Tipos de datos extendidos
Características técnicastienen acceso a una gama más amplia de datos que los data WareHouse, lo que les permite acceder a registros del sistema, audio, video y archivos.
Integra almacenamiento de datos, consultas SQL, procesamiento analítico y acceso a conjuntos de datos de distintos formatos.
Una primera mirada a lo que puede hacer con este producto.
Responda preguntas sobre sus datos mediante consultas reutilizables.
Revise versiones anteriores y reproduzca análisis con el mismo contexto.
Explore grandes conjuntos de datos mediante consultas analíticas.
Comparta resultados en formatos que pueden usar otras áreas y herramientas.
Incorpore nuevos conjuntos de datos para ponerlos al servicio del análisis.
Lleve los datos a las herramientas de análisis que ya utiliza su organización.
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25 características
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tienen acceso a una gama más amplia de datos que los data WareHouse, lo que les permite acceder a registros del sistema, audio, video y archivos.
permiten realizar informes en tiempo real al admitir análisis en linea, especialmente cuando se utilizan con productos de integración.
los data LakeHouse aplican esquemas a los datos, lo que ayuda a la estandarización de grandes volúmenes de datos.
Dado que los datos de un data LakeHouse pasan por una limpieza e integración, son útiles para el análisis.
Describe una arquitectura abierta orientada a la interoperabilidad entre tecnologías.
formato de tabla abierto para conjuntos de datos analíticos de gran tamaño.
Permite consultar datos mediante SQL.
Administra las particiones de datos sin requerir que el usuario las especifique en cada consulta.
puede actualizar el diseño de una tabla a medida que cambian el volumen de datos o los patrones de consulta.
permite realizar consultas reproducibles que utilizan exactamente la misma instantánea de tabla o permite a los usuarios examinar fácilmente los cambios.
permite a los usuarios corregir rápidamente los problemas restableciendo las tablas a un estado correcto.
Los archivos de datos se reducen con estadísticas de nivel de columna y partición, utilizando metadatos de tabla.
El control de versiones a nivel de objeto es una evolución significativa en comparación con los enfoques de control de versiones de SAN y NAS.
Mantiene metadatos y políticas de retención para apoyar la gobernanza de datos.
Utiliza almacenamiento en columnas para optimizar las operaciones de escaneo y agregación, mejorando el rendimiento de las consultas.
Emplea técnicas de indexación avanzadas, incluidos índices de mapa de bits e invertidos, para acelerar el procesamiento de consultas al permitir el filtrado y la recuperación…
un dialecto de SQL diseñado para consultas analíticas, que permite a los usuarios realizar agregaciones y filtrados complejos con una sintaxis familiar.
Presenta una arquitectura distribuida con nodos especializados (por ejemplo, Broker, Histórico, Tiempo real, Coordinador) que se pueden escalar independientemente para manejar…
Incluye autenticación, control de acceso basado en roles e integración con LDAP.
Proporciona una interfaz de consulta unificada desde el navegador.
Capacidad para volcar consultas a diferentes formatos de archivo, CSV, JSON, XML.
Permite publicar un catálogo de descarga de datos comprimidos con categorías y acceso configurable por usuarios, organizaciones y permisos.
Permite cargar conjuntos de datos por una interfaz web para su procesamiento en la bodega o el lago de datos.
Permite el acceso mediante conexión web cifrada o VPN.
El sistema puede integrarse vía REST API con sistemas de analítica como Tableau y Power BI.
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