Cloudera
Beyond the Limits of Data
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Was ist Cloudera?
Cloudera bietet eine einheitliche Multi-Cloud-Plattform, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu verwalten.
Cloudera bietet eine leistungsstarke und vielseitige Datenplattform, die Unternehmen dabei unterstützt, den vollen Wert aus ihren Daten zu schöpfen. Durch die zentrale Verwaltung und effiziente Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen ermöglicht Cloudera schnellere Analysen, fundiertere Entscheidungen und innovative Anwendungen. Organisationen profitieren von verbesserten Einblicken, erhöhter Agilität und der Möglichkeit, Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Cloudera
Data Warehouse, Data Engineering, Data Science
- Cloudera Distributed File System (HDFS)
Ein skalierbares, fehlertolerantes, verteiltes Speichersystem, das für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. Es bietet einen hohen Durchsatz beim Zugriff auf Anwendungsdaten. - Cloudera DataFlow (CDF)
Eine skalierbare Echtzeit-Streaming-Analyseplattform, die auf Apache NiFi basiert. Sie erleichtert die Erfassung, Aufbereitung und Analyse von Daten für sofortige Erkenntnisse. - Cloudera Data Warehouse (CDW)
Ein Dienst zum Erstellen von Self-Service-Data-Warehouses und Data Marts mit Auto-Scaling-Funktionen für eine effiziente Ressourcennutzung. - Cloudera Machine Learning (CML)
Eine kollaborative Data-Science-Plattform zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen im großen Maßstab. Sie bietet Self-Service-Zugriff auf Daten und verschiedene Tools und Frameworks. - Cloudera Data Science Workbench (CDSW)
Bietet eine robuste und vertraute Umgebung für Data Scientists zur Durchführung von Datenexploration, -analyse, -modellierung und -bereitstellung mit Sprachen wie Python, R und Scala. - Cloudera Shared Data Experience (SDX)
Bietet konsistente Sicherheit, Governance und Verwaltung über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden.
Unsere Leistungen
- Strategische Cloudera Beratung
Entwicklung einer maßgeschneiderten Datenstrategie unter Berücksichtigung der Cloudera Plattform. Dies beinhaltet die Analyse der aktuellen Datenlandschaft, die Definition von Geschäftszielen und die Erstellung eines Fahrplans für die Implementierung und Nutzung von Cloudera. - Cloudera Implementierung und Setup
Unterstützung bei der Installation, Konfiguration und dem Deployment der Cloudera Data Platform (CDP) in der gewählten Umgebung (On-Premise, Cloud oder Hybrid). Dies umfasst die Anpassung an spezifische Anforderungen und die Integration mit bestehenden Systemen. - Datenmigration zu Cloudera
Planung und Durchführung der Migration von Daten aus bestehenden Systemen und Datenbanken auf die Cloudera Plattform. Dies beinhaltet die Auswahl geeigneter Migrationsstrategien und -tools sowie die Sicherstellung der Datenintegrität. - Cloudera Datenmodellierung und -design
Entwicklung optimaler Datenmodelle und Architekturen innerhalb der Cloudera Umgebung, um die Performance, Skalierbarkeit und Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. - Cloudera Datenintegration und ETL/ELT Entwicklung
Aufbau von Datenpipelines und Workflows zur Integration verschiedenster Datenquellen in Cloudera. Dies umfasst die Entwicklung von ETL- (Extrahieren, Transformieren, Laden) oder ELT-Prozessen (Extrahieren, Laden, Transformieren) mit Cloudera spezifischen Tools. - Cloudera Machine Learning und KI Implementierung
Unterstützung bei der Entwicklung und dem Deployment von Machine Learning Modellen und KI-Anwendungen auf der Cloudera Plattform, einschließlich der Nutzung von Frameworks wie Spark MLlib oder TensorFlow. - Cloudera Performance Optimierung und Tuning
Analyse und Optimierung bestehender Cloudera Umgebungen zur Verbesserung der Performance, Skalierbarkeit und Ressourcennutzung. Dies beinhaltet die Identifizierung von Engpässen und die Implementierung von Best Practices. - Cloudera Upgrade und Migration Services
Unterstützung bei der Planung und Durchführung von Upgrades auf neuere Cloudera Versionen oder bei Migrationen innerhalb der Cloudera Produktfamilie.
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Für wen eignet sich Cloudera?
Cloudera ist für eine breite Palette von Branchen von großer Bedeutung. Hier sind einige Branchen, in denen Cloudera eine besonders wichtige Rolle spielt.
- Finanzdienstleistungen
Verarbeiten enorme Transaktions-, Kunden-, Markt- & Regulierungsdaten. Cloudera hilft bei Betrugserkennung, Risikomanagement, Compliance (Basel III, GDPR), personalisierter Ansprache & Handelsoptimierung durch Analyse strukturierter & unstrukturierter Daten. - Telekommunikation
Verarbeiten Anruf-, Netzwerk-, Standort- & Servicedaten. Cloudera ermöglicht Netzwerkanalyse, Serviceverbesserung, personalisierte Empfehlungen, Betrugsbekämpfung & vorausschauende Wartung. - Einzelhandel und Konsumgüter
Sammeln Verkaufs-, Lager-, Kunden-, Social-Media- & Lieferkettendaten. Cloudera optimiert Lieferketten, Marketing, Bestände, Preise, analysiert Kundenfeedback & Trends (inkl. unstrukturierter Social-Media-Daten). - Transport & Logistik
Generiert Tracking-, Routen-, Fahrplan-, Wartungs- & Kundendaten. Cloudera optimiert Routen/Lieferketten, vorausschauende Wartung, Echtzeit-Tracking & logistische Effizienz durch Analyse von Geo- & Sensordaten.
- Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Verarbeiten Patienten-, Forschungs-, Gen- & Bilddaten. Cloudera unterstützt Patientenversorgung (personalisierte Medizin), Medikamentenentwicklung, Seuchenanalyse, Ablaufoptimierung & Compliance (HIPAA) durch Integration verschiedener Datentypen. - Energie und Versorgungswirtschaft
Verarbeiten Sensor-, Zähler-, Anlagen- & Wetterdaten. Cloudera optimiert Energieerzeugung/-verteilung, vorausschauende Wartung, Verbrauchs-, Anomalie- & Netzsicherheitsanalyse. - Öffentlicher Sektor
Verarbeiten Bürger-, Verkehrs-, Kriminalitäts- & Umweltdaten. Cloudera verbessert Sicherheit, optimiert Dienste, bekämpft Betrug, analysiert Bevölkerungstrends & verwaltet Ressourcen effizienter. - Fertigungsindustrie
Sammelt Maschinen-, Produktions-, Qualitäts-, Lieferketten- & Kundendaten. Cloudera ermöglicht vorausschauende Wartung, Echtzeit-Qualitätskontrolle, Produktionsoptimierung, Bestandsmanagement & Kundenbedarfsanalyse durch Verarbeitung von Zeitreihen- & OT-Daten
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