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数据仓库优化
操作和事件分析
研究与发现分析
操作和事件分析
分析海量事件和时间序列数据
传统数据仓库几乎不可能分析来自机器日志、传感器和其它边缘设备的大量事件和时间序列数据。CDP Data Warehouse 是基于 Apache Kudu 和 Druid 构建的，结合 Cloudera DataFlow 在性能、规模和易用性等方面实现了进一步的创新，从而可以解决当前面临的新挑战：具备自助服务分析能力的同时快速移动数据。
研究与发现分析
将大量的非结构化数据与关系数据相关联。
高质量的预测要求从大量的非结构化、半结构化、文本和关系数据中挖掘新的相关性、模式和洞察力。CDP Data Warehouse 与 Solr 一起用于全文检索 和 CDP Machine Learning 可以从所有数据源中获取洞察力，以进行更准确的预测。
在数分钟内即可启动并运行数据仓库，并开始分析通过直观的数据目录可轻松找到的数据集。 只需按一下按钮即可配置基于模板部署的数据仓库，并利用自动扩展和自动挂起功能通过零接触管理来管理它。
使用半结构和非结构化数据类型（例如机器日志、事件流、物联网传感器、媒体和情绪数据）增强传统数据集。使所有数据作为单一数据目录随时可用，可通过仪表板和报表以及特色和探索性分析进行访问。
提供一整套工具，包括 Data Visualization、Hue 和 Workload XM，使其易于浏览、可视化和查询数据集，并优化工作负载的运行状况以实现效率最大化。
为数以百计的用户和数以千计的用例释放数据潜力。工作负载隔离和优化、自动扩展以及易于使用的基于 Web 的自助服务工具可以确保每个人都能顺利完成各自工作的同时，又不会影响到别人，即便都是基于相同的数据进行的工作。
借助 CDP Data Visualization 工具，可以非常方便且快速地构建交互式仪表板，并立即在整个企业中共享洞察力，从而使用户能够在几分钟内即可构建和发布自定义仪表板和分析应用程序。通过易于使用的工具和跨企业的即时洞察共享可在各个团队之间进行有效的协作。
愿意进行更深入的了解吗？
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