数据以不同的形式和速度出现,这就是为什么Cloudera根据其特征提供了正确的机制来摄入,存储和查询数据的原因。Apache Nifi和Apache Flink提供流摄取和处理框架,而Hive LLAP和Impala为仓库提供了分析引擎。对于文本和非结构化数据,SOLR帮助索引和查询它,HBase为实时应用程序提供了动力。这就是为什么将数据可视化设计为通过在所有这些数据源中浮出视觉分析来汇总和驱动增强分析的原因。在单个仪表板或应用程序中,用户可以从数据仓库中引入饼图,该表显示了Solr Collection的片段搜索结果,并且已部署的ML模型的预测结果。此外,由于数据可视化建立在Cloudera上,因此数据消费者可以在任何公共云,本地或混合部署中轻松访问和可视化其数据。
免责声明:除非与 CLOUDERA 的书面协议中明确规定,否则 CLOUDERA 不会就 CLOUDERA 技术或与此相关的支持做出或给予任何明示或暗示的陈述、保证或承诺。CLOUDERA 不保证 CLOUDERA 产品或软件将不间断运行,不保证其没有缺陷或错误,不保证其将保护您的数据免遭丢失、损坏或不可用,也不保证其将满足客户的所有业务需求。在不限制前述条款的前提下,并在适用法律允许的最大范围内,CLOUDERA 明确否认任何及所有默示保证,包括但不限于对适销性、质量、非侵权、所有权和针对特定用途的适用性的默示保证以及任何基于交易过程或贸易惯例的陈述、保证或契约。
海军最近面临着令人担忧的舰船维护赤字问题。2019 年至 2020 年期间,海军面临 10 亿美元的舰船维修缺口,导致必要的维护工作被推迟,预定的维护期也推迟了。3 例如,濒海战斗舰 (LCS) 经常会因为意外的维护成本和高昂的承包商费用而面临长达两个多月的延误。4 在某些情况下,即使是非常小的不可预见的维护问题也会导致长时间的延误,因为造船厂工人要等待批准。舰队部队舰队司令克里斯·格雷迪上将在 2020 年 9 月的舰队维护和现代化研讨会上表示:“如果我们要寻找改进的地方,那么这些研究都得出了相同的结论:舰队战备的最大阻碍因素是造船厂的维护和现代化绩效。”“我们必须做得更好。”5
现代企业正在努力释放其企业数据推动业务价值的潜力。Cloudera AI,Nvidia的高级GPU处理和微服务的收敛性,以及真正的混合模型,在确保数据准备,治理和推论的同时,提供了扩展数据,AI和分析的无缝路径。通过集中数据,AI和分析工作负载在Cloudera启用SDX的数据湖服务中,并通过NVIDIA NIMS(NVIDIA推断微服务)和GPU驱动的体系结构加速性能,组织可以提供更快的见解,优化成本,优化成本,并在集成的数据安全范围内保持强大的合规性。本文探讨了这些技术如何为统一的,可扩展的AI驱动企业框架提供支持,以支持组织希望实现的数据驱动结果。
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借助 OVO UnCover,OVO 现在可以更广泛地访问可用数据,并可以将其转换为有意义的业务决策,从而为每个客户释放超个性化营销的潜力。Cloudera 支持的情境化报价引擎使用先进的智能数据分析和机器学习实时处理客户数据,并构建推荐算法,根据消费者的生活阶段和需求为他们提供最佳解决方案。例如,购买手机的用户可能会被提示购买额外的手机保险。新婚夫妇可能会获得家庭保险。最终向客户提出的建议是根据他们的个人需求,量身定制最合适、最相关的客户产品体验。