Denodo Platform

Die Datenvirtualisierung bietet einen virtuellen oder logischen Ansatz für den Zugriff, die Verwaltung und die Bereitstellung von Daten, ohne sie in einem physischen Repository zu replizieren.

Die Datenvirtualisierung integriert siloartige Daten über alle Unternehmenssysteme hinweg, unabhängig von Datenformat, Speicherort oder Latenzzeit.

Die Datenvirtualisierung ermöglicht es Unternehmen, zusammenhängende Daten mit einem universellen semantischen Modell zu verwalten, das erweiterte Metadaten und KI/ML-Funktionen bereitstellt und so eine wichtige Data Governance ermöglicht.

Die Datenvirtualisierung ermöglicht die Bereitstellung und Demokratisierung von Daten in Echtzeit mithilfe von BI- und Data-Science-Tools, einem leistungsstarken Datenkatalog und APIs.

Stellt alle Datenbestände in einer abstrahierten Form dar, die von den Quellsystemen, in denen die Daten gespeichert sind, entkoppelt ist.

Steigert die Produktivität und optimiert das Datenmanagement durch KI-gestützte Funktionen – etwa durch Empfehlungen relevanter Datensätze, Unterstützung bei Abfragen in natürlicher Sprache sowie Vorschläge zur Beschleunigung von Abfragen und zur Datenaufbereitung.

Bietet einen Datenkatalog, der die Datensuche erleichtert, indem er auf verständliche, business-orientierte Begriffe und Konzepte setzt, die den Bedürfnissen der Datenkonsumenten entsprechen – ganz ohne komplexen Fachjargon.

Stellen Sie mit mehr als 200 Konnektoren eine einfache Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen her, und veröffentlichen Sie sie zur einfachen gemeinsamen Nutzung über SQL-, JSON-, REST- und GraphQL-APIs.

Die Flexibilität zur Anpassung an eine Vielzahl von Anwendungsfällen, von Echtzeit-Federation über selektive Materialisierung (Caching, aggregationsfähige Zusammenfassungen) bis hin zu vollständiger Replikation (ETL, ELT, Micro-Batching) und Streaming.

Die zentrale Anwendung von Governance- und fein abgestuften Sicherheitsrichtlinien, die für alle Daten und jede Zugriffsmethode gelten, sowie umfassende Protokolle über die Datenaktivitäten.

Optimieren Sie GenAI-Antworten und beschleunigen Sie KI-Initiativen mit kontextreichen Echtzeitdaten durch den Einsatz von RAG-Techniken. So verbessern Sie die Genauigkeit, reduzieren Halluzinationen und optimieren die Bereitstellung in hybriden Multi-Cloud-Umgebungen.