Hva er IntelliStream DataHub?

DataHub tilrettelegger datafleksibilitet og effektivitet ved å tilby en innovativ teknologi for å jobbe med datastyring som transformerer data til en strategisk ressurs. Dette gjør det mulig å automatisere større oppgaver, ta raskere og bedre beslutninger som resulterer i reduserte kostnader, optimaliserte inntekter og redusert risiko.

Du kan tenke på DataHub som et sentralisert arkiv eller lagringssystem som lar organisasjoner lagre, administrere og analysere store mengder rå og strukturert / ustrukturert data. I motsetning til tradisjonelle relasjonsdatabaser eller datavarehus, er DataHub designet for å håndtere et bredt spekter av datatyper, uten behov for forhåndsdefinerte skjemaer eller datatransformasjoner.

Hvorfor DataHub tilrettelegger for fremtidens utvikling av KI?

For å møte dagens krav til KI-utvikling, så tilrettelegger DataHub for KI-utvikling fordi den forenkler innsamling, lagring og forberedelse av store datasett, noe som muliggjør effektiv databehandling. Det blir lettere å samarbeide for å øke datakvaliteten og å dele erfaringer. Sporbarhet på arbeid som ble gjort for noen år siden, blir ikke glemt.

Med fokus på datasikkerhet og tilgangskontroller, beskytter DataHub sensitiv data gjennom hele prosessen. Plattformen støtter iterativ utvikling ved å tilby verktøy for eksperimentering og versjonskontroll, slik at KI-modeller kontinuerlig kan forbedres. Integrasjon med eksterne systemer forenkler datadeling og levering av beriket data. Innebygd overvåking sikrer at KI-modeller blir sporet, og nødvendig vedlikehold rapporteres i sanntid. Fleksibiliteten til DataHub lar dataingeniører og forskere velge de beste verktøyene for sine oppgaver, samtidig som det samarbeidsvennlige miljøet fremmer teamarbeid mellom dataforskere, ingeniører og forretningsanalytikere.

Fleksibilitet

I motsetning til tradisjonelle databaser bruker DataHub en grafbasert arkitektur som effektivt håndterer komplekse relasjoner. Den støtter et bredt spekter av datatyper og tillater avanserte spørringer. For strukturert data som tidsserier og hendelser, støttes tradisjonelle formater fortsatt.

Grafnettverk representerer naturlige relasjoner mellom objekter, og kan håndtere mange-til-mange relasjoner, hierarkiske strukturer og mer. Denne fleksibiliteten er vanskelig å oppnå i andre datamodeller.

Grafmodellen tilbyr også fleksible spørringsmuligheter, som lar brukere navigere gjennom nettverket, følge relasjoner og trekke ut komplekse mønstre uten behov for å forhåndsdefinere stive join-strukturer som i SQL for relasjonsdatabaser.

datahub overview of asset management Skjermdump av multi-dimensjonell relasjonsnettverk mellom ressurser i en organisasjon.
Dette gjør DataHub til et utmerket valg for utforskende dataanalyse og datavitenskap. Den integreres med andre databehandlings- og analyseteknologier, som Apache Spark, Apache Nifi, Apache Beam, Pandas, TensorFlow, PyTorch og andre maskinlæringsrammeverk, for å hente ut innsikter og verdi fra lagrede data. DataHub er spesielt verdifull når det er behov for fleksibilitet i dataanalyse og utforskning.