A plataforma Denodo

A virtualização de dados oferece uma abordagem virtual ou lógica para acessar, gerenciar e fornecer dados sem replicá-los em um repositório físico.

A virtualização de dados integra dados em silos em todos os sistemas corporativos, independentemente do formato, do local ou da latência dos dados.

A virtualização de dados permite que as organizações gerenciem dados relacionados com um modelo semântico universal, fornecendo metadados aprimorados e funcionalidade de IA/ML, possibilitando uma governança de dados vital.

A virtualização de dados fornece e democratiza os dados em tempo real, aproveitando as ferramentas de BI e data science, um catálogo de dados avançado e APIs.

Representa todos os ativos de dados em um formato abstrato, desacoplado dos sistemas de origem que armazenam os dados.

Aprimora a produtividade e o gerenciamento de dados por meio de recursos orientados por IA, como a recomendação de conjuntos de dados relevantes, a assistência para consultas em linguagem natural e a sugestões para otimização de consultas e preparação de dados. 

Fornece um catálogo de dados que simplifica a localizaçãode dados, usando termos e conceitos de fácil utilização para os negócios, adaptados às necessidades dos consumidores de dados, sem jargões técnicos complexos.

Conecte-se facilmente a uma ampla variedade de fontes de dados com mais de 200 conectores e publique para facilitar o compartilhamento usando APIs SQL, JSON, REST e GraphQL.

A flexibilidade para se adaptar a uma ampla gama de requisitos de casos de uso, desde a federação em tempo real até a materialização seletiva (cache, resumos com reconhecimento de agregação), replicação completa (ETL, ELT, micro batching) e streaming.

A aplicação centralizada de governança e políticas de segurança refinadas que se aplicam a qualquer dado e a qualquer método de acesso, juntamente com registros abrangentes de auditoria de atividades de dados.

Aprimore as respostas da GenAI e acelere as iniciativas da GenAI com dados ricos em contexto e em tempo real usando técnicas de RAG para melhorar a precisão, reduzir inconsistências e simplificar a implantação em ambientes híbridos e com várias nuvens.