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Pentaho Big Data Analytics (已停止與廠商的商業合作) (產品編號:13342)

全面的、統一的大數據分析解決方案,支持完整的數據生命周期

標簽:大數據BI數據分析Pentaho

開發商: Pentaho

當前版本:

產品類型:控件

產品功能:大數據分析工具

平臺語言:

開源水平:不提供源碼

本產品的分類與介紹僅供參考,具體以商家網站介紹為準,如有疑問請來電 023-68661681 咨詢。

Pentaho Big Data Analytics實現了通過單一平臺提供可視化工具,能提取及合成數據,并且實現可視化和分析的功能,并改變你經營業務的方式。無論是什么數據源,什么樣的分析要求或者部署環境,Pentaho都能允許你對大數據進行深層次的分析。

* 關于本產品的分類與介紹僅供參考,精準產品資料以官網介紹為準,如需購買請先行測試。

完整的大數據平臺

緊密的耦合數據集成與商業分析平臺加速了大數據的價值實現。

Pentaho Big Data Analytics - 完整的大數據分析平臺

完整的大數據分析平臺

  • 全方位的分析方案:數據訪問權限及數據可視化與預測分析方案的集成。
  • 通過Pentaho自適應的大數據層支持最廣泛的數據源,充分利用每個數據源的獨特的優勢。
  • 允許用戶生成混合的大數據,并將它們用于更全面,更精確的分析方案。
  • 基于開放標準的構架,支持擴展和與現有設施集成。

交互式的分析方案、報表、可視化功能和面板

Pentaho 允許商業用戶和分析師在不依賴IT和開發人員的情況下,通過多個維度輕松的實現數據的可視化,分析和反饋。

Pentaho Big Data Analytics - 強大的大數據分析方案和反饋功能

強大的大數據分析方案和反饋功能

  • 交互式可視化分析有數據鉆取、lasso濾波、縮放和易于審查的屬性高亮顯示。
  • 實時可用的交互式可視化功能庫。
  • 為大數據量的快速思維分析提供了極大規模的的內存數據緩存。
  • 自主交互式反饋到高容量,高度特化的企業報表。
  • 支持任何數據,包括混合了企業數據的顯示面板。

高容量數據處理

提升大數據開發速度,在集群上獲取更好的性能。

Pentaho Big Data Analytics - 高效的數據處理

高效的數據處理

  • 支持本地連接到領先的Hadoop,NoSQL和analytic數據庫。
  • 可視化的MapReduce任務設計器縮短了開發周期。
  • 支持對非結構化數據進行編制,建模和搜索。
  • 強大的多線程數據集成引擎,加速作業執行。
  • 支持集群,實現跨結點的分布式處理。
  • 獨特的Hadoop內部執行過程,實現極高效的性能。

自適應大數據層

提高了對流行數據商店的最新版本和功能的訪問權限和集成能力。

Pentaho Big Data Analytics - 自適應大數據層用于投資保護

自適應大數據層用于投資保護

  • 一旦有了數據的訪問權限,之后在任何地方都可以處理,合并和使用它。
  • 支持從Cloudera、Hortonworks、MapR到Intel等最新的Hadoop分布。
  • 包含針對Cassandra、MongoDB等NoSQL數據庫的簡單插件。
  • 支持連接到Amazon Redshift和Splunk等專業的數據商店。
  • 高度的靈活性,降低了大數據體系變化所帶來的風險和孤立點。

Pentaho Instaview:從大數據發掘想法只需3步

Pentaho Instaview只需簡單的3步就可以帶領用戶從數據走向分析方案,縮短訪問和搜索大容量、多樣化數據的時間。

Pentaho Big Data Analytics - Instaview用于從混合大數據集中發掘想法

Instaview用于從混合大數據集中發掘想法

  • 針對包括Hadoop,Cassandra,HBase,MongoDB等先進的大數據源提供自助式分析方案。
  • 提高了大數據的訪問權限,去除了分離大數據可視化工具這一要求。
  • 允許IT輸入和管理終端用戶的大數據的訪問權限,快速部署大數據分析方案。

強大的數據挖掘和預測分析方案

精密的分析模型使得組織機構可以通過歷史績效規劃未來成果。

Pentaho Big Data Analytics - 數據挖掘等等

數據挖掘等等

  • 功能強大的算法,包括分類,回歸,聚類和關聯性分析。
  • 使用預測模型標記語言(PMML)導入第三方模型。
  • 使用Pentaho庫對模型進行存儲和版本控制。
  • 使用Pentaho數據集成對Hadoop 集群內外的模型優化。
  • 算法并入了Pentaho的可視化界面。

更新時間:2014-09-01 11:44:13.000 | 錄入時間:2013-11-11 15:33:19.000 | 責任編輯:陳俊吉

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