更快地载入、准备和混合数据
数据协调工具能够减少构建和维护分析数据管道的时间和复杂性，有助于管理体量快速增加、更趋多样化、需要更快速处理的数据。通过功能强大且经济高效的自定义报告和仪表板功能，实现分散的分析访问。通过自助服务分析和最低程度的 IT 支持，获得全新的信息。
强大的数据集成
Collaboratively build, deploy and monitor dataflows to streamline data delivery. Deliver analytics-ready data to end users faster with visual tools that reduce time and complexity.
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Accelerated Data Onboarding
Broad connectivity to virtually any data source or application
Drag-and-drop interface to create data pipelines
Dataflow templates that execute edge to cloud
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Flexible Data Self-Service
Inline and stepwise visualization of data
- Blend data anywhere on-premises or any cloud including Azure, AWS, GCP
Flexible architecture to run anywhere
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Robust Dataflow Orchestration
Seamlessly switch between native engine and Apache Spark
Operationalize R, Python, Scala & Weka machine learning models
Extend for analytics with built-in integration
令人信服的商业分析
Deliver analytics in modern data architectures. Increase analytics access and adoption by moving beyond traditional per-seat licensing.
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Ad-Hoc Analysis
Interactive visualizations
Increased data integrity
Easy integration
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Flexibility
Web-based drag-and-drop dashboard designer
Mash-up with other web applications
Advanced multitenancy
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Enterprise Reporting
Operational self-service reporting
Security with content permissions
Locking and expirations
数据集成和分析
为访问、准备和混合多个数据源以交付分析就绪数据缩短时间并降低复杂性，而无需进行任何编码。直观的界面与强大的转换引擎相结合，可提供满足客户需求的高性能数据集成和分析功能。
访问边缘、核心和云中的数据源
缩短时间并降低复杂性，以便访问、准备和混合来源，从而提供可用于分析的数据。
关联并移动任何格式任何大小的数据
从本地或云端访问数据源，包括平面文件、RDBMS、对象存储和应用程序数据库。
企业报告
使用丰富的交互式可视化效果库，采用多租户技术，提供可嵌入且安全可靠的报告。
集群到容器灵活性
借助跨多个云的 Kubernetes 集群，开发适应性和可扩展管道。
协调机器学习
可操作 R、Python、Scala 和 Weka 机器学习模型，进而使用行业领先的库。
广泛的连通性和灵活性
秉承开源传统，不限定供应商，可与本地或云端数据源进行关联。
客户案例
资源和指南
Forrester Wave for Enterprise Data Fabric
凭借在数据管理和集成方面非凡的边缘-核心-多云能力，Hitachi Vantara 在 2020 年《Forrester Wave™ for Enterprise Data Fabric》报告中位列卓越表现行列。
阅读报告
相关解决方案和服务
