Hitachi Vantara представила обновленное решение для управления данными
Hitachi Vantara объявила о запуске новой версии модульной программной платформы Lumada DataOps Suite. Она включает в себя инструменты интеграции, аналитики и каталогизации данных, такие как как Lumada Data Catalog, Lumada Data Integration, Lumada Business Analytics, Lumada Data Optimizer for Hadoop, Lumada Edge Intelligence. Решение создано на основе облачно-нативной архитектуры и представляет собой масштабируемую основу для различных продуктов Lumada. Платформа консолидирует данные между изолированными структурами, направлениями бизнеса или приложениями и обеспечивает гибкий доступ ко всему массиву информации. Также в платформу встроен механизм искусственного интеллекта (ИИ), упрощающий обнаружение и каталогизацию данных за счет того, что вся информация заранее сортируется и маркируется.
Согласно исследованию IDC, сотрудники тратят до 50% своего времени на поиск и получение доступа к файлам, которые иногда бессистемно распределены внутри корпоративных хранилищ или заблокированы для доступа к ним других пользователей. Обновленный программный комплекс поможет компаниям объединить различные хранилища и автоматизировать сортировку данных, что позволит быстрее находить и использовать данные для дальнейшего анализа продуктов, качества клиентского обслуживания, операционной деятельности и борьбы с мошенничеством. Также ИТ-специалисты смогут обеспечить разным сотрудникам гибкий доступ к тем или иным данным, что упростит взаимодействие внутри компании и между командами.
"Способность предоставлять нужные данные в нужные руки и в нужное время - простая формула успеха для любого бизнеса, - прокомментировал Радхика Кришнан, директор по продуктам Hitachi Vantara. - Lumada DataOps Suite преобразует разрозненные хранилища данных в единое целое, что упрощает предоставление доступа к файлам и сокращает количество времени на поиск нужной информации".
Управление и контроль корпоративным массивом данных (edge-core-cloud)
Lumada DataOps Suite работает на базе новой версии Pentaho, корпоративной платформы интеграции данных и аналитики Hitachi. Новая версия ПО обеспечивает полную поддержку Microsoft Azure Cloud, предоставляет расширенный список облачных поставщиков и улучшает конвейерную обработку данных между провайдерами.
Оптимизация ведения журналов Pentaho Business Analytics упрощает циклы установки, обеспечивая автоматическое обновление за счет объединения нескольких инструментов Lumada в одном программном комплексе.
Благодаря открытой архитектуре Lumada DataOps Suite решение возможно интегрировать в различные платформы других поставщиков, например, в Cloudera Data Platform или HPE Ezmeral Data Fabric (MapR). Это обеспечивает большую гибкость и интеграцию с существующими на рынке системами и инструментами аналитики.
"Современные организации нуждаются в облачной платформе, которая упростит процесс сбора и анализа данных с нескольких облаков, - заявил Скотт Муссон, вице-президент по CSI и глобальным программам компании Cloudera. - Тесная интеграция Lumada DataOps Suite с нашими фирменными решениями оптимизирует поиск данных, что обеспечивает крепкую основу для дальнейшего внедрения инноваций и трансформации бизнеса".
Каталог данных Lumada Data Catalog с помощью встроенного механизма искусственного интеллекта автоматически собирает все данные и каталогизирует их, помечая файлы для последующего управления и анализа файлов. Также инструмент способен обнаруживать конфиденциальную информацию и закрывать общий доступ к ней.
Встроенный в программный комплекс инструментарий Lumada Data Integration консолидирует данные из различных систем - приложений, облачных и локальных инфраструктур. Также Lumada Data Integration обеспечивает корректную работу машинного обучения.
"Повышенная масштабируемость программного комплекса Lumada DataOps Suite и новая версия Pentaho расширяют возможности кросс-системного анализа всей ИТ-инфраструктуры на платформе USU Analytics, что значительно увеличивает спектр использования этого решения", - сказал Питер Станек, старший вице-президент компании USU.
