Analytics Lake | Datenplattform für Analytics

Die einzige Datenplattform, die speziell für Analysen entwickelt wurde

Bieten Sie Datenisolierung, Skalierbarkeit und Hochgeschwindigkeitsanalyse in einem einzelnes, leichtes System.

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Die einzige Datenplattform, die speziell für Analysen entwickelt wurde

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Analytics Lake
Funktionen
FlexConnect
Zweck des Analytics Lake
Ressourcen

Vereinfachen Sie den Datenzugriff mit einer einheitlichen Serviceebene

Granulare Multi-Tenant-Isolierung

Jeder Mandant verfügt über seinen eigenen In-Memory-Data-Mart (FlexMart), der eine starke Datenverwaltung und außergewöhnliche Leistung.

Flexible Echtzeit und Batch

Echtzeit-Datenstreaming kombiniert mit In-Memory-Batch-Verarbeitung für optimierte Leistung, Latenz und Kosten.

Moderner und offener Lakehouse Stack

Mit DuckDB, Iceberg und Arrow integriert sich der Analytics Lake nahtlos mit bestehenden Ökosystemen und vermeidet Vendor Lock.

Niedrige Kosten, außergewöhnliche Leistung

Der Analytics Lake liefert schnelle Abfragen ohne die Kosten einer vollwertigen Data Warehouse.

Einfache Skalierbarkeit und Automatisierung

Verwalten Sie Tausende von Datenpipelines, Data Marts und Analyseumgebungen effizient.

Einführung von FlexConnect

Schreiben Sie benutzerdefinierte Self-Service-Integrationen für jede Datenquelle.

Integrieren Sie Nischen- oder Eigenentwicklungs-Datenquellen schnell und reduzieren Sie die Zeit für Wert und befähigt Ihr Team, einzigartige Daten sofort zu nutzen.

Ermöglichen Sie Ihrem Team, beliebige Daten selbstständig zu erstellen und einzubinden Quelle in die Datenmodelle von GoodData, wodurch die Abhängigkeit von externen Support und Beschleunigung von Bereitstellungen.

Verbindung zu praktisch jedem System oder jeder Datenquelle, einschließlich Nischen- oder Eigenentwickelte Lösungen unter Verwendung bekannter SQL- und API-Standards. Das Flexibilität trägt dazu bei, unterschiedliche Datenbestände ohne komplexe Integrationsprojekte.

Betten Sie erweiterte Transformationen, Datenföderation oder ML-Aufgaben ein in die Verbindung selbst, die Echtzeit-Dateneinblicke ermöglicht und eine optimierter Analyse-Workflow.

Durch die Einbettung von Geschäftslogik und Governance-Mechanismen direkt in Bei der Datenquellenverbindung gewährleistet FlexConnect eine konsistente, vertrauenswürdige Datenflüsse und robuste Sicherheit, Verbesserung der Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Erkenntnisse.

Der einzigartige Zweck eines Analytics Lake

Der Analytics Lake ist für die Integration mit Rohdaten aus einer Lake und strukturierte Daten aus einem Data Warehouse, um erweiterte Analytik, umfassende Business Intelligence und präzise Vorhersage

	Analytics Lake
Lösung
Primärer Fokus
Skalierbarer Rohdatenspeicher	Geschäfts-berichterstattung und Entscheidungs-findung	Analytik und maschinelles Lernen
Speicherformat und Optimierung
Optimiert für die kostengünstige Speicherung großer, unstrukturierter Rohdaten	Strukturierte Daten, optimiert für die Abfrageleistung	Optimierte Berechnung für ML-Workflows
Metadaten und semantische Ebenen
Eingeschränkte Metadaten und Semantik	Hat normalerweise integrierte Geschäftsmetadaten	Integrierte Metadaten und Headless-Semantikebene
BI- und Visualisierungsfunktionen
Minimale BI-Unterstützung	Vollständige Unterstützung für BI-Workflows und Visualisierungen	Integrierte BI- und Visualisierungs-umgebung
Erweiterte Analyseunterstützung
Starke Unterstützung für erweiterte Analysen	Grundlegende Funktionen zur prädiktiven Modellierung	Optimiert für erweiterte Analysen und ML
Data Science- und ML-Unterstützung
Unterstützt Data Science durch Big Data-Tools	Eingeschränkte Unterstützung für Data-Science-Workflows	Maßgeschneidert für Data Science und ML mit Rechenoptimierung und APIs
Compliance und Governance
Eingeschränkte Governance-Funktionen	Starke Auditing-, Sicherheits- und Governance-Funktionen	Robuste Governance durch Metadatenintegration
APIs und programmgesteuerter Zugriff
Zugriff über Big Data-APIs und Notebooks	Traditioneller Zugriff über SQL	APIs, die speziell für Analyseingenieure entwickelt wurden
Kosteneffizienz
Sehr kostengünstiger Speicher, aber unvorhersehbare Analysekosten	Vorhersehbare, aber relativ hohe Speicherkosten	Optimierte Verarbeitung senkt Gesamtkosten
Flexibilität und Zukunftssicherheit
Flexibel, erfordert aber normalerweise eine Migration für die BI-Nutzung	Schema-on-Write schränkt die Flexibilität ein	Entwickelt für die Interoperabilität mit mehreren Datenplattformen
Hauptstärken
Skalierbarkeit, Kosteneffizienz für die Speicherung	Leistung, Konsistenz, Zuverlässigkeit	Speziell entwickelt für erweiterte Analysen und ML
Wichtige Einschränkungen
Herausforderung bei der Anwendung von Governance oder der Wiederverwendung von Daten für BI und Reporting	Eingeschränkte Flexibilität und Fähigkeit, unordentliche, große oder Streaming-Daten	Neue Architektur

Lösung	Datensee	Data Warehouse	Analytics Lake
Primärer Fokus	Skalierbarer Rohdatenspeicher	Geschäfts-berichterstattung und Entscheidungs-findung	Analytik und maschinelles Lernen
Speicherformat und Optimierung	Optimiert für die kostengünstige Speicherung großer, unstrukturierter Rohdaten	Strukturierte Daten, optimiert für die Abfrageleistung	Optimierte Berechnung für ML-Workflows
Metadaten und semantische Ebenen	Eingeschränkte Metadaten und Semantik	Hat normalerweise integrierte Geschäftsmetadaten	Integrierte Metadaten und Headless-Semantikebene
BI- und Visualisierungsfunktionen	Minimale BI-Unterstützung	Vollständige Unterstützung für BI-Workflows und Visualisierungen	Integrierte BI- und Visualisierungs-umgebung
Erweiterte Analyseunterstützung	Starke Unterstützung für erweiterte Analysen	Grundlegende Funktionen zur prädiktiven Modellierung	Optimiert für erweiterte Analysen und ML
Data Science- und ML-Unterstützung	Unterstützt Data Science durch Big Data-Tools	Eingeschränkte Unterstützung für Data-Science-Workflows	Maßgeschneidert für Data Science und ML mit Rechenoptimierung und APIs
Compliance und Governance	Eingeschränkte Governance-Funktionen	Starke Auditing-, Sicherheits- und Governance-Funktionen	Robuste Governance durch Metadatenintegration
APIs und programmgesteuerter Zugriff	Zugriff über Big Data-APIs und Notebooks	Traditioneller Zugriff über SQL	APIs, die speziell für Analyseingenieure entwickelt wurden
Kosteneffizienz	Sehr kostengünstiger Speicher, aber unvorhersehbare Analysekosten	Vorhersehbare, aber relativ hohe Speicherkosten	Optimierte Verarbeitung senkt Gesamtkosten
Flexibilität und Zukunftssicherheit	Flexibel, erfordert aber normalerweise eine Migration für die BI-Nutzung	Schema-on-Write schränkt die Flexibilität ein	Entwickelt für die Interoperabilität mit mehreren Datenplattformen
Hauptstärken	Skalierbarkeit, Kosteneffizienz für die Speicherung	Leistung, Konsistenz, Zuverlässigkeit	Speziell entwickelt für erweiterte Analysen und ML
Wichtige Einschränkungen	Herausforderung bei der Anwendung von Governance oder der Wiederverwendung von Daten für BI und Reporting	Eingeschränkte Flexibilität und Fähigkeit, unordentliche, große oder Streaming-Daten	Neue Architektur