München, Orlando (Florida), 01. Oktober 2018 – Cloudera, Inc. (https://de.cloudera.com/) (NYSE: CLDR) hat auf der Microsoft Ignite in Orlando drei neue Lösungen und Cloud-Services vorgestellt, die auf Microsoft Azure betrieben werden. Datengesteuerte Unternehmen können damit große Datenbestände in der Cloud einfacher und kostengünstiger für sich nutzen.
Bei der Planung ihrer digitalen Transformation stellen Unternehmen fest, dass der Schlüssel zum Erfolg darin besteht, die Kontrolle über die für die Wertschöpfung erforderlichen Daten und die Infrastruktur zu erlangen. Dazu müssen sie sich von einem festgelegten Deployment-Modell lösen und die Freiheit haben, je nach Bedarf On-Premise-, Hybrid-Cloud- oder Multi-Cloud-Strategien einzusetzen. Folgerichtig bewerten viele Unternehmen die Public Cloud als ersten Schritt zur Modernisierung ihrer Data-Warehouse-Umgebung und beginnen, Machine-Learning- und KI-Lösungen für ihr Unternehmen zu erforschen.
Microsoft Azure ist so konzipiert, dass es datengesteuerte Unternehmen vollumfänglich bei ihren Cloud- und Rechenzentrumsangeboten unterstützen kann. Cloudera wurde unlängst als Microsoft 2018 Global Partner of the Year (https://www.cloudera.com/more/news-and-blogs/press-releases/2018-06-25-cloudera-recognized-as-winner-for-microsoft-2018-partner-of-the-year.html) für Open Source Data und KI ausgezeichnet. Seine moderne, für die Cloud entwickelte Data-Warehouse- und KI-Plattform hilft Unternehmen dabei, ihre Anforderungen an Skalierbarkeit zu erfüllen und das Potential von Big Data in Reichweite zu bringen. Indem sie die Skalierungsmöglichkeiten der Public Cloud und Flexibilität der hybriden Cloud für Machine Learning, Data Warehousing und KI-Lösungen kombinieren, liefern Cloudera und Microsoft Unternehmen gemeinsam einen Turbo für das Business.
“Mit Hilfe der Cloud können Unternehmen einfacher und kostengünstiger als je zuvor Datenbestände im großen Maßstab verarbeiten”, sagt Vikram Makhija, General Manager of Cloud bei Cloudera. “Durch unsere enge Zusammenarbeit mit Microsoft können Cloudera-Kunden selbst entscheiden, wo sie Workloads laufen lassen wollen. Auf diese Weise hilft ihnen die Plattform, ihre eigenen, digitalen Transformationen zu erstellen”.
Zu den wichtigsten Bestandteilen des Machine-Learning- und Data-Warehouse-Angebotes von Cloudera für Azure zählen:
Altus Cloud auf Azure (https://www.cloudera.com/products/altus.html): Unternehmen können die Vorteile der gesamten Altus Cloud-Angebote von Cloudera nutzen, um umfangreiche Data-Engineering- und Data-Warehouse-Workloads auf Microsoft Azure zu automatisieren. Cloudera hält das Versprechen dynamischer Umgebungen ein, die mit einer gemeinsamen Datenerfahrung (Shared Data Experience) und Ressourcenverbrauch nach Bedarf zu Experimenten und Zusammenarbeit ermuntern. Gleichzeitig werden die Anforderungen an Governance und Sicherheit erfüllt. Cloudera Altus Cloud auf Azure nutzt mit dem Azure Data Lake Store (ADLS) ein unternehmensweites Hyper-Scale-Repository für große Datenanalyse-Workloads. Damit sind Unternehmen in der Lage, Daten jeder Größe, Art und Aufnahmegeschwindigkeit an einem einzigen Ort für operative und explorative Analysen zu erfassen.
“Customer 360” auf dem Azure Marktplatz, mit Bardess, Trifacta und Qlik: (https://www.cloudera.com/solutions/gallery/bardess-customer360.html) Cloudera hat mit Bardess, Trifacta und Qlik zusammengearbeitet, um in der Microsoft Public Cloud innerhalb weniger Minuten eine Plattform für Customer-360-Workloads zu erzeugen. Die Lösung bietet eine ganzheitliche 360-Grad-Sicht auf Kundendaten und erfasst dazu verschiedene Datentypen, aggregiert sie, priorisiert im Voraus und wendet Analysen an, um die Personalisierung/ Relevanz zu erhöhen, die Kundenabwanderung zu reduzieren und ein besseres Kundenerlebnis über alle Kanäle hinweg zu ermöglichen.
Credit Risk Solution auf dem Azure Marketplace mit RCG, Cazena und Trifacta (https://www.cloudera.com/solutions/gallery/rcg-enable-credit-analytics.html): Cloudera hat gemeinsam mit RCG Global Services, Cazena und Trifacta eine umfassende Lösung für das Risikomanagement von Kreditportfolios entwickelt. So lassen sich die risikoadjustierte Rendite maximieren, die Anforderungen an Kapitalreserven minimieren und die Compliance verbessern. Die Lösung ist direkt einsatzbereit – es werden lediglich die Kreditdaten benötigt. Sie bietet die Möglichkeit, das gesamte Kreditportfolio mit einer sicheren, flexiblen und erweiterbaren Lösung und Technologie zu bewerten und beinhaltet einen Quick-Start von RCG.
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