的自动数据分类与开箱即用的数据分类器和机器学习驱动的自动化. 通过无服务器扫描来实现深度元数据连接和跨数据仓库和数据湖的自动化沿袭,从而增加实现价值的时间.
大规模实施AI、ML 通过新的机器学习转换实现机器学习模型的操作,以实现端到端的生产ML工作流程. 降低构建和管理底层数据管道的成本和复杂性. 通过砖 SQL的无代码数据集成来提高数据工程的生产力和性能,从而利用高达12倍的价格和性能.
通过向导驱动的应用程序摄取和更改数据捕获实现云数据工程的民主化. 利用claire驱动的自集成系统,通过增强数据集成来提高生产力. 通过自动化的mlop和DataOps功能,增加数据科学家和数据工程师之间的协作. 通过自动利用AWS Spot实例和gravon处理器控制成本—节省高达90%的计算成本.
2021年秋季上市
解锁协作,建立信任,民主化数据
- 360年业务 & MDM
- 数据治理、隐私 & 目录
- 数据仓库 & 数据湖
- IDMC & 克莱尔
通过增强MDM确保每个数字转换的成功. 通过可视化分析支持业务自助服务,并通过针对参考数据管理的定制工作流支持业务协作. 在将MDM迁移到生产环境时,通过消除容易出错的手工工作来更快地采用MDM. 通过轻松查看和分析数据匹配和质量流程的结果,为非技术团队维护MDM流程的透明性.
使数据使用者能够找到, 理解, 访问, 并通过业界首个云数据市场信任他们所需的数据. 借助云原生数据治理和具有自动数据质量评估的目录即服务,简化和加速大规模数据质量标准的应用. 支持深度元数据连接和跨多云和混合的自动化数据沿袭,使用新的高级扫描仪.
通过向导驱动的应用程序摄取和更改数据捕获实现云数据工程的民主化. 利用claire驱动的自集成系统,通过增强数据集成来提高生产力. 通过自动化的mlop和DataOps功能,增加数据科学家和数据工程师之间的协作. 通过自动利用AWS Spot实例和gravon处理器控制成本—节省高达90%的计算成本.
通过向导驱动的应用程序摄取和更改数据捕获实现云数据工程的民主化. 利用claire驱动的自集成系统,通过增强数据集成来提高生产力. 通过自动化的mlop和DataOps功能,增加数据科学家和数据工程师之间的协作. 通过自动利用AWS Spot实例和gravon处理器控制成本—节省高达90%的计算成本.
2021年夏季上市
转 数据转化为智能 与可信数据和人工智能
- 应用程序现代化
- 360年业务 & MDM
- 数据治理 & 隐私
- 数据仓库 & 数据湖
- IDMC & 克莱尔
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