Utilizza l'intelligenza artificiale tramite un Data Lakehouse end-to-end per aumentare Efficienza del ciclo di vita dei dati dall'acquisizione alla previsione
Per aumentare la produttività e la redditività, i data scientist hanno bisogno di accedere a un’esperienza dati fluida che combini funzioni di gestione, analisi e scienza dei dati per promuovere l’interoperabilità, l’automazione, la sicurezza e la governance.
Questo rapporto, basato su un sondaggio online commissionato condotto da Forrester Consulting per conto di Cloudera, HPE e Intel tra professionisti dei dati e decisori, ha messo in luce le sfide tecniche e organizzative legate ai progetti sui dati tra team di data science sempre più distribuiti.
Leggi il rapporto per ottenere consigli chiave su come porre fine
La Data Lakehouse end-to-end può aiutare a superare queste sfide
di:
- Ridurre gli sforzi di integrazione dei dati
- Accelerazione del time-to-value per l’analisi avanzata
- Migliorare la governance e la produttività attraverso
- collaborazioni rafforzate
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