Cloudera 与 IBM
通过 AI 工作流程、实时动态数据、开放数据湖仓为企业赋能
为什么选择 Cloudera + IBM？
动态数据加速：简化数据流动，加速人工智能计划，在混合环境中实现实时分析
Cloudera 和 IBM 携手合作，提供端到端的实时数据流和分析解决方案。Cloudera 提供了管理数据收集、实时流和安全数据湖操作的基础，而 IBM 的 watsonx 平台则增加了强大的人工智能和分析功能，将数据转化为可操作的洞察。通过整合这些功能，两家公司使企业能够简化运营、加强管理并推动实时业务成果。
释放数据的力量，加快战略决策
在数据呈指数级增长的时代，企业越来越难以应对管理海量多样化、非结构化数据的复杂性。从数据孤岛和不断攀升的成本，到复杂的迁移以及对安全可信 AI 工作流程的需求，企业正面临阻碍增长和敏捷性的挑战。通过 IBM 和 Cloudera，您的业务可以将这些挑战转化为增长和效率的机会。
Cloudera 与 IBM 携手打造一个安全、可信且可扩展的混合数据与人工智能平台，通过无缝整合 Cloudera 的开源技术与 IBM 先进的基础模型，实现实时数据流和可解释的 AI 工作流程。通过跨各种云的无缝数据访问，您的企业可以优化运营、降低成本、提高敏捷性，并克服当今最严峻的数据挑战。
使用 IBM watsonx.ai 和 Cloudera 实时处理非结构化数据
与 IBM 和 Cloudera 一起解锁实时数据洞察。我们接触的许多公司希望从其数据中获得实时洞察，以推动更快的决策制定并获得竞争优势。然而，流数据管道的低效和处理非结构化数据的局限性带来了重大挑战。
本次点播网络研讨会探讨了我们的客户如何利用 Cloudera Data Flow 与 Apache NiFi 和 IBM watsonx.ai 大型语言模型，更快地从数据中获取洞察，从而解决这一问题。
关于 IBM
IBM 是一家美国跨国技术和咨询公司，总部设在纽约阿蒙克市。IBM 制造并销售计算机硬件和软件，并提供从大型计算机到纳米技术领域的基础设施、托管和咨询服务。
收益
具备“自带引擎”（BYOE）功能，提供灵活的性价比
BYOE 允许选择合适的查询引擎，例如 Presto、Spark、Hive 或 Impala，从而优化工作负载的价格和性能。通过灵活的工作流程简化人工智能和分析，无需复杂 SQL 查询即可产生洞察，确保可信赖的 AI 应用程序与受控的数据。
利用 Cloudera Data Flow 和开放式数据湖仓架构为动态数据提供动力
通过实时数据整合消除数据孤岛和重复。利用 Iceberg 和 Hive 等开放式格式，您的企业可以无缝地访问和分析数据，而无需强制迁移，从而提高运营效率，做出更快、更明智的决策。
利用 Cloudera 数据和端到端 AI 治理，为任何模型部署可信 AI
使用内置的治理工具，在整个数据生命周期中实现合规和监管自动化，从而降低复杂性和成本。混合云功能可确保 AI 的最佳性能和负责任、透明的 AI 工作流程，实现了本地和云环境中的可扩展运营。赋能您的团队，充分发挥组织数据的潜力。借助 IBM 和 Cloudera，您的企业可以打破障碍，简化运营，并将创新和洞察力提升到新的水平，推动整个企业取得真正的、可衡量的成功。
使用案例
- 构建更好的数据湖
- 应对人工智能日益增长的挑战
- 转移企业数据仓库和 ETL 工作负载
构建更好的数据湖
应对人工智能日益增长的挑战
转移企业数据仓库数据和 ETL 工作负载
挑战：数据的爆炸式增长迫使组织将其企业数据仓库用于它从未预料的用途——包括运行提取、转换、加载（ETL）工作负载和存储大量未使用的数据。
企业面临的挑战是利用新类型的数据、更新的分析实践以及更高效、更具成本效益的数据存储和访问方法。