数据湖 数据湖的困境：驾驭大数据价值与挑战 访问和分析数据湖中的大型数据集面临着诸多挑战。首先，在庞大的非结构化或半结构化数据中找到所需信息并非易事。其次，数据质量问题，例如陈旧数据，可能影响分析结果的准确性。此外，平衡敏感数据的安全性和访问权限也是一项重要任务。最后，为了获得及时的结果，查询必须快速运行。 这些挑战假设您需要的数据已经存在于数据湖中。如果数据需要从外部数据源获取，那么您还需要应对数据提取、管道管理和维护等额外挑战。 Denodo 平台简化了数据访问，无论数据位于何处、采用何种格式或延迟如何。它在数据湖和其他数据源之上提供集中式数据访问层，使所有用户都能轻松地实时查找、查询、集成和安全地共享数据集。 为高效处理数据湖中的海量数据，Denodo 内置了基于 Presto 的 MPP 引擎，并结合智能查询加速器功能，可提供大规模、闪电般的查询速度。此外，Denodo 平台还提供集中控制点，方便安全和合规团队监控和管理所有数据访问。 数据湖 优势 无与伦比的查询响应时间 将高度可扩展且高效的基于 Presto 的 MPP SQL 引擎与 Denodo 平台的 AI 驱动的智能查询加速器相结合，可以优化查询速度。这种集成通过智能缓存、基于成本的优化以及一系列其他优化策略，确保快速执行查询，以提供最快的结果。 数据湖访问民主化 Denodo 平台通过将不同的数据格式无缝转换为用户友好的视图，解锁并实现对数据湖的访问民主化。辅以直观的基于 Web 的界面和具有智能推荐和智能搜索功能的复杂数据目录，用户可以高效、轻松地访问企业范围内的數據。 企业范围的数据访问 专用连接器使企业能够轻松连接到 200 多个不同的系统，从简单的电子表格和 SaaS 服务到复杂的数据仓库和数据湖。通过使此集成过程变得简单快捷，您可以更快地利用新数据的价值，使您的业务能够快速灵活地适应不断变化的数据需求。 灵活的数据交付选项，超越 SQL 现代架构需要比支持 JDBC 和 ODBC 的 SQL 查询更多内容。您必须考虑 REST 和 GraphQL API（用于开发人员）、Python（用于数据科学家）以及 Kafka 和 JMS（用于流式应用程序）。您需要支持通过不同渠道同时访问。这种灵活性简化了团队成员访问和使用数据的方式，提高了整个组织的效率和精确度。 敏捷性、合规性和降低风险 集成的语义数据访问层，具有元数据标记和基于属性的访问控制 (ABAC)，提供了一种灵活、敏捷的方法，用于增强分析、精确跟踪敏感数据和定制访问权限。 数据湖 客户成功案例 了解我们的解决方案如何帮助您实现业务目标。 使用 Denodo 平台，解锁智能工厂的下一代创新数据管理解决方案，Denodo 平台是帮助制造商在其供应链中实现可见性、可预测性和智能运营的数据管理解决方案。 请求会议
