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数据仓库处理、转换和存储数据以支持组织内的决策。它作为一个集中存储库,集成了来自多个不同来源的数据,通过大数据分析和数据可视化工具提供有价值的业务见解。这些数据通常跨越各个部门,例如销售、财务、营销等。 数据仓库可以整合来自不同系统(例如 CRM 自动化工具、营销平台、ERP 和供应链管理套件)的信息,从而实现详细的分析报告和数据驱动的决策。此外,企业可以利用预测分析、人工智能 (AI) 和机器学习来发现数据中的趋势和模式。现代数据仓库的一个关键特征是能够与第三方商业智能软件、数据湖和数据科学工作流程无缝集成,从而进一步增强其分析能力。 数据仓库广泛应用于银行、医疗保健、保险、零售和金融等行业。它们可以部署在各种模型中,包括本地、私有云、公共云和混合云环境。基于云的现代数据仓库旨在处理大量复杂数据,提供可扩展性以满足不断变化的业务需求、快速高级分析和最小化基础设施开销。
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Snowflake
snowflake.com
Snowflake 提供人工智能数据云,这是一个全球网络,数千个组织以近乎无限的规模、并发性和性能来移动数据。在人工智能数据云内部,组织整合其孤立的数据,轻松发现并安全地共享受治理的数据,并执行不同的分析工作负载。无论数据或用户位于何处,Snowflake 都能跨多个公共云提供单一且无缝的体验。 Snowflake 的平台是为 AI 数据云提供支持和访问的引擎,为数据仓库、数据湖、数据工程、数据科学、数据应用程序开发和数据共享创建解决方案。加入 Snowflake 客户、合作伙伴和数据提供商的行列,将他们的业务带入 AI 数据云的新领域。
Google BigQuery
cloud.google.com
BigQuery 是一个完全托管、支持 AI 的数据分析平台,可帮助您最大限度地发挥数据价值,并设计为多引擎、多格式和多云。每月免费存储 10 GiB 数据并运行最多 1 TiB 查询。
Mozart Data
mozartdata.com
数据驱动从未如此简单。 用于集中、组织和分析数据的全方位服务现代数据平台。一小时内完成设置并开始与我们的数据分析师合作。
Databricks
databricks.com
Databricks 是一家由 Apache Spark 的原始创建者创立的公司。 Databricks 源于加州大学伯克利分校的 AMPLab 项目,该项目参与了 Apache Spark 的开发,这是一个构建在 Scala 之上的开源分布式计算框架。 Databricks 开发了一个用于 Spark 的基于 Web 的平台,该平台提供自动化集群管理和 IPython 风格的笔记本。除了搭建Databricks平台外,该公司还联合举办大规模的Spark在线开放课程,并举办全球最大的Spark会议——Spark峰会。
Neverinstall
neverinstall.com
在 Neverinstall,我们正在开发下一代个人云计算机,让您可以通过浏览器运行任何应用程序,而无需将其安装在您的设备上。它是传统桌面应用程序使用的替代方案。在这里,我们正在构建一个平台,将任何图形应用程序转换为网络应用程序。我们的目标是将您的应用程序带到您需要的地方、您需要的时间以及您需要的方式。
Denodo
denodo.com
我们使组织能够实时连接到所有数据。 Denodo 是由数据虚拟化支持的逻辑数据结构领域的领导者,提供跨最广泛的企业、云、大数据和非结构化数据源的数据访问、数据治理和数据交付功能,而无需将数据从原始存储库中移出。 Denodo 各个主要行业的客户都获得了显着的业务敏捷性和投资回报率。 Denodo 平台提供用于语义搜索和企业范围数据治理的主动数据目录、由 AI 提供支持的行业领先的智能查询加速、用于多云和混合部署的自动化云基础设施管理,以及用于自助服务的嵌入式数据准备功能。管理良好且安全的分析。 Denodo 提供了任何其他技术所没有的独特的数据集成和管理方法。 Denodo 客户报告称:与 ETL 相比,业务用户生产力提高了 83%,数据准备工作减少了 67%,数据交付时间减少了 65%,从而实现了三年 680 万美元的效益,投资回报率 408%,并在六个月内收回投资。
Acho
acho.io
构建数据项目来发展您的业务。 Acho 是用于连接、转换和分析业务数据的最佳数据平台——所有这些都在一个地方进行,无需编码。
Dremio
dremio.com
Dremio 是用于自助分析和人工智能的统一 Lakehouse 平台,为数百家全球企业提供服务,包括马士基、亚马逊、Regeneron、NetApp 和 S&P Global。客户依靠 Dremio 的云、混合和本地 Lakehouse 来为其数据网格、数据仓库迁移、数据虚拟化和统一数据访问用例提供支持。 Dremio 基于 Apache Iceberg 和 Apache Arrow 等开源技术,提供开放式 Lakehouse 架构,能够以极低的成本实现最快的洞察时间和平台灵活性。
Firebolt
firebolt.io
Firebolt 的云数据仓库可在任何规模下提供极高的速度和弹性,解决您不可能的数据挑战。其独特的技术将最佳的高性能数据库架构与无限规模的数据湖相结合,使您能够以令人惊叹的速度跨 TB 和 PB 规模执行分析。 Firebolt 基于分离的存储和计算架构构建,可让您轻松扩展或缩减以支持任何工作负载。
Imply
imply.io
我们的实时分析数据库由 Apache Druid 构建,使开发人员能够构建下一代分析应用程序。借助 Imply,开发人员可以不受限制地进行构建,因为我们的数据库使他们能够以无限规模和最佳经济效益在流式和批处理数据上创建交互式数据体验。 Imply 为 Apache Druid 提供完整的开发人员体验。 Imply 由其原始创建者创建,通过提交者驱动的专业知识、轻松的操作和云部署来提高数据库的速度和规模,以轻松满足开发人员的应用程序需求。在 Thoma Bravo、a16z 和 Bessemer Venture Partners 等领先投资者的支持下,Imply 正处于快速增长轨道,颠覆了 1000 亿美元的数据库市场,客户包括 Twitter、Salesforce、Atlassian、Reddit 和 InterContinental Exchange。
IOMETE
iomete.com
Snowflake、Databricks 和 Cloudera 的经济高效替代方案。 最大化您的数据,最小化您的成本:探索 IOMETE 混合数据 Lakehouse。 全世界的聪明用户都对 IOMETE 说“是”,而对飞涨的计算价格、复杂的分层方案以及旨在锁定您的不可预测的费用说“不”。 预订演示
Tembo
tembo.io
Tembo 是一项多工作负载 Postgres 托管服务,使组织能够利用 Postgres 的全部功能来处理事务、分析和 AI 工作负载。凭借强大的 SaaS 和自托管部署选项,Tembo 使每个人(从最小的初创公司到财富 500 强)都能“全力以赴”使用 Postgres,在各种应用程序和用例中实现前所未有的稳定性和效率。借助 Tembo,客户可以获得 Postgres 开源的所有稳定性、可靠性和可扩展性,并增强可观察性、合规性和开发人员体验。
Materialize
materialize.com
您不必丢弃数据库来构建快速变化的数据。保留熟悉的 SQL,保留经过验证的云仓库架构,但将数十年历史的批量计算模型替换为高效的增量引擎,以获得始终最新的复杂查询。这就是 Materialise,这是一个从头开始构建的操作数据仓库,旨在满足现代数据产品的需求:新鲜、正确、可扩展 - 一切都在熟悉的 SQL UI 中。
Panoply
panoply.io
Panoply 可以轻松同步、存储和访问来自任何数据源的数据。 Panoply 易于使用、低维护的解决方案无需复杂的数据工程和编码即可实现复杂的分析:Panoply 平台的主要功能包括: - 无需代码的数据集成,可实现无缝同步 - 自动化数据仓库配置 - 强大的 SQL 工作台 -基于数据探索和可视化 - 平台内仪表板和报告 - 连接到所有主要 BI 和分析工具 - 行业领先的入门和支持 了解更多信息,请访问 https://www.panoply.io
Piloterr
piloterr.com
Piloterr 是一个全面的数据管理和分析平台,提供广泛的工具和服务,帮助企业和个人从数据中提取见解。除了数据可视化、清理和建模等标准功能外,该网站还提供网络抓取、代理管理以及从 LinkedIn、Google、Facebook 和 Instagram 等社交媒体平台提取数据等高级功能。 Piloterr 能够连接到各种数据源并与您的团队协作开展项目,是一款用于数据管理和决策的一体化解决方案。无论您是希望获得竞争优势的小企业主,还是需要高级功能的数据分析师,Piloterr 都能为您提供理解数据所需的工具。
TileDB
tiledb.com
TileDB 是一种现代数据库,它将所有数据模式、代码和计算集成在一个产品中。作为一个数据库系统,TileDB 调整其内部结构来优化生命科学、地理空间研究、生成人工智能和其他数据科学领域的高级应用程序。 TileDB 围绕多维数组构建,这是一种强大的结构,适合捕获任何数据模态 - 从向量、表格和图像,到 ML 模型、3D 点云和群体基因组数据集。 TileDB 提供了一个开源工具生态系统,而其商业产品 TIleDB Cloud 则提供了一个安全平台,用于分布式计算、交互式分析、协作以及与一系列 TileDB 垂直解决方案的集成。 TileDB 于 2017 年 5 月从麻省理工学院和英特尔实验室分离出来,并得到了众多世界级投资者的支持。