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大流行期间的地理空间情报和AI / ML进展

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-11-16

我们必须修改提供ML / AI解决方案的方法,以适应远程办公环境
这些变化不仅从运营和技术角度实现,而且从文化角度实现,次使数据分析师能够执行以前仅适用于数据湖上数据仓库的工作负载。这将数据湖的传统范围从数据科学和机器学习扩展到了包括商业智能(BI)和SQL在内的所有数据工作负载。现在,组织可以授权跨数据工程,数据科学和数据分析的数据团队使用单一的数据真相,实现了湖边架构构想,该架构将数据仓库性能与数据湖经济相结合,从而使价格/性能比传统云数据仓库高出9倍。

架构简化了组织的数据和AI
过去数据团队必须维护用于商业智能工作负载的专有数据仓库,以及用于数据科学和机器学习工作负载的数据湖,因为没有单个数据平台可以满足BI的性能需求和数据科学的灵活性需求,传统架构的这种共存既昂贵又维护复杂,因此造成了数据孤岛,从而减缓了创新并扼杀了数据团队的生产力,通过在单个架构中运行所有工作负载来解决此问题。

数字化转型,这是我们实现更多,更清洁能源解决方案的雄心壮志的一部分
作为其一部分,我们一直在对数据湖架构进行大量投资。我们的目标是使我们的数据团队能够以简单的方式快速查询海量数据集,使用标准BI工具对PB级数据集执行快速查询的能力对我们来说是一个改变,共同创新方法使我们能够影响产品路线图,我们很高兴看到它进入市场。 

企业不再将数据移动到云中而是何时迁移
体系结构是数据驱动型组织的理想数据体系结构,此次发布使我们的客户在数据策略方面拥有更优越的选择,我们已经与成千上万的客户合作,了解他们想在何处采用数据策略,而答案是绝大多数都赞成数据湖,事实是他们在数据湖中拥有大量数据,并且使用SQL他们现在可以通过直接连接到他们的BI工具来实际查询数据。

一种开放格式的数据引擎
可为客户的现有数据湖增加可靠性,质量和安全性。客户能够避免存储数据的多个副本,以及以专有格式锁定数据。为了在数据湖上提供BI性能,SQL利用两项独特的创新。首先,它提供了易于使用的自动扩展端点,可在高用户负载下保持较低的查询延迟,对大型和小型数据集都非常快速地完成查询。借助适用于所有主要BI工具,集成到他们现有的BI工作流程中,从而对更新得多,比以往任何时候都更完整的数据,SQL还提供了本机查询和可视化界面,使分析师数据科学家和开发人员无需访问传统的BI工具即可构建仪表板和报表,这些报表和报表可在其组织内轻松共享。

企业比以往任何时候都需要一种能够使速度和敏捷性适应性强的数据战略

随着企业将其数据快速迁移到云中,我们看到了对在数据湖上进行分析的兴趣日益增长,引入为客户提供了全新的体验,使他们能够从海量数据中获取洞察力,并获得所需的性能,可靠性和规模,代数据堆栈重要趋势中的关键一步:将传统SQL分析与机器学习和数据科学相统一,公司在集中化和整理数据上进行了大量投资,他们应该能够进行一次投资,然后在统一环境中实施多种分析范例。


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